3）在提交阶段，协调者向所有的参与者发送了提交指令，如果一个参与者未返回 ACK，那么协调者不知道这个参与者内部发生了什么（由于网络二将军问题的存在，这个参与者可能根本没收到提交指令，一直处于等待接收提交指令的状态；也可能收到了，并成功执行了本地提交，但返回的 ACK 由于网络故障未送到协调者上），也就无法决定下一步是否进行全体参与者的回滚。
2PC 之后又出现了 3PC，把两阶段过程变成了三阶段过程，分别是：询问阶段、准备阶段、提交或回滚阶段，这里不再详述。3PC 利用超时机制解决了 2PC 的同步阻塞问题，避免资源被永久锁定，进一步加强了整个事务过程的可靠性。但是 3PC 同样无法应对类似的宕机问题，只不过出现多数据源中数据不一致问题的概率更小。
2PC 除了性能和可靠性上存在问题，它的适用场景也很局限，它要求参与者实现了 XA 协议，例如使用实现了 XA 协议的数据库作为参与者可以完成 2PC 过程。但是在多个系统服务利用 api 接口相互调用的时候，就不遵守 XA 协议了，这时候 2PC 就不适用了。所以 2PC 在分布式应用场景中很少使用。
所以前文提到的电商场景无法使用 2PC，因为 shopping-service 通过 RPC 接口或者 Rest 接口调用 repo-service 和 order-service 间接访问 repo_db 和 order_db。除非 shopping-service 直接配置 repo_db 和 order_db 作为自己的数据库。
2.4 TCC 方案
描述 TCC 方案使用的电商微服务模型如下图所示，在这个模型中，shopping-service 是事务协调者，repo-service 和 order-service 是事务参与者。
上文提到，2PC 要求参与者实现了 XA 协议，通常用来解决多个数据库之间的事务问题，比较局限。在多个系统服务利用 api 接口相互调用的时候，就不遵守 XA 协议了，这时候 2PC 就不适用了。现代企业多采用分布式的微服务，因此更多的是要解决多个微服务之间的分布式事务问题。
TCC 就是一种解决多个微服务之间的分布式事务问题的方案。TCC 是 Try、Confirm、Cancel 三个词的缩写，其本质是一个应用层面上的 2PC，同样分为两个阶段：
1）阶段一：准备阶段。协调者调用所有的每个微服务提供的 try 接口，将整个全局事务涉及到的资源锁定住，若锁定成功 try 接口向协调者返回 yes。
2）阶段二：提交阶段。若所有的服务的 try 接口在阶段一都返回 yes，则进入提交阶段，协调者调用所有服务的 confirm 接口，各个服务进行事务提交。如果有任何一个服务的 try 接口在阶段一返回 no 或者超时，则协调者调用所有服务的 cancel 接口。
TCC 的流程如下图所示：
这里有个关键问题，既然 TCC 是一种服务层面上的 2PC，它是如何解决 2PC 无法应对宕机问题的缺陷的呢？答案是不断重试。由于 try 操作锁住了全局事务涉及的所有资源，保证了业务操作的所有前置条件得到满足，因此无论是 confirm 阶段失败还是 cancel 阶段失败都能通过不断重试直至 confirm 或 cancel 成功（所谓成功就是所有的服务都对 confirm 或者 cancel 返回了 ACK）。
这里还有个关键问题，在不断重试 confirm 和 cancel 的过程中（考虑到网络二将军问题的存在）有可能重复进行了 confirm 或 cancel，因此还要再保证 confirm 和 cancel 操作具有幂等性，也就是整个全局事务中，每个参与者只进行一次 confirm 或者 cancel。实现 confirm 和 cancel 操作的幂等性，有很多解决方案，例如每个参与者可以维护一个去重表（可以利用数据库表实现也可以使用内存型 KV 组件实现），记录每个全局事务（以全局事务标记 XID 区分）是否进行过 confirm 或 cancel 操作，若已经进行过，则不再重复执行。
TCC 由支付宝团队提出，被广泛应用于金融系统中。我们用银行账户余额购买基金时，会注意到银行账户中用于购买基金的那部分余额首先会被冻结，由此我们可以猜想，这个过程大概就是 TCC 的第一阶段。
2.5 事务状态表方案