分布式一致性算法（七）分布式事务的实现方案：TCC

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一、TCC的含义

TCC分别对应Try、Confirm和Cancel三种操作，这三种操作的业务含义如下：
Try：预留业务资源
Confirm：确认执行业务操作
Cancel：取消执行业务操作

稍稍对照下关系型数据库事务的三种操作：DML、Commit和Rollback，会发现和TCC有异曲同工之妙。

在一个跨应用的业务操作中，Try操作是先把多个应用中的业务资源预留和锁定住，为后续的确认打下基础，类似的，DML操作要锁定数据库记录行，持有数据库资源；Confirm操作是在Try操作中涉及的所有应用均成功之后进行确认，使用预留的业务资源，和Commit类似；而Cancel则是当Try操作中涉及的所有应用没有全部成功，需要将已成功的应用进行取消(即Rollback回滚)。其中Confirm和Cancel操作是一对反向业务操作。简而言之，TCC是应用层的2PC(2
Phase Commit, 两阶段提交)，如果你将应用看做资源管理器的话。

二、TCC和XA的区别

TCC事务机制相对于传统事务机制（X/Open XA），其特征在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对（由业务系统提供的）业务逻辑的调度来实现分布式事务。
对于业务系统中一个特定的业务逻辑S，其对外提供服务时，必须接受一些不确定性，即对业务逻辑执行的一次调用仅是一个临时性操作，调用它的消费方服务M保留了后续的取消权。如果M认为全局事务应该rollback，它会要求取消之前的临时性操作，这就对应S的一个取消操作。而当M认为全局事务应该commit时，它会放弃之前临时性操作的取消权，这对应S的一个确认操作。
每一个初步操作，最终都会被确认或取消。因此，针对一个具体的业务服务，TCC事务机制需要业务系统提供三段业务逻辑：初步操作Try、确认操作Confirm、取消操作Cancel。

1. 初步操作（Try）

TCC事务机制中的业务逻辑（Try），从执行阶段来看，与传统事务机制中业务逻辑相同。但从业务角度来看，是不一样的。TCC机制中的Try仅是一个初步操作，它和后续的次确认一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。因此，可以认为

[传统事务机制]的业务逻辑 = [TCC事务机制]的初步操作（Try） + [TCC事务机制]的确认逻辑（Confirm）。

TCC机制将传统事务机制中的业务逻辑一分为二，拆分后保留的部分即为初步操作（Try）；而分离出的部分即为确认操作（Confirm），被延迟到事务提交阶段执行。

TCC事务机制以初步操作（Try）为中心，确认操作（Confirm）和取消操作（Cancel）都是围绕初步操作（Try）而展开。因此，Try阶段中的操作，其保障性是最好的，即使失败，仍然有取消操作（Cancel）可以将其不良影响进行回撤。

2. 确认操作（Confirm）

确认操作（Confirm）是对初步操作（Try）的一个补充。当TCC事务管理器认为全局事务可以正确提交时，就会逐个执行初步操作（Try）指定的确认操作（Confirm），将初步操作（Try）未完成的事项最终完成。

3. 取消操作（Cancel）

取消操作（Cancel）是对初步操作（Try）的一个回撤。当TCC事务管理器认为全局事务不能正确提交时，就会逐个执行初步操作（Try）指定的取消操作（Cancel），将初步操作（Try）已完成的事项全部撤回。

在传统事务机制中，业务逻辑的执行和事务的处理，是在不同的阶段由不同的部件来处理的：业务逻辑部分访问资源实现数据存储，其处理是由业务系统负责；事务处理部分通过协调资源管理器以实现事务管理，其处理由事务管理器来负责。二者没有太多交互的地方，所以，传统事务管理器的事务处理逻辑，仅需要着眼于事务完成（commit/rollback）阶段，而不必关注业务执行阶段。而在TCC事务机制中的业务逻辑和事务处理，其关系就错综复杂：业务逻辑（Try/Confirm/Cancel）阶段涉及所参与资源事务的commit/rollback；全局事务commit/rollback时又涉及到业务逻辑（Try/Confirm/Cancel）的执行。

三、TCC的实现

TCC目前的开源实现有如下几种：

1. tcc-transaction分布式TCC型事务框架，git地址：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction 

2. Atomikos提出的基于HTTP的RESTful TCC补偿模式，实战地址：https://github.com/prontera/spring-cloud-rest-tcc

3. ByteTCC分布式事务管理器，git地址：https://github.com/liuyangming/ByteTCC/wiki