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本文来源：https://dwz.cn/730BLvt0

上篇文章主要介绍了分布式事务的一些概念以及理论，传送门，这篇文章将主要讲解分布式事务解决方案之2PC、TCC。

• 分布式事务解决方案之2PC

• • 什么是2PC

  • 解决方案

  • • XA方案

    • Seata方案

  • 小结

• 分布式事务解决方案之TCC

• • 什么是TCC事务

  • TCC解决方案

  • 小结

1.分布式事务解决方案之2PC

1.1 什么是2PC

2PC即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Prepare phase）、提交阶段（commit phase），2是指两个阶段，P是指准备阶段，C是指提交阶段。

举例：张三和李四好久不见，老友约起聚餐，饭店老板要求先买单，才能出票。这时张三和李四分别抱怨近况不如 意，囊中羞涩，都不愿意请客，这时只能AA。只有张三和李四都付款，老板才能出票安排就餐。但由于张三和李四 都是铁公鸡，形成了尴尬的一幕：

• 准备阶段：老板要求张三付款，张三付款。老板要求李四付款，李四付款。

• 提交阶段：老板出票，两人拿票纷纷落座就餐。

例子中形成了一个事务，若张三或李四其中一人拒绝付款，或钱不够，店老板都不会给出票，并且会把已收款退 回。

整个事务过程由事务管理器和参与者组成，店老板就是事务管理器，张三、李四就是事务参与者，事务管理器负责 决策整个分布式事务的提交和回滚，事务参与者负责自己本地事务的提交和回滚

2.2 解决方案

1.2.1 XA方案

2PC的传统方案是在数据库层面实现的，如Oracle、MySQL都支持2PC协议，为了统一标准减少行业内不必要的对 接成本，需要制定标准化的处理模型及接口标准，国际开放标准组织Open Group定义了分布式事务处理模型 DTP（Distributed Transaction Processing Reference Model）。

为了让大家更明确XA方案的内容程，下面新用户注册送积分为例来说明：

执行流程如下：

1. 应用程序（AP）持有用户库和积分库两个数据源。

2. 应用程序（AP）通过TM通知用户库RM新增用户，同时通知积分库RM为该用户新增积分，RM此时并未提交事 务，此时用户和积分资源锁定。

3. TM收到执行回复，只要有一方失败则分别向其他RM发起回滚事务，回滚完毕，资源锁释放。

4. TM收到执行回复，全部成功，此时向所有RM发起提交事务，提交完毕，资源锁释放。

DTP模型定义如下角色：

• AP(Application Program)：即应用程序，可以理解为使用DTP分布式事务的程序。

• RM(Resource Manager)：即资源管理器，可以理解为事务的参与者，一般情况下是指一个数据库实例，通过 资源管理器对该数据库进行控制，资源管理器控制着分支事务

• TM(Transaction Manager)：事务管理器，负责协调和管理事务，事务管理器控制着全局事务，管理事务生命 周期，并协调各个RM。全局事务是指分布式事务处理环境中，需要操作多个数据库共同完成一个工作，这个 工作即是一个全局事务。

• DTP模型定义TM和RM之间通讯的接口规范叫XA，简单理解为数据库提供的2PC接口协议，基于数据库的XA 协议来实现2PC又称为XA方案。

• 以上三个角色之间的交互方式如下：

• TM向AP提供 应用程序编程接口，AP通过TM提交及回滚事务。

• TM交易中间件通过XA接口来通知RM数据库事务的开始、结束以及提交、回滚等

• 总结：

• 整个2PC的事务流程涉及到三个角色AP、RM、TM。AP指的是使用2PC分布式事务的应用程序；RM指的是资 源管理器，它控制着分支事务；TM指的是事务管理器，它控制着整个全局事务。

1）在准备阶段RM执行实际的业务操作，但不提交事务，资源锁定；

2）在提交阶段TM会接受RM在准备阶段的执行回复，只要有任一个RM执行失败，TM会通知所有RM执行回滚操 作，否则，TM将会通知所有RM提交该事务。提交阶段结束资源锁释放。

