用 Java 轻松完成一个分布式事务 TCC，保姆级教程

什么是 TCC，TCC 是 Try 、Confirm 、Cancel 三个词语的缩写，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《 Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion 》的论文提出。

TCC 组成

TCC 分为 3 个阶段

• Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性）, 预留必须业务资源（准隔离性）
• Confirm 阶段：如果所有分支的 Try 都成功了，则走到 Confirm 阶段。Confirm 真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源
• Cancel 阶段：如果所有分支的 Try 有一个失败了，则走到 Cancel 阶段。Cancel 释放 Try 阶段预留的业务资源。

TCC 分布式事务里，有 3 个角色，与经典的 XA 分布式事务一样：

• AP/应用程序，发起全局事务，定义全局事务包含哪些事务分支
• RM/资源管理器，负责分支事务各项资源的管理
• TM/事务管理器，负责协调全局事务的正确执行，包括 Confirm，Cancel 的执行，并处理网络异常

如果我们要进行一个类似于银行跨行转账的业务，转出（ TransOut ）和转入（ TransIn ）分别在不同的微服务里，一个成功完成的 TCC 事务典型的时序图如下：

TCC 实践

下面我们进行一个 TCC 事务的具体开发

我们的例子使用的分布式事务框架为 dtm，它对分布式事务的支持非常优雅。下面来详细讲解 TCC 的组成

下面我们来编写具体的 Try/Confirm/Cancel 的处理函数

@RequestMapping("TransOutTry") public Map<String, String> TransOutTry() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } @RequestMapping("TransOutConfirm") public Map<String, String> TransOutConfirm(HttpServerResponse response) { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } @RequestMapping("TransOutCancel") public Map<String, String> TransOutCancel() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } @RequestMapping("TransInTry") public Map<String, String> TransInTry() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } @RequestMapping("TransInConfirm") public Map<String, String> TransInConfirm() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } @RequestMapping("TransInCancel") public Map<String, String> TransInCancel() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "SUCCESS"); return result; } 

到此各个子事务的处理函数已经 OK 了，然后是开启 TCC 事务，进行分支调用

 @RequestMapping("fireTcc") public String fireTcc() { Function<Tcc, Boolean> function = TccController::tccTrans; return tcc.tccGlobalTransaction(function); } public static Boolean tccTrans(Tcc tcc) { try { boolean a = tcc.callBranch("", svc + "/TransOutTry", svc + "/TransOutConfirm", svc + "/TransOutCancel"); boolean b = tcc.callBranch("", svc + "/TransInTry", svc + "/TransInConfirm", svc + "/TransInCancel"); return a && b; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return false; } 

至此，一个完整的 TCC 分布式事务编写完成。

如果您想要完整运行一个成功的示例，那么参考这个例子 yedf/dtmcli-java-sample，将它运行起来非常简单

# 部署启动 dtm # 需要 docker 版本 18 以上 git clone https://github.com/yedf/dtm cd dtm docker-compose up # 另起一个命令行 git clone https://github.com/yedf/dtmcli-java-sample.git cd dtmcli-java-sample # 编译运行例子 main/src/main/java/com/github/viticis/dtmclijavaexamples/DtmcliJavaSampleApplication 

TCC 的回滚

假如银行将金额准备转入用户 2 时，发现用户 2 的账户异常，返回失败，会怎么样？我们可以让 TransIn 返回失败来模拟这种情况

 @RequestMapping("TransInTry") public Map<String, String> TransInTry() { Map<String, String> result = new HashMap<>(); result.put("dtm_result", "FAILURE"); return result; } 

我们给出事务失败交互的时序图

这个跟成功的 TCC 差别就在于，当某个子事务返回失败后，后续就回滚全局事务，调用各个子事务的 Cancel 操作，保证全局事务全部回滚。

在 TCC 事务模式上，有不少的读者会问，如果 Confirm/Cancel 失败会怎么样？这是一个好问题，代表您正在深入思考 TCC 事务模式。第一种情况是临时失败，例如网络故障、应用或数据库宕机，这类错误进行重试，最后会返回成功；另一种情况为业务失败，按照 TCC 的协议，第一阶段锁定资源，保证足够的资源能够让 Confirm/Cancel 执行，也就是说，程序逻辑上，Confirm/Cancel 是不允许返回业务失败的，如果出现业务失败，那么是 bug，需要开发人员手动修复 bug 。

小结

在这篇文章里，我们介绍了 TCC 的理论知识，也通过一个例子，完整给出了编写一个 TCC 事务的过程，涵盖了正常成功完成，以及成功回滚的情况。相信读者通过这边文章，对 TCC 已经有了深入的理解。

关于分布式事务更多更全面的知识，请参考《分布式事务最经典的七种解决方案》

文中使用的例子节选自yedf/dtm，它支持多种事务模式：TCC 、SAGA 、XA 、事务消息 跨语言支持，已支持 golang 、python 、Java 、PHP 、nodejs 等语言的客户端，参考各语言 SDK。提供子事务屏障功能，优雅解决幂等、悬挂、空补偿等问题。

阅读完此篇干货，欢迎大家访问https://github.com/yedf/dtm项目，给颗星星支持！