@Transactional注解个人总结

@Transactional注解用于控制方法级别的数据库事务。它可以应用于接口、类或方法上,但建议仅用于类和方法,并且仅public方法有效。当注解作用于类时,其所有public方法将共享相同的事务属性,而方法级别的注解可以覆盖类级别的设置。本文通过实例展示了不同事务传播行为的效果。

@Transactional 可以作用于接口、接口方法、类以及类方法上。当作用于类上时,该类的所有 public 方法将都具有该类型的事务属性,同时,我们也可以在方法级别使用该标注来覆盖类级别的定义。虽然 @Transactional 注解可以作用于接口、接口方法、类以及类方法上,但是 Spring 建议不要在接口或者接口方法上使用该注解,因为这只有在使用基于接口的代理时它才会生效。另外, @Transactional 注解应该只被应用到 public 方法上,这是由 Spring AOP 的本质决定的。如果你在 protected、private 或者默认可见性的方法上使用 @Transactional 注解,这将被忽略,也不会抛出任何异常。
默认情况下,只有来自外部的方法调用才会被AOP代理捕获,也就是,类内部方法调用本类内部的其他方法并不会引起事务行为,即使被调用方法使用@Transactional注解进行修饰。

个人总结:@Transactional就是将整个方法里面的逻辑全部纳入事务内,除非调用了外部接口也有开启事务的方法,不然作为在同一个事务里面。

下面将以具体的事例来佐证:

        @Override
	@Transactional
	public void test1() {
		eventLogService.addEventLog("1", "1", "1");
		test2();
		test4();
		test5();
		test();
	}

	@Override
	@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRES_NEW, rollbackFor = Exception.class)
	public void test2() {
		eventLogService.addEventLog("3", "3", "3");
	}

	@Override
	public void test5() {
		eventLogService.addEventLog("3", "3", "3");
	}
	
	private void test() {
		eventLogService.addEventLog("2", "2", "2");
		throw new CouponException("2000", "xiaoxiao");
	}
	
