为什么Spring官方推荐的@Transational还能导致生产事故为什么Spring官方推荐的@Transa

事故原因分析

何为长事务？
长事务会引发哪些问题？
如何避免长事务？
声明式事务

小结

在Spring中进行事务管理非常简单，只需要在方法上加上注解@Transactional，Spring就可以自动帮我们进行事务的开启、提交、回滚操作。甚至很多人心里已经将Spring事务与@Transactional划上了等号，只要有数据库相关操作就直接给方法加上@Transactional注解。
不瞒你说，我之前也一直是这样，直到使用@Transactional导致了一次生产事故，而那次生产事故还导致我当月绩效被打了D…
@Transactional导致的生产事故
19年在公司做了一个内部报销的项目，有这样一个业务逻辑：
1、员工加班打车可以通过滴滴出行企业版直接打车，第二天打车费用可以直接同步到我们的报销平台
2、员工可以在报销平台勾选自己打车费用并创建一张报销单进行报销，创建报销单的同时会创建一条审批流（统一流程平台）让领导审批
当时创建报销单的代码是这么写的：

/** * 保存报销单并创建工作流 */@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public void save(RequestBillDTO requestBillDTO){//调用流程HTTP接口创建工作流workflowUtil.createFlow("BILL",requestBillDTO); //转换DTO对象RequestBill requestBill = JkMappingUtils.convert(requestBillDTO, RequestBill.class); requestBillDao.save(requestBill); //保存明细表requestDetailDao.save(requestBill.getDetail())}

代码非常简单也很 “优雅”，先通过http接口调用工作流引擎创建审批流，然后保存报销单，而为了保证操作的事务，在整个方法上加上了@Transactional注解（仔细想想，这样真的能保证事务吗？）。
报销项目属于公司内部项目，本身是没什么高并发的，系统也一直稳定运行着。
在年末的一天下午（前几天刚好下了大雪，打车的人特别多），公司发通知邮件说年度报销窗口即将关闭，需要尽快将未报销的费用报销掉，而刚好那天工作流引擎在进行安全加固。
收到邮件后报销的人开始逐渐增多，在接近下班的时候到达顶峰，此时报销系统开始出现了故障：数据库监控平台一直收到告警短信，数据库连接不足，出现大量死锁；日志显示调用流程引擎接口出现大量超时；同时一直提示CannotGetJdbcConnectionException，数据库连接池连接占满。
在发生故障后，我们尝试过杀掉死锁进程，也进行过暴力重启，只是不到10分钟故障再次出现，收到大量电话投诉。最后没办法只能向全员发送停机维护邮件并发送故障报告，而后，绩效被打了个D，惨…。

事故原因分析通过对日志的分析我们很容易就可以定位到故障原因就是保存报销单的save()方法，而罪魁祸首就是那个@Transactional注解。
我们知道@Transactional 注解，是使用 AOP 实现的，本质就是在目标方法执行前后进行拦截。在目标方法执行前加入或创建一个事务，在执行方法执行后，根据实际情况选择提交或是回滚事务。
当 Spring 遇到该注解时，会自动从数据库连接池中获取 connection，并开启事务然后绑定到 ThreadLocal 上，对于@Transactional注解包裹的整个方法都是使用同一个connection连接。如果我们出现了耗时的操作，比如第三方接口调用，业务逻辑复杂，大批量数据处理等就会导致我们我们占用这个connection的时间会很长，数据库连接一直被占用不释放。一旦类似操作过多，就会导致数据库连接池耗尽。
在一个事务中执行RPC操作导致数据库连接池撑爆属于是典型的长事务问题，类似的操作还有在事务中进行大量数据查询，业务规则处理等…

何为长事务？
顾名思义就是运行时间比较长，长时间未提交的事务，也可以称之为大事务。

长事务会引发哪些问题？
长事务引发的常见危害有：

数据库连接池被占满，应用无法获取连接资源；
容易引发数据库死锁；
数据库回滚时间长；
在主从架构中会导致主从延时变大。

如何避免长事务？
既然知道了长事务的危害，那如何在开发中避免出现长事务问题呢？
很明显，解决长事务的宗旨就是对事务方法进行拆分，尽量让事务变小，变快，减小事务的颗粒度。
既然提到了事务的颗粒度，我们就先回顾一下Spring进行事务管理的方式。

