1.Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析
2.springboot项目开启事务支持
3.万字详谈SpringBoot多数据源以及事务处理
4.springboot中的事务事务事务是如何实现的?懂吗?
5.spring—AOP与事务
6.SpringBoot事物Transaction实战讲解教程

Springboot之分布式事务框架Seata实现原理源码分析

       在SpringBoot环境下的分布式事务框架Seata实现原理涉及到了代理数据源、注册代理Bean以及全局事务拦截器等关键环节。源码源码下面我们将逐步解析其核心逻辑。事务事务

       首先，源码源码Seata通过GlobalTransactionScanner来注册项目中所有带有@GlobalTransactional注解的事务事务方法类。该扫描器是源码源码板块排序源码一个实现了BeanPostProcessor接口的类，它能够在Spring容器初始化时进行后置处理，事务事务从而实现全局事务的源码源码管理。

       GlobalTransactionScanner实际上是事务事务一个InstantiationAwareBeanPostProcessor，它在实例化Bean前执行postProcessBeforeInstantiation方法，源码源码在实例化后执行postProcessAfterInstantiation方法，事务事务并在属性填充时执行postProcessProperties方法。源码源码尽管GlobalTransactionScanner类本身并未覆盖这3个方法，事务事务但在父类的源码源码实现中，这些方法用于处理Bean的事务事务实例化和属性设置过程。

       关键在于postProcessAfterInitialization方法中实现的wrapIfNecessary方法，该方法在GlobalTransactionScanner类中被重写。当方法执行到existsAnnotation方法判断类方法是否带有@GlobalTransactional注解时，如果存在则创建一个GlobalTransactionalInterceptor作为拦截器处理全局事务。

       在创建代理数据源时，Seata通过DataSourceProxy对系统默认数据源进行代理处理。通过shouldSkip方法判断当前bean是否需要被代理，如果bean是SeataProxy的子类且不是DataSource的子类且不在excludes集合中，则进行代理，从而代理当前系统的默认数据源对象。

       全局事务拦截器主要负责全局事务的发起、执行和回滚。在执行全局事务的方法被代理时，具体的执行拦截器是GlobalTransactionalInterceptor。该拦截器处理全局事务的逻辑，包括获取全局事务、开始全局事务、执行本地业务、提交本地事务、记录undo log、提交数据更新等步骤。idea如何搜索源码其中，提交本地事务时会向TC（Transaction Coordinator）注册分支并提交本地事务，整个过程确保了分布式事务的一致性。

       当全局事务中任何一个分支发生异常时，事务将被回滚。参与全局事务的组件在异常发生时执行特定的回滚逻辑，确保事务一致性。在Seata的实现中，异常处理机制确保了事务的回滚能够正确执行。

       Seata还提供了XID（Transaction Identifier）的传递机制，通过RestTemplate和Feign客户端进行服务间的调用，确保分布式系统中各个服务能够共享和处理全局事务。RestTemplate在请求头中放置TX_XID头信息，而Feign客户端通过从调用链中获取Feign.Builder，最终通过SeataHystrixFeignBuilder.builder方法实现XID的传递。

       在被调用端（通过Feign调用服务），Seata自动配置会创建数据源代理，使得事务方法执行时能够获取到连接对象，而这些连接对象已经被代理成DataSourceProxy。SeataHandlerInterceptor拦截器对所有请求进行拦截，从Header中获取TX_XID，参与者的XID绑定到上下文中，通过ConnectionProxy获取代理连接对象。在数据库操作中，XID绑定到ConnectionContext，执行SQL语句时通过StatementProxy或PreparedStatementProxy代理连接，从而完成全局事务的处理。

       综上所述，Seata通过一系列复杂的逻辑和机制，实现了SpringBoot环境下的分布式事务管理，确保了分布式系统中数据的一致性和可靠性。

springboot项目开启事务支持

       针对springboot项目开启事务支持的问题，通常的做法是在启动类上添加@EnableTransactionManagement注解，在需要事务支持的方法或类上使用@Transactional注解。然而，题库搜索系统源码实际上，springboot项目在正常情况下，并不需要在启动类上手动添加@EnableTransactionManagement注解。

       springboot项目能够自动开启事务支持，得益于其自动配置功能。springboot旨在简化spring项目的配置工作，不论是基于注解的配置，还是传统的基于xml的配置。在项目启动时，springboot会自动加载众多配置类，其中就有一个与事务相关的自动配置类——org.springframework.boot.autoconfigure.transaction.TransactionAutoConfiguration。

