Saga模式与TCC模式的选择指南

Saga与TCC模式选择、补偿及监控指南
原创 已于 2025-06-06 14:19:47 修改 · 837 阅读 · 17 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#分布式 #java

于 2025-06-06 00:20:58 首次发布

(一) Saga模式与TCC模式的选择

一、核心差异对比
维度Saga模式TCC模式
事务模型本地事务+补偿机制预留资源+确认/取消机制
实现复杂度较低（只需设计补偿操作）较高（需设计Try/Confirm/Cancel三阶段）
性能影响较低（异步执行补偿）较高（需预留资源，同步执行Try阶段）
适用场景长业务流程、允许短暂不一致资金类、强一致性要求的场景
失败处理补偿操作可能失败（需重试机制）资源预留可能失败（需严格超时控制）
二、选择决策树
是
否
简单流程
复杂流程
允许
不允许
业务需求
需要强一致性?
TCC模式
业务复杂度
Saga模式
是否允许短暂不一致?

文章中的mermaid 经常报错 直接生成图片 贴出来

在这里插入图片描述

三、具体选择建议
1. 优先选择Saga模式的场景

✅ 典型业务案例：

  • 电商下单流程（订单→库存→支付）
  • 订单取消/退款流程
  • 供应链管理（订单生成→物流调度→库存更新）

✅ 选择理由：

  1. 业务流程长且复杂：

    • 涉及多个服务协作，TCC的Try阶段会显著增加系统复杂度
    • Saga的补偿机制更适合处理长链条业务

  2. 允许短暂不一致：

    • 如订单创建后库存扣减可能延迟，但最终会一致
    • 用户体验可接受短暂延迟（如"您的订单正在处理中"）

  3. 性能要求高：

    • Saga的异步补偿不会阻塞主流程
    • 避免TCC的Try阶段资源预留带来的性能开销

  4. 补偿操作可控：

    • 补偿逻辑相对简单（如"取消订单"、“恢复库存”）
    • 不需要复杂的预留资源管理
2. 必须选择TCC模式的场景

✅ 典型业务案例：

  • 跨行转账
  • 支付系统（资金冻结→支付→解冻）
  • 库存预售系统（锁定库存→支付→确认订单）

✅ 选择理由：

  1. 强一致性要求：

    • 资金操作必须保证"要么全部成功，要么全部失败"
    • 不允许出现资金不一致的情况

  2. 资源预留必要：

    • 需要先冻结资源（如资金、库存）再确认
    • 避免超卖或资金超额扣除

  3. 业务风险高：

    • 失败可能导致重大损失（如资金损失、库存混乱）
    • TCC的严格三阶段能最大限度降低风险

  4. 补偿成本高：

    • 补偿操作可能比正向操作更复杂（如资金退回）
    • TCC的Try阶段能提前发现潜在问题
3. 混合使用策略

在实际项目中，可以结合两种模式的优势：

  • 核心资金流用TCC：保证强一致性
  • 非核心业务流用Saga：提高系统吞吐量
  • 示例：
    • 支付系统（TCC） + 订单处理（Saga）
    • 库存锁定（TCC） + 物流调度（Saga）
四、关键决策因素

  1. 一致性要求：

    • 强一致性 → TCC
    • 最终一致性 → Saga

  2. 业务复杂度：

    • 简单流程 → Saga
    • 复杂流程 → TCC（或混合）

  3. 性能需求：

    • 高吞吐量 → Saga
    • 低延迟关键操作 → TCC

  4. 补偿成本：

    • 补偿简单 → Saga
    • 补偿复杂 → TCC

  5. 失败容忍度：

    • 不允许任何不一致 → TCC
    • 允许短暂不一致 → Saga
五、实际项目建议

  1. 新项目：

    • 先评估业务一致性要求
    • 优先尝试Saga模式（实现简单）
    • 对关键路径可逐步引入TCC

  2. 已有项目改造：

    • 分析现有业务流程的失败影响
    • 对高风险操作逐步迁移到TCC
    • 保持其他部分使用Saga

  3. 混合架构设计：

    • 使用TCC处理资金、库存等核心资源
    • 使用Saga处理订单、物流等非核心流程
    • 通过事件总线连接两种模式
六、总结
  • 选Saga：当业务允许短暂不一致、流程复杂但补偿可控、需要高吞吐量时
  • 选TCC：当业务要求强一致性、涉及资金/库存等关键资源、补偿成本高时
  • 混合使用：根据业务模块的重要性和一致性要求灵活选择

