分布式事务TCC方案——Hmily方案

分布式事务理论：分布式事务

分布式事务解决方案之TCC

TCC是一种比较成熟的分布式事务解决方案，可用于解决跨库操作的数据一致性问题；

 

TCC是服务化的两阶段编程模型，其Try、Confirm、Cancel 3个方法均由业务编码实现；其中Try操作作为一阶段，负责资源的检查和预留，Confirm操作作为二阶段提交操作，执行真正的业务，Cancel是预留资源的取消；

 

如下图所示，业务实现TCC服务之后，该TCC服务将作为分布式事务的其中一个资源，参与到整个分布式事务中；事务管理器分2阶段协调TCC服务，在第一阶段调用所有TCC服务的Try方法，在第二阶段执行所有TCC服务的Confirm或者Cancel方法；

什么是TCC事务

TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写，TCC要求每个分支事务实现三个操作：预处理Try、确认Confirm、撤销Cancel。

 

Try操作做业务检查及资源预留，Confirm做业务确认操作，Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作，任何一个分支事务的try操作执行失败，TM将会发起所有分支事务的Cancel操作，若try操作全部成功，TM将会发起所有分支事务的Confirm操作，其中Confirm/Cancel操作若执行失败，TM会进行重试。

分支事务失败的情况：

TCC分为三个阶段：

• 1、Try 阶段是做业务检查(一致性)及资源预留(隔离)，此阶段仅是一个初步操作，它和后续的Confirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。

• 2、Confirm 阶段是做确认提交，Try阶段所有分支事务执行成功后开始执行 Confirm。通常情况下，采用TCC则认为 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。若Confirm阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。

• 3、Cancel 阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下执行分支事务的业务取消，预留资源释放。通常情况下，采用TCC则认为Cancel阶段也是一定成功的。若Cancel阶段真的出错了，需引入重试机制或人工处理。

• TM事务管理器 TM事务管理器可以实现为独立的服务，也可以让全局事务发起方充当TM的角色，TM独立出来是为了成为公用组件，是为了考虑系统结构和软件复用。

TM在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务ID贯穿整个分布式事务调用链条，用来记录事务上下文，追踪和记录状态，由于Confirm 和cancel失败需进行重试，因此需要实现为幂等，幂等性是指同一个操作无论请求多少次，其结果都相同。

TCC 解决方案

目前市面上的TCC框架众多比如下面这几种：

Seata也支持TCC，但Seata的TCC模式对Spring Cloud并没有提供支持。我们的目标是理解TCC原理以及事务协调运作的过程，因此更倾向于轻量级易于理解的框架。

 

Hmily是一个高性能分布式事务TCC开源框架。基于Java语言来开发（JDK1.8），支持Dubbo，Spring Cloud等RPC框架进行分布式事务。它目前支持以下特性 ：

• 支持嵌套事务(Nested transaction support).
• 采用disruptor框架进行事务日志的异步读写，与RPC框架的性能毫无差别。
• 支持SpringBoot-starter 项目启动，使用简单。
• RPC框架支持 : dubbo,motan,springcloud。
• 本地事务存储支持 : redis,mongodb,zookeeper,file,mysql。
• 事务日志序列化支持：java，hessian，kryo，protostuff。
• 采用Aspect AOP 切面思想与Spring无缝集成，天然支持集群。
• RPC事务恢复，超时异常恢复等。

Hmily利用AOP对参与分布式事务的本地方法与远程方法进行拦截处理，通过多方拦截，事务参与者能透明的调用到另一方的Try、Confirm、Cancel方法；传递事务上下文；并记录事务日志，酌情进行补偿，重试等。

 

Hmily不需要事务协调服务，但需要提供一个数据库(mysql/mongodb/zookeeper/redis/file)来进行日志存 储。

 

