考虑如下场景，用户新增订单，从账户减去相应的钱数，增加对应的用户积分，如此流程，订单，账户，积分，有三个不同的数据库构成，因此，如果实现分布式事务的效果，除了采用Atomikos之外，还可以采用TCC的方式，
TCC=Try Confirm Cancel
Try，尝试着去做，尝试生成一个订单，尝试从用户账号中减去钱数，尝试给用户增加一定的积分，
Confirm，确定，将尝试的结果，变成最终结果，
Cancel，删除尝试的内容，
订单系统的TCC
- Try，可以生成一个新订单，给予paying的状态，即，通过状态来标记订单正处于支付过程。
- Confirm，订单状态更改，paying->payed
- Cancel，删除该订单，或者订单状态更改为 new，回归到订单最终新建状态，对于new状态，后续可以重新支付，除非用户cancel掉订单，将其改成canceled即可。
账号系统的TCC，假定以后账户数据，id=1,amount=100，订单费用10
- Try，直接从amount上减去10？，no，直接减去，没办法cancel了，增加pre_amount字段，给予-10的值，这样用户总账号为amount+pre_amount=90元
- Confirm，update amount=amount+pre_amount, pre_amount=0 where id=1
- Cancel，直接update pre_amount=0 where id=1 即可。
积分系统的TCC，同账号系统TCC实现方式。
总结，TCC的方式，就是通过业务逻辑的方式，借助额外的状态，或者字段等等，完成操作的预先执行，等到没有问题后确认生效，如果出现问题，则将预先执行的数据删除掉。
国内很多开源的系统支持TCC分布式框架，比如ByteTCC，tcc-transaction，himly，可以和spring cloud，dubbo等结合使用，实现TCC效果
阿里的Fescar也开源了，可以实现TCC
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