TCC真没这么简单，一文讲透｜分布式事务系列（三）

本文从两个场景说起，详细描述了TCC的详细过程，以及对比2PC有什么区别，适用什么样的场景。

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在面试前复习 TCC 的时候你是不是这样做的：百度TCC关键词，随便找了篇文章，查询到他有try、confirm、Cancel 三个阶段，业务侵入度高，和两阶段差不多。复习完毕。

如果你是这样去理解和复习的，只能说对 TCC 的理解太不到位了，真的有必要耐心看完这篇文章。

TCC

有些人可能觉得 TCC 和两阶段提交非常相似，无法区分。首先强调，TCC是一种最终一致性方案，他并不是强一致性。如果你不了解两阶段提交，请先看这篇。

分布式事务，强一致性方案有哪些？｜分布式事务系列（二）

这篇文章我们来探讨下 TCC 到底是什么，他用来解决什么问题？在继续阅读之前，我先抛出两个问题。

一个面试中的问题

在某大厂面试的时候，面试官问了我一个问题：由于我介绍的是一个支付项目，业务系统调用支付系统扣款成功后采用本地事务状态表（最终一致性）的方案通知业务系统。由于我们的系统QPS并不高，所以我自认为这样的方案是没问题的。

但是面试官问我，如果扣款成功后订单系统数据库写入不可用怎么办？虽然用户支付成功，但是即使有短暂几分钟的写入不可用也会导致客诉暴涨，你怎么解决这个问题？

这让我意识到，如果在高并发场景下这个方案是有问题的。本地事务状态表的缺点就是及时性不够，当然这个可以通过再本地事务结束后及时发起对业务的通知解决。但是有个问题无法解决，本地事务状态表都是基于本地业务执行成功后，下游依赖业务也会成功。如果下游系统发生不可用问题，我们的本地事物状态表中状态将阻塞在这里，出现上述支付扣款后一直无法通知到订单的情况。

电商超卖问题

除了上述面试问题，还有一个电商中很常见的超卖问题。

还是以电商场景下的余额支付、扣库存为例。如果我们采用可靠消息队列或者本地事务表的方案，用户购买了一瓶可乐，余额扣款成功后发送消息到库存系统，库存系统对可乐的库存减1。如果是只有一个用户买并且库存充足的情况下这是没有问题的，但是如果此时有3个用户在购买可乐，但是库存仅剩 1 瓶，支付前使用接口检查剩余库存的时候是通过的。但是等到支付成功，扣减库存的消息同步到库存服务的时候系统就会出现超卖 2 瓶的情况。

之所以出现上述问题，是因为创建订单在业务上是用户之间隔离的，业务上不会有资源的竞争，但是库存数据是一种共享资源，多个用户同时购买同样的商品就会出现并发问题，所以需要不同的线程之间事务隔离。

实现隔离性可以使用我们之前提到的强一致性方案 两阶段提交，但是在电商场景高并发下，两阶段提交持有资源时间过长并不合适。强一致性性能太低，消息队列方案由无法资源隔离，怎么办呢？TCC 方案就是为这种场景而生的。

什么是 TCC

TCC 是“Try-Confirm-Cancel”三个单词的缩写，是由数据库专家 Pat Helland 在 2007 年撰写的论文《Life beyond Distributed Transactions: An Apostate’s Opinion》中提出。一提到 TCC 我们都知道它是一种业务侵入较强的分布式事务方案，要求业务处理过程必须拆分为“try ”和“ confirm/cancel”两个阶段，并且需要分别提供这两个阶段所涉及三个步骤的接口。

• Try ：尝试执行阶段，完成所有业务可执行性的检查（保障一致性），并且预留好全部需用到的业务资源（保障隔离性）。

• Confirm ：确认执行阶段，不进行任何业务检查，直接使用 Try 阶段准备的资源来完成业务处理（也就是说业务上理论一定可以执行成功）。由于分布式环境下的不可靠性，Confirm 阶段可能会重复执行，因此本阶段所执行的操作需要具备幂等性。

• Cancel：取消执行阶段，释放 Try 阶段预留的业务资源。由于分布式环境下的不可靠性，Cancel 阶段可能会重复执行，也需要满足幂等性。

具体时序图如下：

这三个阶段的特点如下：

如何解决前文两个问题

订单状态不更新问题

第一个问题，如何解决扣款成功订单状态迟迟不更新：

1. 如果采用TCC方案，首先本地创建事务，生成事务 ID，记录在活动日志中，此时状态为Try。

2. 订单在扣款和通知订单状态变更会在Try阶段进行检查，首先在用户的余额系统锁定订单金额，然后通知订单状态变为支付待确认。

3. 如果订单库此时写入不可用，那么Try阶段订单服务会失败，活动日志状态变更为 Cancel。

4. 进入Cancel阶段后，余额服务将锁定的金额释放，通知订单支付不成功，如果任意环节失败，可以用最终一致性方案不断尝试。

这样，上述问题通过余额回退的方式得到化解。

超卖问题

第二个问题，如何解决电商超卖的问题：

1. 用户发起支付请求，购买一瓶可乐。

2. 创建事务，生成事务 ID，记录在活动日志中，进入 Try 阶段：

   余额服务尝试锁定金额，库存服务尝试锁定库存资源。两者有任意失败或者接口超时活动日志的状态记录为 Cancel，将进入 Cancel阶段；全部成功则进入 Confirm 阶段，活动日志的状态记录为 Confirm。

3. Confirm 阶段，说明Try全部成功：余额服务执行扣减金额，库存执行扣减库存。

   Confirm 阶段如果全部完成，事务正常结束。如果任何一个环节出现异常，不论是业务异常或者网络异常，都将根据活动日志中的记录，重复执行该服务的 Confirm 操作，实现最终一致。

4. Cancel 阶段，说明Try 阶段有服务超时或者执行失败：撤销用户被锁定的金额，解锁被占用的库存。

   Cancel 阶段如果全部完成，事务以执行回滚结束。如果在 Cancel 时任意服务超时或者失败，都将根据活动日志中的记录，重复执行该服务的 Cancel 操作，实现最终一致性。

假设可乐只剩 1 瓶，因为我们在第 Try 阶段首先执行余额锁定和库存扣减，如果用户A扣款成功，并且锁定库存成功，此时可乐的可购买库存为0。当用户B并发购买，即使余额锁定成功，但是检查库存时发现已经库存不足，将通知余额解锁金额，超卖问题由此解决。

TCC与2PC对比

正因为 TCC 也分为了 Try 和 Confirm/Cancel 两个阶段，所以很多人对此和两阶段提交产生了混淆，这里用两个表格列出他们的异同。

相同：

不同：

适用场景

说了这么多，我们应该在什么场景下使用 TCC 呢？我做了些总结。

1. 当常规最终一致性方案无法满足，需要更强的一致性。

2. 当业务对实时性要求高。

3. 当业务涉及到资源争夺，需要更高的隔离性。

4. 当业务在满足一致性和隔离性的时候，还需要更好的性能表现。

当你的业务遇到这些问题的时候，那就可以考虑TCC了，比如涉及到资金数据，银行业务，金融业务，涉及到交易、支付、账务都可以考虑。

但是上述优点都是有代价的，TCC 对于业务的侵入性非常强，业务逻辑的每个分支都需要实现try、confirm、cancel三个操作。难度也比较大，需要根据不同的失败原因实现不同的回滚策略，有更高的开发成本和更换事务实现方案的替换成本。我们可以基于某些分布式事务中间件（譬如阿里开源的Seata）去完成，尽量减轻一些编码工作量。

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