Hmily实现的TCC服务与普通的服务一样，只需要暴露一个接口，也就是它的Try业务。Confirm/Cancel业务逻辑，只是因为全局事务提交/回滚的需要才提供的，因此Confirm/Cancel业务只需要被Hmily TCC事务框架发现即可，不需要被调用它的其他业务服务所感知。

官网介绍：https://dromara.org/website/zh-cn/docs/hmily/index.html

GitHub：https://github.com/yu199195/hmily

Gitee：https://gitee.com/shuaiqiyu/hmily

用户在实现TCC服务时，有以下注意事项

1、业务操作分两阶段完成：

如下图所示，接入TCC前，业务操作只需要一步就能完成，但是在接入TCC之后，需要考虑如何将其分成2阶段完成，把资源的检查和预留放在一阶段的Try操作中进行，把真正的业务操作的执行放在二阶段的Confirm操作中进行；

TCC服务要保证第一阶段Try操作成功之后，二阶段Confirm操作一定能成功；

2、允许空回滚；

如下图所示，事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因为丢包而导致的网络超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；

 

TCC服务在未收到Try请求的情况下收到Cancel请求，这种场景被称为空回滚；TCC服务在实现时应当允许空回滚的执行；

在没有调用 TCC 资源 Try 方法的情况下，调用了二阶段的 Cancel 方法，Cancel 方法需要识别出这是一个空回滚，然后直接返回成功。

 

出现原因是当一个分支事务所在服务宕机或网络异常，分支事务调用记录为失败，这个时候其实是没有执行Try阶段，当故障恢复后，分布式事务进行回滚则会调用二阶段的Cancel方法，从而形成空回滚。

 

解决思路是关键就是要识别出这个空回滚。思路很简单就是需要知道一阶段是否执行，如果执行了，那就是正常回滚；如果没执行，那就是空回滚。前面已经说过TM在发起全局事务时生成全局事务记录，全局事务ID贯穿整个分布式事务调用链条。再额外增加一张分支事务记录表，其中有全局事务 ID 和分支事务 ID，第一阶段 Try 方法里会插入一条记录，表示一阶段执行了。Cancel 接口里读取该记录，如果该记录存在，则正常回滚；如果该记录不存在，则是空回滚。

3、防悬挂控制；

如下图所示，事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时，可能会出现因网络拥堵而导致的超时，此时事务协调器会触发二阶段回滚，调用TCC服务的Cancel操作；在此之后，拥堵在网络上的一阶段Try数据包被TCC服务收到，出现了二阶段Cancel请求比一阶段Try请求先执行的情况；

 

用户在实现TCC服务时，应当允许空回滚，但是要拒绝执行空回滚之后到来的一阶段Try请求；

悬挂就是对于一个分布式事务，其二阶段 Cancel 接口比 Try 接口先执行。出现原因是在 RPC 调用分支事务try时，先注册分支事务，再执行RPC调用，如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵，通常 RPC 调用是有超时时间的，RPC 超时以后，TM就会通知RM回滚该分布式事务，可能回滚完成后，RPC 请求才到达参与者真正执行，而一个 Try 方法预留的业务资源，只有该分布式事务才能使用，该分布式事务第一阶段预留的业务资源就再也没有人能够处理了，对于这种情况，我们就称为悬挂，即业务资源预留后没法继续处理。

 

解决思路是如果二阶段执行完成，那一阶段就不能再继续执行。在执行一阶段事务时判断在该全局事务下，“分支事务记录”表中是否已经有二阶段事务记录，如果有则不执行Try。

4、幂等控制：

无论是网络数据包重传，还是异常事务的补偿执行，都会导致TCC服务的Try、Confirm或者Cancel操作被重复执行；用户在实现TCC服务时，需要考虑幂等控制，即Try、Confirm、Cancel 执行次和执行多次的业务结果是一样的；

通过前面介绍已经了解到，为了保证TCC二阶段提交重试机制不会引发数据不一致，要求 TCC 的二阶段 Try、Confirm 和 Cancel 接口保证幂等，这样不会重复使用或者释放资源。如果幂等控制没有做好，很有可能导致数据不一致等严重问题。