最终选择应基于：

  1. 业务的一致性需求
  2. 系统的性能要求
  3. 补偿操作的复杂度
  4. 团队的技术能力和维护成本

(二) Saga模式与TCC模式补偿机制的具体差异

1. 补偿触发时机
模式触发条件典型场景
Saga正向操作失败时触发补偿订单创建失败 → 补偿：取消订单
TCCConfirm阶段失败时触发补偿支付确认失败 → 补偿：释放冻结资金
2. 补偿操作设计
维度Saga模式TCC模式
操作性质直接撤销正向操作释放预留资源
操作复杂度较简单（直接回滚）较复杂（需管理预留状态）
示例订单取消 → 恢复库存支付失败 → 解冻资金
3. 补偿执行方式
特性Saga模式TCC模式
执行顺序逆向执行（从后往前）正向执行（按Try顺序）
幂等性要求必须幂等（可能重试）必须幂等（可能重试）
超时处理无严格超时需严格超时控制（防止资源永久锁定）
4. 补偿可靠性保障
机制Saga模式TCC模式
状态跟踪依赖事件日志或状态机依赖Try/Confirm状态标记
失败重试可重试补偿操作可重试Confirm操作
死信处理补偿失败进入死信队列Confirm失败进入死信队列
5. 典型实现差异

Saga补偿示例（订单取消）：

// 正向操作
public void createOrder(Order order) {
    orderRepository.save(order);  // 1. 创建订单
    inventoryService.decreaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity()); // 2. 扣减库存
}

// 补偿操作（逆向执行）
public void cancelOrder(Order order) {
    inventoryService.increaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity()); // 1. 恢复库存
    orderRepository.delete(order); // 2. 删除订单
}

TCC补偿示例（支付处理）：

// Try阶段
public void tryPayment(Payment payment) {
    accountService.freezeFunds(payment.getUserId(), payment.getAmount()); // 冻结资金
}

// Confirm阶段
public void confirmPayment(Payment payment) {
    accountService.confirmPayment(payment.getUserId(), payment.getAmount()); // 确认支付
}

// 补偿操作（释放预留资金）
public void cancelPayment(Payment payment) {
    accountService.unfreezeFunds(payment.getUserId(), payment.getAmount()); // 解冻资金
}
6. 关键差异总结
对比维度Saga模式TCC模式
补偿本质撤销已执行的操作释放预留的资源
执行时机正向失败后立即执行Confirm失败后执行
资源占用不占用额外资源需临时占用资源（Try阶段）
实现难度较简单（直接回滚）较复杂（需管理预留状态）
适用场景允许短暂不一致的业务强一致性要求的业务
7. 实际选择建议

  • 选Saga补偿：

    • 业务允许短暂不一致
    • 补偿操作简单直接（如恢复库存、取消订单）
    • 不需要严格资源预留控制

  • 选TCC补偿：

    • 业务要求强一致性（如资金操作）
    • 需要精确控制资源占用（防止超卖/资金超额）
    • 补偿操作复杂（如资金退回涉及多账户）

两种模式的补偿机制本质都是"撤销正向操作的影响"，但实现方式和适用场景有显著差异，需根据业务一致性要求和资源管理需求选择。

(三) Saga模式与TCC模式补偿失败的处理机制对比

1. 补偿失败后的处理流程差异
处理阶段Saga模式TCC模式
首次补偿失败触发重试机制（可配置重试次数）触发重试机制（通常有限次数）
重试失败后进入死信队列/人工干预进入死信队列/人工干预
最终处理可能需要人工介入或业务降级必须人工介入或业务降级
2. 关键处理机制对比

Saga模式补偿失败处理：

  1. 自动重试：
    • 补偿操作失败后自动重试（可配置重试次数和间隔）
    • 示例：订单取消补偿失败后，系统每5分钟重试一次
  2. 死信队列：
    • 达到最大重试次数后进入死信队列
    • 需要人工介入处理（如客服手动取消订单）
  3. 业务降级：
    • 可允许部分补偿失败（如只补偿部分操作）
    • 示例：订单取消时库存补偿失败，但订单状态已更新

