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一、Spring事务的传播属性
Propagation(传播属性)
REQUIRED–支持当前事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。这是最常见的选择。

ServicerA{
 //调用methodA的时候如果没有事务将开启事务,这时候再调用methodB的时候发现已经有事务,此时methodB会加入到methodA的事务中,无论methodA和methodB中任何一个地方出现异常都会回滚事务,例如:methodB方法已经提交,
 //但是methodA出现异常回滚,methodB方法也会跟着回滚
 @transactional
 methodA(){
  ServiceB.methodB();
 }
}
@transactional
ServiceB{
 methodB(){}
}

SUPPORTS–支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
MANDATORY–支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。
REQUIRES_NEW–新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。

ServicerA{
 // 当执行到methodB的时候methodA的事务会被挂起,methodB会起一个新事务,当methodB执行完毕之后methodA的事务才会执行
 // 由于是两个事务,methodA、methodB的事务回滚互不影响
 @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
 methodA(){
  ServiceB.methodB();
 }
}
@transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
ServiceB{
 methodB(){}
}
上面两个例子说的都是Service间的事务调用,下面来说说同一个service方法内部的调用:
ServiceC{
 // service内部调用的时候如果methodA的事务传播属性将覆盖methodB的事务传播属性,即便methodA没有事务也将覆盖并忽略methodB的事务,整个方法将已无事务的方式运行
 // 说明:methodB相当于methodA内的一段代码两个方法之间并不存在事务的传播,如果methodB抛出异常在methodA方法中处理了就相当于整个方法的异常已经处理,不会事务回滚
 methodA(){
  @transactional//默认propagation=REQUIRED
  methodB(){}
 }
}

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。
NEVER–以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
NESTED–嵌套事物。
propagation.REQUIRED和propagation.REQUIRES_NEW常常用来控制事务的嵌套
例如:

ServiceA{
 // methodB失败后methodC会继续执行,三个方法事务提交互不影响
 @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
 methodA(){
  ServiceB.methodB();
  ServiceC.methodC();
 }
}
@transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
ServiceB{
 methodB(){}
}
@transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
ServiceC{
 methodC(){}
}

二、Spring事务的隔离级别
1、Serializable:最严格的级别,事务串行执行,资源消耗最大;
2、REPEATABLE READ:保证了一个事务不会修改已经由另一个事务读取但未提交(回滚)的数据。避免了“脏读取”和“不可重复读取”的情况,但是带来了更多的性能损失。
3、READ COMMITTED:大多数主流数据库的默认事务等级,保证了一个事务不会读到另一个并行事务已修改但未提交的数据,避免了“脏读取”。该级别适用于大多数系统。
4、Read Uncommitted:保证了读取过程中不会读取到非法数据。隔离级别在于处理多事务的并发问题。
我们知道并行可以提高数据库的吞吐量和效率,但是并不是所有的并发事务都可以并发运行,这需要查看数据库教材的可串行化条件判断了。
这里就不阐述。
我们首先说并发中可能发生的3中不讨人喜欢的事情
1: Dirty reads–读脏数据。也就是说,比如事务A的未提交(还依然缓存)的数据被事务B读走,如果事务A失败回滚,会导致事务B所读取的的数据是错误的。
2: non-repeatable reads–数据不可重复读。比如事务A中两处读取数据-total-的值。在第一读的时候,total是100,然后事务B就把total的数据改成200,事务A再读一次,结果就发现,total竟然就变成200了,造成事务A数据混乱。
3: phantom reads–幻象读数据,这个和non-repeatable reads相似,也是同一个事务中多次读不一致的问题。但是non-repeatable reads的不一致是因为他所要取的数据集被改变了(比如total的数据),但是phantom reads所要读的数据的不一致却不是他所要读的数据集改变,而是他的条件数据集改变