	public void test4() {
		eventLogService.addEventLog("4", "4", "4");
	}     

     public void addEventLog(String a1, String a2, String a3) {
		insert();
	}

运行结果显示,test()函数发生了异常,其他函数实际未在数据库中添加数据,从而可以证实上述黑体字的结论,如果有什么纰漏,望请指正

<think>我们首先需要理解用户的问题:详细解释代码中使用@Transactional注解更新多个数据库表,以及采用分段锁保证同一用户不能并发下单的原理和实现。 注意:用户提到了分段锁,并且要求解释@Transactional注解的作用。 由于用户的问题中没有提供具体的代码,我们将基于常见的实现方式进行解释。假设我们有一个订单服务,其中有一个创建订单的方法,该方法使用了@Transactional注解来保证事务,同时使用了分段锁(例如,基于用户ID的锁)来防止同一用户并发下单。 步骤: 1. 解释@Transactional注解的作用:它用于声明一个方法需要事务处理。在Spring中,使用这个注解可以管理事务的边界,包括事务的传播行为、隔离级别、回滚规则等。当方法执行时,如果发生异常,事务会回滚,确保数据的一致性。 2. 解释分段锁的概念:分段锁是一种将锁细化的技术,用于减少锁的竞争。在并发环境下,如果只用一个全局锁,那么所有线程都会竞争同一个锁,导致性能下降。分段锁将数据分成多个段,每个段有一个锁,这样不同的线程可以同时访问不同的段,从而提高并发性能。 3. 在订单锁中的应用:通常,为了确保同一用户不能并发下单(即同一用户同时只能有一个下单操作),我们可以使用基于用户ID的分段锁。这样,不同用户的下单操作不会相互阻塞,而同一用户的下单操作会互斥。 实现原理: - 我们可以使用一个ConcurrentHashMap来存储每个用户ID对应的锁对象(例如,使用ReentrantLock)。这样,每个用户ID对应一个特定的锁。 - 当需要为某个用户加锁时,我们从ConcurrentHashMap中获取该用户ID对应的锁对象(如果不存在则新建一个),然后对该锁对象进行加锁操作。 - 这样,同一个用户ID的请求会竞争同一个锁,而不同用户ID的请求则使用不同的锁,互不影响。 结合@Transactional注解和分段锁: - 在创建订单的方法上,我们使用@Transactional注解来确保数据库操作的事务性。 - 同时,我们在方法内部使用分段锁(基于用户ID)来保证同一用户不能并发执行该方法。 注意:事务和锁是两个层面的概念: - 事务保证数据库操作的ACID特性。 - 锁(分段锁)是在应用层实现的,用于控制并发访问。 但是需要注意的是,在方法内部加锁的时候,要考虑到事务的范围。通常,我们会在事务开始之前加锁,在事务结束后释放锁。这样,锁的范围覆盖了整个事务,确保在事务执行过程中,同一用户不会同时执行两个事务。 然而,这种应用层的锁并不能替代数据库的锁(如行锁、表锁等),它只是为了避免同一用户在应用层的并发请求导致的数据问题(例如重复下单)。数据库事务的隔离性由数据库本身的隔离级别和锁机制保证。 下面我们用一个示例代码来解释: 假设有一个OrderService类,其中有一个createOrder方法: ```java @Service public class OrderService { // 使用ConcurrentHashMap来存储每个用户ID的锁 private static final ConcurrentHashMap<Long, ReentrantLock> userLocks = new ConcurrentHashMap<>(); @Autowired private OrderRepository orderRepository; @Autowired private InventoryRepository inventoryRepository; @Transactional public Order createOrder(Long userId, Item item) { // 获取该用户ID对应的锁,如果不存在则创建一个新的锁 ReentrantLock lock = userLocks.computeIfAbsent(userId, k -> new ReentrantLock()); lock.lock(); // 加锁 try { // 1. 检查库存 Inventory inventory = inventoryRepository.findByItemId(item.getId()); if (inventory.getStock() < item.getQuantity()) { throw new RuntimeException("库存不足"); } // 2. 扣减库存 inventory.setStock(inventory.getStock() - item.getQuantity()); inventoryRepository.save(inventory); // 3. 创建订单 Order order = new Order(userId, item); orderRepository.save(order); return order; } finally { lock.unlock(); // 解锁 } } } ``` 在这个例子中: - @Transactional注解确保了扣减库存和创建订单这两个数据库操作在同一个事务中,要么都成功,要么都失败。 - 分段锁(基于userId)确保了同一用户不能并发执行createOrder方法。这样,即使同一用户同时发送多个下单请求,也会串行执行。 但是,上面的代码有一个潜在的问题:如果用户量非常大,userLocks可能会存储大量的锁对象,导致内存占用过高。解决方法可以是使用弱引用(如WeakReference)的锁,或者定期清理不常用的锁。另外,也可以考虑使用分段锁的另一种形式:将用户ID映射到固定数量的段(比如取模),这样锁的数量是固定的。 改进的分段锁实现(减少锁的数量): ```java @Service public class OrderService { // 锁的数量(段数) private static final int SEGMENTS = 16; // 锁数组,每个元素是一个ReentrantLock private final ReentrantLock[] locks = new ReentrantLock[SEGMENTS]; public OrderService() { for (int i = 0; i < SEGMENTS; i++) { locks[i] = new ReentrantLock(); } } // 根据用户ID获取对应的锁 private ReentrantLock getLock(Long userId) { // 使用userId的哈希值对SEGMENTS取模,得到锁的索引 int index = (int) (userId % SEGMENTS); return locks[index]; } @Transactional public Order createOrder(Long userId, Item item) { ReentrantLock lock = getLock(userId); lock.lock(); try { // ... 