说说Spring编程式事务-TransactionTemplate

最新推荐文章于 2025-06-04 09:19:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-04 09:19:04 发布 · 610 阅读

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#编程式事务

本文探讨在高并发场景下，使用@Ttransactional注解导致的数据库资源不足问题，并介绍TransactionTemplate作为解决方案，通过编程式事务管理，实现更精细的业务控制，避免不必要的事务锁定，提高系统性能。

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在我们常规的开发过程中，想必大家都有听过或者用过事务，以前的springmvc当中大家会是创建相应的xml事务配置文件，声明式的策略去对指定的特定的操作或者数据源做事务管理，后来大家了解通过配置切面(PointCut)应用到相应的业务方法上或者直接在方法上加@Ttransactional注解。

开发场景：

在实际开发过程中我们习惯性的将第三方资源（第三方接口、缓存等）或数据库视为数据源，定义一个业务service类去实现某一个复杂的功能，其中有对数据库多张表进行增删改，亦有对缓存或者第三方接口调用共同完成业务处理，在此我们无法决定第三方业务接口的性能，如果说我们在同时对3个表做增删改操作，又去调用第三方接口查询数据，同时还增加查询自身业务数据库数据，以防数据不一致性，我们在开发中会考虑使用事务托管。

存在隐患：

当数据源连接设置为30时，而在1秒内有50个人操作，而在此时，就出现问题了，服务会抛出CannotGetJdbcConnectionException异常，导致此异常的原因是多用户访问，数据库资源分配不够。

为什么会数据库资源分配不够呢？

原因就是我们在方法上面使用的@Ttransactional注解导致的，可以去查看相应的实现源码，它是通过aop的方式实现，进入方法是并开启了一个事务，直到业务执行成功后就提交事务，业务执行失败就做回滚操作。如果说我们在操作自身的数据库需要消耗50毫秒，而调用第三方接口时需要消耗1秒，调用缓存服务需要消耗20毫秒，那么在此操作我们就需要总消耗1秒零70毫秒，而此时我们启用了事务托管，那么数据库连接是一直在占用的，一个用户访问就占用1秒70毫秒，那么在50个用户访问时，就的在1秒70毫秒内占用50个数据库连接，而我们的数据源连接配置的30个，由此就知道数据库配置不够。

为了解决以上的问题，今天向大家介绍的是编程式事务-TransactionTemplate。

将我们的业务细分，需要使用事务管理的就用事务，而不需要事务的时候则不用。

代码使用（案例）：

@Autowired
private TransactionTemplate template;

/**
 * 1、修改用户状态
 * 2、修改用户办理信息
 * 3、发送短信
 * 4、获取最新的数据返回用户
 * ...
 * @auth wangzr
 * @param user 会员用户信息
  */
public void handle(TSysUser user){
    Boolean flag = false;

    flag = template.execute(new TransactionCallback<Boolean>() {
        @Override
        public Boolean doInTransaction(TransactionStatus transactionStatus) {
            int handleNum = 0;
            try{
                // 修改某某业务办理信息
                // TODO CODE....
                handleNum++;
                // 修改用户状态
                // TODO CODE ...
                handleNum++;
            }catch(Exption){                 e.printStackTrace();
                 // 手动回滚事务
                 transactionStatus.setRollbackOnly();            }
            return handleNum == 2;
        }
    });
    if (flag) {
        // 调用发送短信服务
        sendMsg(new String[]{user.getMobile()}, "办理成功");
        // 更新缓存
        // TODO CODE...
        // 查询相关信息返回用户
        // TODO CODE ...
    }
}