       通过查看TransactionAutoConfiguration配置类，我们发现其默认生效。该类中包含@EnableTransactionManagement(proxyTargetClass = true)注解，这一注解使得事务支持功能得以激活。这意味着，当我们在方法或类上使用@Transactional注解时，无需担心事务配置的遗漏。

       总结起来，对于springboot项目，自动配置类TransactionAutoConfiguration中已内置了事务支持的配置，因此无需在启动类上手动添加@EnableTransactionManagement注解。在需要事务支持的场景中，只需在相关方法或类上使用@Transactional注解即可。

       此外，对于更传统的spring项目，使用@EnableTransactionManagement注解配合@Transactional注解的组合可能更加常见和适用。

万字详谈SpringBoot多数据源以及事务处理

       在高并发环境下，单数据库难以承载大量数据访问，多数据库读写分离与不同存储的微服务项目需求促使多数据源解决方案的实现。主要有两种实现思路：配置多个SqlSessionFactory或使用Spring提供的AbstractRoutingDataSource的DynamicDataSource实现动态数据源切换。实现方案基于Spring Boot 2.7.8，使用Mysql数据库和Mybatis ORM框架，Maven依赖确保项目结构清晰。

       通过配置不同的App分享页源码SqlSessionFactory实现多数据源，每个数据库的Mapper层和Dao层分别建立文件夹，分包放置，形成项目结构。使用Yaml文件指定不同库的Mapper层对应不同的SqlSessionFactory。此方法分层明确，代码清晰，每个配置类实现事务管理，无需额外关注。

       另一种方案采用Spring AOP+自定义注解，利用AbstractRoutingDataSource的继承结构实现数据源动态切换。通过创建Map存储数据源，根据不同Service方法调用选择对应数据源，实现不同数据库表的事务处理。

       在多数据源切换中，事务问题常出现，尤其是当不同数据源的表在同一事务中被操作时。为解决这个问题，需自定义MultiDataSourceTransaction，动态获取不同Connection，避免从缓存中获取，确保跨数据源事务的一致性。

       Mybatis自动装配过程中，通过SqlSessionFactoryBean创建SqlSessionFactory，SpringManagedTransactionFactory作为Mybatis与Spring的桥梁，管理事务。MapperFactoryBean通过代理生成代理对象，调用SqlSessionFactory创建SqlSession执行数据库操作。

       通过TransactionSynchronizationManager绑定Connection到当前线程，确保MyBatis执行SQL语句使用的Connection与Spring事务管理的Connection一致，实现事务管理。每次切换数据源时，动态获取最新Connection并记录在Map中，回滚时回滚Map中的Connection，最终将自定义的Transaction委托给Spring管理。

       引入ImportBeanDefinitionRegistrar接口可实现动态注册数据源到Spring容器，typ论坛源码下载无需手动增加Bean。通过定义该接口的实现类，自定义扫描并注册逻辑，解放开发人员的手动工作。将EnableDynamicDataSource置于SpringBoot启动项之上，完成动态数据源的集成。

       实现方案总结，多数据源与事务处理的解决方案在高并发项目中尤为重要。采用多种策略实现数据源切换与事务管理，确保项目性能与稳定性。通过Spring AOP、抽象类继承与自定义注册逻辑，减少开发工作量，提高代码可维护性。最终实现多数据源高效、稳定的运行环境。

springboot中的事务是如何实现的?懂吗?

       在 Spring Boot 中，事务的实现主要依赖于 @Transactional 注解。此注解在项目代码中广泛使用，尤其是 @Transactional(readOnly = true)，被许多开发者认为能提高性能。本文将深入探讨 @Transactional(readOnly = true) 的工作原理，以及是否在服务层的只读方法中总是应使用此注解。同时，我们还将分析在使用 JPA 时，@Transactional(readOnly = true) 的应用与可能带来的权衡。

       在实现过程中，当我们使用 @Transactional(readOnly = true) 时，事务管理器接收到此提示，可以优化查询过程。以 JpaTransactionManager 为例，它在内部委托给 JpaDialect 来具体执行事务的开始。在 HibernateJpaDialect 类中，我们看到在处理 readOnly = true 选项时，JpaDialect 禁止了刷新操作。同时，将 session.setDefaultReadOnly(true) 语句用于设置会话的只读属性，进一步确保了在只读模式下，实体不会进行脏检查，也不会维护持久状态的快照，且只读实体的更改不被持久化。

       当我们讨论是否在服务层的只读方法中使用 @Transactional(readOnly = true) 时，需要考虑其潜在优势与潜在风险。使用此注解确实带来了诸多益处，比如避免了不必要的事务提交，提高了查询性能。然而，如果服务层的方法包含大量逻辑处理，将其标记为只读则可能引发问题，例如数据库死锁、性能下降和数据库连接耗尽。

