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本文深入探讨Spring框架中事务管理的细节,包括如何通过@Transactional注解指定不同的事务管理器,以及这些配置如何影响事务的范围和行为。同时,还讨论了在不同场景下事务管理的有效性和限制。

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本文仅基于3.0+版本作为测试)
假定spring 容器中定义了两个事务管理器:transactionManagerX,transactionManagerY,分管两个数据源datasourceX和datasourceY.

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerX" />
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerY" />

(spring容器中的定义顺序如上)
有如下应用代码:

public interface TestEntityService {
    public void methodX();
    public void methodY();
}

接口实现类1

public class TestEntityServiceImpl implements TestEntityService {
    @Resource
    private TestEntityDao testEntityDao;//实际操作的是datasourceX.
    @Transactional
    public void methodX() {
        testEntityDao.xxx();
        testEntityDao.zzz();
    }
    public void methodY() {
    }
}

接口实现类2

public class AnotherTestEntityServiceImpl implements    TestEntityService {
    @Resource
    private TestEntityDao anOtherTestEntityDao;//实际操作的是datasourceY.
    @Transactional
    public void methodX() {
        testEntityDao.mmm();
        testEntityDao.nnn();
    }
    public void methodY() {
    }
}

假设方法methodX需要事务控制的,通常我们是直接在方法上添加@Transactional标注,
但是好像spring3.0(具体版本没弄清)之前的Transactional标注不支持区分使用哪个事务管理器。3.0之后的版本Transactional增加了个string类型的value属性来特殊指定加以区分。
例如@Transactional(“aaaaa”),即显示的要求spring用id=”aaaaa”的事务管理器来管理事务。该属性亦可省略(省略的话用容器中缺省的transactionManager)
对于该属性的用法做了如下测试来
methodX()事务生效测试结果
这里写图片描述
如果调换两个事务管理器在容器中的定义顺序,如

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerY" />
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerX" />

这里写图片描述
得到的结果
methodX()事务生效测试结果

(其实源码就可以反应出):容器指定一个默认的事务管理器

1.当在@Transactional(“xxx”)中正确指定了需要使用的事务管理器时,事务控制正常。
2.如果@Transactional指定了未定义过的事务管理器,spring以缺省默认的事务管理器来处理。(如果程序正好使用的是缺省事务管理器同一个数据源,事务控制将生效)。
3.如果@Transactional不指定事务管理器,使用缺省。
4.如果@Transactional指定了不匹配的事务管理器(实际用到的数据源和指定的事务管理器控制的数据源不一致),事务控制将失效.
注:spring容器缺省事务管理器:以加载顺序,首先加载的作为缺省。例如
如果

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerX" />
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManagerY" />

定义在同一个文件中,则第一个transactionManagerX作为缺省。
定义在不同文件,则按文件的加载顺序,首先加载的作为缺省。
建议:实际代码中需要用到@Transactional时,即使默认只有一个transactionManager,@Transactional也将其标明。以提高新增数据源后代码可读性,另外防止定义多个数据源后,以前缺省的不被spring默认为缺省了(比如哪天上线新定义了一个数据源,刚好新定义的transactionManager被先加载了,那就悲剧了。)

二.bean的配置使用
容器中加了(需要增加一些xsd)之后,需要事务控制的的service,不需要再具体的bean上做其他的配置,例如用代理包装。直接配置即可

spring将由JdkDynamicAopProxy 生成代理过的类提供使用。
这种用法的效果和下面配置使用效果一样。都是由JdkDynamicAopProxy 生成代理对象提供使用。
我觉得区别是下面的方法在事务控制的代码可读性上不好,因为哪个方法需要事务控制和控制粒度都在配置文件中,和代码分开了。

<bean id="testEntityService3" class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean">
      <property name="transactionManager" ref="transactionManagerX" />
      <property name="target">
         <bean class="com.xxxx.impl.TestEntityServiceImpl"/>
      </property>
      <property name="proxyInterfaces" value="com.xxxx.TestEntityService"/>
      <property name="transactionAttributes">
         <props>
           <prop key="*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
         </props>
      </property>
</bean>

方法的可见度和 @Transactional
@Transactional 注解应该只被应用到 public 可见度的方法上。 如果你在 protected、private 或者 package-visible 的方法上使用 @Transactional 注解,它也不会报错, 但是这个被注解的方法将不会展示已配置的事务设置。
@Transactional 注解可以被应用于接口定义和接口方法、类定义和类的 public 方法上。然而,请注意仅仅 @Transactional 注解的出现不足于开启事务行为,它仅仅 是一种元数据,能够被可以识别 @Transactional 注解和上述的配置适当的具有事务行为的beans所使用。上面的例子中,其实正是 元素的出现 开启 了事务行为。
Spring团队的建议是你在具体的类(或类的方法)上使用 @Transactional 注解,而不要使用在类所要实现的任何接口上。你当然可以在接口上使用 @Transactional 注解,但是这将只能当你设置了基于接口的代理时它才生效。因为注解是 不能继承 的。

实际开发中,多半喜欢将持久化操作的代码集中抽出为另一个方法(因为不想事务被无关的业务代码托的持续太长),然后在抽取出来的方法上加上@Transactional,这样的结果是被抽离出的代码即使加了事务标记,也根本起不到事务控制的效果(不管是private和public)。
例如:

public class TestEntityServiceImpl implements TestEntityService {
    @Resource
    private TestEntityDao testEntityDao;//实际操作的是datasourceX.
    @Transactional
    public void methodX() {
        testEntityDao.xxx();
        testEntityDao.zzz();
    }
    public void methodY() {
        methodX() 
    }
}

如果执行TestEntityService.methodY();事务是不生效的。只有TestEntityService.methodY();才生效。
从spring实现这些的原理(动态代理和aop)上来看,只拦截外部调用,方法的内部调用通常是不被aop支持的。
从网上扒到一篇文章,可以解决这个问题。
http://blog.youkuaiyun.com/quzishen/archive/2010/08/11/5803721.aspx

内容概要:本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建,强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化,而监控体系则通过实时采集和分析系统数据,及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外,还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例,包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现,展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群:对DevOps有一定了解,从事软件开发、运维或测试工作的技术人员,特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标:①高并发业务系统中,模拟大规模用户请求,验证系统抗压能力和稳定性;②关键业务流程保障,确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性;③微服务架构系统下,通过契约测试和分布式链路追踪,保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议:本文不仅提供了理论指导,还有详细的代码示例,建议读者结合自身项目的实际情况,逐步实践文中提到的技术和方法,特别是在构建自动化测试框架和监控系统时,关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
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