2.TCC 解决方案
目前市面上的TCC框架众多比如下面这几种:
(以下数据采集日为2019年07月11日)
框架名称
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Gitbub地址
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star数量
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tcc-transaction
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https://github.com/changmingxie/tcc-transaction
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3850
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Hmily
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https://github.com/yu199195/hmily
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2407
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ByteTCC
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https://github.com/liuyangming/ByteTCC
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1947
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EasyTransaction
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https://github.com/QNJR-GROUP/EasyTransaction
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1690
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上一节所讲的Seata也支持TCC,但Seata的TCC模式对Spring Cloud并没有提供支持。我们的目标是理解TCC的原理以及事务协调运作的过程,因此更请倾向于轻量级易于理解的框架,因此最终确定了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。它目前支持以下特性:
- 支持嵌套事务(Nested transaction support).
- 采用disruptor框架进行事务日志的异步读写,与RPC框架的性能毫无差别。
- 支持SpringBoot-starter 项目启动,使用简单。
- RPC框架支持 : dubbo,motan,springcloud。
- 本地事务存储支持 : redis,mongodb,zookeeper,fifile,mysql。
- 事务日志序列化支持 :java,hessian,kryo,protostuffff。
- 采用Aspect AOP 切面思想与Spring无缝集成,天然支持集群。
- RPC事务恢复,超时异常恢复等。
Hmily利用AOP对参与分布式事务的本地方法与远程方法进行拦截处理,通过多方拦截,事务参与者能透明的调用到另一方的Try、Confifirm、Cancel方法;传递事务上下文;并记录事务日志,酌情进行补偿,重试等。
Hmily不需要事务协调服务,但需要提供一个数据库(mysql/mongodb/zookeeper/redis/fifile)来进行日志存储。
Hmily实现的TCC服务与普通的服务一样,只需要暴露一个接口,也就是它的Try业务。Confifirm/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Confifirm/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。
官网介绍:https://dromara.org/website/zh-cn/docs/hmily/index.html
TCC需要注意三种异常处理分别是空回滚、幂等、悬挂:
空回滚:
在没有调用 TCC 资源 Try 方法的情况下,调用了二阶段的 Cancel 方法,Cancel 方法需要识别出这是一个空回滚,然后直接返回成功。
出现原因是当一个分支事务所在服务宕机或网络异常,分支事务调用记录为失败,这个时候其实是没有执行Try阶段,当故障恢复后,分布式事务进行回滚则会调用二阶段的Cancel方法,从而形成空回滚。
解决思路是关键就是要识别出这个空回滚。思路很简单就是需要知道一阶段是否执行,如果执行了,那就是正常回滚;如果没执行,那就是空回滚。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。再额外增加一张分支事务记录表,其中有全局事务 ID 和分支事务 ID,第一阶段 Try 方法里会插入一条记录,表示一阶段执行了。Cancel 接口里读取该记录,如果该记录存在,则正常回滚;如果该记录不存在,则是空回滚。
幂等:
通过前面介绍已经了解到,为了保证TCC二阶段提交重试机制不会引发数据不一致,要求 TCC 的二阶段 Try、Confifirm 和 Cancel 接口保证幂等,这样不会重复使用或者释放资源。如果幂等控制没有做好,很有可能导致数据不一致等严重问题。解决思路在上述“分支事务记录”中增加执行状态,每次执行前都查询该状态。
悬挂:
悬挂就是对于一个分布式事务,其二阶段 Cancel 接口比 Try 接口先执行。
