本地事务简介

本地事务简介

1 事务基本性质

数据库事务的几个特性：原子性(Automicity)、一致性(Consistency)、隔离性或独立性(islation)和持久性(Durability)，简称ACID。

  • 原子性：一系列的操作，其整体不可拆分，要么同时成功，要么同时失败。

  • 一致性：数据在事务的前后，业务整体一致。

    • 转账 。A：1000； B：1000 ；转200
      事务成功。 A：800， B：1200

  • 隔离性：事务之间互相隔离。

  • 持久性：一旦事务成功，数据一定会记录在数据库。

2 事务的隔离级别
隔离级别特点
Read Uncommitted允许读取未提交的数据
Read committed只能读取已提交的数据
Repeatable Read同一事务中多次读取同一数据结果一致
Serializable事务完全串行化，按顺序执行
2.1 Read Uncommitted
场景描述

假设有一个银行账户表 accounts，记录用户的账户余额。现在有两个并发事务：

  1. 事务 A：从账户中扣除 100 元。
  2. 事务 B：查询账户余额。
数据库初始状态

假设账户初始余额为 1000 元。

事务操作步骤
  1. 事务 A 开始：
    • 查询账户余额：SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1;（结果为 1000 元）
    • 扣除 100 元：UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;（此时账户余额变为 900 元，但事务 A 还未提交）
  2. 事务 B 开始：
    • 查询账户余额：SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1;（结果为 900 元，因为事务 A 的未提交数据被读取到了）
  3. 事务 A 回滚：
    • 由于某些原因，事务 A 回滚，撤销了之前的更新操作。此时账户余额恢复为 1000 元。
  4. 事务 B 结束：
    • 事务 B 查询到的余额是 900 元，但实际上账户的真实余额是 1000 元。
问题分析
  • 脏读：事务 B 读取到了事务 A 未提交的数据（900 元），而事务 A 最终回滚，导致事务 B 查询到的数据是不正确的。这种现象称为脏读。
Read Uncommitted 的特点
  • 在 Read Uncommitted 隔离级别下，事务可以读取到其他事务尚未提交的数据。
  • 这种隔离级别允许并发性能最高，但数据一致性最差，容易出现脏读问题。
2.2 Read Committed
场景描述

假设有一个库存表 inventory，记录商品的数量。现在有两个并发事务：

  1. 事务 A：更新商品的数量。
  2. 事务 B：查询商品的数量。
数据库初始状态

假设商品的初始数量为 100。

事务操作步骤
  1. 事务 A 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 100）
    • 更新商品数量：UPDATE inventory SET quantity = quantity - 10 WHERE product_id = 1;（此时商品数量变为 90，但事务 A 还未提交）
  2. 事务 B 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 100，因为事务 A 的更新尚未提交）
  3. 事务 A 提交：
    • 提交事务 A，更新操作生效，商品数量变为 90。
  4. 事务 B 再次查询：
    • 再次查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 90，因为事务 A 已提交）
问题分析
  • 避免脏读：事务 B 在事务 A 提交之前查询到的商品数量是 100，而不是事务 A 未提交的 90。这避免了脏读问题。
  • 不可重复读：事务 B 在事务 A 提交后再次查询，结果从 100 变为 90。这种现象称为不可重复读，因为同一个事务在不同时间读取到的数据不一致。
  • 幻读：如果事务 B 在事务 A 提交之前查询商品数量，然后事务 A 插入了一条新的商品记录，事务 B 再次查询时可能会发现多了一条记录。这种现象称为幻读。
Read Committed 的特点
  • 避免脏读：事务只能读取到其他事务已经提交的数据。
  • 可能出现不可重复读和幻读：由于事务 B 在事务 A 提交前后读取到的数据不一致，可能会出现不可重复读和幻读问题。
  • 并发性能较好：相比更高隔离级别（如 Repeatable Read 和 Serializable），Read Committed 的并发性能更好，因为它允许更多的并发操作。
2.3 Repeatable Read
场景描述

