Hmily实现TCC分布式事务控制-分布式事务教程03

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教程分类: java_distribut
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http://www.pbteach.com/post/java_distribut/subject_dtx/

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https://github.com/pbteach/pbdtx

系列讲义:

http://www.pbteach.com/post/java_distribut/subject_dtx-01/

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http://www.pbteach.com/post/java_distribut/subject_dtx-06/

4.分布式事务解决方案之TCC

4.1.什么是TCC事务

​ 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。Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Confirm操作,其中Confirm/Cancel操作若执行失败,TM会进行重试。

1562633809937

分支事务失败的情况:

1562633933889

TCC分为三个阶段:

  1. Try 阶段是做业务检查(一致性)及资源预留(隔离),此阶段仅是一个初步操作,它和后续的Confirm 一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。

  2. Confirm 阶段是做确认提交,Try阶段所有分支事务执行成功后开始执行 Confirm。通常情况下,采用TCC则认为 Confirm阶段是不会出错的。即:只要Try成功,Confirm一定成功。若Confirm阶段真的出错了,需引入重试机制或人工处理。

  3. Cancel 阶段是在业务执行错误需要回滚的状态下执行分支事务的业务取消,预留资源释放。通常情况下,采用TCC则认为Cancel阶段也是一定成功的。若Cancel阶段真的出错了,需引入重试机制或人工处理。

  4. TM事务管理器

TM事务管理器可以实现为独立的服务,也可以让全局事务发起方充当TM的角色,TM独立出来是为了成为公用组件,是为了考虑系统结构和软件复用。

  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多少次,其结果都相同。

4.2.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 Gitbub地址 star数量
tcc-transaction https://github.com/changmingxie/tcc-transaction 3850
Hmily https://github.com/yu199195/hmily 2407
ByteTCC https://github.com/liuyangming/ByteTCC 1947
EasyTransaction https://github.com/QNJR-GROUP/EasyTransaction 1690

​ 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,file,mysql。

  • 事务日志序列化支持 :java,hessian,kryo,protostuff。

  • 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、Confirm、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/file)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。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。

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、Confirm 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

try:
	检查余额是否够30元
	扣减30元
	
confirm:
	空

cancel:
	增加30元

账户B

try:
	增加30元

confirm:
	空

cancel:
	减少30元

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。 Confirm 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 Confirm 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、confirm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、confirm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confirm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

try:
	try幂等校验
	try悬挂处理
	检查余额是否够30元
	扣减30元

confirm:
	空

cancel:
	cancel幂等校验
	cancel空回滚处理
	增加可用余额30元

账户B

try:
	空
confirm:
	confirm幂等校验
	正式增加30元
cancel:
	空 

4.3.Hmily实现TCC事务

4.3.1.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。

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4.3.2.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

4.3.3.创建数据库

导入数据库脚本:资料\sql\bank1.sql、资料\sql\bank2.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。

CREATE DATABASE `hmily` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

创建bank1库,并导入以下表结构和数据(包含张三账户)

CREATE DATABASE `bank1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
DROP TABLE IF EXISTS `account_info`;
CREATE TABLE `account_info`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `account_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '户主姓名',
  `account_no` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '银行卡号',
  `account_password` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '帐户密码',
  `account_balance` double NULL DEFAULT NULL COMMENT '帐户余额',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 5 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_bin ROW_FORMAT = Dynamic;
INSERT INTO `account_info` VALUES (2, '张三的账户', '1', '', 10000);

创建bank2库,并导入以下表结构和数据(包含李四账户)

CREATE DATABASE `bank2` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
CREATE TABLE `account_info`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `account_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '户主姓名',
  `account_no` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '银行卡号',
  `account_password` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NULL DEFAULT NULL COMMENT '帐户密码',
  `account_balance` double NULL DEFAULT NULL COMMENT '帐户余额',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 5 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_bin ROW_FORMAT = Dynamic;
INSERT INTO `account_info` VALUES (3, '李四的账户', '2', NULL, 0);

每个数据库都创建try、confirm、cancel三张日志表:

CREATE TABLE `local_try_log` (
  `tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`tx_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `local_confirm_log` (
  `tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `local_cancel_log` (
  `tx_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '事务id',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`tx_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

4.3.5 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。

4.3.6 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

<dependency>
    <groupId>org.dromara</groupId>
    <artifactId>hmily-springcloud</artifactId>
    <version>2.0.4-RELEASE</version>
</dependency>

(3)配置hmily

​ application.yml:

org:
  dromara:
    hmily :
      serializer : kryo
      recoverDelayTime : 128
      retryMax : 30
      scheduledDelay : 128
      scheduledThreadMax :  10
      repositorySupport : db
      started: true
      hmilyDbConfig :
        driverClassName  : com.mysql.jdbc.Driver
        url :  jdbc:mysql://localhost:3306/bank?useUnicode=true
        username : root
        password : root

​ 新增配置类接收application.yml中的Hmily配置信息,并创建HmilyTransactionBootstrap Bean:

