聊一聊如何用C#轻松完成一个TCC分布式事务

背景

银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景，假设 A 需要跨行转账给 B，那么就涉及两个银行的数据，无法通过一个数据库的本地事务保证转账的 ACID ，只能够通过分布式事务来解决。

在聊一聊如何用C#轻松完成一个SAGA分布式事务中介绍了借助 DTM 用 SAGA 事务模式解决了上面的银行跨行转账业务。

这一篇我们就来看看如何用 TCC 的事务模式来处理这个问题。

什么是 TCC

TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写，最早是由 Pat Helland 于 2007 年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出。

TCC分为3个阶段

Try 阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性）, 预留必需的业务资源（准隔离性）
Confirm 阶段：如果所有分支的Try都成功了，则走到Confirm阶段。Confirm真正执行业务，不作任何业务检查，只使用 Try 阶段预留的业务资源
Cancel 阶段：如果所有分支的Try有一个失败了，则走到Cancel阶段。Cancel释放 Try 阶段预留的业务资源。

对于前面的跨行转账业务，最简单的做法是，在Try阶段调整余额，在Cancel阶段反向调整余额，Confirm阶段则空操作。这么做带来的问题是，如果A扣款成功，金额转入B失败，最后回滚，把A的余额调整为初始值。在这个过程中如果A发现自己的余额被扣减了，但是收款方B迟迟没有收到余额，那么会对A造成困扰。

更好的做法是，Try阶段冻结A转账的金额，Confirm进行实际的扣款，Cancel进行资金解冻，这样用户在任何一个阶段，看到的数据都是清晰明了的。

下面我们进行一个 TCC 事务的具体开发

前置工作

dotnet add package Dtmcli --version 0.4.0

注：相比 0.3.0，0.4.0 支持了 4 个新的特性，详见 https://github.com/dtm-labs/dtmcli-csharp/releases/tag/v0.4.0

成功的 TCC

先来看一下一个成功完成的 TCC 时序图。

可以看到它的流程和 SAGA 的还是有比较大的区别。

同样的，上图的微服务1，对应我们示例的 OutApi，也就是转钱出去的那个服务。

微服务2，对应我们示例的 InApi，也就是转钱进来的那个服务。

下面我们来编写两个服务的Try/Confirm/Cancel的处理。

OutApi

app.MapPost("/api/TransOutTry", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转出【{req.Amount}】Try 操作，bb={bb}");

        // tx 参数是事务，可和本地事务一起提交回滚

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

app.MapPost("/api/TransOutConfirm", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转出【{req.Amount}】Confirm操作，bb={bb}");

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

app.MapPost("/api/TransOutCancel", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转出【{req.Amount}】Cancel操作，bb={bb}");

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

InApi



app.MapPost("/api/TransInTry", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转入【{req.Amount}】Try操作，bb={bb}");

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

app.MapPost("/api/TransInConfirm", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转入【{req.Amount}】Confirm操作，bb={bb}");

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

app.MapPost("/api/TransInCancel", async (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    using var db = Db.GeConn();

    await bb.Call(db, async (tx) =>

    {

        Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转入【{req.Amount}】Cancel操作，bb={bb}");

        await Task.CompletedTask;

    });

    return Results.Ok(TransResponse.BuildSucceedResponse());

});

到此各个子事务的处理已经OK了，在上面的代码中，下面这几行是子事务屏障相关代码，只要按照这个方式来调用您的业务逻辑，子事务屏障保证重复请求、悬挂、空补偿情况出现时，您的业务逻辑不会被调用，保证了正常业务的正确进行

var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

await bb.Call(db, async (tx) =>

{

    // 业务操作...

});

然后准备开启 TCC 事务，进行分支调用

var cts = new CancellationTokenSource();

var gid = await dtmClient.GenGid(cts.Token);

var res = await tccGlobalTransaction.Excecute(gid, async (tcc) =>

{

    // 用户1 转出30元

    var res1 = await tcc.CallBranch(userOutReq, outApi + "/TransOutTry", outApi + "/TransOutConfirm", outApi + "/TransOutCancel", cts.Token);

    // 用户2 转入30元

    var res2 = await tcc.CallBranch(userInReq, inApi + "/TransInTry", inApi + "/TransInConfirm", inApi + "/TransInCancel", cts.Token);

    Console.WriteLine($"case1, branch-out-res= {res1} branch-in-res= {res2}");

}, cts.Token);

Console.WriteLine($"case1, {gid} tcc 提交结果 = {res}");

到这里，一个完整的 TCC 分布式事务就编写完成了。

需要注意的地方：

依赖 TccGlobalTransaction ，这个是单例的
tcc 的 CallBranch 方法就是事务分支的调用

搭建好 dtm 的环境后，运行上面的例子，会看到下面的输出。

成功的示例都是相对比较简单的。

下面来看一个 TCC 回滚的例子。

TCC 的回滚

假如银行将金额准备转入用户2时，发现用户2的账户异常，返回失败，会怎么样？我们修改代码，模拟这种情况：

在 InApi 加多一个转入Try失败的处理接口

app.MapPost("/api/TransInTryError", (IBranchBarrierFactory bbFactory, HttpContext context, TransRequest req) =>

{

    var bb = bbFactory.CreateBranchBarrier(context.Request.Query);

    Console.WriteLine($"用户【{req.UserId}】转入【{req.Amount}】Try--失败，bb={bb}");

    return Results.Ok(TransResponse.BuildFailureResponse());

});

再来看一下事务失败交互的时序图

这个跟成功的 TCC 差别就在于，当某个子事务返回失败后，后续就回滚全局事务，调用各个子事务的 Cancel 操作，保证全局事务全部回滚。

再调整一下调用方，把转入 Try 操作替换成上面这个返回错误的接口。

var cts = new CancellationTokenSource();

var gid = await dtmClient.GenGid(cts.Token);

var res = await tccGlobalTransaction.Excecute(gid, async (tcc) =>

{

    var res1 = await tcc.CallBranch(userOutReq, outApi + "/TransOutTry", outApi + "/TransOutConfirm", outApi + "/TransOutCancel", cts.Token);

    var res2 = await tcc.CallBranch(userInReq, inApi + "/TransInTryError", inApi + "/TransInConfirm", inApi + "/TransInCancel", cts.Token);

    Console.WriteLine($"case2, branch-out-res= {res1} branch-in-res= {res2}");

}, cts.Token);

Console.WriteLine($"case2, {gid} tcc 提交结果 = {res}");

需要注意的是 CallBranch 方法在对应的微服务返回失败后会抛出异常，进而触发全局事务的回滚操作，这个时候 dtm 才会触发 Cancel 的操作。

运行结果如下：

重点看三个地方，

转入的 Cancel 操作并没有执行，因为这里模拟的是转入失败的情况，子事务屏障判定为空补偿了
没有输出分支调用的结果，是因为执行第二个分支的时候没有返回成功的结果
输出的提交结果为空，表明这个事务是失败的，成功的话会返回这个事务的 gid

写在最后

在这篇文章里，通过 2 个简单的例子，完整给出了编写一个 TCC 事务的过程，涵盖了正常成功完成，异常回滚的情况。

希望对研究分布式事务的您有所帮助。

本文示例代码： DtmTccDemo

参考资料