假设有一个商品库存表 inventory，记录商品的数量。现在有两个并发事务：

  1. 事务 A：查询并更新商品的数量。
  2. 事务 B：查询商品的数量。
数据库初始状态

假设商品的初始数量为 100。

事务操作步骤
  1. 事务 A 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 100）
    • 更新商品数量：UPDATE inventory SET quantity = quantity - 10 WHERE product_id = 1;（此时商品数量变为 90，但事务 A 还未提交）
  2. 事务 B 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 100，因为事务 A 的更新尚未提交）
  3. 事务 A 提交：
    • 提交事务 A，更新操作生效，商品数量变为 90。
  4. 事务 B 再次查询：
    • 再次查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果仍为 100，因为事务 B 在同一个事务中，读取到的结果是一致的）
问题分析
  • 避免脏读：事务 B 在事务 A 提交之前查询到的商品数量是 100，而不是事务 A 未提交的 90。这避免了脏读问题。
  • 避免不可重复读：事务 B 在同一个事务中多次查询商品数量，结果始终为 100，即使事务 A 已提交，事务 B 仍然读取到的是事务开始时的一致数据。这避免了不可重复读问题。
  • 可能出现幻读：虽然 Repeatable Read 避免了不可重复读，但在某些数据库实现中，如果事务 A 插入或删除了记录，事务 B 可能会看到不同的结果集。这种现象称为幻读。
Repeatable Read 的特点
  • 避免脏读和不可重复读：事务在同一个事务中多次读取同一数据的结果是一致的。
  • 可能出现幻读：在某些数据库实现中，如果事务 A 插入或删除了记录，事务 B 可能会看到不同的结果集。
  • 并发性能较好：相比 Serializable，Repeatable Read 的并发性能更好，因为它允许更多的并发操作。
2.4 Serializable
场景描述

假设有一个商品库存表 inventory，记录商品的数量。现在有两个并发事务：

  1. 事务 A：查询并更新商品的数量。
  2. 事务 B：查询商品的数量。
数据库初始状态

假设商品的初始数量为 100。

事务操作步骤
  1. 事务 A 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 100）
    • 更新商品数量：UPDATE inventory SET quantity = quantity - 10 WHERE product_id = 1;（此时商品数量变为 90，但事务 A 还未提交）
  2. 事务 B 开始：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（事务 B 会被阻塞，直到事务 A 提交或回滚）
  3. 事务 A 提交：
    • 提交事务 A，更新操作生效，商品数量变为 90。
  4. 事务 B 继续执行：
    • 查询商品数量：SELECT quantity FROM inventory WHERE product_id = 1;（结果为 90，因为事务 A 已提交）
问题分析
  • 避免脏读：事务 B 在事务 A 提交之前无法读取数据，因此不会读取到事务 A 未提交的数据。
  • 避免不可重复读：事务 B 在同一个事务中多次查询商品数量，结果始终为 90，即使事务 A 已提交，事务 B 仍然读取到的是事务开始时的一致数据。
  • 避免幻读：事务 B 在事务 A 提交之前无法读取数据，因此不会看到事务 A 插入或删除的记录。
Serializable 的特点
  • 完全避免并发问题：Serializable 确保所有事务按顺序执行，完全避免了脏读、不可重复读和幻读。
  • 并发性能最低：由于事务必须按顺序执行，不能并行，因此并发性能最低。
  • 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，如金融交易系统、账务系统等。
3 事务的传播行为

在 Spring 中，事务传播行为（Transaction Propagation Behavior）定义了在一个事务中调用另一个事务方法时，事务如何被传播和管理。Spring 提供了多种事务传播行为，每种行为都对应不同的事务管理策略。以下是常见的事务传播行为及其解释：

传播行为当前有事务时当前无事务时
PROPAGATION_REQUIRED加入当前事务创建新事务
PROPAGATION_SUPPORTS加入当前事务非事务执行
PROPAGATION_MANDATORY加入当前事务抛出异常
PROPAGATION_REQUIRES_NEW创建新事务，挂起当前事务创建新事务
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED挂起当前事务，非事务执行非事务执行
PROPAGATION_NEVER抛出异常非事务执行
PROPAGATION_NESTED创建嵌套事务创建新事务

实例代码：

#在注解上指定事务的传播行为
@Transational(Propagation=Propagation.REQUIRES_NEWS)
#方法签名
public void transaction(){...}
4 代理对象

在同一个类中，编写两个方法，内部调用的时候，会导致事务设置失效。原因是没有用到代理对象。

// TODO ps：貌似新版spring已经优化了，可以内部调用了。

解决方法：通过代理对象调用方法

①引入依赖

<dependency><groupId>org.springframe.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

②在启动类上加上注解@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy=true)

@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy=true)
@SpringBootApplication
public class Application {...}

③在类中使用代理对象如下：

OrderServiceImpl orderService = (OrderServiceImpl) AopContext.currentProxy();
// 在OrderServiceImpl类内部，通过代理对象调用自身的method1方法和method2方法
orderService.method1();
orderService.method2();

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