本文将深入研究Spring的事务管理。主要介绍@Transactional在底层是如何工作的。
JPA(Java Persistence API--java持久层)和事务管理
很重要的一点是JPA本身并不提供任何类型的声明式事务管理。如果在依赖注入容器之外使用JPA，事务处理必须由开发人员编程实现。
UserTransaction utx = entityManager.getTransaction(); try { utx.begin(); businessLogic(); utx.commit(); } catch(Exception ex) { utx.rollback(); throw ex; }
这种方式的事务管理使事务范围可以在代码中很清晰地表达出来，但它有以下缺点：
- 容易出现重复代码和错误
- 任何错误可能产生较大的影响
- 错误难以调试和复现
- 降低了代码库的可读性
- 如果该方法调用了其他的事务方法如何处理呢？
使用Spring @Transactional
使用Spring @Transactional，上面的代码就简化为：
@Transactional public void businessLogic() { ... use entity manager inside a transaction ... }
代码更加简洁，可读性更好，也是目前Spring中事务处理的推荐方式。
通过使用@Transactional，事务传播等很多重要方面可以自动处理。这种情况下如果businessLogic()调用了其他事务方法，该方法将根据选项确定如何加入正在运行事务。
这个强大机制的一个潜在缺点是它隐藏了底层的运行，当它不能正常工作时很难调试。
@Transactional含义
关于@Transactional，关键点之一是要考虑两个独立的概念，它们都有各自的范围和生命周期：
- persistence context(持久化上下文)
- database transaction（事务）
@Transactional本身定义了单个事务的范围。这个事务在persistence context的范围内。
JPA中的持久化上下文是EntityManager，内部实现使用了Hibernate Session（使用Hibernate作为持久化provider）。
持久化上下文仅仅是一个同步对象，它记录了有限集合的Java对象的状态，并且保证这些对象的变化最终持久化到数据库。
这是与单个事务非常不同的概念。一个Entity Manager可以跨越多个事务使用，而且的确是这样使用的。
EntityManager何时跨越多个事务？
最常见的情况是应用使用Open Session In View模式处理懒初始化异常时，之前的文章介绍过这种做法的优势和劣势。
这种情况下视图层运行的多个查询处于独立的事务中，而不是单事务的业务逻辑，但这些查询由相同的entity manager管理。
另一种情况是开发人员将持久化上下文标记为PersistenceContextType.EXTENDED，这表示它能够响应多个请求。
如何定义EntityManager和Transaction之间的关系？
这由应用开发者来选择，但是JPA Entity Manager最常用的方式是“Entity Manager per application transaction”(每个事务都有自己的实体管理器)模式。entity manager注入的常用方法是：
@PersistenceContext private EntityManager em;
这里默认为“Entity Manager per transaction”模式。这种模式下如果在@Transactional方法内部使用该Entity Manager，那么该方法将在单一事务中运行。
@PersistenceContext如何工作？
随之而来的问题就是@PersistenceContext如何仅在容器启动时注入entity manager，假定entity manager生命周期很短暂，而且每次请求需要多个entity manager。
答案是它不能：EntityManager是一个接口，注入到spring bean中的不是entity manager本身，而是在运行时代理具体entity manager的context aware proxy（上下文感知代理）。
通常用于代理的具体类为SharedEntityManagerInvocationHandler，借助调试器可以确认这一点。
那么@Transactional如何工作？
实现了EntityManager接口的持久化上下文代理并不是声明式事务管理的唯一部分，事实上包含三个组成部分：
- EntityManager Proxy本身
- 事务的切面
- 事务管理器
看一下这三部分以及它们之间的相互作用。
事务的切面
事务的切面是一个“around（环绕）”切面，在注解的业务方法前后都可以被调用。实现切面的具体类是TransactionInterceptor。
事务的切面有两个主要职责：
- 在’before’时，切面提供一个调用点，来决定被调用业务方法应该在正在进行事务的范围内运行，还是开始一个新的独立事务。
- 在’after’时，切面需要确定事务被提交，回滚或者继续运行。
在’before’时，事务切面自身不包含任何决策逻辑，是否开始新事务的决策委派给事务管理器完成。
事务管理器
事务管理器需要解决下面两个问题：
- 新的Entity Manager是否应该被创建？
- 是否应该开始新的事务？
这些需要事务切面’before’逻辑被调用时决定。事务管理器的决策基于以下两点：
- 事务是否正在进行
- 事务方法的propagation属性（比如
REQUIRES_NEW总要开始新事务）
如果事务管理器确定要创建新事务，那么将：
- 创建一个新的entity manager
- entity manager绑定到当前线程
- 从数据库连接池中获取连接
- 将连接绑定到当前线程
使用ThreadLocal变量将entity manager和数据库连接都绑定到当前线程。
事务运行时他们存储在线程中，当它们不再被使用时，事务管理器决定是否将他们清除。
程序的任何部分如果需要当前的entity manager和数据库连接都可以从线程中获取。
EntityManager proxy
EntityManager proxy(前面已经介绍过)就是谜题的最后一部分。当业务方法调用entityManager.persist()时，这不是由entity manager直接调用的。
而是业务方法调用代理，代理从线程获取当前的entity manager，前面介绍过事务管理器将entity manager绑定到线程。
了解了@Transactional机制的各个部分，我们来看一下实现它的常用Spring配置。
整合三个部分
如何将三个部分组合起来使事务注解可以正确地发挥作用呢？首先定义entity manager工厂。
这样就可以通过持久化上下文注解注入Entity Manager proxy。
@Configuration public class EntityManagerFactoriesConfiguration { @Autowired private DataSource dataSource; @Bean(name = "entityManagerFactory") public LocalContainerEntityManagerFactoryBean emf() { LocalContainerEntityManagerFactoryBean emf = ... emf.setDataSource(dataSource); emf.setPackagesToScan( new String[] {"your.package"}); emf.setJpaVendorAdapter( new HibernateJpaVendorAdapter()); return emf; } }
下一步实现配置事务管理器和在@Transactional注解的类中应用事务的切面。
@Configuration @EnableTransactionManagement public class TransactionManagersConfig { @Autowired EntityManagerFactory emf; @Autowired private DataSource dataSource; @Bean(name = "transactionManager") public PlatformTransactionManager transactionManager() { JpaTransactionManager tm = new JpaTransactionManager(); tm.setEntityManagerFactory(emf); tm.setDataSource(dataSource); return tm; } }
注解@EnableTransactionManagement通知Spring，@Transactional注解的类被事务的切面包围。这样@Transactional就可以使用了。
总结
Spring声明式事务管理机制非常强大，但它可能被误用或者容易发生配置错误。
当这个机制不能正常工作或者未达到预期运行结果等问题出现时，理解它的内部工作情况是很有帮助的。
需要记住的最重要的一点是，要考虑到两个概念：事务和持久化上下文，每个都有自己不可读的明显的生命周期。