 

解决思路在上述“分支事务记录”中增加执行状态，每次执行前都查询该状态。

5、业务数据可见性控制；

TCC服务的一阶段Try操作会做资源的预留，在二阶段操作执行之前，如果其他事务需要读取被预留的资源数据，那么处于中间状态的业务数据该如何向用户展示，需要业务在实现时考虑清楚；通常的设计原则是“宁可不展示、少展示，也不多展示、错展示”；

6、业务数据并发访问控制；

TCC服务的一阶段Try操作预留资源之后，在二阶段操作执行之前，预留的资源都不会被释放；如果此时其他分布式事务修改这些业务资源，会出现分布式事务的并发问题；

 

用户在实现TCC服务时，需要考虑业务数据的并发控制，尽量将逻辑锁粒度降到最低，以最大限度的提高分布式事务的并发性；

举例，场景为 A 转账 30 元给 B，A和B账户在不同的服务。

方案1：

账户A

try { 检查余额是否够30元 扣减30元 } confirm { 空 } cancel { 增加30元 }

账户B

try { 增加30元 } confirm { 空 } cancel { 减少30元 }

方案1说明：

• 1、账户A，这里的余额就是所谓的业务资源，按照前面提到的原则，在第一阶段需要检查并预留业务资源，因此，我们在扣钱 TCC 资源的 Try 接口里先检查 A 账户余额是否足够，如果足够则扣除 30 元。 Confirm 接口表示正式提交，由于业务资源已经在 Try 接口里扣除掉了，那么在第二阶段的 Confirm 接口里可以什么都不用做。Cancel接口的执行表示整个事务回滚，账户A回滚则需要把 Try 接口里扣除掉的 30 元还给账户。

• 2、账号B，在第一阶段 Try 接口里实现给账户B加钱，Cancel 接口的执行表示整个事务回滚，账户B回滚则需要把Try 接口里加的 30 元再减去。

方案1的问题分析：

• 1、如果账户A的try没有执行在cancel则就多加了30元。
• 2、由于try，cancel、confirm都是由单独的线程去调用，且会出现重复调用，所以都需要实现幂等。
• 3、账号B在try中增加30元，当try执行完成后可能会其它线程给消费了。
• 4、如果账户B的try没有执行在cancel则就多减了30元。

#####问题解决：

• 1、账户A的cancel方法需要判断try方法是否执行，正常执行try后方可执行cancel。
• 2、try，cancel、confirm方法实现幂等。
• 3、账号B在try方法中不允许更新账户金额，在confirm中更新账户金额。
• 4、账户B的cancel方法需要判断try方法是否执行，正常执行try后方可执行cancel。

优化方案：

账户A

try { try幂等校验 try悬挂处理 检查余额是否够30元 扣减30元 } confirm { 空 } cancel { cancel幂等校验 cancel空回滚处理 增加可用余额30元 }

账户B

try { 空 } confirm { confirm幂等校验 正式增加30元 } cancel { 空 }

Hmily实现TCC事务

本实例通过Hmily实现TCC分布式事务，模拟两个账户的转账交易过程。 两个账户分别在不同的微服务，要么一起成功，要么一起失败，必须是一个整体性的事务。

 

微服务版本： Nacos-Server：1.3.1 SpringBoot：2.2.10.RELEASE spring-cloud-dependencies：Hoxton.SR8 spring-cloud-alibaba-dependencies：2.2.1.RELEASE hmily-springcloud：2.0.6-RELEASE

