Spring为什么加了事务却没生效

Spring为什么加了事务却没生效

​ Spring针对事务的管理是通过动态代理实现的,那么事务要进行传播首先必须要是被代理的方法之间,这是Spring事务传播的前提。比如:如果在同一个service里两个方法:方法A,方法B上都加了Transactional()

并且用方法A直接调用了方法B此时方法B上的注解Transactional并不生效(具体原因会新增文章说明跟动态代理的机制有关)。

//示例1
public class ClassA{
    //方法A
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED,rollbackFor = Exception.class)
    a(){
        ...
        b();//此时b方法上添加的事务注解并不生效
    }
     //方法B
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,rollbackFor = Exception.class)
    b(){
        ...
    }
}
事务传播生效示例
//示例2
public class ClassA{
    @Autowired
    private ClassB classB;
    //方法A
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED,rollbackFor = Exception.class)
    a(){
        ...
        classB.c();//此时c方法上添加的事务注解会生效
    }
     //方法B
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,rollbackFor = Exception.class)
    b(){
        ...
    }
}
public class ClassB{
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,rollbackFor = Exception.class)
    c(){
        ...
       c();
    }
}

Spring 事务传播属性对比

属性说明对比
PROPAGATION_REQUIRED如果当前没有事务,就新建一个事务,如果已经存在一个事务中,加入到这个事务中。这是最常见的选择,默认选择。常用的
PROPAGATION_SUPPORTS支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
PROPAGATION_MANDATORY使用当前的事务,如果当前没有事务,就抛出异常。当业务方法被设置为PROPAGATION_MANDATORY时,它就不能被非事务的业务方法调用。如将ClassB.c() 设置为PROPAGATION_MANDATORY,如果展现层的Action直接调用c()方法,将引发一个异常。正确的情况是:
c()方法必须被另一个带事务的业务方法调用比如示例2。 PROPAGATION_MANDATORY的方法一般都是被其它业务方法间接调用的。
PROPAGATION_REQUIRES_NEW新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。当方法被设置为PROPAGATION_NOT_SUPPORTED时,外层业务方法的事务会被挂起,当内部方法运行完成后,外层方法的事务重新运行。如果外层方法没有事务,直接运行,不需要做任何其它的事。
PROPAGATION_NEVER以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。当业务方法被设置为PROPAGATION_NEVER时,它将不能被拥有事务的其它业务方法调用。假设ClassB.c()
()设置为PROPAGATION_NEVER,当Class.a()拥有一个事务时,c()方法将抛出异常。所以PROPAGATION_NEVER方法一般是被直接调用的如示例1。
PROPAGATION_NESTED如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务,则执行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。PROPAGATION_NESTED和PROPAGATION_REQUIRES_NEW的区别在于:PROPAGATION_REQUIRES_NEW 启动一个新的、和外层事务无关的“内部”事务。该事务拥有自己的独立隔离级别和锁,不依赖于外部事务,独立地提交和回滚。当内部事务开始执行时,外部事务 将被挂起,内务事务结束时,外部事务才继续执行。将创建一个全新的事务,它和外层事务没有任何关系.而 PROPAGATION_NESTED 将创建一个依赖于外层事务的子事务,当外层事务提交或回滚时,子事务也会连带提交和回滚。