声明式事务
首先我们要知道，通过在方法上使用@Transactional注解进行事务管理的操作叫声明式事务。
使用声明式事务的优点很明显，就是使用很简单，可以自动帮我们进行事务的开启、提交以及回滚等操作。使用这种方式，程序员只需要关注业务逻辑就可以了。
声明式事务有一个最大的缺点，就是事务的颗粒度是整个方法，无法进行精细化控制。
与声明式事务对应的就是编程式事务。
基于底层的API，开发者在代码中手动的管理事务的开启、提交、回滚等操作。在spring项目中可以使用TransactionTemplate类的对象，手动控制事务。

@Autowired private TransactionTemplate transactionTemplate; ... public void save(RequestBill requestBill) { transactionTemplate.execute(transactionStatus -> {requestBillDao.save(requestBill); //保存明细表requestDetailDao.save(requestBill.getDetail()); return Boolean.TRUE; }); }

使用编程式事务最大的好处就是可以精细化控制事务范围。
所以避免长事务最简单的方法就是不要使用声明式事务@Transactional，而是使用编程式事务手动控制事务范围。
有的同学会说，@Transactional使用这么简单，有没有办法既可以使用@Transactional，又能避免产生长事务？

文章图片

那就需要对方法进行拆分，将不需要事务管理的逻辑与事务操作分开：

@Servicepublic class OrderService{public void createOrder(OrderCreateDTO createDTO){query(); validate(); saveData(createDTO); }//事务操作@Transactional(rollbackFor = Throwable.class)public void saveData(OrderCreateDTO createDTO){orderDao.insert(createDTO); }}

query()与validate()不需要事务，我们将其与事务方法saveData()拆开。
当然，这种拆分会命中使用@Transactional注解时事务不生效的经典场景，很多新手非常容易犯这个错误。@Transactional注解的声明式事务是通过spring aop起作用的，而spring aop需要生成代理对象，直接在同一个类中方法调用使用的还是原始对象，事务不生效。其他几个常见的事务不生效的场景为：

@Transactional 应用在非 public 修饰的方法上
@Transactional 注解属性 propagation 设置错误
@Transactional 注解属性 rollbackFor 设置错误
同一个类中方法调用，导致@Transactional失效
异常被catch捕获导致@Transactional失效

所以正确的拆分方法应该是下面两种：
可以将方法放入另一个类，如新增 manager层，通过spring注入，这样符合了在对象之间调用的条件。

@Servicepublic class OrderService{@Autowiredprivate OrderManager orderManager; public void createOrder(OrderCreateDTO createDTO){query(); validate(); orderManager.saveData(createDTO); }}@Servicepublic class OrderManager{@Autowiredprivate OrderDao orderDao; @Transactional(rollbackFor = Throwable.class)public void saveData(OrderCreateDTO createDTO){orderDao.saveData(createDTO); }}

启动类添加@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)，方法内使用AopContext.currentProxy()获得代理类，使用事务。

SpringBootApplication.java@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)@SpringBootApplicationpublic class SpringBootApplication {}

OrderService.javapublic void createOrder(OrderCreateDTO createDTO){OrderService orderService = (OrderService)AopContext.currentProxy(); orderService.saveData(createDTO); }

小结使用@Transactional注解在开发时确实很方便，但是稍微不注意就可能出现长事务问题。所以对于复杂业务逻辑，我这里更建议你使用编程式事务来管理事务，当然，如果你非要使用@Transactional，可以根据上文提到的两种方案进行方法拆分。
【为什么Spring官方推荐的@Transational还能导致生产事故】到此这篇关于为什么Spring官方推荐的@Transational还能导致生产事故的文章就介绍到这了,更多相关Spring @Transationa 生产事故内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！