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一、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。
【执行成功流程】：
【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Confifirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。
【2】Confifirm 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Confifirm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。
【4】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Confifirm 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。
二、TCC 解决方案
目前市面上的TCC框架众多比如下面这几种：
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框架名称
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Gitbub地址
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star数量
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tcc-transaction
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https://github.com/changmingxie/tcc-transaction
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4351
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Hmily
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https://github.com/yu199195/hmily
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2788
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ByteTCC
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https://github.com/liuyangming/ByteTCC
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2156
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EasyTransaction
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https://github.com/QNJR-GROUP/EasyTransaction
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1907
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Seata 也支持TCC，但 Seata的 TCC模式对 Spring Cloud并没有提供支持。因此更请倾向于轻量级易于理解的框架Hmily，来理解 TCC的原理以及事务协调运作的过程。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,fifile,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、Confifirm、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/fifile)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
【TCC需要注意三种异常处理分别是空回滚、幂等、悬挂】:
【1】空回滚：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】：关键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。
【2】幂等：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“事务ID”，每次执行前都查询该状态。
【3】悬挂：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】：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。
【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Atry：
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。 Confifirm 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 Confifirm 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、Confifirm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 Cance；
【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：
空三、Hmily实现 TCC事务
【1】业务说明：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银行(张三在bank1、李四在bank2)，bank1、bank2是两个微服务。交易过程是，张三给李四转账指定金额。上述交易步骤，要么一起成功，要么一起失败，必须是一个整体性的事务。
【2】数据库：每个数据库都创建 try、confifirm、cancel三张日志表：用来记录全局事务ID。
CREATE TABLE `local_try_log` (
`tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id', `create_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`tx_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `local_confirm_log` (
`tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id', `create_time` datetime DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `local_cancel_log` (
`tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id', `create_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`tx_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf【3】引入maven依赖
<dependency>
<groupId>org.dromara</groupId>
<artifactId>hmily‐springcloud</artifactId>
<version>2.0.4‐RELEASE</version>
</dependency>【4】application.yml 中配置hmily：配置数据库地址，因为会创建分支事务表
org:
dromara:
hmily:
serializer : kryo
recoverDelayTime : 128
retryMax : 30
scheduledDelay : 128
scheduledThreadMax : 10
repositorySupport : db
started: true
hmilyDbConfig :
driverClassName : com.mysql.jdbc.Driver
url : jdbc:mysql://localhost:3306/bank?useUnicode=true
username : root
password : root【5】创建配置类：配置类中接收 application.yml中的 Hmily配置信息，并创建 HmilyTransactionBootstrap Bean 和添加@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true) 切面注解。
@Configuration
@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true)
public class DatabaseConfiguration {
@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;
}
}【6】启动类修改：增加 org.dromara.hmily的扫描项：
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableHystrix
@EnableFeignClients(basePackages = {"cn.itcast.dtx.tccdemo.bank1.spring"})
@ComponentScan({"cn.itcast.dtx.tccdemo.bank1","org.dromara.hmily"})
public class Bank1HmilyServer {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Bank1HmilyServer.class, args);
}
}【7】dtx-tcc-demo-bank1 （张三）实现 Try、Commit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【8】张三服务层：实现 Try、Commit 和 Cancel方法。Try 方法上添加 @Hmily 注解表示开启TCC，并配置 Commit提交方法和 Cancel回滚方法。注意：三个方法的入参和返回值必须相同。
@Service
@Slf4j
public class AccountInfoServiceImpl implements AccountInfoService {
@Autowired
AccountInfoDao accountInfoDao;
@Autowired
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
*/
@Override
@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, Double 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(accountInfoDao.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(accountInfoDao.isExistConfirm(transId)>0 || accountInfoDao.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(accountInfoDao.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
accountInfoDao.addTry(transId);
//远程调用李四，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, Double 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(accountInfoDao.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(accountInfoDao.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
accountInfoDao.addAccountBalance(accountNo,amount);
//插入一条cancel的执行记录
accountInfoDao.addCancel(transId);
log.info("bank1 cancel end 结束执行...xid:{}",transId);
}
}【9】李四在张三项目中的接口定义：需要添加 @Hmily 注解，将全局事务ID传输给李四
@FeignClient(value="tcc-demo-bank2",fallback=Bank2ClientFallback.class)
public interface Bank2Client {
//远程调用李四的微服务
@GetMapping("/bank2/transfer")
@Hmily
public Boolean transfer(@RequestParam("amount") Double amount);
}【10】dtx-tcc-demo-bank2 李四项目：实现如下功能
try：
空
confirm：
confirm幂等校验
正式增加金额
cancel：
空【11】李四服务层：与张三的服务格式相同
@Service
@Slf4j
public class AccountInfoServiceImpl implements AccountInfoService {
@Autowired
AccountInfoDao accountInfoDao;
@Override
@Hmily(confirmMethod="confirmMethod", cancelMethod="cancelMethod")
public void updateAccountBalance(String accountNo, Double 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, Double 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(accountInfoDao.isExistConfirm(transId)>0){
log.info("bank2 confirm 已经执行，无需重复执行...xid:{}",transId);
return ;
}
//增加金额
accountInfoDao.addAccountBalance(accountNo,amount);
//增加一条confirm日志，用于幂等
accountInfoDao.addConfirm(transId);
log.info("bank2 confirm end 结束执行...xid:{}",transId);
}
/**
* @param accountNo
* @param amount
*/
public void cancelMethod(String accountNo, Double 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);
}
}四、小结
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则在应用层面的处理，需要通过业务逻辑来实现。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。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、Confifirm、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。
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