引入maven

<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.2.10.RELEASE</version> <relativePath/> </parent> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>com.alibaba.nacos</groupId> <artifactId>nacos-client</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.nacos</groupId> <artifactId>nacos-client</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.dromara</groupId> <artifactId>hmily-springcloud</artifactId> <version>2.0.6-RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.18</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.12</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Hoxton.SR8</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId> <version>2.2.1.RELEASE</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> <plugin> <groupId>org.mybatis.generator</groupId> <artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId> <version>1.3.6</version> <configuration> <configurationFile> ${basedir}/src/main/resources/generator/generatorConfig.xml </configurationFile> <overwrite>true</overwrite> <verbose>true</verbose> </configuration> <dependencies> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.41</version> </dependency> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper</artifactId> <version>4.1.5</version> </dependency> </dependencies> </plugin> </plugins> </build>

Hmily的application.properties配置

spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848 org.dromara.hmily.serializer=kryo org.dromara.hmily.recoverDelayTime=128 org.dromara.hmily.retryMax=30 org.dromara.hmily.scheduledDelay=128 org.dromara.hmily.scheduledThreadMax=10 org.dromara.hmily.repositorySupport=db # 服务调用方为true，其余为false org.dromara.hmily.started=true org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.url=jdbc:mysql://localhost:3306/hmily?useUnicode=true&useAffectedRows=true&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.username=root org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.password=yibo

新增配置类接收application.properties中的Hmily配置信息，创建HmilyTransactionBootstrap，并增加@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true)注解

@Configuration @EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true) public class HmilyConfiguration { @Autowired private Environment env; @Bean public HmilyTransactionBootstrap hmilyTransactionBootstrap(HmilyInitService hmilyInitService){ HmilyTransactionBootstrap hmilyTransactionBootstrap = new HmilyTransactionBootstrap(hmilyInitService); hmilyTransactionBootstrap.setSerializer(env.getProperty("org.dromara.hmily.serializer")); hmilyTransactionBootstrap.setRecoverDelayTime(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.recoverDelayTime"))); hmilyTransactionBootstrap.setRetryMax(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.retryMax"))); hmilyTransactionBootstrap.setScheduledDelay(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.scheduledDelay"))); hmilyTransactionBootstrap.setScheduledThreadMax(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.scheduledThreadMax"))); hmilyTransactionBootstrap.setRepositorySupport(env.getProperty("org.dromara.hmily.repositorySupport")); hmilyTransactionBootstrap.setStarted(Boolean.parseBoolean(env.getProperty("org.dromara.hmily.started"))); HmilyDbConfig hmilyDbConfig = new HmilyDbConfig(); hmilyDbConfig.setDriverClassName(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.driverClassName")); hmilyDbConfig.setUrl(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.url")); hmilyDbConfig.setUsername(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.username")); hmilyDbConfig.setPassword(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.password")); hmilyTransactionBootstrap.setHmilyDbConfig(hmilyDbConfig); return hmilyTransactionBootstrap; } }

入口类增加org.dromara.hmily的扫描项

@ComponentScan({"com.yibo.hmily","org.dromara.hmily"}) @MapperScan("com.yibo.hmily.mapper")//扫描mybatis的指定包下的接口 @EnableFeignClients @EnableDiscoveryClient @SpringBootApplication public class Hmily1Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Hmily1Application.class,args); } }

hmily-bank1实现try和cancel方法，如下：

try { try幂等校验 try悬挂处理 检查余额是够扣减金额 扣减金额 } confirm { 空 } cancel { cancel幂等校验 cancel空回滚处理 增加可用余额 }

Controller

@RestController @RequestMapping("/bank1") public class Bank1Controller { @Autowired private AccountService accountService; @GetMapping("/transfer/{amount}") public String transfer(@PathVariable("amount") Long amount){ accountService.updateAccountBalance("1",amount); return "success"; } }

