1.实战！阿里阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务
2.阿里开源分布式事务框架seata落地实践
3.阿里 Seata 新版本终于解决了 TCC 模式的源原理幂等、悬挂和空回滚问题
4.springcloud+eureka整合阿里seata-saga模式

实战！阿里阿里神器 Seata 实现 TCC 模式解决分布式事务

       本文详细介绍Seata如何实现TCC事务模式，源原理TCC模式的阿里核心思想是通过Try、Confirm和Cancel三个阶段实现业务逻辑的源原理箭矢源码丢失完整性和一致性。以电商下单为例，阿里解析TCC模式的源原理两个关键阶段。首先，阿里Try阶段用于预留资源，源原理如扣减库存和创建订单；然后，阿里根据Try阶段的源原理执行结果，执行Confirm或Cancel阶段，阿里确保资源的源原理操作一致性。TCC模式分为通用型、阿里异步确保型和补偿型三种类型，每种类型适用于不同的业务场景。落地实现时，需关注TCC模式的三个异常：空回滚、幂等性问题和悬挂现象，并提出解决策略。181的源码

       Seata整合TCC模式实现时，主要关注关键代码实现，包括TCC接口定义、接口实现及如何防止TCC模型的三个异常。通过使用幂等工具类和事务日志表，有效地解决了幂等、空回滚和悬挂问题。实现过程包括了尝试、确认和取消操作的详细代码示例，以及如何在主业务事务发起方中调用TCC方法。通过配置Seata事务组，实现全局事务的管理。整个实现过程简洁高效，适用于性能要求较高的场景。

       对于有兴趣深入学习TCC事务模式和Seata整合的读者，建议下载源码进行实践，体验从理论到实践的全过程。

阿里开源分布式事务框架seata落地实践

       seata是阿里巴巴研发的分布式事务框架，提供AT、TCC、petalinux提取源码SAGA和XA事务模式。本文以物流后台服务为例，介绍了seata框架的落地实践，包括遇到的问题与解决方案。有道精品课教务系统采用springcloud构建分布式集群服务，存在分布式事务需求。seata框架能实现全局事务，并满足业务需求，灵活兼容多种事务模式，确保数据强一致性。物流业务案例展示了seata框架落地过程及问题解决办法，供读者学习讨论。

       物流业务案例中，seata框架由三个组件构成：全局事务状态维护、全局事务范围定义及分支事务管理。seata服务端部署采用解压并执行bin/seata-server.sh启动，配置文件registry.conf与file.conf决定注册中心和配置信息获取方式。使用consul做注册中心，需在registry.conf中修改配置。需确保global_table、fas布局源码branch_table和lock_table在数据库中预建。

       客户端配置包括引入seata组件、配置file.conf和registry.conf文件，并在application.yml添加seata配置。此外，替换项目数据源以完成客户端配置。分布式事务分为AT和TCC模式，分别基于本地ACID事务和自定义分支事务管理。TCC模式需定义服务接口和上下文，实现分支事务逻辑。

       在实际部署中，常遇到client TM/RM注册TC失败问题，需确保seata项目正确部署到线上环境。高可用部署依赖注册中心模式，需将file.conf信息存至consul。解决namespace支持问题，需修改源码中的Configuration和RegistryProvider接口实现类。全局日志插入问题需调整seata数据源连接部分代码。

       利用SPI机制实现自定义组件，seata提供SPI服务发现机制，qgroundcontrol源码分析允许在服务间通过接口调用服务，避免耦合。通过修改ConsulRegistryProvider类并更新META-INF/services目录，可替换seata实现类。为简化配置，可将自定义实现类和公共client配置封装到common-seata工具包中。

       物流场景中，通过引入common-seata工具包，实现基于TCC的全局事务链路。当执行成功，可在server端查看日志；若执行失败，进行回滚以删除生成的单据。

       本文总结了seata框架部署与使用的关键步骤和技术细节，针对项目落地遇到的技术问题提供了解决方案。后续文章将继续深入seata实现分布式事务的核心原理和技术细节。文章由有道技术团队邓新伟撰写，已获作者授权。

