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第一章:分布式事务基础

亮子 2022-05-08 13:33:55 590 0 0 0

1、事务

1)、概念

  • 事务

指的就是一个操作单元,在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为,要么所有操作都成功,要么所有的操作都被撤销。

通俗一点?举个生活中的例子:你去小卖铺买东西,“一手交钱,一手交货”就是一个事务的例子,交钱和交货必 须全部成功,事务才算成功,任一个活动失败,事务将撤销所有已成功的活动。

事务可以看做是一次大的操作,它由不同的小操作组成,这些操作要么全部成功,要么全部失败。

例如:
转账:包含转出和转入操作
网购:包含下单、扣减库存、支付操作

2)、事务的4个特性ACID

事务的4个特性ACID

  • 原子性(Atomicity):操作这些指令时,要么全部执行成功,要么全部不执行。只要其中一个指令执行失败,所有的指令都执行失败,数据进行回滚,回到执行指令前的数据状态。要么执行,要么不执行

  • 一致性(Consistency):事务的执行使数据从一个状态转换为另一个状态,数据库的完整性约束没有被破坏。能量守恒,总量不变

例如: 拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是2000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是2000,这就是事务的一致性。

  • 隔离性(Isolation):隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。信息彼此独立,互不干扰

说明: 即要达到这么一种效果:对于任意两个并发的事务T1和T2,在事务T1看来,T2要么在T1开始之前就已经结束,要么在T1结束之后才开始,这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

  • 持久性(Durability):当事务正确完成后,它对于数据的改变是永久性的。不会轻易丢失

例如: 例如我们在使用JDBC操作数据库时,在提交事务方法后,提示用户事务操作完成,当我们程序执行完成直到看到提示后,就可以认定事务以及正确提交,即使这时候数据库出现了问题,也必须要将我们的事务完全执行完成,否则就会造成我们看到提示事务处理完毕,但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

本地事务实现

begin transaction;
//1.本地数据库操作:张三减少金额
//2.本地数据库操作:李四增加金额
commit transation;

2、分布式事务

随着互联网的快速发展,软件系统由原来的单体应用转变为分布式应用,下图描述了单体应用向微服务的演变:分布式系统会把一个应用系统拆分为可独立部署的多个服务,因此需要服务与服务之间远程协作才能完成事务操 作,这种分布式系统环境下由不同的服务之间通过网络远程协作完成事务称之为分布式事务,例如用户注册送积分 事务、创建订单减库存事务,银行转账事务等都是分布式事务。

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典型的场景就是微服务架构 微服务之间通过远程调用完成事务操作。 比如:订单微服务和库存微服务,下单的 同时订单微服务请求库存微服务减库存。 简言之:跨JVM进程产生分布式事务。

3、分布式事务实现

begin transaction;
//1.本地数据库操作:张三减少金额
//2.远程调用:让李四增加金额
commit transation;

可以设想,当远程调用让李四增加金额成功了,由于网络问题远程调用并没有返回,此时本地事务提交失败就回滚 了张三减少金额的操作,此时张三和李四的数据就不一致了。 因此在分布式架构的基础上,传统数据库事务就无法使用了,张三和李四的账户不在一个数据库中甚至不在一个应 用系统里,实现转账事务需要通过远程调用,由于网络问题就会导致分布式事务问题。

4、分布式事务产生场景

1)、跨JVM进程产生分布式事务

  • 典型的场景就是微服务架构
    微服务之间通过远程调用完成事务操作。 比如:订单微服务和库存微服务,下单的 同时订单微服务请求库存微服务减库存。

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2)、跨数据库实例

  • 单体系统访问多个数据库实例
    当单体系统需要访问多个数据库(实例)时就会产生分布式事务。 比如:用户信 息和订单信息分别在两个MySQL实例存储,用户管理系统删除用户信息,需要分别删除用户信息及用户的订单信 息,由于数据分布在不同的数据实例,需要通过不同的数据库链接去操作数据,此时产生分布式事务。

