分布式事务解决方案TCC

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什么是TCC事务

TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写，要求每个分支事务执行三个操作：
预处理Try：做业务检查和资源预留
确认Confirm：做业务确认
撤销Cancel：实现回滚操作

TM首先会发起所有分支事务的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全部成功，TM将会发起所有分支事务的confirm操作，其中，若confirm、cancel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）。
2）Confirm阶段是做确认提交，Try阶段所有分支事务执行成功开始执行confirm。
通常情况下使用TCC则认为在Confirm阶段不会出错，只要try成功，confirm一定成功。若confirm出错，则进行重试或人工处理。
3）Cancel阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下，执行其他未失败的分支事务的取消，即预留资源的释放。
通常情况下，TCC的Cancel阶段也认为是一定成功的，若出错曾引入重试或人工处理。\

TCC的实现方案

以下几个框架均支持TCC全局事务，目前阿里seata拥有较大的用户基数，github的star数也是遥遥领先，后面会逐步增加seata实战源码。

TCC的空回滚解决了什么问题？

在Try阶段，假设对服务A发送Try请求，由于网络原因导致网络超时，此时协调器收到网络超时的响应，需要在第二步进行cancel操作。可是服务A在Try阶段根本没有执行成功，这样就导致了数据不一致。

解决问题的关键是如何在Try阶段识别出服务A是否执行成功了，如果成功了就执行commit，如果失败了，就执行空回滚。可以增加一张分支事务记录表，记录分支事务和全局事务id，当请求超时后可以通过此表查看分支事务，执行Try则记录，没有则走空回滚。

TCC如何解决幂等问题？

主要出现在Try阶段。在confirm或cancel前先进行查询，通过增加一张事务状态表。

更加严谨需要增加分布式锁。

TCC如何解决悬挂问题？

由于超时等原因，cancel比try先执行，就是悬挂问题。

解决方案增加分支事务记录表，先去查询，如果cancel已经执行，则不再执行try。

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