阿里 Seata 新版本终于解决了 TCC 模式的幂等、悬挂和空回滚问题

       阿里Seata新版本（1.5.1）在TCC模式下解决了幂等、悬挂和空回滚问题，让分布式事务处理更为稳定。TCC模式通过try、commit和cancel阶段来管理分布式事务，确保资源在不同阶段的正确操作。

       在try阶段，通过预留资源并提交本地事务，如订单、库存和账户服务中的操作。commit阶段将try阶段的资源转入最终状态，而cancel阶段负责释放预留资源。然而，TCC曾面临幂等性（多次提交不影响结果）、悬挂（网络问题导致事务状态不确定）和空回滚（不必要地执行回滚）等挑战。

       Seata新版本通过引入tcc_fence_log表，解决了这些问题。在commit或cancel操作时，会检查表中是否已有记录，确保幂等性。如果try阶段发生故障，Seata会在tcc_fence_log中插入一条STATUS_TRIED的记录，避免空回滚。对于悬挂情况，Seata会在Rollback阶段先检查记录，避免重复回滚。

       Seata利用代理数据源技术，确保对tcc_fence_log的操作和业务操作在同一个本地事务中，确保一致性。朱晋君是这一改进背后的开发者，他在1.5.1版本中实现了这些关键优化，提升了分布式事务处理的效率和可靠性。

springcloud+eureka整合阿里seata-saga模式

       分布式事务saga模式的理论基础来源于Hector与Kenneth在年发表的论文，其核心在于当分布式事务中的一个节点失败后，通过状态机对整个事务从前到后进行重试，或从后往前进行补偿，以确保事务的最终一致性。

       saga模式广泛应用于复杂业务流程场景，尤其当某些服务无法提供TCC模式的接口或者实现AT模式的自动补偿机制时。

       阿里巴巴的Seata中间件采用状态机实现saga模式，通过定义状态图和生成JSON状态语言文件来指导服务调用流程，其中状态图的节点可以是服务节点或补偿节点。在出现异常时，状态机引擎负责从成功调用的服务开始，从前向后或从后向前执行补偿逻辑，补偿逻辑由服务自身实现。

       以电商网站购买商品为例，当用户下单时，系统首先在订单服务中保存订单，随后调用账户服务扣减金额，并调用库存服务扣减库存。若过程中某一步失败，则从后向前依次执行补偿操作，此过程由状态机驱动。

       配置状态机包括创建SQL表以存储流程状态，定义状态机的JSON文件以描述流程图中的节点，包含6个ServiceTask，分别对应下单、扣减账户和库存以及补偿机制。定义CompensationTrigger在异常情况下触发补偿事件。对于每一个节点，定义其类型、触发方法、回滚事件对应的ServiceTask、流程节点、输入/输出参数和异常处理。

       订单服务是集成服务，负责调用账户服务和库存服务实现业务逻辑。在OrderServiceImpl中启动状态机，保存订单时使用OrderSaveImpl对应JSON文件中的orderSave，并在出现异常时回滚至deleteOrder。调用账户服务和库存服务时，使用feign实现，补偿逻辑分别对应CompensateDecrease。

       库存服务和账户服务类似，提供HTTP接口，包括扣减库存和补偿扣减库存的方法。账户服务的实现逻辑与库存服务相仿，不在代码中详细展示。

       进行实验时，各服务拥有独立数据库，无需贴SQL代码。实验开始前，确保订单表为空，账户和库存表已有数据。在成功下单后，账户表和库存表更新。若修改库存服务的decrease方法，导致下单过程中抛出异常，系统将依次执行补偿操作，确保最终事务一致性，表数据保持不变。

       Seata中的saga模式适用于复杂流程或长事务场景，但引入状态机增加了复杂性，需要开发者定义流程和补偿机制，确保回滚失败时能够有效控制整个事务。