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【TCC分布式事务】

TCC实现指令原子性的原理 TCC（Try-Confirm-Cancel）通过三阶段操作实现业务层面分布式事务的原子性，其核心在于资源预留和状态管理的设计： Try阶段（预留） 对涉及的所有业务操作预先检查并预留资源...对比二阶段提交（2PC） 数据层：2PC在数据库层面通过Prepare/Commit实现，依赖数据库事务。 业务层：TCC将事务控制上移到业务代码，通过预留+确认/撤销的抽象模式，灵活适配异构系统。...实际应用关键点 幂等性设计 Confirm/Cancel可能因网络问题重试，需通过唯一事务ID或状态标记避免重复执行。...超时与悬挂问题 需引入事务协调器记录状态，避免Try成功但因网络丢失导致长期未Confirm/Cancel的资源滞留。 开源实现参考 Seata：支持TCC模式，提供全局事务协调框架。...Hmily：轻量级TCC事务框架，适用于微服务场景。 示例场景解答（订票系统） Try阶段 调用深圳航空接口预留深圳→上海机票（锁定座位，生成临时订单）。

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    分布式事务-TCC（Hmily）

    TCC是什么： 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。...分布式事务执行成功: 这边try执行成功后，没有异常会直接进入Confirm确认提交阶段。 分布式执行失败： 这边try执行失败后，执行成功一方的资源会进行事务回滚。...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...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。...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。

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    分布式事务TCC(Hmily)

    1 什么是TCC事务？ TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语，TCC分布式事务的三个操作：预处理Try、确认Confirm、撤销Cancel。...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。...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...2 Hmily Hmily是高性能分布式事务TCC开源框架，基于Java语言开发（JDK1.8）支持Dubbo，Spring cloud等RPC框架进行分布式事务 （1）支持嵌套事务 （2）采用disruptor...因此confirm/cancel业务只需要被Hmily TCC事务框架发现，不需要被调用它的其他业务服务 案列分析： 本实例通过Hmily实现TCC分布式事务，模拟两个账户的转账交易过程。

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    分布式事务方案 - TCC

    TCC是支付宝提出的分布式事务解决方案，是 try、confirm、cancel 的缩写。...与2PC二阶段提交机制类似，区别在于层面不同，2PC是在数据库层面解决数据库之间的分布式事务，TCC是在应用层面解决分布式系统中的分布式事务。...工作流程 每个分布式事务的参与者都需要实现3个接口：try、confirm、cancel（confirm 对应2PC的事务提交，cancel 对应2PC的事务回滚）。...解决方法：还是记录事务执行状态，try 执行时判断 cancel 是否执行了。 小结 TCC是应用层面的分布式事务解决方案，类似2PC，也是2阶段提交，分为准备阶段、提交阶段。...优点： 可靠性高 实时性高 缺点： 开发复杂度高 因为事务状态管理，需要多次DB操作，性能有一定损耗 TCC框架： https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

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    分布式事务方案： TCC

    TCC其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。...在TCC里，Confirm失败本质上是「提交阶段失败」，处理思路和2PC不一样：不能简单回滚Try，而是要靠重试+幂等+对账/人工补偿。...可以分几种情况说清楚：1.设计原则（框架层）`Confirm`必须是幂等的同一个事务（全局事务ID）多次调用`Confirm`，结果要一样，不能重复扣款/减库存。...2.常见失败场景处理2.1瞬时故障（网络抖动、DB超时）处理方式：事务协调器自动重试`Confirm`；你的`Confirm`实现要：读取本地事务表，如果该`xid`已经CONFIRM_DONE，直接返回...2.3持久性失败（代码缺陷、下游接口长期不可用）处理方式：记录错误日志和事务ID；将事务状态标记为「CONFIRM_FAIL_NEED_MANUAL」之类；接入运维告警，人工查看后做补单/回滚单。

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    分布式事务（四）之TCC

    在电商领域等互联网场景下，传统的事务在数据库性能和处理能力上都暴露出了瓶颈。在分布式领域基于CAP理论以及BASE理论，有人就提出了柔性事务的概念。...接下来我们来介绍的TCC则是补偿型分布式事务。 TCC TCC 事务介绍 TCC方案是可能是目前最火的一种柔性事务方案了。...TCC事务处理流程和 2PC 二阶段提交类似，不过2PC通常都是在跨库的DB层面，而TCC本质就是一个应用层面的2PC，如下为TCC原理图。...2PC实现分布式事务分为准备阶段和提交阶段，2PC的关键是在准备阶段，在这个阶段所有参与者必须完成约束检查，达成关于分布式事务一致性的共识。第二阶段，根据之前达成的共识，完成相应的操作。...异步执行方式可以更好的适应分布式环境，在网络抖动、节点故障的情况下能够尽量保障服务的可用性 (Availability)。因此在高可用、高性能的应用场景，柔性事务是最佳的选择。