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我们了解到了分布式事务的基础概念。与本地事务不同的是,分布式系统之所以叫分布式,是因 为提供服务的各个节点分布在不同机器上,相互之间通过网络交互。不能因为有一点网络问题就导致整个系统无法 提供服务,网络因素成为了分布式事务的考量标准之一。因此,分布式事务需要更进一步的理论支持,接下来,我们先来学习一下分布式事务的CAP理论。

5、CAP原则

CAP原则又叫CAP定理,同时又被称作布鲁尔定理(Brewer’s theorem),指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足以下三点。

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  • 一致性(Consistency)副本最新:指强一致性,在写操作完成后开始的任何读操作都必须返回该值,或者后续写操作的结果。

也就是说,在一致性系统中,一旦客户端将值写入任何一台服务器并获得响应,那么之后client从其他任何服务器读取的都是刚写入的数据

一致性保证了不管向哪台服务器写入数据,其他的服务器能实时同步数据

  • 可用性(Availability)高可用:可用性是指,每次向未崩溃的节点发送请求,总能保证收到响应数据(允许不是最新数据)

什么是分区?

在分布式系统中,不同的节点分布在不同的子网络中,由于一些特殊的原因,这些子节点之间出现了网络不通的状态,但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域。这就是分区。

  • 分区容忍性(Partition tolerance)能容忍网络分区:分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务,也就是说,服务器A和B发送给对方的任何消息都是可以放弃的,也就是说A和B可能因为各种意外情况,导致无法成功进行同步,分布式系统要能容忍这种情况。除非整个网络环境都发生了故障。

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容许节点 G1/G2 间传递消息的差错(延迟或丢失),而不影响系统继续运行。

以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择。

为什么只能在A和C之间做出取舍?

分布式系统中,必须满足 CAP 中的 P,此时只能在 C/A 之间作出取舍。

整个系统由两个节点配合组成,之间通过网络通信,当节点 A 进行更新数据库操作的时候,需要同时更新节点 B 的数据库(这是一个原子的操作)。

下面这个系统怎么满足 CAP 呢?我们用反证法 假设可以同时满足一致性、可用性、分区容错这三个特性,由于满足分区容错,可以切断 A/B 的连线,如下图:

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可见,根本完成不了,只要出现了网络分区,A 就无法满足,因为节点 A 根本连接不上节点 B。如果强行满足 C 原子性,就必须停止服务运行,从而放弃可用性 C。

若要保证一致性:则必须进行节点间数据同步,同步期间数据锁定,导致期间的读取失败或超时,破坏了可用性;
若要保证可用性:则不允许节点间同步期间锁定,这又破坏了一致性。

所以,最多满足两个条件:

组合 分析结果
CA 满足原子和可用,放弃分区容错。说白了,就是一个整体的应用。
CP 满足原子和分区容错,也就是说,要放弃可用。当系统被分区,为了保证原子性,必须放弃可用性,让服务停用。
AP 满足可用性和分区容错,当出现分区,同时为了保证可用性,必须让节点继续对外服务,这样必然导致失去原子性。

如何权衡保C还是保A?

取舍

  • 舍弃P(选择C/A):单点的传统关系型数据库 DBMS(MySQL/Oracle),但如果采用集群就必须考虑P了;

  • 舍弃A(选择C/P):是分布式系统要保证P,而且保证一致性,如 MongoDB / HBase;

