TCC分布式事务的实现原理

业务场景介绍

一个电商项目，有订单系统，积分系统，库存系统，仓储系统，每一个微服务都有自己独立的数据库，并且有公共的数据库，分布式事务就是跨数据库完成事务，保证数据的ACID。

当订单支付之后，需要做下面的步骤：

• 更改订单的状态为“已支付”
• 扣减商品库存
• 给会员增加积分
• 创建销售出库单通知仓库发货

进一步思考

根据业务场景实现一个 TCC 分布式事务的效果。
[1] 订单服务-修改订单状态，
[2] 库存服务-扣减库存，
[3] 积分服务-增加积分，
[4] 仓储服务-创建销售出库单。
上述这几个步骤，必须是一个整体性的事务，要么都成功要么都失败。
举个例子，现在订单的状态都修改为“已支付”了，结果库存服务扣减库存失败。那个商品的库存原来是 100 件，现在卖掉了 2 件，本来应该是 98 件了。但是库存异常依然是100件，这种情况是不允许发生的。
根据下图直观表达上述例子：

所以说，我们有必要使用 TCC 分布式事务机制来保证各个服务形成一个整体性的事务。
上面那几个步骤，要么全部成功，如果任何一个服务的操作失败了，就全部一起回滚，撤销已经完成的操作。
比如说库存服务要是扣减库存失败了，那么订单服务就得撤销那个修改订单状态的操作，然后得停止执行增加积分和通知出库两个操作。

落地实现 TCC 分布式事务

TCC 实现阶段一：Try

首先，订单服务那儿，它的代码大致来说应该是这样子的：

public class OrderService {
   
   

    // 库存服务
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;

    // 积分服务