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同步阻塞：在准备就绪之后，资源管理器中的资源一直处于阻塞，直到提交完成，释放资源。-济南python培训负责整理
数据不一致：两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能，比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了commit操作，其余的参与者则因为没有收到通知一直处于阻塞状态，这时候就产生了数据的不一致性。
关于TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念，最早是由Pat Helland于2007年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate's Opinion》的论文提出。 TCC事务机制相比于上面介绍的XA,解决了其几个缺点： 1.解决了协调者单点，由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器也变成多点，引入集群。 2.同步阻塞：引入超时，超时后进行补偿，并且不会锁定整个资源，将资源转换为业务逻辑形式，粒度变小。 3.数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性
对于TCC的解释：
Try阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性），预留必须业务资源（准隔离性）
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
数据不一致：两阶段提交协议虽然为分布式数据强一致性所设计，但仍然存在数据不一致性的可能，比如在第二阶段中，假设协调者发出了事务commit的通知，但是因为网络问题该通知仅被一部分参与者所收到并执行了commit操作，其余的参与者则因为没有收到通知一直处于阻塞状态，这时候就产生了数据的不一致性。
总的来说，XA协议比较简单，成本较低，但是其单点问题，以及不能支持高并发（由于同步阻塞）依然是其最大的弱点。
关于TCC（Try-Confirm-Cancel）的概念，最早是由Pat Helland于2007年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate's Opinion》的论文提出。 TCC事务机制相比于上面介绍的XA,解决了其几个缺点： 1.解决了协调者单点，由主业务方发起并完成这个业务活动。业务活动管理器也变成多点，引入集群。 2.同步阻塞：引入超时，超时后进行补偿，并且不会锁定整个资源，将资源转换为业务逻辑形式，粒度变小。 3.数据一致性，有了补偿机制之后，由业务活动管理器控制一致性
对于TCC的解释：
Try阶段：尝试执行，完成所有业务检查（一致性），预留必须业务资源（准隔离性）
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2025-04-16
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