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TCC分布式事务的实现原理

2020/8/11 19:04:57 文章标签:

业务场景介绍

一个电商项目,有订单系统,积分系统,库存系统,仓储系统,每一个微服务都有自己独立的数据库,并且有公共的数据库,分布式事务就是跨数据库完成事务,保证数据的ACID。
在这里插入图片描述
当订单支付之后,需要做下面的步骤:

  • 更改订单的状态为“已支付”
  • 扣减商品库存
  • 给会员增加积分
  • 创建销售出库单通知仓库发货

进一步思考

根据业务场景实现一个 TCC 分布式事务的效果。
[1] 订单服务-修改订单状态,
[2] 库存服务-扣减库存,
[3] 积分服务-增加积分,
[4] 仓储服务-创建销售出库单。
上述这几个步骤,必须是一个整体性的事务,要么都成功要么都失败。
举个例子,现在订单的状态都修改为“已支付”了,结果库存服务扣减库存失败。那个商品的库存原来是 100 件,现在卖掉了 2 件,本来应该是 98 件了。但是库存异常依然是100件,这种情况是不允许发生的。
根据下图直观表达上述例子:
在这里插入图片描述
所以说,我们有必要使用 TCC 分布式事务机制来保证各个服务形成一个整体性的事务。
上面那几个步骤,要么全部成功,如果任何一个服务的操作失败了,就全部一起回滚,撤销已经完成的操作。
比如说库存服务要是扣减库存失败了,那么订单服务就得撤销那个修改订单状态的操作,然后得停止执行增加积分和通知出库两个操作。
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落地实现 TCC 分布式事务

TCC 实现阶段一:Try

首先,订单服务那儿,它的代码大致来说应该是这样子的:

public class OrderService {

    // 库存服务
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;

    // 积分服务
    @Autowired
    private CreditService creditService;

    // 仓储服务
    @Autowired
    private WmsService wmsService;

    // 对这个订单完成支付
    public void pay(){
        //对本地的的订单数据库修改订单状态为"已支付"
        orderDAO.updateStatus(OrderStatus.PAYED);

        //调用库存服务扣减库存
        inventoryService.reduceStock();

        //调用积分服务增加积分
        creditService.addCredit();

        //调用仓储服务通知发货
        wmsService.saleDelivery();
    }
}

订单服务完成本地数据库操作之后,通过 Spring Cloud 的 Feign 来调用其他的各个服务。
首先,上面那个订单服务先把自己的状态修改为:OrderStatus.UPDATING。
在 pay() 那个方法里,先把订单状态修改为 UPDATING,代表程序正在修改数据库中。
然后,库存服务直接提供的reduceStock() 接口里,冻结库存,在库存表里新添一个冻结库存字段。
积分服务的 addCredit() 接口也是同理,先在积分表里的一个预增加积分字段加入积分。
仓储服务的 saleDelivery() 接口也是同理,先创建一个销售出库单,但是这个销售出库单的状态是“UNKNOWN”。
上面这套改造接口的过程,其实就是 TCC 分布式事务中的 Try 阶段。
总结上述过程,如果你要实现一个 TCC 分布式事务,首先你的业务的主流程以及各个接口提供的业务含义,不是说直接完成那个业务操作,而是完成一个 Try 的操作。
这个操作,一般都是锁定某个资源,设置一个预备类的状态,冻结部分数据,等等,大概都是这类操作。
在这里插入图片描述

TCC 实现阶段二:Confirm

然后就分成两种情况,第一种是理想情况,各个服务执行 Try 操作都执行成功。
这个时候,就需要依靠 TCC 分布式事务框架来推动后续的执行了。如果要使用 TCC 分布式事务,必须引入一款 TCC 分布式事务框架,比如国内开源的 ByteTCC、Himly、TCC-transaction。
如果在各个服务里引入了一个 TCC 分布式事务的框架,订单服务里内嵌的那个 TCC 分布式事务框架可以感知到,各个服务的 Try 操作都成功了。
此时,TCC 分布式事务框架会控制进入 TCC 下一个阶段,第一个 C 阶段,也就是 Confirm 阶段
为了实现这个阶段,需要在各个服务里再加入一些代码。比如说,订单服务里,你可以加入一个 Confirm 的逻辑,就是正式把订单的状态设置为“已支付”了,大概是类似下面这样子:

public class OrderServiceConfirm {

    public void pay(){
        orderDao.updateStatus(OrderStatus.PAYED);
    }
}

库存服务也是类似的,可以有一个 InventoryServiceConfirm 类,里面提供一个 reduceStock() 接口的 Confirm 逻辑,这里就是将之前冻结库存字段的 2 个库存扣掉变为 0。
这样的话,可销售库存之前就已经变为 98 了,现在冻结的 2 个库存也没了,那就正式完成了库存的扣减。
积分服务也是类似的,可以在积分服务里提供一个 CreditServiceConfirm 类,里面有一个 addCredit() 接口的 Confirm 逻辑,就是将预增加字段的 10 个积分扣掉,然后加入实际的会员积分字段中,从 1190 变为 1120。
仓储服务也是类似,可以在仓储服务中提供一个 WmsServiceConfirm 类,提供一个 saleDelivery() 接口的 Confirm 逻辑,将销售出库单的状态正式修改为“已创建”,可以供仓储管理人员查看和使用,而不是停留在之前的中间状态“UNKNOWN”了。
上面各种服务的 Confirm 的逻辑都实现好了,一旦订单服务里面的 TCC 分布式事务框架感知到各个服务的 Try 阶段都成功了以后,就会执行各个服务的 Confirm 逻辑。
订单服务内的 TCC 事务框架会负责跟其他各个服务内的 TCC 事务框架进行通信,依次调用各个服务的 Confirm 逻辑。然后,正式完成各个服务的所有业务逻辑的执行。
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TCC 实现阶段三:Cancel

如果Try阶段执行失败,则执行Cancel阶段。
在 Try 阶段,比如积分服务执行出错,那订单服务内的 TCC 事务框架是可以感知到的,然后它会决定对整个 TCC 分布式事务进行回滚。
也就是说,会执行各个服务的第二个 C 阶段,Cancel 阶段。同样,为了实现这个 Cancel 阶段,各个服务还得加一些代码。
首先订单服务,它得提供一个 OrderServiceCancel 的类,在里面有一个 pay() 接口的 Cancel 逻辑,就是可以将订单的状态设置为“CANCELED”,也就是这个订单的状态是已取消。
库存服务也是同理,可以提供 reduceStock() 的 Cancel 逻辑,就是将冻结库存扣减掉 2,加回到可销售库存里去,98 + 2 = 100。
积分服务也需要提供 addCredit() 接口的 Cancel 逻辑,将预增加积分字段的 10 个积分扣减掉。
仓储服务也需要提供一个 saleDelivery() 接口的 Cancel 逻辑,将销售出库单的状态修改为“CANCELED”设置为已取消。
然后这个时候,订单服务的 TCC 分布式事务框架只要感知到了任何一个服务的 Try 逻辑失败了,就会跟各个服务内的 TCC 分布式事务框架进行通信,然后调用各个服务的 Cancel 逻辑。
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总结与思考

如果要完成分布式事务的业务,首先需要选择某种 TCC 分布式事务框架,各个服务里就会有这个 TCC 分布式事务框架在运行。
然后原本一个接口,要改造为 3 个逻辑,Try-Confirm-Cancel:
先是服务调用链路依次执行 Try 逻辑。
如果都正常的话,TCC 分布式事务框架推进执行 Confirm 逻辑,完成整个事务。
如果某个服务的 Try 逻辑有问题,TCC 分布式事务框架感知到之后就会推进执行各个服务的 Cancel 逻辑,撤销之前执行的各种操作。
这就是所谓的 TCC 分布式事务。TCC 分布式事务的核心思想,说白了,就是当遇到下面这些情况时:
某个服务的数据库宕机了。
某个服务自己挂了。
那个服务的 Redis、Elasticsearch、MQ 等基础设施故障了。
某些资源不足了,比如说库存不够这些。
先来 Try 一下,不要把业务逻辑完成,先试试看,看各个服务能不能基本正常运转,能不能先冻结我需要的资源。
如果 Try 都 OK,也就是说,底层的数据库、Redis、Elasticsearch、MQ 都是可以写入数据的,并且你保留好了需要使用的一些资源(比如冻结了一部分库存)。
接着,再执行各个服务的 Confirm 逻辑,基本上 Confirm 就可以很大概率保证一个分布式事务的完成了。
那如果 Try 阶段某个服务就失败了,比如说底层的数据库挂了,或者 Redis 挂了,等等。
此时就自动执行各个服务的 Cancel 逻辑,把之前的 Try 逻辑都回滚,所有服务都不要执行任何设计的业务逻辑。保证大家要么一起成功,要么一起失败。
等一等,你有没有想到一个问题?如果有一些意外的情况发生了,比如说订单服务突然挂了,然后再次重启,TCC 分布式事务框架是如何保证之前没执行完的分布式事务继续执行的呢?
所以,TCC 事务框架都是要记录一些分布式事务的活动日志的,可以在磁盘上的日志文件里记录,也可以在数据库里记录。保存下来分布式事务运行的各个阶段和状态。
问题还没完,万一某个服务的 Cancel 或者 Confirm 逻辑执行一直失败怎么办呢?
那也很简单,TCC 事务框架会通过活动日志记录各个服务的状态。举个例子,比如发现某个服务的 Cancel 或者 Confirm 一直没成功,会不停的重试调用它的 Cancel 或者 Confirm 逻辑,务必要它成功!
当然了,如果你的代码没有写什么 Bug,有充足的测试,而且 Try 阶段都基本尝试了一下,那么其实一般 Confirm、Cancel 都是可以成功的!
分布式事务之后的整个执行流程:在这里插入图片描述


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