ctc调度集中系统_分布式事务四种方案

ctc调度集中系统_分布式事务四种方案来源:云栖社区|作者:绍辉|原文地址见文末一、TCC简介TCC是一种比较成熟的分布式事务解决方案,可用于解决跨库操作的数据一致性问题;TCC是服务化的两阶段编程模型,其Try、Confirm、C

来源:云栖社区  |  作者:绍辉  |  原文地址见文末

一、TCC简介

TCC是一种比较成熟的分布式事务解决方案,可用于解决跨库操作的数据一致性问题;

TCC是服务化的两阶段编程模型,其Try、Confirm、Cancel 3个方法均由业务编码实现;

其中Try操作作为一阶段,负责资源的检查和预留,Confirm操作作为二阶段提交操作,执行真正的业务,Cancel是预留资源的取消;

如下图所示,业务实现TCC服务之后,该TCC服务将作为分布式事务的其中一个资源,参与到整个分布式事务中;事务管理器分2阶段协调TCC服务,在第一阶段调用所有TCC服务的Try方法,在第二阶段执行所有TCC服务的Confirm或者Cancel方法;

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二、用户在实现TCC服务时,有以下注意事项

1、业务操作分两阶段完成:

如下图所示,接入TCC前,业务操作只需要一步就能完成,但是在接入TCC之后,需要考虑如何将其分成2阶段完成,把资源的检查和预留放在一阶段的Try操作中进行,把真正的业务操作的执行放在二阶段的Confirm操作中进行;

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TCC服务要保证第一阶段Try操作成功之后,二阶段Confirm操作一定能成功;

2、允许空回滚;

如下图所示,事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时,可能会出现因为丢包而导致的网络超时,此时事务协调器会触发二阶段回滚,调用TCC服务的Cancel操作;

TCC服务在未收到Try请求的情况下收到Cancel请求,这种场景被称为空回滚;TCC服务在实现时应当允许空回滚的执行;

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3、防悬挂控制;

如下图所示,事务协调器在调用TCC服务的一阶段Try操作时,可能会出现因网络拥堵而导致的超时,此时事务协调器会触发二阶段回滚,调用TCC服务的Cancel操作;在此之后,拥堵在网络上的一阶段Try数据包被TCC服务收到,出现了二阶段Cancel请求比一阶段Try请求先执行的情况;

用户在实现TCC服务时,应当允许空回滚,但是要拒绝执行空回滚之后到来的一阶段Try请求;

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4、幂等控制:

无论是网络数据包重传,还是异常事务的补偿执行,都会导致TCC服务的Try、Confirm或者Cancel操作被重复执行;用户在实现TCC服务时,需要考虑幂等控制,即Try、Confirm、Cancel 执行次和执行多次的业务结果是一样的;

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5、业务数据可见性控制;

TCC服务的一阶段Try操作会做资源的预留,在二阶段操作执行之前,如果其他事务需要读取被预留的资源数据,那么处于中间状态的业务数据该如何向用户展示,需要业务在实现时考虑清楚;通常的设计原则是“宁可不展示、少展示,也不多展示、错展示”;

6、业务数据并发访问控制;

TCC服务的一阶段Try操作预留资源之后,在二阶段操作执行之前,预留的资源都不会被释放;如果此时其他分布式事务修改这些业务资源,会出现分布式事务的并发问题;

用户在实现TCC服务时,需要考虑业务数据的并发控制,尽量将逻辑锁粒度降到最低,以最大限度的提高分布式事务的并发性;

三、总结

蚂蚁金服使用TCC有10年历史,在TCC应用方面积累了大量实践经验;除了上述TCC服务的设计注意事项外,我们在解决用户高并发、高可用需求方面也提供了解决方案,我们对分布式事务做了极致的性能优化以支持双11等大促的高并发需求,我们基于蚂蚁LDC架构的高可用方案能使分布式事务服务达到99.99%的可用性;

蚂蚁金服大部分业务系统均采用TCC的方式接入分布式事务,但设计TCC服务时要遵循大量设计规范,这无疑对用户提了非常高的要求;为了简化用户接入分布式事务的门槛,蚂蚁金服的分布式事务框架(SOFA-DTX)推出了FMT(Framework-managed transactions)模式和XA模式,这两种模式均不需要用户实现TCC服务,用户只需要关注自身业务SQL便可;DTX的三种模式:TCC、FMT和XA相互之间是功能互补,相辅相成的,形成了蚂蚁金服完善的分布式事务解决方案。

SOFA-DTX全面覆盖金融场景,金融级容灾保障、提供丰富的接入模式并且使用简洁易于接入;目前已经应用在支付宝、网上银行、蚂蚁财富、芝麻信用、南京银行等项目中。

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