  • 舍弃C(选择A/P):是分布式系统要保证P,而且保证可用性,如 CoachDB / Cassandra / DynamoDB。

注:redis-cluster是AP,zookeeper写入强一致,读取是顺序一致性(即弱一致)。

对于一个分布式系统来说,CAP三者中,

  • P是基本要求,只能通过基础设施提升,无法通过降低 C/A 来提升;
  • 然后在 C/A 两者之间权衡。

一个还不错的策略是:保证可用性和分区容错,舍弃强一致性,但保证最终一致性,比如一些高并发的站点(秒杀、淘宝、12306)。最终近似于兼顾了三个特性。

6、一致性数据

一致性可以分为强一致性与弱一致性。所谓强一致性,即复制是同步的,弱一致性,即复制是异步的。

一致性可以分为强一致性与弱一致性。所谓强一致性,即复制是同步的,弱一致性,即复制是异步的。

CAP回顾

CAP理论告诉我们一个悲惨但不得不接受的事实——我们只能在C、A、P中选择两个条件。而对于业务系统而言,我们往往选择牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。不过这里要指出的是,所谓的“牺牲一致性”并不是完全放弃数据一致性,而是牺牲强一致性换取弱一致性。

强一致性

系统中的某个数据被成功更新后,后续任何对该数据的读取操作都将得到更新后的值;

也称为:原子一致性(Atomic Consistency)线性一致性(Linearizable Consistency)

两个要求:

任何一次读都能读到某个数据的最近一次写的数据。
系统中的所有进程,看到的操作顺序,都和全局时钟下的顺序一致。
简言之,在任意时刻,所有节点中的数据是一样的。例如,对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。

总结:

一个集群需要对外部提供强一致性,所以只要集群内部某一台服务器的数据发生了改变,那么就需要等待集群内其他服务器的数据同步完成后,才能正常的对外提供服务。
保证了强一致性,务必会损耗可用性。

弱一致性

系统中的某个数据被更新后,后续对该数据的读取操作可能得到更新后的值,也可能是更改前的值。

但即使过了不一致时间窗口这段时间后,后续对该数据的读取也不一定是最新值

所以说,可以理解为数据更新后,如果能容忍后续的访问只能访问到部分或者全部访问不到,则是弱一致性。

最终一致性

是弱一致性的特殊形式,存储系统保证在没有新的更新的条件下,最终所有的访问都是最后更新的值。

不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的,但是随着时间的迁移,不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。

简单说,就是在一段时间后,节点间的数据会最终达到一致状态。

一致性总结

弱一致性即使过了不一致时间窗口,后续的读取也不一定能保证一致,而最终一致过了不一致窗口后,后续的读取一定一致

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7、Base理论

  • BA:Basic Available基本可用
    整个系统在某些不可抗力的情况下,仍然能够保证“可用性”,即一定时间内仍然能够返回一个明确的结果。只不过“基本可用”和“高可用”的区别是:
  • “一定时间”可以适当延长 当举行大促时,响应时间可以适当延长
  • 给部分用户返回一个降级页面 给部分用户直接返回一个降级页面,从而缓解服务器压力。但要注意,返回降级页面仍然是返回明确结果。
  • S:Soft State柔性状态: 是指允许系统中的数据存在中间状态,并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性,即允许系统不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

  • E:Eventual Consisstency最终一致性: 同一数据的不同副本的状态,可以不需要实时一致,但一定要保证经过一定时间后仍然是一致的。

BASE理论是对CAP中的一致性和可用性进行一个权衡的结果,理论的核心思想就是:我们无法做到强一致,但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。

8、分布式事务协议

背景

在分布式系统里,每个节点都可以知晓自己操作的成功或者失败,却无法知道其他节点操作的成功或失败。当一个事务跨多个节点时,为了保持事务的原子性与一致性,而引入一个协调者来统一掌控所有参与者的操作结果,并指示它们是否要把操作结果进行真正的提交或者回滚(rollback)。

9、二阶段提交2PC

二阶段提交协议(Two-phase Commit,即 2PC)是常用的分布式事务解决方案,即将事务的提交过程分为两个阶段来进行处理。

阶段

  • 准备阶段
  • 提交阶段

参与角色

协调者:事务的发起者
参与者:事务的执行者

1)、第一阶段(voting phase投票阶段):

