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那么,根据 Fenix's Bookstore 在线书店的场景事例,TCC 的执行过程应该是这样的: 第一步,最终用户向 Fenix's Bookstore 发送交易请求:购买一本价值 100 元的《深入理解Java虚拟机》。 第二步,创建事务,生成事务 ID,记录在活动日志中,进入 Try 阶段:用户服务:检查业务可行性,可行的话,把该用户的 100 元设置为...
1)最终用户向Fenix’s Bookstore发送交易请求:购买一本价值100元的《深入理解Java虚拟机》。 2)创建事务,生成事务ID,记录在活动日志中,进入Try阶段。 ·用户服务:检查业务可行性,若可行,将该用户的100元设置为“冻结”状态,通知下一步进入Confirm阶段;若不可行,通知下一步进入Cancel阶段。 ·仓库服务:检查业务可行...
前言 在分布式系统中,事务的一致性、原子性和隔离性是一个巨大的挑战。为了解决这个问题,许多分布式事务解决方案应运而生。在前面我们也讲解了使用XA协议,但是XA需要数据库层面支持,数据库控制事务,而且XA协议也很少使用了,所以本文将继续讲解分布式事务的另一种解决方案TCC协议。TCC(Try-Confirm-Cancel)协议是一种广泛...
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这种模式,是使用一个反向的业务操作,来撤销之前的业务操作。SAGA模式,try阶段直接操作目标字段,不需要使用冻结字段,和TCC模式相比,saga不需要confirm操作。 3.对比 设想一种场景:A->B,C,D。这种场景下,如果发生如下情况: 1.B,C的try成功了,但是D的try失败了; ...
其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。 在TCC事务机制中认为,如果在Try阶段能正常的预留资源,那Confirm一定能完整正确的提交。TCC分为两个阶段,分别如下:1、Try阶段:主要是对业务系统做检测及资源预留(加锁,锁住资源)这个阶段主要完成:完成所有业务检查(一致性)、预留必须业务资源...
在实现TCC(Try-Confirm-Cancel)时,分布式事务日志的持久化和恢复是非常重要的,它可以帮助我们在分布式系统中实现可靠的事务处理。下面是一种常见的方法来处理分布式事务日志的持久化和恢复。 1. 持久化方法: 在TCC中,我们可以使用两种方法来持久化分布式事务日志:数据库和消息队列。
分布式事务解决的问题很明确,就是在服务分布在不同进程、数据分布在不同数据库时,如何解决数据一致性问题。对于这个问题,业界的共识是不要启用数据库 XA 模式,因为分布式情况下,如果启用了 XA 事务,必然会有数据库锁存在,实际上造成了两个服务之间的耦合,与分布式服务的初衷背离,还不如部署在一起。在不使用 XA ...
在Hmily-TCC分布式事务的源码中,有一些关键的设计和实现细节,其中之一是可靠消息的实现。 Hmily-TCC使用消息队列来实现可靠消息,确保分布式事务的一致性。 以下是该部分的详细解析: HmilyTransactionHandler类:这是一个具有注解@HmilyCompensable的方法的处理器类,它负责处理TCC事务的三个阶段:try、confirm和cancel。在try...