TCC模式补偿失败处理：

  1. 严格重试：
    • Confirm阶段补偿失败必须立即重试（通常无重试次数限制）
    • 因为资金/资源可能一直处于锁定状态
  2. 超时控制：
    • 必须设置严格的超时时间（防止资源永久锁定）
    • 超时后强制释放资源（可能造成业务损失）
  3. 人工干预：
    • 重试失败后必须人工介入处理
    • 必须确保资金/资源最终释放（如银行转账必须完成）
3. 典型处理代码示例

Saga补偿失败处理：

// 补偿操作执行器
public class CompensationExecutor {
    private int maxRetries = 3;
    private long retryInterval = 300000; // 5分钟
    
    public void executeWithRetry(CompensationAction action) {
        int retryCount = 0;
        while (retryCount < maxRetries) {
            try {
                action.execute();
                return; // 补偿成功
            } catch (Exception e) {
                retryCount++;
                if (retryCount >= maxRetries) {
                    // 进入死信队列
                    deadLetterQueue.add(action);
                    break;
                }
                // 等待重试
                Thread.sleep(retryInterval);
            }
        }
    }
}

TCC补偿失败处理：

// TCC补偿处理器
public class TccCompensationHandler {
    private long timeout = 60000; // 1分钟超时
    
    public void handleCompensation(TccAction action) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        while (true) {
            try {
                action.compensate();
                return; // 补偿成功
            } catch (Exception e) {
                long elapsed = System.currentTimeMillis() - startTime;
                if (elapsed > timeout) {
                    // 超时强制释放资源
                    forceReleaseResources(action);
                    break;
                }
                // 等待后重试
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
    }
    
    private void forceReleaseResources(TccAction action) {
        // 强制释放资源的实现
        // 可能导致业务损失（如资金部分退回）
    }
}
4. 核心差异总结
对比维度Saga模式TCC模式
重试策略可配置有限重试必须持续重试直到成功
超时控制无严格超时必须设置严格超时
最终处理允许部分失败必须完全成功
业务影响可接受部分不一致不允许任何不一致
人工介入可延迟处理必须尽快处理
5. 实际应用建议

  1. Saga模式：

    • 适合对最终一致性容忍度高的业务
    • 补偿失败后可接受短暂不一致
    • 可通过死信队列异步处理失败补偿

  2. TCC模式：

    • 必须确保补偿最终成功
    • 需要严格监控补偿失败情况
    • 补偿失败可能导致业务风险（如资金锁定）

  3. 混合策略：

    • 对关键资源使用TCC补偿
    • 对非关键操作使用Saga补偿
    • 设置不同的失败处理策略

两种模式在补偿失败处理上的根本区别在于：Saga允许一定程度的不一致和延迟处理，而TCC必须确保补偿最终成功且不能有资源长期锁定。选择时需根据业务的一致性要求和风险承受能力决定。

(四) 微服务架构中监控Saga和TCC事务执行状态的方法

1. 通用监控指标
指标类型Saga模式监控点TCC模式监控点
事务状态当前阶段（进行中/已完成/失败）Try/Confirm/Cancel阶段状态
执行时间各阶段耗时Try/Confirm/Cancel各阶段耗时
失败次数补偿操作失败次数Confirm/Cancel失败次数
重试次数补偿操作重试次数Confirm/Cancel重试次数
超时情况补偿操作超时次数Confirm/Cancel超时次数
2. Saga模式监控实现

（1）状态跟踪机制

// 使用状态机跟踪事务状态
public enum SagaState {
    CREATED, IN_PROGRESS, COMPLETED, FAILED, COMPENSATING
}

// 事务上下文携带状态信息
public class SagaContext {
    private String transactionId;
    private SagaState state;
    private List<SagaStep> steps;
    // getters/setters...
}

// 状态变更事件发布
public class SagaStateChangeListener {
    @EventListener
    public void handleStateChange(SagaStateChangeEvent event) {
        // 发送状态变更到监控系统
        monitoringService.reportSagaState(event.getTransactionId(), event.getState());
    }
}

