用python轻松完成一个分布式事务TCC，保姆级教程

什么是分布式事务？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。

分布式事务就是指事务的发起者、资源及资源管理器和事务协调者分别位于分布式系统的不同节点之上。在上述转账的业务中，用户A-100操作和用户B+100操作不是位于同一个节点上。本质上来说，分布式事务就是为了保证在分布式场景下，数据操作的正确执行。

什么是TCC分布式事务，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组成

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）, 预留必须业务资源（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。

TCC分布式事务里，有3个角色，与经典的XA分布式事务一样：

• AP/应用程序，发起全局事务，定义全局事务包含哪些事务分支
• RM/资源管理器，负责分支事务各项资源的管理
• TM/事务管理器，负责协调全局事务的正确执行，包括Confirm，Cancel的执行，并处理网络异常

如果我们要进行一个类似于银行跨行转账的业务，转出（TransOut）和转入（TransIn）分别在不同的微服务里，一个成功完成的TCC事务典型的时序图如下：

TCC实践

下面我们进行一个TCC事务的具体开发

目前可用于TCC的开源框架，主要为Java语言，其中以seata为代表。我们的例子采用python，使用的分布式事务框架为dtm，它对分布式事务的支持非常优雅。下面来详细讲解TCC的组成

下面我们来编写具体的Try/Confirm/Cancel的处理函数

@app.post("/api/TransOutTry")
def trans_out_try():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransOutConfirm")
def trans_out_confirm():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransOutCancel")
def trans_out_cancel():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransInTry")
def trans_in_try():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransInConfirm")
def trans_in_confirm():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

@app.post("/api/TransInCancel")
def trans_in_cancel():
    return {"dtm_result": "SUCCESS"}

到此各个子事务的处理函数已经OK了，然后是开启TCC事务，进行分支调用

# 这是dtm服务地址
dtm = "http://localhost:8080/api/dtmsvr"
# 这是业务微服务地址
svc = "http://localhost:5000/api"

@app.get("/api/fireTcc")
def fire_tcc():
    # 发起tcc事务，其中tcc_trans进行具体的业务处理
    gid = tcc.tcc_global_transaction(dtm, tcc_trans)
    return {"gid": gid}

# tcc事务的具体处理
def tcc_trans(t):
    req = {"amount": 30} # 业务请求的负荷
    # 调用转出服务的Try|Confirm|Cancel
    t.call_branch(req, svc + "/TransOutTry", svc + "/TransOutConfirm", svc + "/TransOutCancel")
    # 调用转入服务的Try|Confirm|Cancel
    t.call_branch(req, svc + "/TransInTry", svc + "/TransInConfirm", svc + "/TransInCancel")

至此，一个完整的TCC分布式事务编写完成。

如果您想要完整运行一个成功的示例，那么参考这个例子yedf/dtmcli-py-sample，将它运行起来非常简单

# 部署启动dtm
# 需要docker版本18以上
git clone https://github.com/yedf/dtm
cd dtm
docker-compose up

# 另起一个命令行
git clone https://github.com/yedf/dtmcli-py-sample
cd dtmcli-py-sample
pip3 install flask dtmcli requests
flask run

# 另起一个命令行
curl localhost:5000/api/fireTcc

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？

我们将前面的TransIn处理函数，改成返回失败，整个事务最后就会失败回滚

@app.post("/api/TransInTry")
def trans_in_try():
    return {"dtm_result": "FAILURE"}

我们给出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。

TCC网络异常

TCC在整个全局事务的过程中，可能发生各类网络异常情况，典型的是空回滚、幂等、悬挂，由于TCC的异常情况，和SAGA、可靠消息等事务模式有相近的地方，因此我们把所有异常的解决方案统统放在这篇文章《子事务屏障，一个函数调用搞定分布式事务乱序》进行讲解

小结

在这篇文章里，我们介绍了TCC的理论知识，也通过一个例子，完整给出了编写一个TCC事务的过程，涵盖了正常成功完成，以及成功回滚的情况。相信读者通过这边文章，对TCC已经有了深入的理解。

阅读完此篇干货，欢迎大家访问yedf/dtm项目，给颗星星支持！

dtm支持多种语言，包括GO、python、php、node，您可以点击各语言客户端及示例访问

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