       通过实际测试，我们发现在服务层方法中使用 @Transactional(readOnly = true)，直到方法执行结束才释放数据库连接；而在存储库层方法中，查询结果到达后即释放连接。这表明，长时间执行的服务层方法可能因持有数据库连接过久而影响性能和资源管理。

       综上所述，@Transactional(readOnly = true) 在适当的应用场景中能够带来显著性能提升，但需注意其在服务层中的使用可能带来的潜在风险。当服务层方法仅包含只读查询时，使用此注解是合理的；然而，当方法包含大量逻辑处理时，开发者应谨慎考虑，权衡性能与资源管理的需求。

spring—AOP与事务

        title: spring——AOP与事务.md

        date: -- ::

        categories: [Spring]

        tags: [AOP,事务]

        toc: true

        先列出源码中比较重点的几个类：

        1、<aop:before method="before" pointcut-ref="myMethods"/>包装成一个advisor

        2、AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreator，当实例化所有bean都会执行到AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreatorç±»

        它会检测bean是否advisor以及advice存在，如果有就说明这个bean有切面，有切面那么就会生成代理

        3、jdk的代理，bean里面的所有advisor加入到proxyFactory。

        4、jdkDynamicProxy invoke，拿到bean里面的所有Interceptor，会循环proxyFactory里面的所有advisor

        里面有advice，里面的advice有两种类型，要么是advice，要么是MethodInterceptor类型的

        5、当代理对象调用方式，是一个MethodInterceptor类型的类的链式调用过程，直到容器的大小和索引一致的时候调用JoinPoint目标方法

        before：this.advice.before(),invocation.processd();

        装配参数，切面里面before方法的method对象，method.getParamterTypes()[0]

        最终会把advice封装成MethodInterceptor类型的对象

        程序执行的某个特定位置：如类开始初始化前、类初始化后、类某个方法调用前、调用后、方法抛出异常后。一个类或一段程序代码拥有一些具有边界性质的特定点，这些点中的特定点就称为“连接点”。Spring仅支持方法的连接点，即仅能在方法调用前、方法调用后、方法抛出异常时以及方法调用前后这些程序执行点织入增强。连接点由两个信息确定：第一是用方法表示的程序执行点；第二是用相对点表示的方位。

        每个程序类都拥有多个连接点，如一个拥有两个方法的类，这两个方法都是连接点，即连接点是程序类中客观存在的事物。AOP通过“切点”定位特定的连接点。连接点相当于数据库中的记录，而切点相当于查询条件。切点和连接点不是一对一的关系，一个切点可以匹配多个连接点。在Spring中，切点通过org.springframework.aop.Pointcut接口进行描述，它使用类和方法作为连接点的查询条件，Spring AOP的规则解析引擎负责切点所设定的查询条件，找到对应的连接点。其实确切地说，不能称之为查询连接点，因为连接点是方法执行前、执行后等包括方位信息的具体程序执行点，而切点只定位到某个方法上，所以如果希望定位到具体连接点上，还需要提供方位信息。

        增强是织入到目标类连接点上的一段程序代码，在Spring中，增强除用于描述一段程序代码外，还拥有另一个和连接点相关的信息，这便是执行点的方位。结合执行点方位信息和切点信息，我们就可以找到特定的连接点。

        增强逻辑的织入目标类。如果没有AOP，目标业务类需要自己实现所有逻辑，而在AOP的帮助下，目标业务类只实现那些非横切逻辑的程序逻辑，而性能监视和事务管理等这些横切逻辑则可以使用AOP动态织入到特定的连接点上。

        引介是一种特殊的增强，它为类添加一些属性和方法。这样，即使一个业务类原本没有实现某个接口，通过AOP的引介功能，我们可以动态地为该业务类添加接口的实现逻辑，让业务类成为这个接口的实现类。

        织入是将增强添加对目标类具体连接点上的过程。AOP像一台织布机，将目标类、增强或引介通过AOP这台织布机天衣无缝地编织到一起。根据不同的实现技术，AOP有三种织入的方式：

        a、编译期织入，这要求使用特殊的Java编译器。

        b、类装载期织入，这要求使用特殊的类装载器。

        c、动态代理织入，在运行期为目标类添加增强生成子类的方式。

        Spring采用动态代理织入，而AspectJ采用编译期织入和类装载期织入。

        一个类被AOP织入增强后，就产出了一个结果类，它是融合了原类和增强逻辑的代理类。根据不同的代理方式，代理类既可能是和原类具有相同接口的类，也可能就是原类的子类，所以我们可以采用调用原类相同的方式调用代理类。