（2）日志与追踪

  • 使用分布式追踪系统（如Zipkin/SkyWalking）：
    • 为每个Saga事务生成唯一TraceID
    • 记录各步骤的执行时间和状态
  • 日志集中收集：
    • 记录事务ID、步骤、状态变更
    • 关联业务日志和错误日志

（3）监控看板关键指标

  • 事务成功率 = 成功事务数 / 总事务数
  • 平均执行时间 = 总执行时间 / 成功事务数
  • 补偿失败率 = 补偿失败次数 / 总补偿次数
  • 当前进行中事务数
3. TCC模式监控实现

（1）阶段状态监控

// 记录TCC各阶段状态
public class TccTransaction {
    private String transactionId;
    private Map<String, TccPhaseStatus> phaseStatuses; // 服务ID -> 阶段状态
    
    public enum TccPhaseStatus {
        TRYING, CONFIRMED, CANCELLED, FAILED
    }
}

// 监控阶段状态变更
public class TccPhaseMonitor {
    public void reportPhaseStatus(String transactionId, String serviceId, TccPhaseStatus status) {
        // 上报到监控系统
        monitoringService.reportTccPhaseStatus(transactionId, serviceId, status);
    }
}

（2）资源锁定监控

  • 监控Try阶段锁定的资源：
    • 锁定资源数量
    • 锁定时长
    • 未释放的资源（可能泄漏）
  • 设置资源超时告警：
    • Try阶段超过阈值未进入Confirm/Cancel

（3）监控看板关键指标

  • Try阶段成功率 = 成功进入Confirm的事务数 / 总Try事务数
  • Confirm阶段成功率 = 成功确认的事务数 / 总Confirm事务数
  • Cancel阶段成功率 = 成功取消的事务数 / 总Cancel事务数
  • 当前锁定资源数
  • 最长未释放资源时长
4. 统一监控方案

（1）监控系统集成

  • 使用Prometheus + Grafana：
    • 收集事务状态、耗时等指标
    • 配置告警规则（如失败率超过阈值）
  • 使用ELK日志系统：
    • 收集事务执行日志
    • 支持按事务ID查询完整执行链路

（2）告警机制

  • Saga告警：
    • 补偿失败告警
    • 事务长时间未完成告警
    • 补偿重试次数过多告警
  • TCC告警：
    • Try阶段长时间未确认告警
    • Confirm/Cancel失败告警
    • 资源锁定超时告警

（3）可视化看板

  • 事务执行状态分布图
  • 各阶段耗时统计
  • 失败事务详情查询
  • 资源锁定状态监控
5. 最佳实践建议

  1. 事务标识：

    • 为每个Saga/TCC事务生成唯一ID
    • 在所有日志和监控数据中携带该ID

  2. 状态上报：

    • 每个服务在状态变更时主动上报监控系统
    • 使用异步方式避免影响业务性能

  3. 告警分级：

    • 关键失败（如资金操作失败）立即告警
    • 非关键失败（如库存补偿失败）可延迟告警

  4. 根因分析：

    • 记录完整的执行链路
    • 支持从事务ID回溯所有操作步骤

  5. 定期报告：

    • 生成每日/每周事务执行报告
    • 分析失败模式和性能瓶颈
6. 技术选型建议
需求推荐工具
分布式追踪Zipkin/SkyWalking/Jaeger
指标收集Prometheus + Grafana
日志收集ELK Stack (Elasticsearch+Logstash+Kibana)
告警系统AlertManager/Prometheus Alertmanager
可视化看板Grafana/Kibana

