微服务分布式事务之LCN、TCC
在亿级流量架构之分布式事务解决方案对比中, 已经简单阐明了从本机事务到分布式事务的演变过程, 文章的最后简单说明了TCC事务, 这儿将会深入了解TCC事务是原理, 以及理论支持, 最后会用Demo举例实现。
XA协议
在上面提到的文章中, 分布式事务直接讲二阶段提交, 思维逻辑有些断层, 但是那毕竟是比较解决方案, 在这儿从理论上推导分布式事务的根基, 也就是为什么要二阶段提交。
在单体应用中, 往往由自己来保证事务的一致性, 但是分布式中, 涉及到跨网络调用就难以保证, 从理论上讲两台机器理论上无法达到一致的状态, 所以专门从服务角色上将事务操作抽象出一个服务用来协调事务, 叫做协调者, 或者说事务管理者。由全局事务管理器管理和协调的事务,可以跨越多个资源(如数据库或JMS队列)和进程。全局事务管理器一般使用 XA 二阶段提交协议与数据库进行交互。

而XA协议, 就是事务管理者与各个服务模块(也叫服务者、资源管理者)之间的通讯遵守的协议就是XA协议, 简单来说就是规范了接口, 这个协议由X/Open组织提出, 是分布式事务的规范。 XA规范主要定义了全局事务管理器(TM)和局部资源管理器(RM)之间的接口。除此之外, XA接口是双向的系统接口,在事务管理器 (TM)以及一个或多个资源管理器(RM)之 间形成通信桥梁,如上图。
二阶段提交协议
二阶段协议,一句话说就是, 先进行一个复杂度低的询问操作, 看看各个服务模块(也叫参与者、资源管理者、RM)是否可以进行事务操作, 一方面检验网络是否通畅, 另一方面看看对应的资源是否被占用 , 如果可以得到的回应是所有的服务可以进行事务操作, 那么这时候再通知所有服务提交事务。详细的说, 二阶段提交(2PC:Two-Phase Commit), 该协议将一个分布式的事务过程拆分成两个阶段: 投票 和 事务提交 。为了让整个数据库集群能够正常的运行,该协议指定了一个 协调者(事务管理器) 单点,用于协调整个数据库集群各节点的运行。为了简化描述,我们将数据库集群中的各个节点称为 参与者(也叫服务者, 资源管理者) 。
第一阶段:投票
该阶段的主要目的在于打探数据库集群中的各个参与者是否能够正常的执行事务,具体步骤如下:
- 协调者向所有的参与者发送事务执行请求,并等待参与者反馈事务执行结果;
- 事务参与者收到请求之后,执行事务但不提交,并记录事务日志;
- 参与者将自己事务执行情况反馈给协调者,同时阻塞等待协调者的后续指令。
第二阶段:事务提交
在经过第一阶段协调者的询盘之后,各个参与者会回复自己事务的执行情况,这时候存在 3 种可能性:
- 所有的参与者都回复能够正常执行事务。
- 一个或多个参与者回复事务执行失败。
- 协调者等待超时。
对于第 1 种情况,协调者将向所有的参与者发出提交事务的通知,具体步骤如下:
- 协调者向各个参与者发送 commit 通知,请求提交事务;
- 参与者收到事务提交通知之后执行 commit 操作,然后释放占有的资源;
- 参与者向协调者返回事务 commit 结果信息。

除此之外, 还有2种情况, 囿于篇幅, 详情参考: 亿级流量架构之分布式事务思路及方法后面的二阶段提交协议
今天要聊的TCC就是二阶段提交的具体事务实现。
LCN
详情参考:官网(中文版)
有了前面的XA协议以及二阶段提交的知识, 就不难理解LCN框架了, 这个框架可以理解成就是上面所说的协调者, 不生产事务, 只负责协调事务。5.0以后框架兼容了LCN、TCC、TXC三种事务模式。
LCN中各个字母依次代表:锁定事务单元(lock)、确认事务模块状态(confirm)、通知事务(notify)。
在一个分布式系统下存在多个模块协调来完成一次业务。那么就存在一次业务事务下可能横跨多种数据源节点的可能。TX-LCN目的是解决这样的问题。
例如存在服务模块A 、B、 C。A模块是mysql作为数据源的服务,B模块是基于redis作为数据源的服务,C模块是基于mongo作为数据源的服务。若需要解决他们的事务一致性就需要针对不同的节点采用不同的方案,并且统一协调完成分布式事务的处理。
在LCN中, 协调者称之为TxManager , 参与者称之为 TxClient, TxManager作为分布式事务的控制方, 事务发起方或者参与方都由TxClient端来控制决定。
时序图(来源官网):

LCN核心步骤
- 创建事务组
是指在事务发起方开始执行业务代码之前先调用TxManager创建事务组对象,然后拿到事务标示GroupId的过程。 - 加入事务组
添加事务组是指参与方在执行完业务方法以后,将该模块的事务信息通知给TxManager的操作。 - 通知事务组
是指在发起方执行完业务代码以后,将发起方执行结果状态通知给TxManager,TxManager将根据事务最终状态和事务组的信息来通知相应的参与模块提交或回滚事务,并返回结果给事务发起方。
TCC
详情参考: Github(中文版)
TCC事务机制相对于二阶段提交,其特征在于它不依赖资源管理器(RM)对XA协议的支持,而是通过对(由业务系统提供的)业务逻辑的调度来实现分布式事务, 将事务分成 Try 和 Confirm/ Cancel两个阶段。
三种操作作用: Try: 尝试执行业务、 Confirm:确认执行业务、 Cancel: 取消执行业务。
整体流程如图

