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這篇文章主要講解了“怎么用python完成一個分布式事務TCC”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“怎么用python完成一個分布式事務TCC”吧!
TCC分為3個階段
Try 階段:嘗試執行,完成所有業務檢查(一致性), 預留必須業務資源(準隔離性)
Confirm 階段:如果所有分支的Try都成功了,則走到Confirm
階段。Confirm
真正執行業務,不作任何業務檢查,只使用 Try 階段預留的業務資源
Cancel 階段:如果所有分支的Try有一個失敗了,則走到Cancel
階段。Cancel
釋放 Try
階段預留的業務資源。
TCC分布式事務里,有3個角色,與經典的XA分布式事務一樣:
AP/應用程序,發起全局事務,定義全局事務包含哪些事務分支
RM/資源管理器,負責分支事務各項資源的管理
TM/事務管理器,負責協調全局事務的正確執行,包括Confirm
,Cancel
的執行,并處理網絡異常
如果我們要進行一個類似于銀行跨行轉賬的業務,轉出(TransOut
)和轉入(TransIn
)分別在不同的微服務里,
一個成功完成的TCC事務典型的時序圖如下:
對于前面的跨行轉賬操作,最簡單的做法是,在Try階段調整余額,在Cancel階段反向調整余額,Confirm
階段則空操作。這么做帶來的問題是,如果A扣款成功,金額轉入B失敗,最后回滾,把A的余額調整為初始值。在這個過程中如果A發現自己的余額被扣減了,但是收款方B遲遲沒有收到余額,那么會對A造成困擾。
更好的做法是,Try階段凍結A轉賬的金額,Confirm
進行實際的扣款,Cancel
進行資金解凍,這樣用戶在任何一個階段,看到的數據都是清晰明了的。
下面我們進行一個TCC事務的具體開發
目前可用于TCC的開源框架,主要為Java語言,其中以seata
為代表。我們的例子采用Python
語言,使用的分布式事務框架為 https://github.com/yedf/dtm ,它對分布式事務的支持非常優雅。下面來詳細講解TCC
的組成
我們首先創建兩張表,一張是用戶余額表,一張是凍結資金表,建表語句如下:
CREATE TABLE dtm_busi.`user_account` ( `id` int(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `user_id` int(11) not NULL UNIQUE , `balance` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00', `create_time` datetime DEFAULT now(), `update_time` datetime DEFAULT now() ); CREATE TABLE dtm_busi.`user_account_trading` ( `id` int(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `user_id` int(11) not NULL UNIQUE , `trading_balance` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00', `create_time` datetime DEFAULT now(), `update_time` datetime DEFAULT now() );
trading
表中,trading_balance
記錄正在交易的金額。
我們先編寫核心代碼,凍結/解凍資金操作,會檢查約束balance+trading_balance >= 0
,如果約束不成立,執行失敗
def tcc_adjust_trading(cursor, uid, amount): affected = utils.sqlexec(cursor, "update dtm_busi.user_account_trading set trading_balance=trading_balance + %d where user_id=%d and trading_balance + %d + (select balance from dtm_busi.user_account where id=%d) >= 0" % (amount, uid, amount, uid)) if affected == 0: raise Exception("update error, maybe balance not enough")
然后是調整余額
def tcc_adjust_balance(cursor, uid, amount): utils.sqlexec(cursor, "update dtm_busi.user_account_trading set trading_balance = trading_balance+ %d where user_id=%d" %( -amount, uid)) utils.sqlexec(cursor, "update dtm_busi.user_account set balance=balance+%d where user_id=%d" %(amount, uid))
下面我們來編寫具體的Try/Confirm/Cancel
的處理函數
@app.post("/api/TransOutTry") def trans_out_try(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_trading(c, out_uid, -30) return {"dtm_result": "SUCCESS"} @app.post("/api/TransOutConfirm") def trans_out_confirm(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_balance(c, out_uid, -30) return {"dtm_result": "SUCCESS"} @app.post("/api/TransOutCancel") def trans_out_cancel(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_trading(c, out_uid, 30) return {"dtm_result": "SUCCESS"} @app.post("/api/TransInTry") def trans_in_try(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_trading(c, in_uid, 30) return {"dtm_result": "SUCCESS"} @app.post("/api/TransInConfirm") def trans_in_confirm(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_balance(c, in_uid, 30) return {"dtm_result": "SUCCESS"} @app.post("/api/TransInCancel") def trans_in_cancel(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_trading(c, in_uid, -30) return {"dtm_result": "SUCCESS"}
到此各個子事務的處理函數已經OK了,然后是開啟TCC事務,進行分支調用
@app.get("/api/fireTcc") def fire_tcc(): # 發起tcc事務 gid = tcc.tcc_global_transaction(dtm, utils.gen_gid(dtm), tcc_trans) return {"gid": gid} # tcc事務的具體處理 def tcc_trans(t): req = {"amount": 30} # 業務請求的負荷 # 調用轉出服務的Try|Confirm|Cancel t.call_branch(req, svc + "/TransOutTry", svc + "/TransOutConfirm", svc + "/TransOutCancel") # 調用轉入服務的Try|Confirm|Cancel t.call_branch(req, svc + "/TransInTry", svc + "/TransInConfirm", svc + "/TransInCancel")
至此,一個完整的TCC
分布式事務編寫完成。
如果您想要完整運行一個成功的示例,那么按照dtmcli-py-sample
項目的說明tcc的例子即可
假如銀行將金額準備轉入用戶2時,發現用戶2的賬戶異常,返回失敗,會怎么樣?我們修改代碼,模擬這種情況:
@app.post("/api/TransInTry") def trans_in_try(): # 事務以及異常處理 tcc_adjust_trading(c, in_uid, 30) return {"dtm_result": "FAILURE"}
這是事務失敗交互的時序圖:
這個跟成功的TCC差別就在于,當某個子事務返回失敗后,后續就回滾全局事務,調用各個子事務的Cancel
操作,保證全局事務全部回滾。
TCC
在整個全局事務的過程中,可能發生各類網絡異常情況,典型的是空回滾、冪等、懸掛,由于TCC
的異常情況,和SAGA
、可靠消息等事務模式有相近的地方,因此我們把所有異常的解決方案統統放在這篇文章 分布式事務最經典的七種解決方案 的異常處理章節進行講解
感謝各位的閱讀,以上就是“怎么用python完成一個分布式事務TCC”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對怎么用python完成一個分布式事務TCC這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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