@Bean
public HmilyTransactionBootstrap hmilyTransactionBootstrap(HmilyInitService hmilyInitService){
    HmilyTransactionBootstrap hmilyTransactionBootstrap = new HmilyTransactionBootstrap(hmilyInitService);
    hmilyTransactionBootstrap.setSerializer(env.getProperty("org.dromara.hmily.serializer"));
    hmilyTransactionBootstrap.setRecoverDelayTime(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.recoverDelayTime")));
    hmilyTransactionBootstrap.setRetryMax(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.retryMax")));
    hmilyTransactionBootstrap.setScheduledDelay(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.scheduledDelay")));
    hmilyTransactionBootstrap.setScheduledThreadMax(Integer.parseInt(env.getProperty("org.dromara.hmily.scheduledThreadMax")));
    hmilyTransactionBootstrap.setRepositorySupport(env.getProperty("org.dromara.hmily.repositorySupport"));
    hmilyTransactionBootstrap.setStarted(Boolean.parseBoolean(env.getProperty("org.dromara.hmily.started")));
    HmilyDbConfig hmilyDbConfig = new HmilyDbConfig();
    hmilyDbConfig.setDriverClassName(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.driverClassName"));
    hmilyDbConfig.setUrl(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.url"));
    hmilyDbConfig.setUsername(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.username"));
    hmilyDbConfig.setPassword(env.getProperty("org.dromara.hmily.hmilyDbConfig.password"));
    hmilyTransactionBootstrap.setHmilyDbConfig(hmilyDbConfig);
    return hmilyTransactionBootstrap;
}

​ 启动类增加@EnableAspectJAutoProxy并增加org.dromara.hmily的扫描项:

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableHystrix
@EnableFeignClients(basePackages = {"com.pbteach.dtx.tccdemo.bank1.spring"})
@ComponentScan({"com.pbteach.dtx.tccdemo.bank1","org.dromara.hmily"})
public class Bank1HmilyServer {
   public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(Bank1HmilyServer.class, args);

   }
}

4.3.7 dtx-tcc-demo-bank1

dtx-tcc-demo-bank1实现try和cancel方法,如下:

try:
	try幂等校验
	try悬挂处理
	检查余额是够扣减金额
	扣减金额

confirm:
	空

cancel:
	cancel幂等校验
	cancel空回滚处理
	增加可用余额

1)Dao

@Mapper
@Component
public interface AccountInfoDao {
    @Update("update account_info set account_balance=account_balance - #{amount} where account_balance>#{amount} and account_no=#{accountNo} ")
    int subtractAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Double amount);
    @Update("update account_info set account_balance=account_balance + #{amount} where account_no=#{accountNo} ")
    int addAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Double amount);

    /**
     * 增加某分支事务try执行记录
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Insert("insert into local_try_log values(#{txNo},now());")
    int addTry(String localTradeNo);

    @Insert("insert into local_confirm_log values(#{txNo},now());")
    int addConfirm(String localTradeNo);

    @Insert("insert into local_cancel_log values(#{txNo},now());")
    int addCancel(String localTradeNo);

    /**
     * 查询分支事务try是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_try_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistTry(String localTradeNo);
    /**
     * 查询分支事务confirm是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_confirm_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistConfirm(String localTradeNo);

    /**
     * 查询分支事务cancel是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_cancel_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistCancel(String localTradeNo);

}

2)try和cancel方法

@Service
@Slf4j
public class AccountInfoServiceImpl implements AccountInfoService {
   private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AccountInfoServiceImpl.class);


   @Autowired
   private AccountInfoDao accountInfoDao;

   @Autowired
   private Bank2Client bank2Client;

   @Override
   @Transactional
   @Hmily(confirmMethod = "commit", cancelMethod = "rollback")
   public  void updateAccountBalance(String accountNo, Double amount) {
      //事务id
      String transId = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      log.info("******** Bank1 Service  begin try...  "+transId );
      int existTry = accountInfoDao.isExistTry(transId);
      //try幂等校验
      if(existTry>0){
         log.info("******** Bank1 Service 已经执行try,无需重复执行,事务id:{}  "+transId );
         return ;
      }
      //try悬挂处理
      if(accountInfoDao.isExistCancel(transId)>0 || accountInfoDao.isExistConfirm(transId)>0){
         log.info("******** Bank1 Service 已经执行confirm或cancel,悬挂处理,事务id:{}  "+transId );
         return ;
      }
      //从账户扣减
      if(accountInfoDao.subtractAccountBalance(accountNo ,amount )<=0){
         //扣减失败
         throw new HmilyRuntimeException("bank1 exception,扣减失败,事务id:{}"+transId);
      }
      //增加本地事务try成功记录,用于幂等性控制标识
      accountInfoDao.addTry(transId);

