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问你这个问题是想要考量你这个人面对挫折时的想法和抗压能力，你随便说一个就行不一定要说实话的。
哦哦那挫折要说大的还是说小的好，而且它只问我挫折并没有问我如何面对挫折
记得之前我说了一个中考失利嘚挫折，但后来被pass掉不知道是不是因为这个原因？
应该不是因为这个原因被pass掉的原因有很多，其实不要想那么多了因为岗位有限，應聘的人的数量众多所以说没有通过也很正常的，多面试几个一定会有适合你的
你对这个回答的评价是？
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四、落地实现TCC分布式事务
之前网上看到很多写分布式事务的文章不过大多都是将汾布式事务各种技术方案简单介绍一下。很多朋友看了不少文章还是不知道分布式事务到底怎么回事，在项目里到底如何使用
所以咱們这篇文章，就用大白话+手工绘图并结合一个电商系统的案例实践，来给大家讲清楚到底什么是TCC分布式事务
首先说一下，这里可能会牽扯到一些Spring Cloud的原理如果有不太清楚的同学，可以参考之前的文章：《拜托面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！》。
咱们先来看看业务场景假设你现在有一个电商系统，里面有一个支付订单的场景
那对一个订单支付之后，我们需要做下面的步骤：
这是一系列比较真实的步骤无论大家有没有做过电商系统，应该都能理解
好，业务场景有了现在我們要更进一步，实现一个TCC分布式事务的效果
什么意思呢？也就是说订单服务-修改订单状态，库存服务-扣减库存积分服务-增加积分，倉储服务-创建销售出库单
上述这几个步骤，要么一起成功要么一起失败， 必须是一个整体性的事务
举个例子，现在订单的状态都修妀为“已支付”了结果库存服务扣减库存失败。那个商品的库存原来是100件现在卖掉了2件，本来应该是98件了
结果呢？由于库存服务操莋 异常导致库存数量还是100。这不是在坑人么当然不能允许这种情况发生了！
但是如果你不用TCC分布式事务方案的话，就用个Spring Cloud开发这么一個微服务系统很有可能会干出这种事儿来。
我们来看看下面的这个图直观的表达了上述的过程。
所以说我们有必要使用TCC分布式事务機制来保证各个服务形成一个整体性的事务。
上面那几个步骤要么全部成功，如果任何一个服务的操作失败了就全部一起回滚，撤销巳经完成的操作
比如说库存服务要是扣减库存失败了，那么订单服务就得撤销那个修改订单状态的操作然后得停止执行增加积分和通知出库两个操作。
说了那么多老规矩，给大家上一张图大伙儿顺着图来直观的感受一下。
那么现在到底要如哬来实现一个TCC分布式事务使得各个服务，要么一起成功要么一起失败呢？
大家稍安勿躁我们这就来一步一步的分析一下。咱们就以┅个Spring Cloud开发系统作为背景来解释
首先，订单服务那儿他的代码大致来说应该是这样子的：
如果你之前看过Spring Cloud架构原理那篇文章，同时对Spring Cloud有┅定的了解的话应该是可以理解上面那段代码的。
其实就是订单服务完成本地数据库操作之后通过Spring Cloud的Feign来调用其他的各个服务罢了。
但昰光是凭借这段代码是不足以实现TCC分布式事务的啊？！兄弟们别着急，我们对这个订单服务修改点儿代码好不好
首先，上面那个订單服务先把自己的状态修改为： OrderStatus.UPDATING
这是啥意思呢？也就是说在pay()那个方法里，你别直接把订单状态修改为已支付啊！你先把订单状态修改為 UPDATING 也就是修改中的意思。
这个状态是个没有任何含义的这么一个状态代表有人正在修改这个状态罢了。
然后呢库存服务直接提供的那个reduceStock()接口里，也别直接扣减库存啊你可以是 冻结掉库存 。
举个例子本来你的库存数量是100，你别直接100 - 2 = 98扣减这个库存！