协调者向所有参与者发送事务内容,询问是否可以提交事务,并等待答复
各参与者执行事务操作,将 undo 和 redo 信息记入事务日志中(但不提交事务)
如参与者执行成功,给协调者反馈同意,否则反馈中止

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2)、第二阶段(commit phase提交执行阶段):

当协调者节点从所有参与者节点获得的相应消息都为同意时:

  • 协调者节点向所有参与者节点发出正式提交(commit)的请求。
  • 参与者节点正式完成操作,并释放在整个事务期间内占用的资源。
  • 参与者节点向协调者节点发送ack完成消息。
  • 协调者节点收到所有参与者节点反馈的ack完成消息后,完成事务。

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如果任一参与者节点在第一阶段返回的响应消息为中止,或者 协调者节点在第一阶段的询问超时之前无法获取所有参与者节点的响应消息时:

  • 协调者节点向所有参与者节点发出回滚操作(rollback)的请求。
  • 参与者节点利用阶段1写入的undo信息执行回滚,并释放在整个事务期间内占用的资源。
  • 参与者节点向协调者节点发送ack回滚完成消息。
  • 协调者节点受到所有参与者节点反馈的ack回滚完成消息后,取消事务。

不管最后结果如何,第二阶段都会结束当前事务。

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3)、两阶段案例

学校运动会上,100米决赛正准备开始,裁判对3个人分别询问
裁判:张三同学你准备好了吗?准备好了进第一赛道
张三:准备好了,随即进入第一赛道做好冲击姿势
裁判:李四同学你准备好了吗?准备好了进第二赛道
裁判:王五同学你准备好了吗?准备好了进第三赛道
王五:准备好了,.....
李四:准备好了,.....
...
如果有人没准备好,不同意,则裁判下达回滚指令

如果裁判收到了所有人的OK回复后,再次下令
裁判:跑...
...
张三、李四、执行完毕到达终点,汇报给了裁判
王五冲刺失败,汇报给了裁判

二阶段提交看起来确实能够提供原子性的操作,但是不幸的是,二阶段提交还是有几个缺点的:

  • 性能问题:执行过程中,所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时,其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
  • 可靠性问题:参与者发生故障。协调者需要给每个参与者额外指定超时机制,超时后整个事务失败。协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。需要额外的备机进行容错。
  • 数据一致性问题:二阶段无法解决的问题:协调者在发出commit消息之后宕机,而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者,这条事务的状态也是不确定的,没人知道事务是否被已经提交。
  • 优点

尽量保证了数据的强一致,适合对数据强一致要求很高的关键领域。(其实也不能100%保证强一致)

  • 缺点

实现复杂,牺牲了可用性,对性能影响较大,不适合高并发高性能场景。

为此,Dale Skeen和Michael Stonebraker在“A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System”中提出了三阶段提交协议(3PC)。

10、三阶段提交(3PC)

三阶段提交协议,是二阶段提交协议的改进版本,三阶段提交有两个改动点。

  • 在协调者和参与者中都引入超时机制。
  • 在第一阶段和第二阶段中插入一个准备阶段。保证了在最后提交阶段之前各参与节点的状态是一致的。

也就是说,除了引入超时机制之外,3PC把2PC的准备阶段再次一分为二,这样三阶段提交就有CanCommit、PreCommit、DoCommit三个阶段。处理流程如下:

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小例子

班长要组织全班同学聚餐,由于大家毕业多年,所以要逐个打电话敲定时间,时间初定10.1日。然后开始逐个打电话。

班长:小A,我们想定在10.1号聚会,你有时间嘛?有时间你就说YES,没有你就说NO,然后我还会再去问其他人,具体时间地点我会再通知你,这段时间你可先去干你自己的事儿,不用一直等着我。(协调者询问事务是否可以执行,这一步不会锁定资源)

小A:好的,我有时间。(参与者反馈)

班长:小B,我们想定在10.1号聚会……不用一直等我。

班长收集完大家的时间情况了,一看大家都有时间,那么就再次通知大家。(协调者接收到所有YES指令)