XA方案的问题：

1. 需要本地数据库支持XA协议。

2. 资源锁需要等到两个阶段结束才释放，性能较差。

1.2.2 Seata方案

Seata是由阿里中间件团队发起的开源项目 Fescar，后更名为Seata，它是一个是开源的分布式事务框架

传统2PC的问题在Seata中得到了解决，它通过对本地关系数据库的分支事务的协调来驱动完成全局事务，是工作 在应用层的中间件。主要优点是性能较好，且不长时间占用连接资源，它以高效并且对业务0侵入的方式解决微服 务场景下面临的分布式事务问题，它目前提供AT模式(即2PC)及TCC模式的分布式事务解决方案。

Seata的设计思想如下：

Seata的设计目标其一是对业务无侵入，因此从业务无侵入的2PC方案着手，在传统2PC的基础上演进，并解决 2PC方案面临的问题。

Seata把一个分布式事务理解成一个包含了若干分支事务的全局事务。全局事务的职责是协调其下管辖的分支事务 达成一致，要么一起成功提交，要么一起失败回滚。此外，通常分支事务本身就是一个关系数据库的本地事务，下 图是全局事务与分支事务的关系图：

与 传统2PC 的模型类似，Seata定义了3个组件来协议分布式事务的处理过程：

1. Transaction Coordinator (TC)：事务协调器，它是独立的中间件，需要独立部署运行，它维护全局事务的运 行状态，接收TM指令发起全局事务的提交与回滚，负责与RM通信协调各各分支事务的提交或回滚。

2. Transaction Manager (TM)：事务管理器，TM需要嵌入应用程序中工作，它负责开启一个全局事务，并最终 向TC发起全局提交或全局回滚的指令。

3. Resource Manager (RM)：控制分支事务，负责分支注册、状态汇报，并接收事务协调器TC的指令，驱动分 支（本地）事务的提交和回滚。
   

还拿新用户注册送积分举例Seata的分布式事务过程

具体的执行流程如下：

1. 用户服务的 TM 向 TC 申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID。

2. 用户服务的 RM 向 TC 注册 分支事务，该分支事务在用户服务执行新增用户逻辑，并将其纳入 XID 对应全局 事务的管辖。

3. 用户服务执行分支事务，向用户表插入一条记录。

4. 逻辑执行到远程调用积分服务时(XID 在微服务调用链路的上下文中传播)。积分服务的RM 向 TC 注册分支事 务，该分支事务执行增加积分的逻辑，并将其纳入 XID 对应全局事务的管辖。

5. 积分服务执行分支事务，向积分记录表插入一条记录，执行完毕后，返回用户服务。

6. 用户服务分支事务执行完毕。

7. TM 向 TC 发起针对 XID 的全局提交或回滚决议。

8. TC 调度 XID 下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

Seata实现2PC与传统2PC的差别：

• 架构层次方面，传统2PC方案的 RM 实际上是在数据库层，RM 本质上就是数据库自身，通过 XA 协议实现，而 Seata的 RM 是以jar包的形式作为中间件层部署在应用程序这一侧的。

• 两阶段提交方面，传统2PC无论第二阶段的决议是commit还是rollback，事务性资源的锁都要保持到Phase2完成 才释放。而Seata的做法是在Phase1 就将本地事务提交，这样就可以省去Phase2持锁的时间，整体提高效率。

1.3 小结

本节讲解了传统2PC（基于数据库XA协议）和Seata实现2PC的两种2PC方案，由于Seata的0侵入性并且解决了传 统2PC长期锁资源的问题，所以推荐采用Seata实现2PC。

Seata实现2PC要点：

1. 全局事务开始使用 @GlobalTransactional标识 。

2. 每个本地事务方案仍然使用@Transactional标识。

3. 每个数据都需要创建undo_log表，此表是seata保证本地事务一致性的关键

2.分布式事务解决方案之TCC

2.1.什么是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。

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。

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

2.2 TCC 解决方案

目前市面上的TCC框架众多比如下面这几种：（以下数据采集日为2019年11月23日）

框架名称	Gitbub地址	star数量
tcc-transaction	github.com/changmingxi…	3850
Hmily	github.com/yu199195/hm…	2407
ByteTCC	github.com/liuyangming…	1947
EasyTransaction	github.com/QNJR-GROUP/…	1690

上面讲的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的原 理以及事务协调运作的过程，因此更请倾向于轻量级易于理解的框架，因此最终确定了Hmily。

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：dromara.org/website/zh-…

TCC需要注意三种异常处理分别是空回滚、幂等、悬挂

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。

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，每次执行前都查询该状态

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。

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

2.3 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、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。

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