spring多个事务

spring多个事务相关知识

• Spring事务事件监控

  前面我们讲到了Spring在进行事务逻辑织入的时候，无论是事务开始，提交或者回滚，都会触发相应的事务事件。本文首先会使用实例进行讲解Spring事务事件是如何使用的，然后会讲解这种使用方式的实现原理。1. 示例对于事务事件，Spring提供了一个注解@TransactionEventListener，将这个注解标注在某个方法上，那么就将这个方法声明为了一个事务事件处理器，而具体的事件类型则是由TransactionalEventListener.phase属性进行定义的。如下是TransactionalEventListener的声明：```@Target({ElementType.METHOD, ElementType.ANNOTATION_TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documented@EventListenerpublic @interface TransactionalEventListener {    // 指定当前标
• spring 多数据源一致性事务方案

  spring 多数据源配置spring 多数据源配置一般有两种方案：1、在spring项目启动的时候直接配置两个不同的数据源，不同的sessionFactory。在dao 层根据不同业务自行选择使用哪个数据源的session来操作。2、配置多个不同的数据源，使用一个sessionFactory,在业务逻辑使用的时候自动切换到不同的数据源，有一个种是在拦截器里面根据不同的业务现切换到不同的datasource;有的会在业务层根据业务来自动切换。但这种方案在多线程并发的时候会出现一些问题，需要使用threadlocal等技术来实现多线程竞争切换数据源的问题。 【本文暂时只讨论第一种方案】spring多事务配置主要体现在db配置这块，配置不同的数据源和不同的session1、一下贴出 spring-db.xml配置<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www
• spring 多数据源一致性事务方案

  spring 多数据源配置spring 多数据源配置一般有两种方案：1、在spring项目启动的时候直接配置两个不同的数据源，不同的sessionFactory。在dao 层根据不同业务自行选择使用哪个数据源的session来操作。2、配置多个不同的数据源，使用一个sessionFactory,在业务逻辑使用的时候自动切换到不同的数据源，有一个种是在拦截器里面根据不同的业务现切换到不同的datasource;有的会在业务层根据业务来自动切换。但这种方案在多线程并发的时候会出现一些问题，需要使用threadlocal等技术来实现多线程竞争切换数据源的问题。 【本文暂时只讨论第一种方案】spring多事务配置主要体现在db配置这块，配置不同的数据源和不同的session1、一下贴出 spring-db.xml配置<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&
• Spring的统一事务模型

  组内每周都有技术分享，轮着来，人人有份。刚来一个月不到，就轮到我了。看了一个星期的Spring事务，分享之，反响还不错。遂将屁屁踢改成文稿，和诸君共食。难度一般，老少咸宜。Spring事务的知识体系进入主题之前，先来了解一下Spring事务，都有哪些内容：Spring事务包含对分布式事务和单机事务的支持，我们用的比较多的是单机事务，也就是只操作一个数据库的事务。单机事务，按照用法分，又可以分为编程式事务模型（TransactionTemplate）和声明式事务模型（@Transactional注解），后者可以理解为 aop + 编程式事务模型。编程式事务模型里面涉及到很多知识点，比如统一事务模型、事务传播级别、事务隔离级别等。我们今天要讲的是其中一点，统一事务模型。希望这次的分享能够让大家，对Spring事务有一个整体性的认识。不仅仅是TemplateSpring的统一事务模型，解决的一个核心问题，就是不管你用的是什么数据访问方式，Hibernate、MyBatis抑或是JDBC，你的Service层的代码

spring多个事务相关课程

• Spring Cloud Alibaba微服务从入门到进阶 Spring Cloud Alibaba是阿里微服务的解决方案与精华沉淀。学习本课程，能熟练掌握Spring Cloud Alibaba的使用和原理，并带领大家从0开始编写一个学习笔记微信小程序，在实践中深入理解微服务思想。

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• Spring Cloud微服务架构 设计实现广告系统（新版） 本课程将从零开始逐步实现广告系统中最为核心的两个模块：广告投放系统与广告检索系统，并测试它们的可用性，让你在实战中学习广告系统的设计思想，实现方法，掌握这项各大公司都极为重视的技术。