      //远程调用bank2
      if(!bank2Client.test2(amount,transId)){
         throw new HmilyRuntimeException("bank2Client exception,事务id:{}"+transId);
      }
      if(amount==10){//异常一定要抛在Hmily里面
         throw new RuntimeException("bank1 make exception  10");
      }
      log.info("******** Bank1 Service  end try...  "+transId );
   }


   @Transactional
   public  void commit( String accountNo, double amount) {
      String localTradeNo = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      logger.info("******** Bank1 Service begin commit..."+localTradeNo );
   }
   @Transactional
   public void rollback( String accountNo, double amount) {
      String localTradeNo = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      log.info("******** Bank1 Service begin rollback...  " +localTradeNo);
      if(accountInfoDao.isExistTry(localTradeNo) == 0){ //空回滚处理,try阶段没有执行什么也不用做
         log.info("******** Bank1 try阶段失败... 无需rollback "+localTradeNo );
         return;
      }
      if(accountInfoDao.isExistCancel(localTradeNo) > 0){ //幂等性校验,已经执行过了,什么也不用做
         log.info("******** Bank1 已经执行过rollback... 无需再次rollback " +localTradeNo);
         return;
      }
      //再将金额加回账户
      accountInfoDao.addAccountBalance(accountNo,amount);
      //添加cancel日志,用于幂等性控制标识
      accountInfoDao.addCancel(localTradeNo);
      log.info("******** Bank1 Service end rollback...  " +localTradeNo);
   }



}

3)feignClient

@FeignClient(value = "seata-demo-bank2", fallback = Bank2Fallback.class)
public interface Bank2Client {

    @GetMapping("/bank2/transfer")
    @Hmily
    Boolean transfer(@RequestParam("amount") Double amount);
}

4) Controller

@RestController
public class Bank1Controller {
   @Autowired
    AccountInfoService accountInfoService;
   
   @RequestMapping("/transfer")
    public String test(@RequestParam("amount") Double amount) {
       this.accountInfoService.updateAccountBalance("1", amount);
        return "com/pbteach/dtx/tccdemo/bank1" + amount;
    }
   
}

4.3.8 dtx-tcc-demo-bank2

dtx-tcc-demo-bank2实现如下功能:

try:
	空
confirm:
	confirm幂等校验
	正式增加金额
cancel:
	空 

1)Dao

@Component
@Mapper
public interface AccountInfoDao {

    @Update("update account_info set account_balance=account_balance + #{amount} where  account_no=#{accountNo} ")
    int addAccountBalance(@Param("accountNo") String accountNo, @Param("amount") Double amount);


    /**
     * 增加某分支事务try执行记录
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Insert("insert into local_try_log values(#{txNo},now());")
    int addTry(String localTradeNo);

    @Insert("insert into local_confirm_log values(#{txNo},now());")
    int addConfirm(String localTradeNo);

    @Insert("insert into local_cancel_log values(#{txNo},now());")
    int addCancel(String localTradeNo);

    /**
     * 查询分支事务try是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_try_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistTry(String localTradeNo);
    /**
     * 查询分支事务confirm是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_confirm_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistConfirm(String localTradeNo);

    /**
     * 查询分支事务cancel是否已执行
     * @param localTradeNo 本地事务编号
     * @return
     */
    @Select("select count(1) from local_cancel_log where tx_no = #{txNo} ")
    int isExistCancel(String localTradeNo);

}

2)实现confirm方法

@Service
@Slf4j
public class AccountInfoServiceImpl implements AccountInfoService {

   @Autowired
   private AccountInfoDao accountInfoDao;

   @Override
   @Transactional
   @Hmily(confirmMethod = "confirmMethod", cancelMethod = "cancelMethod")
   public void updateAccountBalance(String accountNo, Double amount) {
      String localTradeNo = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      log.info("******** Bank2 Service Begin try ..."+localTradeNo);

   }

   @Transactional
   public  void confirmMethod(String accountNo, Double amount) {
      String localTradeNo = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      log.info("******** Bank2 Service commit...  " +localTradeNo);
      if(accountInfoDao.isExistConfirm(localTradeNo) > 0){ //幂等性校验,已经执行过了,什么也不用做
         log.info("******** Bank2 已经执行过confirm... 无需再次confirm "+localTradeNo );
         return ;
      }
      //正式增加金额
      accountInfoDao.addAccountBalance(accountNo,amount);
      //添加confirm日志
      accountInfoDao.addConfirm(localTradeNo);
   }

   @Transactional
   public  void cancelMethod(String accountNo, Double amount) {
      String localTradeNo = HmilyTransactionContextLocal.getInstance().get().getTransId();
      log.info("******** Bank2 Service begin cancel...  "+localTradeNo );

   }


}

3)Controller

@RestController
public class Bank2Controller {
   @Autowired
    AccountInfoService accountInfoService;
   
   @RequestMapping("/transfer")
    public Boolean test2(@RequestParam("amount") Double amount) {
       this.accountInfoService.updateAccountBalance("2", amount);
        return true;
    }
      
}

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。

4.4.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、confirm、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。

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