        切面由切点和增强（引介）组成，它既包括了横切逻辑的定义，也包括了连接点的定义，Spring AOP就是负责实施切面的框架，它将切面所定义的横切逻辑织入到切面所指定的连接点中。

        advisor： pointCut advice

        一类功能的增强

        around方法里面代码切面

        事务切面

        缓存切面

        日志切面

        事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作；这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合（工作逻辑单元）。

        大致流程形如

        数据库事务拥有几大特性：

        事务的四大特性：

        事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包含的各操作要么都做，要么都不做

        事 务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。因此当数据库只包含成功事务提交的结果时，就说数据库处于一致性状态。如果数据库系统 运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是 不一致的状态。

        一个事务的执行不能其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

        也称永久性，指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。

        个人理解，事务在Spring中是借助AOP技术来实现的，可以作为AOP中的一个事务切面。spring源码对事务的处理逻辑，自己研究吧！

        ORM框架中以Mybatis为例，事务处理就是用到了一个类Transaction，部分源码如下

        可以看出Transaction管理的就是一个connection，而connection我们很清楚是与用户会话挂钩的。

        那么关系就是Transaction 管理Connection ，而connection与 用户session一对一存在。

        在springBoot中，只需要加入POM就可以了，配合注解使用即可。

        接下来就是事务的控制了。

        首先事务有几大传播属性：

        其中最常见的，用得最多就 PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、 PROPAGATION_NESTED 这三种。事务的传播属性是 spring 特有的，是 spring 用来控制方法事务的一种手段，说直白点就是用来控制方法是否使用同一事务的一种属性，以及按照什么规则回滚的一种手段。

        下面用代码演示这三种属性的机制：

        事务的默认属性就是required，通过Transactional.java中的Propagation propagation() default Propagation.REQUIRED; 可以看出。

        这种情况就是事务1，事务2 都加入到了事务0中。不管是1，2哪个事务抛出异常，事务0都会回滚。数据添加会失败。

        这种情况就是：

        事务0（required） {

        ​ 事务1 （REQUIRES_NEW）

        ​ 事务2

        }

        此时。

        情况a：

        1、如果只是事务2出现了异常，那么事务1会提交，事务2加入到事务0中会回滚。

        2、如果只是事务1出现了异常，那么事务1会回滚，向上层事务0抛异常，事务2会加入到事务0中，这时都会回滚。

        情况b：

        如果事务1，事务2都是REQUIRES_NEW传播属性。那么结果就是：

        1、如果事务1，抛出了异常，那么事务2是不会执行的，那么事务0必然回滚。

        2、如果事务2，抛出异常，那么事务1会提交，表中会有数据。事务2有异常回滚并抛出，事务0回滚。

        NESTED属性其实就是创建了回滚点，有异常时，会回滚到指定的回滚点。

        在这通过代码测试，出现一种情况是，无论事务1，事务2哪个有异常，数据都不会插入成功，原因是，不论是事务1还是事务2都会向事务0抛出异常，事务0捕获到异常后，执行rollback()方法，这就操作成了，事务的全部回滚。

        如果想要事务1和事务2 想要根据自己的回滚点回滚，那么事务0必须自己处理异常，不让spring捕获到这个异常，那么就满足了。把代码改成这种：

        Jack大佬提供了，伪代码分析法。

        按照Spring源码的事务处理逻辑，伪代码大致为：

SpringBoot事物Transaction实战讲解教程

       本篇文章主要介绍的是SpringBoot中事物Transaction的使用教程。在进行SpringBoot开发时，事务管理对于保证数据的一致性和完整性至关重要。以下将从事务管理方式、提交方式、隔离级别、事务传播行为、回滚规则、常用配置、注意事项等方面进行详细讲解。

       在Spring中，事务管理有两种方式：编程式事务管理和声明式事务管理。编程式事务管理需要手动设置事务的开始、提交、回滚等，而声明式事务管理则通过注解实现事务的声明。

       默认情况下，数据库处于自动提交模式。每条SQL语句处于一个单独的事务中，若执行成功则隐式提交，若执行失败则隐式回滚。为了正常的事务管理，需关闭数据库自动提交模式。Spring会将底层连接的自动提交特性设置为false，等价于JDBC的connection.setAutoCommit(false);，执行完毕后进行提交connection.commit();