业务逻辑 } finally { lock.unlock(); } } } ``` 这样,无论有多少用户,我们只创建固定数量(16个)的锁。不同的用户ID可能会映射到同一个锁(即同一个段),但同一个用户ID总是映射到同一个锁。虽然不同用户可能共享同一个锁,但相比于每个用户一个锁,这种方式减少了锁的数量,内存占用可控。同时,由于锁的段数固定,锁竞争的情况也不会太严重(除非大量用户ID映射到同一个段)。 总结: - @Transactional注解用于管理事务,确保多个数据库操作在一个事务中。 - 分段锁(基于用户ID)用于在应用层控制并发,确保同一用户的下单请求串行执行。 - 分段锁的实现可以通过ConcurrentHashMap为每个用户ID单独创建锁,或者通过取模的方式将用户ID映射到固定数量的锁上。 注意事项: - 锁的范围要覆盖整个事务,因此加锁操作在事务开始之前(即进入方法后立即加锁),解锁在事务结束后(finally块中解锁)。 - 事务的提交是在方法退出时(由Spring AOP代理在方法退出时提交事务),而锁的解锁在finally块中,所以锁会在事务提交之后释放。这样确保了在事务执行过程中,锁一直持有,其他相同用户ID的请求会被阻塞,直到当前事务完成(提交或回滚)并释放锁。 但是,需要注意的是,如果事务很大,持有锁的时间就会很长,可能导致性能问题。因此,在事务中应尽量只包含必要的操作,避免长时间持有锁。 最后,生成相关问题: </think>### 详解 `@Transactional` 和多表更新 + 分段锁实现并发控制 #### 一、`@Transactional` 注解实现多表更新 `@Transactional` 是 Spring 框架的事务管理注解,用于保证**跨多个数据库表的原子性操作**: ```java @Transactional public void createOrder(Order order, Inventory inventory) { // 1. 更新库存表 inventoryMapper.reduceStock(inventory); // 2. 插入订单表 orderMapper.insert(order); // 3. 更新用户积分表 userMapper.updatePoints(order.getUserId(), 100); } ``` **原理和特性**: 1. **事务原子性** 所有操作在一个数据库事务中执行:要么全部成功(提交),要么全部失败(回滚)。若步骤2失败,步骤1的库存扣减会自动撤销[^1]。 2. **传播机制(默认 `REQUIRED`)** 若在已有事务中调用方法,则加入该事务;否则新建事务[^2]。 3. **隔离级别(默认 `ISOLATION_DEFAULT`)** 通常使用数据库默认隔离级别(如 MySQL 的 `REPEATABLE_READ`),防止脏读/不可重复读。 --- #### 二、分段锁实现用户级并发控制 **目标**:防止同一用户并发下单导致超卖或数据不一致。 ##### 1. 分段锁核心设计 ```java // 按用户ID分段的锁池 private static final ConcurrentHashMap<Long, ReentrantLock> USER_LOCKS = new ConcurrentHashMap<>(); public void placeOrder(Long userId, Order order) { // 获取用户专属锁(不存在则创建) ReentrantLock userLock = USER_LOCKS.computeIfAbsent(userId, k -> new ReentrantLock()); userLock.lock(); // 锁定当前用户 try { // 核心下单逻辑(包含@Transactional操作) createOrder(order); } finally { userLock.unlock(); // 释放锁 } } ``` ##### 2. 关键实现原理 | 机制 | 说明 | |---------------------|----------------------------------------------------------------------| | **锁粒度优化** | 每个用户ID独立锁(`userId`为Key),不同用户并行操作互不影响 | | **锁分段** | 通过`ConcurrentHashMap`将锁分散存储,避免全局锁竞争 | | **可重入锁** | `ReentrantLock`支持同一线程多次加锁(避免死锁) | | **内存控制** | 使用`WeakReference`或定期清理闲置锁,防止内存泄漏 | ##### 3. 完整工作流程 ```mermaid sequenceDiagram participant UserA as 用户A(线程1) participant LockPool as 锁池 participant DB as 数据库 UserA->>LockPool: 获取用户A的锁 LockPool-->>UserA: 返回LockA UserA->>+LockA: lock() UserA->>DB: @Transactional操作 DB-->>UserA: 执行成功 UserA->>LockA: unlock() LockPool->>LockPool: 释放LockA ``` --- #### 三、分段锁与事务的协同 ```java public void concurrentOrder(Long userId) { ReentrantLock userLock = getLock(userId); userLock.lock(); // 应用层加锁 try { transactionalOperation(); // 含@Transactional的DB操作 } finally { userLock.unlock(); // 释放锁 } } ``` **协同要点**: 1. **锁范围覆盖事务** 在事务方法外显式加锁,确保整个事务执行期间持有锁 2. **避免死锁** 锁获取顺序遵循`userId`排序(如从小到大) 3. **异常处理** `finally`块保证锁必然释放,防止线程阻塞 --- #### 四、对比其他并发方案 | 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |---------------------|---------------------------|-------------------------------|------------------------| | **分段锁** | 用户级细粒度控制 | 需管理锁生命周期 | 用户维度并发控制 | | **数据库行锁** | 自动由DB管理 | 高并发时锁竞争激烈 | 库存扣减等写操作 | | **Redis分布式锁** | 支持分布式系统 | 增加外部依赖,网络开销 | 分布式环境 | > 分段锁在单机/集群分片场景下是性能与复杂度平衡的最佳选择[^3]。 ---
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