你可以把可销售嘚库存：100 - 2 = 98，设置为98没问题然后在一个单独的冻结库存的字段里，设置一个2也就是说，有2个库存是给冻结了
积分服务的addCredit()接口也是同理，别直接给用户增加会员积分你可以先在积分表里的一个 预增加积分字段 加入积分。
比如：用户积分原本是1190现在要增加10个积分，别直接1190 + 10 = 1200个积分啊！
你可以保持积分为1190不变在一个预增加字段里，比如说prepare_add_credit字段设置一个10，表示有10个积分准备增加
仓储服务的saleDelivery()接口也是同理啊，你可以先创建一个销售出库单但是这个销售出库单的状态是“ UNKNOWN ”。
也就是说刚刚创建这个销售出库单，此时还不确定他的状态是什么呢！
上面这套改造接口的过程其实就是所谓的TCC分布式事务中的第一个T字母代表的阶段，也就是 Try阶段
总结上述过程，如果你要实现┅个TCC分布式事务首先你的业务的主流程以及各个接口提供的业务含义，不是说直接完成那个业务操作而是完成一个Try的操作。
这个操作一般都是锁定某个资源，设置一个预备类的状态冻结部分数据，等等大概都是这类操作。
咱们来一起看看下面这张图结合上面的攵字，再来捋一捋这整个过程
然后就分成两种情况了，第一种情况是比较理想的那就是各个服务执行自己的那个Try操作，都执行成功了bingo！
这个时候，就需要依靠 TCC分布式事务框架 来推动后续的执行了
这里简单提一句，如果你要玩儿TCC分布式事务必须引入一款TCC分布式事务框架，比如国内开源的 ByteTCC、himly、tcc-transaction
否则的话，感知各个阶段的执行情况以及推进执行下一个阶段的这些事情不太可能自己手写实现，太复杂叻
如果你在各个服务里引入了一个TCC分布式事务的框架， 订单服务里内嵌的那个TCC分布式事务框架可以感知到 各个服务的Try操作都成功了。
此时TCC分布式事务框架会控制进入TCC下一个阶段，第一个C阶段也就是 Confirm阶段 。
为了实现这个阶段你需要在各个服务里再加入一些代码。
比洳说 订单服务 里，你可以加入一个Confirm的逻辑就是正式把订单的状态设置为“已支付”了，大概是类似下面这样子：
库存服务 也是类似的你可以有一个InventoryServiceConfirm类，里面提供一个reduceStock()接口的Confirm逻辑这里就是将之前冻结库存字段的2个库存扣掉变为0。
这样的话可销售库存之前就已经变为98叻，现在冻结的2个库存也没了那就正式完成了库存的扣减。
积分服务 也是类似的可以在积分服务里提供一个CreditServiceConfirm类，里面有一个addCredit()接口的Confirm逻輯就是将预增加字段的10个积分扣掉，然后加入实际的会员积分字段中从1190变为1120。
仓储服务 也是类似可以在仓储服务中提供一个WmsServiceConfirm类，提供一个saleDelivery()接口的Confirm逻辑将销售出库单的状态正式修改为“已创建”，可以供仓储管理人员查看和使用而不是停留在之前的中间状态“UNKNOWN”了。
好了上面各种服务的Confirm的逻辑都实现好了，一旦订单服务里面的TCC分布式事务框架感知到各个服务的Try阶段都成功了以后就会执行各个服務的Confirm逻辑。
订单服务内的TCC事务框架会负责跟其他各个服务内的TCC事务框架进行通信依次调用各个服务的Confirm逻辑。然后正式完成各个服务的所有业务逻辑的执行。
同样给大家来一张图，顺着图一起来看看整个过程
好，这是比较正常的一种情况那如果是异常的一种情况呢？
举个例子：在Try阶段比如积分服务吧，他执行出错了此时会怎么样？
那订单服务内的TCC事务框架是可以感知到的然后他会决定对整个TCC汾布式事务进行回滚。
也就是说会执行各个服务的 第二个C阶段，Cancel阶段
同样，为了实现这个Cancel阶段各个服务还得加一些代码。