       事务隔离级别是指并发事务之间的隔离程度，TransactionDefinition接口定义了五种隔离级别常量，分别为读未提交（READ_UNCOMMITTED）、读已提交（READ_COMMITTED）、可重复读（REPEATABLE_READ）、序列化（SERIALIZABLE）和未提交读（READ_COMMITTED）。

       事务传播行为决定了在开始当前事务之前，事务上下文已存在时，事务性方法的执行行为。TransactionDefinition中定义了多个传播行为常量，如PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_SUPPORTS等。

       事务回滚规则由spring事务管理器决定，通常在当前事务上下文抛出异常时回滚事务。默认情况下，只有运行时unchecked异常才会导致事务回滚，抛出checked异常则不会。可以明确配置哪些异常抛出时回滚事务，包括checked异常。

       SpringBoot中常用事务配置包括@Transactional注解，用于标记方法为事务方法。注解参数如readOnly、rollbackFor、noRollbackFor、propagation等，用于控制事务的特性。

       开发时，需要确保环境满足要求：使用JDK1.8和SpringBoot1.5..RELEASE。相关依赖和配置如Maven pom.xml文件、application.properties文件。

       在使用@Transactional注解时，需在service层的公共方法上添加该注解。使用示例展示事务的配置和测试。通过Postman进行API测试，验证事务是否成功执行。

       本文还介绍了事务的几种使用示例，包括手动回滚、使用其他方法进行事务控制、结合DataSourceTransactionManager和TransactionDefinition类进行手动控制事务。同时提供了SpringBoot项目工程的地址供参考。

Spring Boot业务代码中使用@Transactional事务失效踩坑点总结

       在Spring Boot项目中，事务管理是确保数据一致性的关键工具。通常，我们通过在方法上添加@Transactional注解来实现声明式事务控制。然而，实际应用中，事务的正确使用和管理可能会遇到一些陷阱，这些陷阱可能导致数据不一致或系统性能问题。下面总结了一些常见的事务失效场景、原因以及修正方法，旨在帮助开发者避免这些坑点。

       在项目开发中，当涉及多个数据库操作时，使用@Transactional确保操作的一致性和原子性至关重要。然而，很多开发者仅将关注点放在了标记方法为@Transactional上，忽略了更深层次的事务控制细节。实际上，正确理解并应用@Transactional注解的属性，可以有效避免在复杂业务逻辑中出现的事务失效问题。

       首先，需要明确的是，@Transactional注解不仅可应用于方法上，还适用于类级别，表示该类的公共方法都将遵循相同的事务属性配置。注解内部的几个关键属性包括：

       propagation：决定事务的传播行为，如何处理嵌套事务。

       isolation：事务的隔离级别，用于解决并发操作的冲突问题。

       timeout：事务的超时时间，超过后将自动回滚。

       readOnly：指示事务是否为只读，允许忽略事务控制。

       rollbackFor和noRollbackFor：定义触发回滚和不回滚异常类型。

       接下来，让我们深入分析一些常见的@Transactional失效场景及其修正方法：

       场景1：方法间的相互调用导致事务失效

       在类内部方法相互调用时，若未通过代理机制调用，则@Transactional注解可能无法生效。这是因为Spring通过AOP技术实现事务管理，必须通过代理对象调用方法才能实现事务控制。

       修正方法：确保所有方法调用都通过代理对象进行，避免直接使用this调用。

       场景2：异常被捕获导致事务回滚失效

       当方法内部捕获异常后，异常没有向外抛出，导致@Transactional注解无法检测到异常并触发回滚。

       修正方法：尽量在局部范围内处理异常，避免过早捕获并处理异常，确保异常能够正常传播并触发回滚。

       场景3：rollbackFor属性设置不当

       若未正确配置rollbackFor，导致触发的异常类型不符合回滚条件，事务可能无法正常回滚。

       修正方法：明确设置rollbackFor属性，指定需要回滚的异常类型。

       场景4：非public方法使用@Transactional

       使用@Transactional注解的方法必须是public可见，private方法不可见于代理类，因此无法被事务管理。

       修正方法：将方法声明为public，确保其可见于代理对象。

       场景5：propagation属性设置错误

       正确的传播属性设置可以确保事务在遇到异常时能够正确回滚，避免影响整个操作。

       修正方法：检查propagation属性设置，确保其符合业务需求。

       场景6：长事务导致资源耗尽

       长时间运行的事务可能导致数据库连接池资源耗尽，影响系统性能。

       修正方法：合理拆分事务，避免长时间操作占用连接资源。

       总结而言，正确理解并合理应用@Transactional注解，结合事务管理的最佳实践，可以有效避免在项目开发过程中遇到的事务失效问题，确保系统的数据一致性，提升性能和稳定性。