Try 从执行阶段来看,与传统事务机制(二阶段提交)中业务逻辑相同。但从业务角度来看,却不一样。TCC机制中的Try仅是一个初步操作,它和后续的确认一起才能真正构成一个完整的业务逻辑。TCC机制将传统事务机制(2PC)中的业务逻辑一分为二:
拆分后保留的部分为初步操作(Try);
而分离出的部分即为验证操作(Confirm/cancel),被延迟到事务提交阶段执行。
三阶段主要特点:
| Try 阶段 | Confirm阶段 | Cancel阶段 | |
|---|---|---|---|
| 主要含义 | 尝试执行业务 | 确认执行业务 | 取消执行业务 |
| 执行操作 | 完成所有业务检查( 一致性 ) | 不做任务业务检查 | 释放 Try 阶段预留的业务资源 |
| 预留必须业务资源( 准隔离性 ) | Confirm 操作满足幂等性 | Cancel 操作满足幂等性 | |
| 真正执行业务 |
微服务分布式事务之LCN、TCC的更多相关文章
- .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - TCC
上一次我们讲解了分布式事务的 2PC.3PC .那么这次我们来理一下 TCC 事务.本次还是讲解 TCC 的原理跟 .NET 其实没有关系. TCC Try 准备阶段,尝试执行业务 Confirm 完 ...
- Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata
Spring Cloud Alibaba | 微服务分布式事务之Seata 本篇实战所使用Spring有关版本: SpringBoot:2.1.7.RELEASE Spring Cloud:Green ...
- .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 可靠消息最终一致性
前面我们讲了分布式事务的2PC.3PC , TCC 的原理.这些事务其实都在尽力的模拟数据库的事务,我们可以简单的认为他们是一个同步行的事务.特别是 2PC,3PC 他们完全利用数据库的事务能力,在一 ...
- .Net Core with 微服务 - 分布式事务 - 2PC、3PC
最近比较忙,好久没更新了.这次我们来聊一聊分布式事务. 在微服务体系下,我们的应用被分割成多个服务,每个服务都配置一个数据库.如果我们的服务划分的不够完美,那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务.即使 ...
- 基于Dubbo的分布式事务框架(LCN)
原文地址:http://原文地址:https://github.com/1991wangliang/transaction 基于Dubbo的分布式事务框架(LCN) 该框架依赖Redis/dubbo/ ...
- 分布式事务(2)---TCC理论
分布式事务(2)---TCC理论 上篇讲过有关2PC和3PC理论知识,博客:分布式事务(1)---2PC和3PC理论 我的理解:2PC.3PC还有TCC都蛮相似的.3PC大致是把2PC的第一阶段拆分成 ...
- TX-LCN分布式事务之LCN模式
什么是LCN模式 LCN模式是TX-LCN分布式事务模式的一种,L-lock-锁定事务单元.C-confirm-确认事务模块状态. notify-通知事务单元 原理 LCN模式是通过Spring AO ...
- 分布式事务专题笔记(三)分布式事务解决方案之TCC(三阶段提交)
个人博客网:https://wushaopei.github.io/ (你想要这里多有) 1.什么是TCC事务 TCC是Try.Confifirm.Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支 ...
- 如何选择分布式事务形态(TCC,SAGA,2PC,补偿,基于消息最终一致性等等)
各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务(gts/fescar自动补偿的形式) 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事 ...
随机推荐
- ElasticSearch 集群 & 数据备份 & 优化
ElasticSearch 集群相关概念 ES 集群颜色状态 ①. - 红色:数据都不完整 ②. - 黄色:数据完整,但是副本有问题 ③. - 绿色:数据和副本全都没有问题 ES 集群节点类型 ①. ...
- java源码之集合类ArrayList
1. ArrayList概述: ArrayList是List接口的可变数组的实现.实现了所有可选列表操作,并允许包括 null 在内的所有元素.除了实现 List 接口外,此类还提供一些方法来操作内部 ...
- codeforces 1036B - Diagonal Walking v.2【思维+构造】
题目:戳这里 题意:起点(0,0),终点(n,m),走k步,可以走8个方向,问能不能走到,能走到的话最多能走多少个斜步. 解题思路:起点是固定的,我们主要分析终点.题目要求走最多的斜步,斜步很明显有一 ...
- Leetcode(32)-最长有效括号
给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串,找出最长的包含有效括号的子串的长度. 示例 1: 输入: "(()" 输出: 2 解释: 最长有效括号子串为 "()&quo ...
- codeforces 9D(非原创)
D. How many trees? time limit per test 1 second memory limit per test 64 megabytes input standard in ...
- JVM学习路线
JVM探究 请你谈谈你对JVM的理解? java8虚拟机和之前的变化更新? 什么是OOM,什么是栈溢出StackOverFlowError?怎么分析? JVM的常用调优参数有哪些? 内存快照如何抓取, ...
- 2016 JS 笔试题汇总:
1 1 1 CS&S(中软国际): 1 JavaScript 循环表达式: 2 JavaScript表达式boolean返回值: 3 网页中的事件/HTML 事件属性/JavaScript ...
- 你所不知道的 cnblogs
你所不知道的 cnblogs cnblogs 学院 cnblogs 班级 refs https://academy.cnblogs.com/ https://academy.cnblogs.com/b ...
- css & auto height & overflow: hidden;
css & auto height & overflow: hidden; {overflow: hidden; height: 100%;} is the panacea! {溢出: ...
- 云原生系列6 基于springcloud架构风格的本地debug实现
debug是程序员在日常开发中最常使用的操作, 那么,你是如何快速在微服务架构风格下快速debug后端服务呢? 开发现状 开发的理想状态 本地调测的使用步骤 登录智能网关 如果集成开发环境是在本地局域 ...