TCC分布式事务
原理、架构与设计思想详解
info 定义与背景
TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种基于业务补偿的分布式事务解决方案，通过将事务拆分为三个阶段实现最终一致性。在分布式系统中，当业务操作涉及多个独立的服务或数据源时，传统的ACID事务难以满足需求，TCC模式应运而生。
在分布式缓存系统中，如Redis集群，一条指令（如MSET）可能需要多个节点同时执行，可能有些节点成功而另一部分节点失败，导致一致性问题。TCC模式为解决这类问题提供了有效的方案。
layers TCC三个阶段详解
Try（尝试）
完成所有业务检查（一致性），预留必须业务资源（准隔离性）。此阶段仅做资源预留，不执行真正的业务操作。
Confirm（确认）
如果所有分支的Try都成功，则执行Confirm阶段。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（取消）
如果任何一个分支的Try失败，则执行Cancel阶段。释放Try阶段预留的业务资源，回滚事务。
people TCC分布式事务中的角色
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。是整个事务流程的发起者和业务逻辑的执行者。
RM（资源管理器）
负责分支事务各项资源的管理。每个参与者都需要实现Try、Confirm、Cancel三个方法，管理自己的资源。
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，并处理网络异常等故障情况。
compare_arrows TCC与两阶段提交（2PC）的关系
TCC本质上就是一个应用层面的2PC，需要通过业务逻辑来实现。与传统的2PC相比，TCC具有以下特点：
- 2PC通常在跨库的DB层面实现，而TCC在应用层面实现
- TCC可以让应用自己定义数据库操作的粒度，使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能
- 2PC是阻塞协议，而TCC是非阻塞的，资源锁定时间更短
- TCC具有更好的可扩展性，适用于SOA架构
thumbs_up_down TCC的优缺点分析
优点
- 可以让应用自己定义数据库操作的粒度
- 降低锁冲突，提高吞吐量
- 资源锁定时间短，性能更好
- 适用于SOA架构，可扩展性好
- 实现最终一致性，满足大多数业务场景
缺点
- 对应用的侵入性非常强
- 业务逻辑的每个分支都需要实现三个操作
- 实现难度比较大，开发成本高
- 需要按照不同的失败原因实现不同的回滚策略
- Confirm和Cancel接口必须实现幂等
storage 在Redis集群中实现分布式事务
在Redis集群中，DEL、MSET等命令所涉及的key可能分布在不同的节点中，导致一致性问题。使用TCC模式可以解决此类问题：
- Try阶段：检查所有key是否存在，锁定相关key，防止被其他操作修改
- Confirm阶段：执行真正的MSET操作，释放锁
- Cancel阶段：释放所有锁定的key，不做任何修改
通过这种方式，可以保证MSET操作要么全部成功，要么全部失败，从而实现分布式事务的一致性。
code TCC分布式事务的Golang实现示例
以下是一个简化的TCC事务管理器的Golang实现示例：
type TCCManager struct {
participants map[string]Participant // 参与者集合
}
type Participant interface {
Try() error // Try阶段方法
Confirm() error // Confirm阶段方法
Cancel() error // Cancel阶段方法
}
// 执行TCC事务
func (tm *TCCManager) Execute() error {
// Try阶段：所有参与者尝试执行
for id, p := range tm.participants {
if err := p.Try(); err != nil {
// 如果Try失败，执行Cancel回滚
tm.cancelAll()
return fmt.Errorf("participant %s Try failed: %v", id, err)
}
}
// Confirm阶段：所有参与者确认执行
for id, p := range tm.participants {
if err := p.Confirm(); err != nil {
// 如果Confirm失败，记录错误，但无法回滚
// 此时需要人工介入处理
return fmt.Errorf("participant %s Confirm failed: %v", id, err)
}
}
return nil
}
// 取消所有参与者的操作
func (tm *TCCManager) cancelAll() {
for id, p := range tm.participants {
if err := p.Cancel(); err != nil {
// 记录Cancel失败的日志，需要人工介入
log.Printf("participant %s Cancel failed: %v", id, err)
}
}
}
在实际应用中，还需要考虑网络超时、重试机制、幂等性等问题，以确保分布式事务的可靠性。