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• Spring Cloud / Alibaba 微服务架构实战 没有实战过微服务架构的人，不能说真懂微服务。因为除了技术的实现，这其中还涉及了难以量化的业务拆分和组件化思想。这门课就带大家以电商工程为例，基于Spring Cloud / SpringCloud Alibaba ，融合常用组件/中间件，进行微服务架构设计和开发，获取真正的企业级微服务解决方案。

  讲师：张勤一 中级 895人正在学习

spring多个事务相关教程

• 6.2 一个事务方法调用另一个事务方法时失效 先看下面的实例，我们修改下 OrderService 类，通过一个事务方法调用 createOrder 方法。实例：/** * 订单服务类 */@Service // 注册为服务类public class OrderService { @Autowired private GoodsDao goodsDao; @Autowired private OrderDao orderDao; @Transactional // 开启事务 public int startCreateOrder(Long goodsId, Long count) throws Exception { return this.createOrder(goodsId, count); } /** * 下单 * * @param goodsId 购买商品id * @param count 购买商品数量 * @return 生成订单数 */ @Transactional(rollbackFor = Exception.class) // 抛出异常即回滚 public int createOrder(Long goodsId, Long count) throws Exception { // 锁定商品库存 GoodsDo goods = goodsDao.selectForUpdate(goodsId); // 扣减库存 Long newNum = goods.getNum() - count; goods.setNum(newNum); goodsDao.update(goods); if (count > goods.getNum()) { // 非受检查异常抛出时，会回滚 throw new Exception(); } // 生成订单 OrderDo order = new OrderDo(); order.setGoodsId(goodsId); order.setCount(count); int affectRows = orderDao.insert(order); return affectRows; }}此时我们在测试类中通过 startCreateOrder 方法再去调用 createOrder 方法，代码如下：实例：/** * 订单测试 */@SpringBootTestclass OrderTest { @Autowired private OrderService orderService; /** * 创建订单测试 */ @Test void testCreateOrder() throws Exception { // 购买id为1的商品1份 int affectRows = orderService.startCreateOrder(1L, 100L); assertEquals(1, affectRows); }}startCreateOrder 和 createOrder 方法都是事务方法，且这两个方法事务特性不同 (一个没有 rollbackFor=Exception.class)，如果我们调用 startTransaction 方法，则 createOrder 中的事务并不会生效。也就是说，如果在同一个类中，一个事务方法调用另一个事务方法，可能会导致被调用的事务方法的事务失效！这是因为 Spring 的声明式事务使用了代理，具体机制此处不再探讨，但是一定要注意规避这种事务失效的场景。
• 9.1 事务管理器 transactionManager 在 xml 文件中对应 <transactionManager type="JDBC"/>，其中 type 属性对应了事务管理器的两种类型，分别是JDBC和MANAGED。JDBC ：直接使用了 JDBC 的提交和回滚机制。MANAGED：让容器来管理事务的整个生命周期，例如 spring 容器。提示： 如果你使用 spring 作为容器，那么 transactionManager 会被自动配置且可用。