班长:小A,我们确定了10.1号聚餐,你要把这一天的时间空出来,这一天你不能再安排其他的事儿了。然后我会逐个通知其他同学,通知完之后我会再来和你确认一下,还有啊,如果我没有特意给你打电话,你就10.1号那天来聚餐就行了。对了,你确定能来是吧?(协调者发送事务执行指令,这一步锁住资源。如果由于网络原因参与者在后面没有收到协调者的命令,他也会执行commit)

小A顺手在自己的日历上把10.1号这一天圈上了,然后跟班长说,我可以去。(参与者执行事务操作,反馈状态)

班长:小B,我们觉得了10.1号聚餐……你就10.1号那天来聚餐就行了。

班长通知完一圈之后。所有同学都跟他说:”我已经把10.1号这天空出来了”。于是,他在10.1号这一天又挨个打了一遍电话告诉他们:嘿,现在你们可以出门拉。。。。(协调者收到所有参与者的ACK响应,通知所有参与者执行事务的commit)

小A,小B:我已经出门拉。(执行commit操作,反馈状态)

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1)、阶段一:CanCommit阶段

3PC的CanCommit阶段其实和2PC的准备阶段很像。协调者向参与者发送commit请求,参与者如果可以提交就返回Yes响应,否则返回No响应。

  • 事务询问 协调者向所有参与者发出包含事务内容的 canCommit 请求,询问是否可以提交事务,并等待所有参与者答复。
  • 响应反馈 参与者收到 canCommit 请求后,如果认为可以执行事务操作,则反馈 yes 并进入预备状态,否则反馈 no。

2)、PreCommit阶段

协调者根据参与者的反应情况来决定是否可以进行事务的PreCommit操作。根据响应情况,有以下两种可能。

  • 假如所有参与者均反馈 yes,协调者预执行事务。

  • 发送预提交请求 :协调者向参与者发送PreCommit请求,并进入准备阶段

  • 事务预提交 :参与者接收到PreCommit请求后,会执行事务操作,并将undo和redo信息记录到事务日志中(但不提交事务)
  • 响应反馈 :如果参与者成功的执行了事务操作,则返回ACK响应,同时开始等待最终指令。

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假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应,或者等待超时之后,协调者都没有接到参与者的响应,那么就执行事务的中断。

  • 发送中断请求 :协调者向所有参与者发送abort请求。
  • 中断事务 :参与者收到来自协调者的abort请求之后(或超时之后,仍未收到协调者的请求),执行事务的中断。

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3)、doCommit阶段 该阶段进行真正的事务提交,也可以分为以下两种情况。

注意:进入阶段 3 后,无论协调者出现问题,或者协调者与参与者网络出现问题,都会导致参与者无法接收到协调者发出的 do Commit 请求或 abort 请求。此时,参与者都会在等待超时之后,继续执行事务提交。

3.1 执行提交

所有参与者均反馈 ack 响应,执行真正的事务提交

发送提交请求 协调接收到参与者发送的ACK响应,那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。
事务提交 参与者接收到doCommit请求之后,执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
响应反馈 事务提交完之后,向协调者发送ack响应。
完成事务 协调者接收到所有参与者的ack响应之后,完成事务。

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3.2 中断事务

任何一个参与者反馈 no,或者等待超时后协调者尚无法收到所有参与者的反馈,即中断事务

  • 发送中断请求 如果协调者处于工作状态,向所有参与者发出 abort 请求
  • 事务回滚 参与者接收到abort请求之后,利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作,并在完成回滚之后释放所有的事务资源。
  • 反馈结果 参与者完成事务回滚之后,向协调者反馈ACK消息
  • 中断事务 协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后,执行事务的中断。

