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这篇CFSDN的博客文章springcloud结合bytetcc实现数据强一致性原理解析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

1 使用背景和约束

公司使用的是springcloud，面临分布式事务的场景的时候，可以使用对springcloud支持比较好的byte-tcc框架，git目前2600星，使用起来也非常方便，原理也很清晰，非常适合学习。 https://github.com/liuyangmin... ，结合cloud有几个重点约束如下， 。

(1)一个业务接口，需要有三种实现类，分别是try，confirm，cancel，符合tcc的思路。实现方法必须加Transactional，且propagation必须是Required, RequiresNew, Mandatory中的一种.

(2)服务提供方Controller必须添加@Compensable注解，不允许对Feign/Ribbon/RestTemplate等HTTP请求自行进行封装。想想看为什么?

(3)在每个参与tcc事务的数据库中创建bytejta表.

配置上也非常简单，@Import(SpringCloudConfiguration.class)，服务提供方，try上面加上 。

confirm和cancel对应的 。

try confirm cancel 对应业务可以理解为 冻结库存/真正扣减库存/恢复库存，或者冻结优惠券/核销优惠券/恢复优惠券这种实际业务场景.

0.5以后datasource自动使用LocalXADataSource，之前需要手动配置 。

所以，从配置上看，bytetcc和springcloud结合，一个应该是通过引入自己的SpringCloudConfiguration封装了feign/ribbon/hystrix调用，一个是提供了自己的datasource管理事务。有了自己的datasource，定制自己的transactionManager,就可以在事务前后动手脚，2pc/3pc对事务的管理，体现在控制不同数据库连接上，微服务为主的tcc，对事务的管理体现在控制各个服务的调用上.

2 业务场景思考

bytetcc的tcc，其实try和cancel是配套的，考虑下业务场景:

（1）如果a服务try成功了，b服务try失败，则a服务需要回滚，调用a的cancel。这是普遍流程.

（2）如果a 和 b都try成功了，然后a confirm成功，b的confirm失败，是没有cancel和confirm配对的。b的confirm会不断调用直到成功为止.

因为bytetcc的设计思路是，通过try做好准备工作（如锁定资源），try如果能成功，那么逻辑上confirm一定要成功。如果confirm不成功，则可能是外部环境问题，如网络问题等，那么环境恢复了迟早应该成功confirm。基于这个思想，try和cancel是互逆的，confirm一旦执行就不可逆.

如果要设计confirm也可逆的，那要么cancel里判断是该回滚try还是回滚try+confirm，不清晰且实现很麻烦，或者做成“tccc”加一个对应confirm的cancel，由事务管理器统一判断调用几个cancel，引入太多不确定。所以业务上可以直接这么设计：try成功，那么confirm是一定要成功的.

3 核心组件SpringCloudConfiguration原理分析

第一步就import的SpringCloudConfiguration是重点，通过它的各种自动装配基本可以实现bytetcc的全逻辑。要想扩展spring，那就得扩展各种BeanFactoryPostProcessor,SpringCloudConfiguration本身就是个BeanFactoryPostProcessor，但是postProcessBeanFactory没干啥，应该是引入了各种其他processor进行扩展。如何扩展面临几个问题 。

（1） 如何识别核心的@Compensable注解?

在byte-tcc的一堆resource文件里，配置了各种bean。既然都Springcloud了为啥还用这种文件bean，可能是兼容cloud之外的场景，增强通用性。在bytetcc-supports-tcc.xml里，有个bean <bean class="org.bytesoft.bytetcc.supports.spring.CompensableAnnotationConfigValidator" />，通过关键代码 。

clazz.getAnnotation(Compensable.class);扫描得到所有注解了Compensable的类，同时解析出来cancel，confirm对应的类。同时校验一下有没有加transactional注解。后面很多类似的processor都是用这种注解识别需要的bean 。

（2）如何改造事务管理器，使之适应分布式微服务环境?

在bytetcc-supports-tcc.xml中，定义了改造过的transactionManager.

这里面重写了begin，commit那一套，结合了tcc专用组件CompensableManager，重新包装了事务操作.

同时，通过SpringCloudConfiguration配置的CompensableHandlerInterceptor，达到transactionInterceptor的效果.

（3）事务如何恢复?

在bytetcc-supports-logger-primary.xml中，有个ResourceAdapterImpl，这个是启动bytetcc后台线程的地方，看bean配置就知道，把两个bean compensableWork和bytetccCleanupWork注入到ResourceAdapterImpl中统一管理，字面意思上看是补偿任务和数据清理任务。这里的compensableWork就是补偿和数据恢复专用的job.

追进去看，通过List<Work> workList收集起来work，然后统一用mananger进行start，看work对象本身就继承了Runnable，所以这里是开启了后台线程，进行事务恢复等操作.

（4）具体的请求接口，怎么扩展?

import的SpringCloudConfiguration的代理组件，通过条件注解和配置，根据是否开启hystrix和是否引入HystrixFeign的类，注入针对feign或hystrix的CompensableFeignBeanPostProcessor，如下 。

以CompensableFeignBeanPostProcessor为例，明显这就是为了对feign接口进行代理的PostProcessor，在postProcessAfterInitialization中，果然通过createProxiedObject（），创建了CompensableFeignHandler的代理类，对springcloud自己的FeignInvocationHandler进行了又一次代理。这样所有@FeignClient的接口都会经过这个handler 。

同理如果是hystrix的代理，CompensableHystrixBeanPostProcessor会创建CompensableHystrixFeignHandler代理，代替原来的CompensableHystrixInvocationHandler.

