长事务如何解决？

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大家好，我是飘渺。今天继续DDD&微服务专栏。

在之前的文章Dailymart21：基于DDD的订单创建流程中，我们留下了一个问题：在createOrder()方法中，我将调用远程接口获取购物车详情、远程库存校验、订单保存放在一个事务中，显然这并不是一个正确的做法，因为它会导致长事务，今天就让我们来解决这个问题。

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为什么会产生长事务

首先，让我们来分析一下产生长事务的原因。

在Spring中，@Transactional注解是基于AOP实现的，本质上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，在方法执行后，根据实际情况选择提交或回滚事务。

当Spring遇到该注解时，会自动从数据库连接池中获取连接并开启事务，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连接。如果出现耗时的操作，如第三方接口调用、业务逻辑复杂、大批量数据处理等，就会导致占用连接的时间很长，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。

在开头的实例中，一个事务中执行RPC操作是典型的长事务问题。类似的操作还包括在事务中进行大量数据查询、业务规则处理等。

长事务会产生哪些问题

长事务引发的常见危害有：

  1. 数据库连接池被占满，应用无法获取连接资源；
  2. 容易引发数据库死锁；
  3. 数据库回滚时间长；
  4. 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，那么在开发中如何避免这个问题呢？

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。

编程式事务

因此，我们可以采用编程式事务替代声明式事务@Transactional。在Spring项目中，可以注入TransactionTemplate对象，然后手动控制事务范围。改造过后的代码如下所示：

public String createOrder(OrderCreateRequest orderCreateRequest) {
	// 获取购物车详情
	ShoppingCartDetailDTO shoppingCartDetailDTO = cartRemoteFacade.queryCheckedCartItemByUserId(orderCreateRequest.getCustomerId());
	List<CartItemDTO> cartItemList = shoppingCartDetailDTO.getCartItemDtoS();

	//校验库存
	checkInventory(cartItemList);
	...
	
	transactionTemplate.executeWithoutResult(status -> {  
	    orderRepository.save(tradeOrder);
		eventPublisher.publishEvent(new OrderCreatedEvent(tradeOrder)); 
	});

	return orderSn;
}

然而，这里涉及到另一个问题：在保存订单后我们通过EventPublisher发布了一个事件，让监听者来处理剩下的业务逻辑，(在Dailymart中创建订单后需要进行库存预扣），在默认情况下，Spring的事件监听机制是同步的将代码进行解耦，我们希望库存扣减如果出现失败需要回滚订单，而编程式事务无法控制监听者的事务。因此，在这种场景下并不适合使用编程式事务来处理。

敲黑板：使用编程式事务替代声明式事务是解决长事务最简单的实现方式，在大部分场景下都可以采用。在使用时要注意编程式事务搭配EventPublisher时无法控制监听者的事务。

对方法进行拆分

另外一种常见的处理措施就是将方法进行拆分，将大方法拆成小方法，将不需要事务管理的逻辑与事务操作拆开。

public String createOrder(OrderCreateRequest orderCreateRequest) {
	// 获取购物车详情
	ShoppingCartDetailDTO shoppingCartDetailDTO = cartRemoteFacade.queryCheckedCartItemByUserId(orderCreateRequest.getCustomerId());
	List<CartItemDTO> cartItemList = shoppingCartDetailDTO.getCartItemDtoS();

	//校验库存
	checkInventory(cartItemList);
	...
	
	this.saveOrder(tradeOrder)

	return orderSn;
}

@Transactional(rollbackFor = RuntimeException.class)
private void saveOrder(TradeOrder tradeOrder){
	orderRepository.save(tradeOrder);
	eventPublisher.publishEvent(new OrderCreatedEvent(tradeOrder)); 
}

在上述代码中，获取购物车详情与库存校验不需要事务，将其与事务方法saveOrder()分开。然而，这样的简单拆分会导致事务不生效。这又涉及到另一个知识点：

@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

正确的拆分方法应该使用下面两种：

  1. 将方法放入另一个类，如新增一个Manager层，通过Spring注入，这样符合了在对象之间调用的条件。详细说明可以参考我的文章为什么阿里建议给MVC三层架构再加一层Manager层！。

  2. 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)  
@SpringBootApplication  
public class SpringBootApplication {}



public String createOrder(OrderCreateRequest orderCreateRequest) {
	...
	OrderService orderService = (OrderService)AopContext.currentProxy(); 
    orderService.saveData(tradeOrder);  
	return orderSn;
}

@Transactional(rollbackFor = RuntimeException.class)
private void saveOrder(TradeOrder tradeOrder){
	orderRepository.save(tradeOrder);
	eventPublisher.publishEvent(new OrderCreatedEvent(tradeOrder)); 
}

然而，Dailymart项目是基于DDD的分层架构模型实现。原来的业务逻辑是在应用服务编写，在我们项目中只需要将保存订单的逻辑放在领域服务层，由领域服务保证事务，而应用服务层负责组装业务逻辑。最终代码如下：

private final TradeOrderService tradeOrderService;

@Override  
// @Transactional(rollbackFor = RuntimeException.class)  
public String createOrder(OrderCreateRequest orderCreateRequest) {  
    // 生成订单编号  
    String orderSn = IdUtils.nextIdStr();  
    // 获取购物车详情  
    ShoppingCartDetailDTO shoppingCartDetailDTO = cartRemoteFacade.queryCheckedCartItemByUserId(orderCreateRequest.getCustomerId());  
    List<CartItemDTO> cartItemList = shoppingCartDetailDTO.getCartItemDtoS();  
      
    // 校验库存  
    checkInventory(cartItemList);  
	...
      
    tradeOrderService.save(tradeOrder); 
    return orderSn;  
}

@Service  
@RequiredArgsConstructor(onConstructor = @__(@Autowired))  
public class TradeOrderServiceImpl implements TradeOrderService {  
      
    private final ApplicationEventPublisher eventPublisher;  
      
    private final OrderRepository orderRepository;  
      
    @Override  
    @Transactional    
    public void save(TradeOrder tradeOrder) {  
        orderRepository.save(tradeOrder);  
        eventPublisher.publishEvent(new OrderCreatedEvent(tradeOrder));  
    }
}

小结

本文讨论了长事务的危害及解决方案。首先，我们探讨了长事务导致的问题，包括数据库连接池耗尽、死锁等。其次，介绍了两种解决策略：采用编程式事务和对方法进行拆分。编程式事务提供了手动控制事务范围的方式，但需要注意搭配EventPublisher可能导致监听者事务无法控制的问题。对方法进行拆分是一种更通用的方法，能够减小事务范围，提高执行效率。最后，通过实际的DDD分层架构示例，展示了在应用服务层和领域服务层中如何组织业务逻辑，确保事务正确性和性能。

在文中涉及的相关代码，你可以在我星球 DDD&微服务 系列专栏中找到相应的实现，感兴趣可以参考文末说明

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