出现原因是在 RPC 调用分支事务try时,先注册分支事务,再执行RPC调用,如果此时 RPC 调用的网络发生拥堵,通常 RPC 调用是有超时时间的,RPC 超时以后,TM就会通知RM回滚该分布式事务,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。
解决思路是如果二阶段执行完成,那一阶段就不能再继续执行。在执行一阶段事务时判断在该全局事务下,“分支事务记录”表中是否已经有二阶段事务记录,如果有则不执行Try。
举例,场景为 A 转账 30 元给 B,A和B账户在不同的服务。
方案1:
账户A
账户B
方案1说明:
1)账户A,这里的余额就是所谓的业务资源,按照前面提到的原则,在第一阶段需要检查并预留业务资源,因此,我们在扣钱 TCC 资源的 Try 接口里先检查 A 账户余额是否足够,如果足够则扣除 30 元。 Confifirm 接口表示正式提交,由于业务资源已经在 Try 接口里扣除掉了,那么在第二阶段的 Confifirm 接口里可以什么都不用做。Cancel接口的执行表示整个事务回滚,账户A回滚则需要把 Try 接口里扣除掉的 30 元还给账户。
2)账号B,在第一阶段 Try 接口里实现给账户B加钱,Cancel 接口的执行表示整个事务回滚,账户B回滚则需要把Try 接口里加的 30 元再减去。
方案1的问题分析:
1)如果账户A的try没有执行在cancel则就多加了30元。
2)由于try,cancel、confifirm都是由单独的线程去调用,且会出现重复调用,所以都需要实现幂等。
3)账号B在try中增加30元,当try执行完成后可能会其它线程给消费了。
4)如果账户B的try没有执行在cancel则就多减了30元。
问题解决:
1)账户A的cancel方法需要判断try方法是否执行,正常执行try后方可执行cancel。
2)try,cancel、confifirm方法实现幂等。
3)账号B在try方法中不允许更新账户金额,在confifirm中更新账户金额。
4)账户B的cancel方法需要判断try方法是否执行,正常执行try后方可执行cancel。
优化方案:
账户A
账户B
3、Hmily实现TCC事务
3.1.业务说明
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。
两个账户分别在不同的银行(张三在bank1、李四在bank2),bank1、bank2是两个微服务。交易过程是,张三给李四转账指定金额。
上述交易步骤,要么一起成功,要么一起失败,必须是一个整体性的事务。
3.2.程序组成部分
数据库:MySQL-5.7.25
JDK:64位 jdk1.8.0_201
微服务:spring-boot-2.1.3、spring-cloud-Greenwich.RELEASE
Hmily:hmily-springcloud.2.0.4-RELEASE
微服务及数据库的关系 :
dtx/dtx-tcc-demo/dtx-tcc-demo-bank1 银行1,操作张三账户, 连接数据库bank1
dtx/dtx-tcc-demo/dtx-tcc-demo-bank2 银行2,操作李四账户,连接数据库bank2
服务注册中心:dtx/discover-server
3.3.创建数据库
导入数据库脚本:资料sqlank1.sql、资料sqlank2.sql、已经导过不用重复导入。
创建hmily数据库,用于存储hmily框架记录的数据。
创建bank1库,并导入以下表结构和数据(包含张三账户)
创建bank2库,并导入以下表结构和数据(包含李四账户)
每个数据库都创建try、confifirm、cancel三张日志表:
3.5 discover-server
discover-server是服务注册中心,测试工程将自己注册至discover-server。
导入:资料基础代码dtx 父工程,此工程自带了discover-server,discover-server基于Eureka实现。
已经导过不用重复导入。
3.6 导入案例工程dtx-tcc-demo
dtx-tcc-demo是tcc的测试工程,根据业务需求需要创建两个dtx-tcc-demo工程。
(1)导入dtx-tcc-demo
导入:资料基础代码dtx-tcc-demo到父工程dtx下。
两个测试工程如下:
dtx/dtx-tcc-demo/dtx-tcc-demo-bank1 银行1,操作张三账户,连接数据库bank1
dtx/dtx-tcc-demo/dtx-tcc-demo-bank2 银行2,操作李四账户,连接数据库bank2
(2)引入maven依赖
(3)配置hmily
application.yml:
新增配置类接收application.yml中的Hmily配置信息,并创建HmilyTransactionBootstrap Bean:
启动类增加@EnableAspectJAutoProxy并增加org.dromara.hmily的扫描项:
dtx-tcc-demo-bank1实现try和cancel方法,如下:
1)Dao
2)try和cancel方法
3)feignClient
4)Controller
4.3.8dtx-tcc-demo-bank2
dtx-tcc-demo-bank2实现如下功能:
2)实现confifirm方法
3)Controller
3.3.9 测试场景
- 张三向李四转账成功。
- 李四事务失败,张三事务回滚成功。
- 张三事务失败,李四分支事务回滚成功。
- 分支事务超时测试
4、小结
如果拿TCC事务的处理流程与2PC两阶段提交做比较,2PC通常都是在跨库的DB层面,而TCC则在应用层面的处理,需要通过业务逻辑来实现。这种分布式事务的实现方式的优势在于,可以让应用自己定义数据操作的粒度,使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能。
而不足之处则在于对应用的侵入性非常强,业务逻辑的每个分支都需要实现try、confifirm、cancel三个操作。此外,其实现难度也比较大,需要按照网络状态、系统故障等不同的失败原因实现不同的回滚策略。