Wie beeinflussen Isolations- und Ausbreitungsparameter das Transaktionsverhalten von @Transactional in Spring?

Verstehen der Dynamik von Isolation und Ausbreitung in @Transactional von Spring

Die @Transactional-Annotation von Spring bietet zwei entscheidende Parameter, Isolierung und Ausbreitung, um das Transaktionsverhalten anzupassen. Lassen Sie uns in diese Parameter eintauchen und ihre Auswirkungen in realen Szenarien untersuchen.

Propagation: Regiert das Transaktionszusammenspiel

Propagation definiert die Beziehung zwischen Transaktionen. Zu den häufigsten Optionen gehören:

• ERFORDERLICH: Code wird innerhalb einer vorhandenen Transaktion ausgeführt oder initiiert eine neue, wenn keine vorhanden ist.
• ERFORDERLICH_NEU:Code initiiert immer eine neue Transaktion und unterbricht alle bestehenden Transaktionen.

Typischerweise ERFORDERLICH dient den meisten Szenarien. REQUIRES_NEW ist jedoch angemessen, wenn die Gewährleistung einer vollständigen Isolierung von Transaktionen von größter Bedeutung ist.

Isolation: Wahrung der Datenintegrität

Isolation gewährleistet die Datenintegrität, indem sie angibt, wie Transaktionen miteinander interagieren. Zu den wichtigsten Optionen gehören:

• ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: Aktiviert „Dirty Reads“, bei denen nicht festgeschriebene Änderungen aus anderen Transaktionen sichtbar sind, aber möglicherweise einem Rollback unterliegen.
• ISOLATION_READ_COMMITTED: Verhindert Dirty Reads und stellt sicher, dass nur Änderungen von anderen festgeschrieben werden Transaktionen sind sichtbar.
• ISOLATION_REPEATABLE_READ: Garantiert, dass mehrere Lesevorgänge derselben Zeile innerhalb einer Transaktion denselben Wert zurückgeben, auch wenn andere Transaktionen die Zeile in der Zwischenzeit ändern.
• ISOLATION_SERIALIZABLE: Erzwingt die Ausführung von Transaktionen in sequentieller Reihenfolge und eliminiert parallelitätsbezogene Daten Inkonsistenzen.

Der Nachteil strengerer Isolationsstufen (z. B. SERIALIZABLE) ist eine verringerte Leistung in Multithread-Anwendungen. Daher ist es ratsam, die Kompromisse basierend auf den Anforderungen der Anwendung sorgfältig abzuwägen.

Beispiele aus der Praxis

Schutz vor Datenkonflikten mit Dirty Reads:

Ein klassisches Beispiel für einen Dirty Read tritt auf, wenn Thread 1 einen Wert in eine Datenbankzeile schreibt und dann die Transaktion zurücksetzt, wobei der alte Wert erhalten bleibt in der Datenbank. Wenn Thread 2 die Zeile gleichzeitig liest, würde er den (jetzt falschen) alten Wert sehen. Um solche Inkonsistenzen zu verhindern, können wir ISOLATION_READ_COMMITTED verwenden.

Transaktionsisolation erzwingen:

Eine praktische Anwendung der REQUIRES_NEW-Weitergabe liegt in einer Dienstmethode, die immer vollständig ausgeführt werden sollte isolierte Transaktion. Betrachten Sie die folgende Methode:

<code class="java">@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRES_NEW)
public void provideService() {
    repo1.retrieveFoo();
    repo2.retrieveFoo();
}</code>

Diese Methode stellt sicher, dass alle an den Repositorys repo1 und repo2 vorgenommenen Änderungen von anderen Transaktionen isoliert werden, wodurch potenzielle Störungen verhindert und die Datenkonsistenz gewahrt bleibt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie beeinflussen Isolations- und Ausbreitungsparameter das Transaktionsverhalten von @Transactional in Spring?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!