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注意

在doCommit阶段,如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者abort请求时,会在等待超时之后,会继续进行事务的提交。(其实这个应该是基于概率来决定的,当进入第三阶段时,说明参与者在第二阶段已经收到了PreCommit请求,那么协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始之前,收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。(一旦参与者收到了PreCommit,意味他知道大家其实都同意修改了)所以,一句话概括就是,当进入第三阶段时,由于网络超时等原因,虽然参与者没有收到commit或者abort响应,但是他有理由相信:成功提交的几率很大。 )

优点:相比二阶段提交,三阶段提交降低了阻塞范围,在等待超时后协调者或参与者会中断事务。避免了协调者单点问题,阶段 3 中协调者出现问题时,参与者会继续提交事务。

缺点:数据不一致问题依然存在,当在参与者收到 preCommit 请求后等待 doCommit 指令时,此时如果协调者请求中断事务,而协调者无法与参与者正常通信,会导致参与者继续提交事务,造成数据不一致。

11、分布式事务解决方案

TCC
全局消息
基于可靠消息服务的分布式事务
最大努力通知

事务补偿(TCC)

TCC方案是一种应用层面侵入业务的两阶段提交。是目前最火的一种柔性事务方案,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

  • 第一阶段

Try(尝试):主要是对业务系统做检测及资源预留 (加锁,锁住资源)

  • 第二阶段

本阶段根据第一阶段的结果,决定是执行confirm还是cancel

Confirm(确认):执行真正的业务执行业务,释放锁
Cancle(取消):是预留资源的取消出问题,释放锁

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  • 案例

为了方便理解,下面以电商下单为例进行方案解析,这里把整个过程简单分为扣减库存,订单创建 2 个步骤,库存服务和订单服务分别在不同的服务器节点上。

假设商品库存为 100,购买数量为 2,这里检查和更新库存的同时,冻结用户购买数量的库存,同时创建订单,订单状态为待确认。

①Try 阶段

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,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( 准隔离性 ) 。
  • Try 尝试执行业务。

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②Confirm / Cancel 阶段

根据 Try 阶段服务是否全部正常执行,继续执行确认操作(Confirm)或取消操作(Cancel)。

Confirm 和 Cancel 操作满足幂等性,如果 Confirm 或 Cancel 操作执行失败,将会不断重试直到执行完成。

Confirm:当 Try 阶段服务全部正常执行, 执行确认业务逻辑操作

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这里使用的资源一定是 Try 阶段预留的业务资源。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。

Confirm 阶段也可以看成是对 Try 阶段的一个补充,Try+Confirm 一起组成了一个完整的业务逻辑。

Cancel:当 Try 阶段存在服务执行失败, 进入 Cancel 阶段

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Cancel 取消执行,释放 Try 阶段预留的业务资源,上面的例子中,Cancel 操作会把冻结的库存释放,并更新订单状态为取消。

最终一致性保证

  • TCC 事务机制以初步操作(Try)为中心的,确认操作(Confirm)和取消操作(Cancel)都是围绕初步操作(Try)而展开。因此,Try 阶段中的操作,其保障性是最好的,即使失败,仍然有取消操作(Cancel)可以将其执行结果撤销。
  • Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的。也就是说只要Try成功,Confirm一定成功TCC设计之初的定义 。
  • Confirm与Cancel如果失败,由TCC框架进行==重试==补偿
  • 存在极低概率在CC环节彻底失败,则需要定时任务或人工介入

方案总结

TCC 事务机制相对于传统事务机制(X/Open XA),TCC 事务机制相比于上面介绍的 XA 事务机制,有以下优点:

性能提升:具体业务来实现控制资源锁的粒度变小,不会锁定整个资源。
数据最终一致性:基于 Confirm 和 Cancel 的幂等性,保证事务最终完成确认或者取消,保证数据的一致性。
可靠性:解决了 XA 协议的协调者单点故障问题,由主业务方发起并控制整个业务活动,业务活动管理器也变成多点,引入集群。
缺点: TCC 的 Try、Confirm 和 Cancel 操作功能要按具体业务来实现,业务耦合度较高,提高了开发成本。