如何理解分布式中的TCC模式

发布时间:2021-10-18 14:36:24 作者:iii
来源:亿速云 阅读:147

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TCC回顾

TCC到底是什么呢?

以经典的电商系统来说,客户购买一件商品,系统需要3个服务来协作完成。订单服务增加订单,库存服务扣减库存,账户服务扣减金额。如下图:

如何理解分布式中的TCC模式

如果我们用上图的方式,每个服务各自提交事务,很有可能会出现数据不一致的情况。因为3个服务使用不同数据库,并不是一个原子操作,比如订单服务提交成功而账户服务失败了,这样数据就不一致了。

TCC的思想是使用2阶段提交,try阶段首先尝试各个服务预留资源,如果预留成功则进入commit阶段提交事务,如果有一个服务预留失败,那就进入cancel阶段取消事务。这需要加入一个协调节点来对3个服务下发命令并且获取每个服务的分支事务执行结果。try阶段用下图表示:

如何理解分布式中的TCC模式

try阶段如果各个服务预留资源成功,协调节点就会对各服务下发commit命令,如下图:

如何理解分布式中的TCC模式

所有服务commit成功后,整个事务完成。

代码实现

协调节点需要给每个分布式事务提供一个全局事务id,叫做xid,用来跟每个服务的本地事务绑定。我们以账户服务为例,来看一下try/commit/cancel这3个阶段的代码:

如何理解分布式中的TCC模式

如何理解分布式中的TCC模式

这段代码使用了jdbc来处理本地事务,try阶段我们获取了connection并且保存在connectionMap,key是xid,这样在commit/cancel阶段,从connectionMap中取出connection来commit/rollback。

存在问题

上面TCC模式的代码实现有问题吗?

服务集群

如下图,如果订单服务集群部署在3个机器上,try请求发送到订单服务1,而commit请求发到订单服务2上,订单服务2的connectionMap怎么可能有xid=123的这个值呢?订单服务本地事务不能提交了。

如何理解分布式中的TCC模式

所以如果真要用保持connection的方式来提交事务,协调节点就需要保证同一个xid对应的try/commit/cancel请求到同一个机器上。

解决方案肯定有,改造注册中心,或者协调节点自己维护服务列表。前者让注册中心耦合了业务代码,后者相当于废弃了注册中心。

空提交

注册中心和协调节点的改造都需要很大的工作量,有没有别的方法呢?我们做一个改进,这里orm框架使用mybatis,代码如下:

如何理解分布式中的TCC模式

try阶段要预留资源,这段代码如果预留资源成功,其实已经提交分支事务了,commit阶段只是一个空提交,没有实际作用了。

还有一种方式就是try阶段直接返回true,到commit阶段真正提交事务。

但是这两种方式都违背了TCC的思想。

幂等

如果协调节点设置了超时重试,发生了下图的情况,订单服务1执行完try方法后发生故障,协调节点收不到成功回复必定会进行重试,这样订单服务就会重复执行try方法。

如何理解分布式中的TCC模式

为了规避这个问题,try/confirm/cancel方法都必须加入幂等逻辑,记录全局事务xid对应本地事务的执行状态。

空回滚

使用框架来实现TCC模式时,会有一种空回滚的情况。

如何理解分布式中的TCC模式

如上图,因为订单服务1节点故障,try方法失败,但是全局事务已经开启,框架必须要把这个全局事务推向结束状态,这样就不得不调用订单服务cancel方法进行回滚,结果订单服务空跑了一次cancel方法。

解决这个问题,try阶段需要记录xid对应的分支事务执行状态,cancel阶段根据这个记录来进行判断。

悬挂

上面讲了seata的使用过程中会发生空回滚,如果发生了空回滚,执行了cancel方法后全局事务结束了,但是因为网络问题,订单服务又收到了try请求,执行try方法后预留资源成功,这些资源却不能释放了。

解决这个问题的方法就是在cancel方法中记录xid对应的分支事务执行状态,try阶段执行的时候先判断分支事务是否已经回滚。

代码侵入高

TCC的try/commit/cancel,对业务代码都有侵入,如果再考虑幂等、空回滚、悬挂等,代码侵入会更高。

总结

TCC是分布式事务中非常经典的模式,但即使借助框架实现,代码实现也比较复杂。

实际使用时需要考虑服务集群、空提交、幂等、空回滚、悬挂等问题。

对业务代码侵入性很高。

到此,关于“如何理解分布式中的TCC模式”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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