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    谈谈分布式事务TCC机制

    前言 分布式事务是几乎所有分布式微服务系统中，最棘手也是最重要的一个点了。...在讲解分布式事务前，先了解下数据库事务的特性；数据库事务的几个特性：原子性(Atomicity )、一致性( Consistency )、隔离性或独立性( Isolation)和持久性(Durabilily...分布式事务TCC TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。...TCC方案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。 当然TCC方案也有不足之处，集中表现在以下两个方面： 对应用的侵入性强。...免费开源tcc-transaction github上有个Java实现的tcc解决方案的中间件，源码如下： gihub仓库链接： https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

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    分布式事务之TCC模式

    在写一篇之前说一下TCC模型，即try confirm cancel（尝试---->提交---->回滚）,tcc模型是一个非常典型的2pc（二阶段）提交，所谓的两个阶段是指：第一阶段：准备阶段(投票阶段...准备阶段 事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送Prepare消息，每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的redo和undo日志，但不提交，到达一种“...）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。（注意：若成功这里其实每个参与者已经执行了事务操作） ）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。...如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。...其实，最好的做法就是不去理它 TCC模型了解完了之后，我们可以说说一个高性能TCC框架——hmily（How Much I Love You），名字起得挺有诗意哈，看来作者也是一位性情中人，哈哈 下一篇我会从源码开始解析

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    分布式事务XA、AT、TCC、SAGA

    就可能会使用到分布式事务解决方案。 # 分布式事务模型 解决分布式事务，各个子系统之间必须能感知到彼此的事务状态，才能保证状态一致，因此需要一个事务协调者来协调每一个事务的参与者（子系统事务）。...这里的子系统事务，称为分支事务；有关联的各个分支事务在一起称为全局事务 名词解析： 全局事务：整个分布式事务 分支事务：分布式事务中包含的每个子系统的事务 最终一致性：各分支事务分别执行并提交，如果有不一致的情况...以上只是Seata分布式事务的基本模型。...Seata提供了4中不同的分布式事务解决方案： XA模式：强一致性分阶段事务模式，牺牲了一定的可用性，无业务侵入 TCC模式：最终一致的分阶段事务模式，有业务侵入 AT模式：最终一致的分阶段事务模式，无业务侵入...，但比XA模式要好很多 # TCC模式原理 TCC模式与AT模式非常相似，每阶段都是独立事务，不同的是TCC通过人工编码来实现数据恢复。

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    我说分布式事务之TCC

    接触分布式相关的开发已经有一段时间了，自然绕不开分布式事务。从本文开始，我将带领大家了解常见的分布式事务的解决方案，深入原理，浅出实践，让我们在今后的开发中对分布式事务不再畏惧。...常见的分布式解决方案有： 最大努力通知型事务 可靠消息一致性事务 TCC事务 本文我们就详细的讲解TCC分布式事务的原理及应用场景。Here we go!...框架感知到任何一个服务的TRY阶段执行失败，就会在和各服务内的TCC分布式事务框架进行通信的过程中，调用各个服务的CANCEL逻辑，将事务进行回滚。...思考 上述我们举的例子基本描述了一个TCC的执行过程，可以看出： TCC分布式事务的核心思想，就是当系统出现异常时，比如某服务的数据库宕机了；某个服务自己挂了；系统使用的第三方服务如redis、elasticsearch...这个其实不必担心，成熟的TCC框架比如TCC-transaction中引入了事务的活动日志，它们保存了分布式事务运行的各个阶段的状态。

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    分布式事务 TCC-Transaction 源码分析 —— TCC 实现

    《分布式事务的典型处理方式:2PC、TCC、异步确保和最大努力型》 3....TCC-Transaction 原理 在 TCC 里，一个业务活动可以有多个事务，每个业务操作归属于不同的事务，即一个事务可以包含多个业务操作。...事务存储器在《TCC-Transaction 源码解析 —— 事务存储于恢复》详细解析。 事务恢复在《TCC-Transaction 源码解析 —— 事务恢复》详细解析。 4....不限于 TCC，也可以是分布式事务，也可以是微服务，以及等等。 外送一本武林秘籍：带中文注释的 TCC-Transaction 仓库地址，目前正在慢慢完善。...传送门：https://github.com/YunaiV/tcc-transaction。 再送一本葵花宝典：《TCC型分布式事务原理和实现》系列。 胖友，分享一个朋友圈可好？

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    【分布式事务】tcc-transaction分布式TCC型事务框架搭建与实战案例(基于DubboDubbox)