通过以上方法，可以全面监控Saga和TCC事务的执行状态，及时发现和处理异常情况，保障分布式事务的可靠性。

Seata中的四种不同的事务模式（XA、AT、TCC、SAGA）
流楚丶格念的博客
09-02 4938
*举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。XA 规范 是 X/Open 组织定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准，XA 规范 描述了全局的TM与局部的RM之间的接口，几乎所有主流的数据库都对 XA 规范 提供了支持。在释放DB锁之前，先拿到全局锁。
saga模式、Seata saga模式详解
健身变秃，coding变强
03-31 3698
saga论文摘要？ 什么是长事务？ saga的两种执行方式：forward recovery、backward recovery？ saga协调：choreography策略、orchestration策略？ seata saga如何实现？ seata saga模式如何基于状态机实现。
分布式软件架构——分布式事务TCC和SAGA
四问四不知的博客
06-27 2093
摘抄自极客学院《周志明的软件架构课》
从零开始学Saga模式：分布式事务的柔性解决方案
tang_sy的博客
03-21 1382
Saga模式是分布式事务的“柔性解决方案”，适合复杂业务场景，但需权衡开发成本和系统复杂性。在实际项目中，可结合2PC（如Seata AT模式）实现强一致性，或通过Saga处理最终一致性需求，灵活选择最适合的方案。：使用Camel的Saga图或Seata的可视化界面监控流程。：定义事务边界和补偿逻辑（通常由业务代码实现）。：记录补偿失败日志，通过运维手动处理。：监听业务事件，触发后续操作或补偿。：服务间通过事件通信，无需直接调用。：补偿操作可异步执行，降低阻塞风险。：补偿事件被多次处理，导致数据错误。
Saga 模式：分布式事务一致性解决方案
moton2017的博客
10-17 1702
Saga模式是一种分布式事务解决方案，通过将全局事务拆分为多个本地事务，配合补偿机制实现最终一致性。其核心包括本地事务、补偿事务和全局事务ID跟踪，支持两种实现方式：协调器模式（集中控制）和编排模式（事件驱动）。适用于电商、金融等需要跨服务事务的场景。相比2PC/TCC，Saga在性能和扩展性上更优，但需注意事务幂等性和可观测性设计。典型实现包含Saga协调器、微服务和消息中间件等组件，通过持久化日志确保可靠性。
分布式事务问题、CAP定理和BASE理论，seata入门与整合（nacos），seata的事务模式（XA模式、AT模式[重点]、TCC模式、SAGA模式、四种模式对比）、seata高可用【扩展】
weixin_46589095的博客
05-24 2432
分布式事务问题、CAP定理和BASE理论，seata入门与整合（nacos），seata的事务模式（XA模式、AT模式[重点]、TCC模式、SAGA模式、四种模式对比）、seata高可用【扩展】
Saga 模式
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
12-13 342
网络爬虫的是一个非常常见的需求。
saga模式
Yu的博客
01-05 3058
新东西。中午刷微服务的时候看到的。 saga:你翻译的话会给你说一些意思，但是跟今天的主题完全不一样的。不信你自己去百度(皮一下真的很开心耶)。 主题是：微服务 不知道你有没有跟我一样的困惑，现在都在流行微服务，但是跨服务之前的数据库事务变得复杂起来。我在前东家入了go，接触了微服务，不同服务之间的数据库事务很难搞定(技术比较菜)。网上说了一大堆的CAP理论(反正我是看得云里雾里)。 进入...
【分布式事务终极指南】：2PC、TCC、Saga模式深度对比与选型建议
[【分布式事务终极指南】：2PC、TCC、Saga模式深度对比与选型建议](https://img-blog.csdnimg.cn/20201221175454396.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9...
Java微服务数据一致性终极指南：从分布式事务到Saga模式的实战详解
墨夶的博客
05-11 1192
/ 1. TCC接口定义// 预占资源阶段// 确认提交// 取消回滚// 2. 业务实现类@Service@Autowired@Override// 预占账户余额@Override// 确认扣减@Override// 解锁预占金额// 3. TCC事务协调器@Component@Autowired// 1. 执行Try阶段// 2. 执行Confirm阶段（假设所有Try成功）// 异常处理时执行Cancel阶段。
Seata Saga 模式
qq_36070104的博客
11-27 1619
Seata Saga 模式
阅读笔记（十九）TCC和SAGA
ty的博客
03-22 2739
一. 简介   本文介绍TCC（Try Confirm Cancel）和SAGA模式，这两者是对2PC的改进优化版本，均有着广泛的运用。 二. 从2PC到TCC   如下图所示为2PC的工作流程：首先发出请求，收到回复如果全部同意则发送commit，否则发送abort。   Try-Confirm/Cancel (TCC)也是补偿型事务模式，支持两阶段的商业模型。 尝试阶段 将服务置于待处...
分布式事务（Saga模式）
qq_40354931的博客
03-29 1464
分布式事务（Saga模式）（解决mq，api分布式事务问题） 一 概览 1.分布式事务包含两个组件TxServer和TxClient TxServer是分布式事务协调器，主要负责接收每个参与者事务开启和结束的上报信息，并做持久化。协调补偿子事务，达到事务的最终一致。 TxClient是分布式事务客户端，主要负责上报事务开启和结束结果信息。 2.业务接入 业务服务需要引入TxClient依赖 <dependency> <groupId>com.mw</groupId&gt
