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本文是我在做网易考拉海购性能优化时的真实实践，希望对你也有帮助！！！
一、微服务化的困境
微服务是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。微服务化具有以下优点：
- 灵活性：由于每个服务都可以独立部署和扩展，因此组织可以根据需求快速调整服务的规模和功能，提高了整个应用的灵活性和可维护性。
- 独立性：各个服务之间的解耦程度较高，单个服务的变更不会影响其他服务，降低了项目风险。
- 创新性：微服务鼓励小团队独立开发和迭代，有助于激发团队的创新能力，推动产品的持续改进。
- 可扩展性：服务可以根据负载情况进行水平扩展，轻松应对高流量和大数据场景。
- 容错性：服务之间的隔离性使得个别服务的故障不会导致整个应用的瘫痪，提高了系统的鲁棒性。
但同时，微服务化也存在一些挑战和缺点：
- 复杂性：随着服务数量的增加，管理和服务间的通信会变得更加复杂，需要更多的协调工作和监控机制。
- 数据一致性：在分布式系统中保持数据一致性的难度较大，特别是在处理事务时，需要特别关注数据的最终一致性问题。
- 运维成本：微服务架构下，需要进行更精细的服务治理、部署和监控，这增加了运维的复杂度和成本。
- 系统集成测试：由于服务众多，集成测试的难度和工作量都会大大增加，需要有效的自动化测试策略。
- 技术栈多样性：不同的服务可能会采用不同的技术和框架，这可能导致技术债务和维护困难。
其中最大的挑战我认为是数据的一致致问题。
要彻底服务化、系统要具备水平扩容、独立演进，DB也一定要随业务独立。那边就逃不开数据一致性问题，而通常需要分布式事务来解决。
二、标准TCC
TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务解决方案，它通过业务层面上的编程来保证事务的最终一致性。下面是TCC技术方案的详细解释：
基本概念
- Try：尝试执行业务操作，完成所有业务检查，预留必须的业务资源。
- Confirm：确认执行业务操作，真正执行业务，不做任何业务检查，只使用Try阶段预留的业务资源。
- Cancel：取消执行业务操作，释放Try阶段预留的业务资源。
实现步骤
- Try阶段：
-
- 完成业务检查，确保业务可以正常执行。
- 预留资源，例如冻结资金、锁定库存等。
- 记录事务日志，用于后续的Confirm或Cancel操作。
- Confirm阶段：
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- 在Try阶段成功的基础上，执行真正的业务操作。
- 使用Try阶段预留的资源。
- 通常情况下，Confirm阶段不会失败，因为所有业务检查和资源预留都在Try阶段完成了。
- Cancel阶段：
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- 在Try阶段成功，但Confirm阶段失败或事务需要回滚时执行。
- 释放Try阶段预留的资源。
- 恢复业务数据到Try阶段之前的状态。
关键特性
- 原子性：TCC通过Try、Confirm、Cancel三个操作的原子性来保证整个事务的原子性。
- 一致性：通过Confirm和Cancel的最终执行来保证事务的一致性。
- 隔离性：通过资源预留和释放来避免脏读、脏写等问题。
- 持久性：事务日志的持久化确保了事务的持久性。
实现难点
- 幂等性：Confirm和Cancel操作需要设计成幂等的，以避免重复执行导致的数据不一致。
- 资源预留：如何合理预留资源，以及如何处理资源预留失败的情况。
- 异常处理：如何处理网络异常、系统故障等情况，确保事务能够正确回滚。
适用场景
- 需要强一致性的分布式系统。
- 业务操作可以拆分为Try、Confirm、Cancel三个阶段。
- 系统可以承受资源预留带来的短暂不一致。
三、考拉改进版TCC
我们的目标是构建简单、可靠、高性能的系统
真正重要的是满足业务需求，而不是追求抽象、绝对的系统特性。
我们对分布式事务的需求分析：
- 不强调复用 — 仅下单有强需求
- 下单扣减资源，不会造成资损 – 宁可长款，不可短款
- 事务消息、补偿机制可以解决其他场景
- 不考虑隔离性、嵌套事务等复杂特性
- 成功占绝对数量
因此我们参考标准TCC，结合考拉当时的实际情况，设计了考拉版本的TCC，我们称之为一阶段分布式事务。
考拉下单分布式事务中的TCC（Try-Confirm-Cancel）：
- 业务发起方：负责协调整个分布式事务流程的角色，通常称为“事务协调者”。
- 开启事务：这是第一步操作，由业务发起方开始一个新的事务。
- confirm方法 和 cancel方法：
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- confirm方法：用于确认操作成功的方法。在所有参与方的操作都成功完成后，调用此方法来提交事务。
- cancel方法：用于回滚操作失败的方法。如果在任何一步操作中出现错误或异常情况，则调用此方法来取消之前进行的所有操作。
- 业务参与方A和B：这两个是具体的业务服务节点，它们各自有自己的数据库。
和标准TCC的区别在于，去除了try预留资源的操作，直接扣减资源。因为有扣减之前的资源检查，这一步在绝大多数情况下都是可以成功的，一步就可以完成，这也是我们称之为“一阶段分布式事务”的原因了。
三、考拉版TCC实践
下面是考拉真实的下单分布式事务场景，可以很直观的看出我们的设计流程。这里不作过多解释。
我们的方案具有如下性能优点：
- DB开销非常低
- Dubbo异步开发，减少了耗时和线程开销
- 正向一阶段提交，避免不必要的RPC调用
我们也有阿里集团的公开数据做了对比：
- 集团平均下单RT 462ms
- 考拉平均下单RT 270ms，比集团平均水平要快。
在实现的过程中要注意如下三点：
- 避免xa和减少锁时间：XA是一种分布式事务协议，而减少锁时间意味着减少了事务锁定的时间，这样可以提升系统的并发能力。
- 支持两次空回滚：不能认为当时没有业务数据就无需再次执行回滚操作，要隔一段时间再次执行回滚操作，避免数据落库延迟导致的问题
- 避免回滚风暴