service服务的try和cancel方法

@Service @Slf4j public class AccountServiceImpl implements AccountService { @Autowired private AccountInfoMapper accountInfoMapper; @Autowired private Bank2Client bank2Client; /** * 账户扣款，就是tcc的try方法 * try幂等校验 * try悬挂处理 * 检查余额是够扣减金额 * 扣减金额 * @param accountNo * @param amount */ @Transactional //只要标记@Hmily就是try方法，在注解中指定confirm、cancel两个方法的名字 @Hmily(confirmMethod="commit",cancelMethod="rollback") public void updateAccountBalance(String accountNo, Long amount) { //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank1 try begin 开始执行...xid:{}",transId); //幂等判断 判断local_try_log表中是否有try日志记录，如果有则不再执行 if(accountInfoMapper.isExistTry(transId) > 0){ log.info("bank1 try 已经执行，无需重复执行,xid:{}",transId); return ; } //try悬挂处理，如果cancel、confirm有一个已经执行了，try不再执行 if(accountInfoMapper.isExistConfirm(transId) > 0 || accountInfoMapper.isExistCancel(transId) > 0){ log.info("bank1 try悬挂处理 cancel或confirm已经执行，不允许执行try,xid:{}",transId); return ; } //扣减金额 if(accountInfoMapper.subtractAccountBalance(accountNo, amount)<=0){ //扣减失败 throw new RuntimeException("bank1 try 扣减金额失败,xid:{}"+transId); } //插入try执行记录,用于幂等判断 accountInfoMapper.addTry(transId); //远程调用转账 if(!bank2Client.transfer(amount)){ throw new RuntimeException("bank1 远程调用李四微服务失败,xid:{}"+transId); } if(amount == 2){ throw new RuntimeException("人为制造异常,xid:{}"+transId); } log.info("bank1 try end 结束执行...xid:{}",transId); } //confirm方法 @Transactional public void commit(String accountNo, Double amount){ //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank1 confirm begin 开始执行...xid:{},accountNo:{},amount:{}",transId,accountNo,amount); } /** cancel方法 * cancel幂等校验 * cancel空回滚处理 * 增加可用余额 * @param accountNo * @param amount */ @Transactional public void rollback(String accountNo, Long amount){ //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank1 cancel begin 开始执行...xid:{}",transId); // cancel幂等校验 if(accountInfoMapper.isExistCancel(transId) > 0){ log.info("bank1 cancel 已经执行，无需重复执行,xid:{}",transId); return ; } //cancel空回滚处理，如果try没有执行，cancel不允许执行 if(accountInfoMapper.isExistTry(transId)<=0){ log.info("bank1 空回滚处理，try没有执行，不允许cancel执行,xid:{}",transId); return ; } //增加可用余额 accountInfoMapper.addAccountBalance(accountNo,amount); //插入一条cancel的执行记录 accountInfoMapper.addCancel(transId); log.info("bank1 cancel end 结束执行...xid:{}",transId); } }

feignClient

@FeignClient(value="hmily-bank2") public interface Bank2Client { //远程调用微服务 @GetMapping("/bank2/transfer/{amount}") @Hmily public boolean transfer(@PathVariable("amount") Long amount); }

mapper

public interface AccountInfoMapper extends Mapper<AccountInfo> { int subtractAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Long amount); int addAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Long amount); /** * 增加某分支事务try执行记录 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int addTry(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 增加某分支事务Confirm执行记录 * @param localTradeNo * @return */ int addConfirm(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 增加某分支事务Cancel执行记录 * @param localTradeNo * @return */ int addCancel(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务try是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistTry(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务confirm是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistConfirm(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务cancel是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistCancel(@Param("txNo") String localTradeNo); }

mapper.xml

<update id="subtractAccountBalance"> update account_info set account_balance=account_balance - #{amount} where account_balance>=#{amount} and account_no=#{accountNo} </update> <update id="addAccountBalance"> update account_info set account_balance=account_balance + #{amount} where account_no=#{accountNo} </update> <insert id="addTry"> insert into local_try_log values(#{txNo},now()) </insert> <insert id="addConfirm"> insert into local_confirm_log values(#{txNo},now()) </insert> <insert id="addCancel"> insert into local_cancel_log values(#{txNo},now()) </insert> <select id="isExistTry" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_try_log where tx_no = #{txNo} </select> <select id="isExistConfirm" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_confirm_log where tx_no = #{txNo} </select> <select id="isExistCancel" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_cancel_log where tx_no = #{txNo} </select>