Seata入门系列（三）-TCC模式、Saga模式
m0_68851939的博客
07-29 690
Saga模式采用了长事务的概念，将原子操作拆分为多个子事务，并通过补偿机制保证整个事务的一致性。Saga是一种比较传统的解决方案，传统的业务系统中通常会提供冲正服务，当正向服务执行失败时，业务会自动调用冲正服务，将已经发生变化的数据再修改回去，这种解决思想与Saga相同。
Saga模式介绍（一种分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中跨多个服务的数据一致性问题）（分步提交，失败则补偿）（与TCC模式的对比）
Dontla的博客
08-11 988
Saga 模式是一种分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中跨多个服务的数据一致性问题。它通过将一个大事务拆分为多个本地事务（每个服务内部的原子操作），并通过事件驱动或消息传递协调这些事务。如果某个步骤失败，Saga 模式会通过补偿事务回滚之前的操作，最终实现系统的最终一致性。核心思想Saga 模式的本质是“分步提交，失败则补偿”。
架构师-saga模式
技术博客
02-10 1224
Saga 模式是一种将长事务分解为一系列本地事务的设计模式，每个本地事务都可以独立提交或回滚，通过协调这些本地事务的执行顺序和结果，来保证整个分布式事务的最终一致性。
四十、Saga模式
icbbm的博客
12-08 272
Saga模式是一种用于处理复杂异步操作流的模式，通常用于React/Redux的应用程序中。在这种模式中，业务逻辑被分成多个离散步骤，每个步骤都是一个Generator函数，它们可以被以顺序、并发或条件分支方式执行。在Saga模式中，流程被控制在一个中心位置，称为Saga。Saga是一个长期运行的进程，它进行异步操作，监视动作并根据其触发器来执行某些操作。它们是纯粹的JavaScript函数，可以派发动作、调用异步API并处理响应。
聊聊分布式解决方案Saga模式
qq13321123的博客
05-30 1234
Saga模式使用一系列本地事务来提供事务管理，而一个本地事务对应一个Saga参与者，在Saga流程里面每一个本地事务只操作本地数据库，然后通过消息或事件来触发下一个本地事务，如果其中一个本地事务失败了，Saga就会执行一系列补偿事务来实现回滚操作。上图左侧是正常的事务流程，当执行事务T3时出现异常，则开始反向执行右边的事务补偿，其中C3是T3的补偿，C2是T2的补偿，C1是T1的补偿，将T3，T2，T1已经修改的数据做补偿处理。这一类的实现有eventuate的saga，dtm的saga。
ShardingSphere事务配置TCC模式
最新发布
10-23
<think>我们专注于用户的问题：ShardingSphere事务配置TCC模式的方法和步骤。 根据引用[1]，我们知道ShardingSphere通过与Apache ServiceComb的合作集成了Saga事务模型，但用户明确提到了TCC模式。引用[2]提到了TCC解决方案，但主要是关于异步确保型和补偿型TCC的适用场景。 然而，用户要求的是配置TCC模式的具体步骤。需要注意的是，ShardingSphere本身并没有内置TCC事务管理器，但是可以通过集成第三方框架（如Seata）来实现TCC模式。 因此，我们需要说明ShardingSphere如何与Seata集成来实现TCC分布式事务。以下是步骤： 步骤1：引入依赖 在Spring Boot项目中，需要引入shardingsphere-transaction-base-seata-at依赖（注意：ShardingSphere从4.1.0版本开始支持Seata，5.x版本同样支持）。 步骤2：配置Seata 在项目中配置Seata的相关参数，包括注册中心、配置中心、事务分组等。 步骤3：编写TCC接口 按照Seata的TCC模式编写接口，使用@LocalTCC和@TwoPhaseBusinessAction注解。 步骤4：配置ShardingSphere使用Seata作为事务管理器 步骤5：在业务方法上使用@GlobalTransactional注解开启全局事务。 下面详细展开回答。 </think>### ShardingSphere TCC事务模式配置指南 #### 一、核心依赖配置 TCC模式需集成**Seata框架**实现（ShardingSphere本身不内置TCC实现，需通过Seata扩展）[^1]： ```xml <!-- pom.xml 关键依赖 --> <dependencies> <!-- ShardingSphere JDBC核心 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId> <version>5.3.2</version> </dependency> <!-- Seata TCC集成 --> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-transaction-base-seata-at</artifactId> <version>5.3.2</version> </dependency> <!