<think>好的,我现在需要回答用户关于Spring事务管理的局限性、为何不支持分布式事务以及相关解决方案的问题。首先,我需要回顾Spring事务的基本机制。根据引用[1],Spring事务是声明式事务,基于AOP和动态代理实现的。这意味着它主要适用于单数据源的本地事务管理。 接下来,用户提到Spring不支持分布式事务的原因。我需要结合已有的引用信息来分析。本地事务通常依赖于数据库的ACID特性,而分布式事务涉及多个资源,需要跨服务协调。引用[2]和[3]提到了TCC和2PC等分布式事务解决方案,说明分布式事务需要更复杂的机制,比如资源锁定、协调者等,这可能超出了Spring本地事务的能力范围。 然后,关于局限性,需要指出Spring事务无法跨数据库或服务保持事务一致性,这在分布式环境下是个大问题。比如在微服务架构中,每个服务可能有自己的数据库,这时本地事务无法满足需求。同时,引用[4]提到分布式锁的问题,说明在分布式系统中需要额外的机制来保证一致性,这也是Spring事务不涉及的部分。 解决方案方面,引用[2]和[3]提到的TCC和2PC是常见的分布式事务处理模式。此外,还有基于消息队列的最终一致性方案,如Seata的AT模式。这些方案需要结合具体的技术栈,比如使用Seata框架或者消息中间件来实现跨服务的事务管理。同时,引用[5]提到Spring AOP的动态代理机制,可能在某些情况下需要自定义扩展,但Spring本身并有内置分布式事务支持,需要依赖外部解决方案。 最后,我需要确保回答结构清晰,分点说明局限性、原因和解决方案,并正确引用相关资料。同时,生成的相关问题要围绕分布式事务处理、具体方案比较以及Spring与分布式事务整合等方向,帮助用户进一步学习。</think>### Spring事务机制的局限性及分布式事务支持问题分析 #### 一、Spring事务的局限性 1. **仅支持单数据源事务** Spring的声明式事务基于数据库的本地事务实现(如JDBC或JPA),其核心是通过$Connection.commit()$和$rollback()$控制单个数据库连接的事务[^1]。在多数据源场景下,无法保证跨数据库的事务一致性。 2. **无法跨服务边界** 在微服务架构中,若涉及多个服务的业务操作(例如订单服务扣库存、支付服务扣款),Spring事务无法通过本地事务机制协调跨服务的事务操作[^2]。 3. **缺乏分布式锁支持** 分布式场景下的资源竞争(如库存超卖)需要分布式锁,而Spring事务未提供此类机制,需依赖Redis等外部工具实现[^4]。 4. **事务传播仅限于本地** Spring的`PROPAGATION_REQUIRES_NEW`等传播行为仅在同一JVM内生效,无法跨进程或跨节点协调事务状态。 --- #### 二、Spring不支持分布式事务的原因 1. **设计定位差异** Spring事务本质是通过AOP代理(CglibAopProxy/JdkDynamicAopProxy)拦截方法调用,在单个线程内管理数据库连接[^5]。而分布式事务需要跨网络协调多个资源管理器(RM),属于系统架构层问题。 2. **协议限制** 本地事务基于X/Open XA协议的单阶段提交,而分布式事务需遵循两阶段提交(2PC)或TCC等协议[^3]。Spring未实现这些协议的协调者逻辑。 3. **性能与复杂度权衡** 分布式事务会引入网络延迟、资源锁定等问题,与Spring追求轻量化的设计目标冲突。例如2PC协议存在阻塞问题,TCC需要业务补偿逻辑[^2]。 --- #### 三、分布式事务解决方案 1. **刚性事务(强一致)** - **XA协议+2PC** 通过DTP模型协调多个资源管理器,但存在协调者单点故障风险。 $$ \text{Phase 1: Prepare} \rightarrow \text{Phase 2: Commit/Rollback} $$ - **Seata AT模式** 通过全局锁+反向SQL日志实现,需配合Seata Server使用。 2. **柔性事务(最终一致)** - **TCC模式** 业务层实现`Try-Confirm-Cancel`接口,适用于高并发场景[^2]。 ```java @Transactional public void createOrder() { inventoryService.tryDeduct(); // Try paymentService.tryFreeze(); // Try // Confirm/Cancel通过MQ异步触发 } ``` - **Saga模式** 通过事件驱动的补偿回滚机制,适合长事务流程。 - **基于消息队列** 使用本地消息表+MQ保证最终一致性,例如订单服务完成本地事务后发送MQ消息触发支付操作。 3. **混合方案** - **Spring Cloud + Seata** 整合Seata的全局事务管理,通过`@GlobalTransactional`注解实现跨服务事务。 - **Redis分布式锁** 结合Redisson实现分布式锁,解决资源竞争问题[^4]。 --- #### 四、方案对比 | 方案 | 一致性 | 性能 | 复杂度 | 适用场景 | |---------------|--------|-------|--------|------------------------| | XA/2PC | 强一致 | 低 | 高 | 传统银行系统 | | TCC | 最终一致| 中 | 高 | 高并发电商交易 | | Saga | 最终一致| 中 | 中 | 长流程业务(如物流) | | 消息队列 | 最终一致| 高 | 低 | 异步通知场景 | ---
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