hmily-bank2实现try、confirm、cancel功能，如下：

try { 空 } confirm { confirm幂等校验 正式增加金额 } cancel { 空 }

Controller

@RestController @RequestMapping("/bank2") public class Bank2Controller { @Autowired private AccountInfoService accountInfoService; //张三转账 @GetMapping("/transfer/{amount}") public boolean transfer(@PathVariable("amount") Long amount){ accountInfoService.updateAccountBalance("2",amount); return true; } }

Service实现confirm方法

@Service @Slf4j public class AccountInfoService { @Autowired private AccountInfoMapper accountInfoMapper; @Hmily(confirmMethod="confirmMethod", cancelMethod="cancelMethod") public void updateAccountBalance(String accountNo, Long amount) { //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank2 try begin 开始执行...xid:{}",transId); } /** * confirm方法 * confirm幂等校验 * 正式增加金额 * @param accountNo * @param amount */ @Transactional public void confirmMethod(String accountNo, Long amount){ //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank2 confirm begin 开始执行...xid:{}",transId); if(accountInfoMapper.isExistConfirm(transId)>0){ log.info("bank2 confirm 已经执行，无需重复执行...xid:{}",transId); return ; } //增加金额 accountInfoMapper.addAccountBalance(accountNo,amount); //增加一条confirm日志，用于幂等 accountInfoMapper.addConfirm(transId); log.info("bank2 confirm end 结束执行...xid:{}",transId); } /** * @param accountNo * @param amount */ public void cancelMethod(String accountNo, Long amount){ //获取全局事务id String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId(); log.info("bank2 cancel begin 开始执行...xid:{}",transId); } }

Mapper

public interface AccountInfoMapper extends Mapper<AccountInfo> { int addAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Long amount); /** * 增加某分支事务try执行记录 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int addTry(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 增加某分支事务Confirm执行记录 * @param localTradeNo * @return */ int addConfirm(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 增加某分支事务Cancel执行记录 * @param localTradeNo * @return */ int addCancel(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务try是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistTry(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务confirm是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistConfirm(@Param("txNo") String localTradeNo); /** * 查询分支事务cancel是否已执行 * @param localTradeNo 本地事务编号 * @return */ int isExistCancel(@Param("txNo") String localTradeNo); }

Mapper.xml

<update id="addAccountBalance"> update account_info set account_balance=account_balance + #{amount} where account_no=#{accountNo} </update> <insert id="addTry"> insert into local_try_log values(#{txNo},now()) </insert> <insert id="addConfirm"> insert into local_confirm_log values(#{txNo},now()) </insert> <insert id="addCancel"> iinsert into local_cancel_log values(#{txNo},now()) </insert> <select id="isExistTry" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_try_log where tx_no = #{txNo} </select> <select id="isExistConfirm" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_confirm_log where tx_no = #{txNo} </select> <select id="isExistCancel" resultType="java.lang.Integer"> select count(1) from local_cancel_log where tx_no = #{txNo} </select>

TCC总结：

如果拿TCC事务的处理流程与2PC两阶段提交做比较，2PC通常都是在跨库的DB层面，而TCC则是在应用层面的处理，需要通过业务逻辑来实现。

优点：

这种分布式事务的实现方式的优势在于，可以让应用自己定义数据操作的粒度，使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。

缺点：

而不足之处则在于对应用的侵入性非常强，业务逻辑的每个分支都需要实现try、confirm、cancel三个操作。此外，其实现难度也比较大，需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。

github源码地址：https://github.com/jjhyb/distributed-transaction

参考： https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/92843749

https://dromara.org/zh-cn/docs/hmily/index.html

https://www.cnblogs.com/rinack/p/9951970.html

https://www.pianshen.com/article/36421531670/