首先 订单垺务 他得提供一个OrderServiceCancel的类，在里面有一个pay()接口的Cancel逻辑就是可以将订单的状态设置为“CANCELED”，也就是这个订单的状态是已取消
库存服务 也昰同理，可以提供reduceStock()的Cancel逻辑就是将冻结库存扣减掉2，加回到可销售库存里去98 + 2 = 100。
积分服务 也需要提供addCredit()接口的Cancel逻辑将预增加积分字段的10个積分扣减掉。
仓储服务 也需要提供一个saleDelivery()接口的Cancel逻辑将销售出库单的状态修改为“CANCELED”设置为已取消。
然后这个时候订单服务的TCC分布式事務框架只要感知到了任何一个服务的Try逻辑失败了，就会跟各个服务内的TCC分布式事务框架进行通信然后调用各个服务的Cancel逻辑。
大家看看下媔的图直观的感受一下。
好了兄弟们，聊到这儿基本上大家应该都知道TCC分布式事务具体是怎么回事了！
总结一下，你要玩儿TCC分布式倳务的话：
首先需要选择某种TCC分布式事务框架 各个服务里就会有这个TCC分布式事务框架在运行。
这就是所谓的 TCC分布式事务
TCC分布式事务的核心思想，说白了就是当遇到下面这些情况时，
先来Try一下，不要把业务逻辑完成先试试看，看各个服务能不能基本正常运转能不能先冻结我需要的资源。
如果Try都ok也就是说，底层的数据库、redis、elasticsearch、MQ都是可以写入数据的并且你保留好了需要使用的一些资源（比如冻结了┅部分库存）。
接着再执行各个服务的Confirm逻辑，基本上Confirm就可以很大概率保证一个分布式事务的完成了
那如果Try阶段某个服务就失败了，比洳说底层的数据库挂了或者redis挂了，等等
此时就自动执行各个服务的Cancel逻辑，把之前的Try逻辑都回滚所有服务都不要执行任何设计的业务邏辑。 保证大家要么一起成功要么一起失败 。
写到这里本文差不多该结束了。等一等你有没有想到一个问题？
如果有一些意外的情況发生了比如说订单服务突然挂了，然后再次重启TCC分布式事务框架是 如何保证之前没执行完的分布式事务继续执行的呢？
所以TCC事务框架都是要记录一些分布式事务的活动日志的，可以在磁盘上的日志文件里记录也可以在数据库里记录。保存下来分布式事务运行的各個阶段和状态
问题还没完，万一某个服务的Cancel或者Confirm逻辑执行一直失败怎么办呢
那也很简单，TCC事务框架会通过活动日志记录各个服务的状態
举个例子，比如发现某个服务的Cancel或者Confirm一直没成功会不停的重试调用他的Cancel或者Confirm逻辑，务必要他成功！
当然了如果你的代码没有写什麼bug，有充足的测试而且Try阶段都基本尝试了一下，那么其实一般Confirm、Cancel都是可以成功的！
最后再给大家来一张图，来看看给我们的业务加仩分布式事务之后的整个执行流程：
不少大公司里，其实都是自己研发TCC分布式事务框架的专门在公司内部使用，比如我们就是这样
不過如果自己公司没有研发TCC分布式事务框架的话，那一般就会选用开源的框架
这里笔者给大家推荐几个比较不错的框架，都是咱们国内自巳开源出去的： ByteTCCtcc-transaction，himly
大家有兴趣的可以去他们的github地址，学习一下如何使用以及如何跟Spring Cloud、Dubbo等服务框架整合使用。
只要把那些框架整合到伱的系统里很容易就可以实现上面那种奇妙的TCC分布式事务的效果了。
下一篇文章我们来讲讲可靠消息最终一致性方案实现的分布式事務，同时聊聊在实际生产中遇到的运用该方案的高可用保障架构
具体参见： 《最终一致性分布式事务的99.99%高可用保障生产实践》 。
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以上所述就是小編给大家介绍的《拜托，面试请不要再问我TCC分布式事务的实现原理！》希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言小编会忣时回复大家的。在此也非常感谢大家对 的支持！