通过这两种代理，可以对原生的feign/hystrix组件继续代理，在请求前后做些事情。feign/hystrix其实本身也是结合了ribbon的代理，所以很多spring的扩展就是一层层的代理叠加，为我们扩展组件提供了一种思路。那么bytetcc的核心流程肯定就蕴含在这个请求代理中.

（5）如何控制请求哪一种方法?

bytetcc-supports-springcloud-primary.xml中，有个controller，CompensableCoordinatorController，可以看到里面封装了几种方法，prepare，commit，rollback，额外还有recover，forget，名字上可以看出是恢复，删除事务。结合第四点，原来的feign调用被代理一层，请求的真实url应该被改过，改成了请求这一个controller的方法，通过这个controller再决定后面做什么.

综上所述，通过新的分布式事务管理器的封装，feign/hystrix请求的代理，controller的控制，后台补偿任务的执行，基本上可以实现强一致性的分布式事务.

4 事务启动-try过程

（1）产生事务 。

接到用户一个请求时， CompensableHandlerInterceptor会先拦截，这是用户刚发的请求，在这里没找到事务信息什么都不干就返回true了，如果是被调用者，无论是try/confirm/cancel，都会有个事务上下文信息，解析出事务.

CompensableMethodInterceptor->excute(),获得了@transactional和@composable注解，包括 confirm/cancel方法信息，封装到invocation，保存本次调用的一些信息.

transactionInterceptor，调用bytetcc提供的TransactionManagerImpl,提供了新的begin，启动tcc事务。注意这里，如果没有事务上下文，没有compensable注解，那就走一般的begin，就是一般的本地事务.

有了compensable注解，begin就是上面说到的CompensableManager的compensableBegin方法，初始化了事务上下文环境transanctionContext，还生成了个事务id-xid.

（2）方法执行，CompensableFeignInterceptor,把上面生成的事物上下文环境transactionContext，通过序列化生成字符串，放入request的header中，这样发起事务无论调用什么服务，事务的上下文信息就保存在request的header里了.

后面根据feign的代理CompensableFeignHandler发出请求，return this.delegate.invoke(proxy, method, args) delegate就是feign，本质上也是使用原生的feign发请求.

既然本质也是feign调用，思考一下为啥还费事代理一次？事务上下文环境在interceptor里面已经设置到request里了，还代理干啥?

往后看，我认为关键在这里， 。

大家知道，feign通过ribbon组件进行的复杂均衡，即chooseInstance,选择请求往哪个实例上发，如果还是轮训或随机，第一次try请求发到某实例，第二次confirm/cancel发到其他实例，别的实例上没有try带来的的事务信息，会非常不方便，也不知道try到底什么情况， 。

所以这里要多次请求粘滞到一个实例上。所以bytetcc实现了ribbon算法CompensableLoadBalancerRuleImpl，不支持自定义rule 。

（3）服务接收方接受，首先经过CompensableHandlerInterceptor的preHandle,解析出事务上下文transactionContext,封装成TransactionRequestImpl，并在response里加上一些header信息。这在发起者那里因为没有header的上下文，所以在（1）是什么都不做的 。

再到 CompensableMethodInterceptor, 解析方法.

再到 TransactionManager，即bytetcc的TransactionManagerImpl，到这里的begin，由于刚接到请求的时候，这时候已经有事务了，所以调用的是一般的本地事务compensableManager.begin()，最后开启一个本地事务，然后执行本地方法，执行commit.

下图可以简单介绍这个过程.

5 try调用失败，cancel过程

（1）如果有任意一个try失败，那么要把已经成功的try给回滚掉，spring通用的transactionInterceptor的处理过程，invokeWithinTransaction方法，如果有异常，catch住执行 。

completeTransactionAfterThrowing()，然后到transactionManagerImpl的rollback,继续到CompensableManager的collback 。

（2）CompensableTransanctionImpl中，fireRemoteParticipantCancel是真正的rollback，里面维护了一个resourcelist，按顺序记录了其他各个服务在try的时候调用的服务，在这里循环这个list调用SpringCloudCoordinator,拼接cancel地址，带着事务id发送请求过去.

（3）接收方，CompensableCoordinatorController的rollback，核心是从CompensableTransactionImpl到SpringContainerContextImpl 的 cancel，得到请求的controller的对应的cancel方法，封装到cancellableKey，然后拿到处理cancel的真实的bean， 。

进而执行cancel对应的bean的方法。整个过程可以如下概括 。

6 try成功，confirm过程

同理，transactionManagerImpl的commit，最终到达CompensableTransactionImp进行fireCommit，先提交本地事务，然后fireRemoteParticipantConfirm，和cancel一模一样，读取resourceList,遍历list发送请求到各个服务端.

各个服务方CompensableCoordinatorController的commit，拿到confirmablekey，找到confirm的bean进行confirm.

7 “compensable”的补偿

（1）如果cancel，commit有失败（失败包含runtimeexception和自定义的一些异常），那么如何进行补偿，上面提到的一开始就启动的CompensableWork线程的run里面，其实有个while（true），每隔100秒循环一次，调用组件TransactionRecovery（看名字就知道恢复事务用的）的timingRecover，就是定时回复，会调用到CompensableTransactionImpl的recoveryRollback/recoveryCommit，还是SpringCloudCoordinator发送的请求.

（2）如果出现宕机，重启后也是通过CompensableWork线程的run，第一步是init，尝试恢复现有的事务.

a 如果try没有执行完就down机，恢复时把已执行的try给cancel掉。因为事务一般是业务请求触发的，down机就请求失败了，没必要重启后还恢复刚才的请求。 b 如果是confirm/cancel有没成功的，会一直定时进行confirm/cancel.

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原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000039311550 。

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