-- Seata Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>io.seata</groupId> <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency> </dependencies> ``` --- #### 二、配置步骤 ##### 步骤1：启用Seata代理模式 ```yaml # application.yml spring: shardingsphere: rules: - !TRANSACTION defaultType: BASE # 使用BASE柔性事务[^1] providerType: Seata # 指定Seata实现 props: seata-tx-enable: true # 开启Seata代理 seata: application-id: order-service # 应用ID（需唯一） tx-service-group: my_tx_group # 事务分组名 service: vgroup-mapping: my_tx_group: default # 映射到Seata默认集群 ``` ##### 步骤2：定义TCC接口 ```java // 账户服务TCC接口（需遵循Try-Confirm-Cancel结构） @LocalTCC public interface AccountTccService { @TwoPhaseBusinessAction(name = "deductBalance", commitMethod = "confirm", rollbackMethod = "cancel") boolean tryDeduct(@BusinessActionContextParameter(paramName = "userId") String userId, @BusinessActionContextParameter(paramName = "amount") BigDecimal amount); boolean confirm(BusinessActionContext context); boolean cancel(BusinessActionContext context); } ``` ##### 步骤3：实现TCC接口方法 ```java @Service public class AccountTccServiceImpl implements AccountTccService { // Try阶段（资源预留） @Override public boolean tryDeduct(String userId, BigDecimal amount) { // 冻结余额（需幂等设计） accountDao.freezeBalance(userId, amount); return true; } // Confirm阶段（提交） @Override public boolean confirm(BusinessActionContext context) { // 实际扣减冻结金额 String userId = context.getActionContext("userId"); BigDecimal amount = (BigDecimal) context.getActionContext("amount"); accountDao.confirmDeduct(userId, amount); return true; } // Cancel阶段（回滚） @Override public boolean cancel(BusinessActionContext context) { // 释放冻结金额 accountDao.unfreezeBalance( context.getActionContext("userId"), (BigDecimal) context.getActionContext("amount") ); return true; } } ``` ##### 步骤4：全局事务控制 ```java @Service public class OrderService { @Autowired private AccountTccService accountTccService; @GlobalTransactional // Seata全局事务注解 public void createOrder(String userId, BigDecimal amount) { // 1. TCC Try阶段（资源预留） accountTccService.tryDeduct(userId, amount); // 2. 主业务逻辑（创建订单） orderDao.createOrder(userId, amount); // 自动触发Confirm/Cancel（由Seata管理） } } ``` --- #### 三、关键设计原则 1. **幂等性要求** - Try/Confirm/Cancel接口必须支持重复调用（通过事务上下文ID去重） - 推荐数据库设计添加`xid`字段记录事务ID 2. **空回滚处理** ```java @Override public boolean cancel(BusinessActionContext context) { if (!isTryPhaseExecuted(context)) { // 检查Try是否已执行 log.warn("空回滚，跳过补偿"); return true; } // 正常补偿逻辑... } ``` 3. **防悬挂控制** Confirm/Cancel可能先于Try到达，需在Try阶段检查全局事务状态： ```sql SELECT status FROM undo_log WHERE xid = #{xid} ``` --- #### 四、适用场景说明 | **场景** | **推荐方案** | **原因** | |-------------------------|--------------|-----------------------------------| | 账户余额扣减 | TCC | 需精准控制资金状态[^2] | | 库存预留 | TCC | 需预留资源防超卖 | | 异步通知（如短信/邮件） | Saga | 最终一致即可，无需资源预留[^2] | > **生产建议**： > - 超时控制：设置`GlobalTransactionScanner(timeout)`防止事务悬挂 > - 日志监控：启用Seata控制台监控事务状态 > - 熔断设计：在Cancel阶段集成熔断器（如Sentinel） ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值