• 2. 事务 什么是事务？一讲到事务，就有一个典型的案例：转账。转账业务涉及到 2 个账号的变更。例如 A 现在要把自己账户上仅有的 100 元大钞转给自己的好朋友 B。转账过程中至少要涉及到两条更新语句：A 账面上的钱减少，使用更新语句实现：Update 账号表 set 我的钱=我的钱-100 where 账号拥有人=AB 账户上的钱增多，使用更新语句实现：Update 账号表 set 我的钱=我的钱+100 where 账号拥有人=B如果、万一这两条更新语句中有一条没有执行成功，会发生什么情况了？发生在 A 身上的更新语句没有成功，B 的更新语句成功了。也就是说 A 账面上的钱没有减少，B 账面上的钱却增加了。天呀！这是何等好事，关键是这钱是从哪里来的，左想右想，看来只能是银行里来的，但是，你觉得银行会做这种傻事吗？不会！那银行又是如何保证不让这种事情发生了。发生在 B 身上的更新语句没有成功，A 的更新语句成功了。也就是说 A 的钱减少了，但是 B 没有增加。傻眼了吧，莫名其妙的钱就不见了。钱去哪儿了？你会让这种事情发生吗？也不会，你会投诉银行的。当然，如果这 2 条 SQL 语句执行成功或者失败，则不会发生任何损失，可见，咱们必须控制这两条 SQL 语句要么都成功，要么都失败。对！这就是事务。所谓事务，就是把一个业务逻辑当成一个逻辑整体单元，其中的执行代码要么一起成功，但凡执行过程中出现了某些错误，就恢复到最原始的状态。转账就是一个业务逻辑，整个业务逻辑中至少包括 2 条 SQL 语句，这 2 条 SQL 语句互为依靠，彼此脱单对业务逻辑没有任何意义。所以，必须当成一个整体看待。一个事务单元有 4 个特性，也就是事务的 ACID 特性：原子性（atomicity）： 表示一个事务内的所有操作是一个整体，要么全部成功，要么全部失败；一致性（consistency）： 表示一个事务内有一个操作失败时，所有的更改过的数据都必须回滚到修改前的状态；如前面转账案例，转账前 A 和 B 加起来有多少钱，无论转账是否成功，最后 A 和 B 加起来的钱应该和前面相等；隔离性（isolation）： 事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据；持久性（durability）： 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。事务结束后，就没有什么后悔药了。４ 个特性中除了隔离性都比较好理解。所以，剩下的篇幅中，咱们好好聊一聊隔离性。要讲透隔离性，肯定就离不开并发概念。什么是并发？并发是计算机中的一个概念，但是在现实生活中还是能找到一个能类比的例子。火车上，２个人同时去一间洗手间，这个过程可以称其为并发。换成计算机概念就是说两段逻辑代码同时使用同一个资源。当然，这里只是从宏观上理解并发。老公和老婆共用一个账号，大家需要钱时都从这个账号上取，可假设老公和老婆就是两个事务，这 ２ 个事务如果同时取钱时，就必须隔离，否则就会出现麻烦。２ 个事务同时进入这个账号，一查看，很高兴，账面上有钱，于是都想取出这 1000 块钱。银行肯定只能让一个事务成功，要不然银行就亏大了。这便是事务的隔离机制，当一个事务对一个资源进行操作时，必须隔离另一个事务对其进行相关操作。但是，如果隔离的太严格了，事务之间就如同排队，需要一个一个来，将会降低系统的响应时间，使用者会认为，切！这系统设计的够糟糕的，睡了一觉，还没有响应。如果隔离的太宽松了，受事务之间的影响，会发生数据的异常。所以在 JDBC 中一般会提供多种隔离机制，让开发者根据需要进行选择。事务隔离级别从低到高：读取未提交（Read Uncommitted)；读取已提交 (Read Committed)；可重复读（Repeatable Read)；序列化（serializable)。如何选择，当然是需要根据业务需要进行设定。不同的隔离机制下，并发的事务之间会发生一些什么样的事情？
• 5.1 引入分布式事务依赖 在 pom.xml 引入 Atomikos 事务管理器相关的依赖项， Atomikos 是一个开源的事务管理器，支持分布式事务。实例： <!--分布式事务 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId> </dependency>
• 5. 分布式事务 采用多数据源之后，事务的实现方式也随之发生变化。当某个数据源操作出现异常时，该数据源和其他数据源的事务都需要回滚。这种涉及多个数据源的事务，称为分布式事务，接来下我们就来具体实现一下。
• 2. 事务日志 使用事务日志可以提高事务的安全性和效率：修改表数据时，只需要在内存中进行修改，再持久化到磁盘上的事务日志，而不用每次都将修改的数据持久化到磁盘。事务日志持久化后，内存中所修改的数据可以慢慢再刷到磁盘，这种方式称为预写式日志，修改数据需要写两次磁盘；效率快很多，因为事务日志采用追加方式，写日志的操作只是磁盘上一小块区域的顺序IO，不像随机IO需要在磁盘多个地方移动磁头；万一数据库发生崩溃，可以通过已经持久化的事务日志，来自动恢复数据。

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