    尤其是在原有业务不能下线，拆分后的业务同时上线的场景下这种问题更加突出；项目拆分后，业务被拆分为多个独立的子业务分散到多个子系统中，而原有的单一数据库则被拆分到多个数据库中，拆分后的数据库则同样又面临着让人头疼的分布式事务的问题...本文就针对项目拆分后数据库的分布式事务问题，基于tcc-transaction分布式TCC型事务进行框架的搭建，同时引入相关的实战案例，来解决让人头疼的分布式事务问题。...二、tcc-transaction框架介绍 介绍：tcc-transaction是开源的TCC补偿性分布式事务框架，Git地址：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction...，也就是说必须有事务注解，或者能被事务配置切到，没有事务tcc框架调用时会抛异常。...7.事务查看 源码中提供tcc-transaction-server web项目，该项目提供界面查看事务日志，打包后部署即可，我们这里就不在作详细的描述。

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    分布式事务之TCC与SAGA

    分布式事务之TCC与SAGA 在《关于分布式事务的理解》，介绍了可靠消息队列的实现原理，虽然它也能保证最终的结果是相对可靠的，过程也足够简单（相对于 TCC 来说），但现在你已经知道，可靠消息队列的整个实现过程完全没有任何隔离性可言...TCC 事务 所以，如果业务需要隔离，我们通常就应该重点考虑 TCC 方案，它天生适合用于需要强隔离性的分布式事务中。...所以，通常我们并不会完全靠裸编码来实现 TCC，而是会基于某些分布式事务中间件（如阿里开源的Seata）来完成，以尽量减轻一些编码工作量。...好，现在你就已经知道了，TCC 事务具有较强的隔离性，能够有效避免“超售”的问题，而且它的性能可以说是包括可靠消息队列在内的几种柔性事务模式中最高的。但是，TCC 仍然不能满足所有的业务场景。...如果分布式事务成功提交了，那么我们后续只需清理每个数据源中对应的日志数据即可；而如果分布式事务需要回滚，就要根据日志数据自动产生用于补偿的“逆向 SQL”。

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    分布式事务- TCC编程式模式

    一、前言 严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务，而遵循BASE理论（基本可用：在故障出现时保证核心功能可用，软状态：允许中间状态出现，最终一致性：不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的，但是保证达到某个时间点后...，数据就处于了一致性了）的事务我们称为柔性事务，其中TCC编程模式就属于柔性事务，本文我们来阐述其理论。...二、TCC编程模式 TCC编程模式本质上也是一种二阶段协议，不同在于TCC编程模式需要与具体业务耦合，下面首先看下TCC编程模式步骤: 所有事务参与方都需要实现try,confirm,cancle接口。...如果协调器发现所有参与者的confirm方法都OK了，则分布式事务结束。 如果协调器发现有些参与者的confirm方法失败了，或者由于网络原因没有收到回执，则协调器会进行重试。...我们将账户系统简化成只有账户和余额 2 个字段，并且为了适应 DTS 的两阶段设计要求，业务上又增加了一个冻结金额（冻结金额是指在一笔转账期间，在一阶段的时候使用该字段临时存储转账金额，该转账额度不能被使用，只有等这笔分布式事务全部提交成功时

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    我说分布式事务之TCC

    从本文开始，我将带领大家了解常见的分布式事务的解决方案，深入原理，浅出实践，让我们在今后的开发中对分布式事务不再畏惧。...常见的分布式解决方案有： 最大努力通知型事务 可靠消息一致性事务 TCC事务 本文我们就详细的讲解TCC分布式事务的原理及应用场景。Here we go!...框架感知到任何一个服务的TRY阶段执行失败，就会在和各服务内的TCC分布式事务框架进行通信的过程中，调用各个服务的CANCEL逻辑，将事务进行回滚。...思考 上述我们举的例子基本描述了一个TCC的执行过程，可以看出： TCC分布式事务的核心思想，就是当系统出现异常时，比如某服务的数据库宕机了；某个服务自己挂了；系统使用的第三方服务如redis、elasticsearch...这个其实不必担心，成熟的TCC框架比如TCC-transaction中引入了事务的活动日志，它们保存了分布式事务运行的各个阶段的状态。

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    python分布式事务方案（一）tcc

    python分布式事务方案（一）tcc 随着单体应用的拆分以及服务化的流行，现在分布式事务已经比较常见，分布式事务理论ACID、CAP、BASE等我就不说了，现在就直接说一下一种常见的解决方案-tcc...TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。...TCC属于应用层的一种补偿方式，所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码，在一些场景中，一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。...这时就涉及到一个分布式事务。...由于我们这里只涉及到两个事务，所以我这里就写了一个zabbix代理client，来作为事务协调器 class ZabbixClientProxy(object): ''' zabbix

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