思途spring学习0807
一、Spring 事务管理（Transaction Management）
1. 事务基本配置步骤
Spring Boot 中使用声明式事务非常简单，只需三步：
✅ 步骤一：引入依赖（通常已包含）
<!-- spring-boot-starter-data-jpa 或 mybatis-spring-boot-starter 已包含 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>⚠️ 实际上
spring-boot-starter-*数据相关 starter 已默认集成事务支持，无需手动添加 AOP 依赖（但底层依赖 AOP 实现）。
✅ 步骤二：启用事务支持
在主启动类或配置类上添加 @EnableTransactionManagement（Spring Boot 2.x+ 可省略，自动启用）：
@SpringBootApplication
@EnableTransactionManagement // 可选，Spring Boot 默认开启
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}✅ 步骤三：使用 @Transactional 注解
标注在 Service 层的方法 上（不建议在 Controller 使用）：
@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;@Transactionalpublic void transferMoney(Long fromId, Long toId, BigDecimal amount) {userMapper.decreaseBalance(fromId, amount);// 模拟异常if (amount.compareTo(BigDecimal.TEN) > 0) {throw new RuntimeException("金额过大，转账失败");}userMapper.increaseBalance(toId, amount);}
}✅ 效果：若方法中抛出异常（默认检查 RuntimeException 和 Error），事务将回滚；否则提交。
2. 事务隔离级别（Isolation Level）
| 隔离级别 | 说明 | 存在问题 |
|---|---|---|
READ_UNCOMMITTED | 读未提交 | 脏读、不可重复读、幻读 |
READ_COMMITTED | 读已提交 | 不可重复读、幻读 |
REPEATABLE_READ | 可重复读 | 幻读（部分数据库可避免） |
SERIALIZABLE | 串行化 | 性能极低，排队执行 |
🔺 安全性递增，性能递减
🔹 默认值：ISOLATION_DEFAULT→ 使用数据库默认隔离级别（MySQL 默认为REPEATABLE_READ）
@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
public void method() { ... }3. 事务传播机制（Propagation Behavior）
Spring 定义了 7 种传播行为，控制多个事务方法调用时的事务边界。
| 传播行为 | 说明 | 使用场景 |
|---|---|---|
REQUIRED（默认） | 必须有事务。若已有则加入，否则新建 | 增删改操作（CRUD-write） |
SUPPORTS | 支持事务。有则加入，无则非事务执行 | 查询方法（只读） |
MANDATORY | 必须运行在事务中，否则抛异常 | 强制要求调用者开启事务 |
REQUIRES_NEW | 总是新建事务，挂起当前事务 | 日志记录、独立操作 |
NOT_SUPPORTED | 不支持事务，挂起当前事务 | 批量导入等耗时操作 |
NEVER | 不支持事务，若有事务则抛异常 | 确保非事务环境运行 |
NESTED | 嵌套事务。外层回滚，内层也回滚；内层可独立回滚 | 复杂业务逻辑中的子事务控制 |
📌 示例：
@Service
public class BusinessService {@Autowiredprivate LogService logService;@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)public void businessMethod() {// 主业务逻辑doBusiness();// 即使主事务失败，日志仍需记录logService.saveLog(); // 内部使用 REQUIRES_NEW}
}@Service
public class LogService {@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)public void saveLog() {// 新建事务，独立提交}
}二、Spring 缓存机制（Caching Abstraction）
基于 AOP + 注解 实现，统一抽象缓存操作，支持多种缓存实现（如 Caffeine、Redis、EhCache 等）。
1. 核心注解
| 注解 | 作用 |
|---|---|
@EnableCaching | 启用 Spring 缓存支持（加在启动类或配置类） |
@Cacheable | 方法执行前查缓存，命中则不执行方法 |
@CachePut | 方法执行后更新缓存，总是执行方法 |
@CacheEvict | 清除缓存（可清单个或全部） |
@CacheConfig | 类级别缓存配置（统一 cacheNames、keyGenerator 等） |
2. Spring Boot 整合 Redis 缓存
✅ 步骤一：引入依赖
<!-- Spring Data Redis -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency><!-- Spring Cache 抽象 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>✅ 步骤二：配置文件（application.yml）
spring:# Redis 配置data:redis:host: localhostport: 6379password: 123456database: 0timeout: 1sconnect-timeout: 3slettuce:pool:max-active: 8max-idle: 8min-idle: 0# 缓存配置cache:type: redisredis:time-to-live: 4h # 缓存过期时间（TTL）cache-null-values: false # 是否缓存 null 值cache-names: userCache, deptCache # 预定义缓存名称✅ 步骤三：启用缓存
@SpringBootApplication
@EnableCaching // 启用缓存
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}✅ 步骤四：使用缓存注解
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "userCache") // 统一指定缓存名
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;// 查询时先查缓存，key = userId@Cacheable(key = "#id")public User findById(Long id) {System.out.println("查询数据库...");return userMapper.findById(id);}// 更新后同步更新缓存@CachePut(key = "#user.id")public User update(User user) {userMapper.update(user);return user; // 返回值会自动放入缓存}// 删除用户，同时清除缓存@CacheEvict(key = "#id")public void deleteById(Long id) {userMapper.deleteById(id);}// 清空整个缓存@CacheEvict(allEntries = true)public void clearCache() {// ...}
}3. Redis 五大数据类型简介
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| String | 字符串 | 缓存、计数器、分布式锁 |
| List | 有序、可重复 | 消息队列、最新消息列表 |
| Set | 无序、不重复 | 好友标签、共同关注 |
| ZSet (Sorted Set) | 有序集合，带 score 排序 | 排行榜、延迟队列 |
| Hash | 键值对集合 | 存储对象（如用户信息） |
🔍 示例：用 Hash 存储用户信息
opsHash.put("user:1001", "name", "张三");
opsHash.put("user:1001", "age", "25");4. 缓存过期策略（TTL - Time To Live）
- Redis 支持设置键的过期时间，单位秒或毫秒。
- Spring Cache 中通过
time-to-live配置全局 TTL。 - 可在注解中单独设置：
@Cacheable(key = "#id", ttl = 3600) // 单独设置过期时间（需自定义 CacheManager）三、Caffeine vs Redis
| 对比项 | Caffeine（本地缓存） | Redis（分布式缓存） |
|---|---|---|
| 存储位置 | JVM 内存 | 独立服务 |
| 速度 | 极快（纳秒级） | 快（毫秒级） |
| 容量 | 受限于 JVM | 大（可集群扩展） |
| 一致性 | 单机一致 | 分布式一致 |
| 适用场景 | 高频读、低变更数据 | 共享数据、跨服务缓存 |
✅ 推荐组合使用：Caffeine + Redis（多级缓存）
四、最佳实践与注意事项
✅ 事务使用建议
- 标注在 public 方法 上（AOP 代理限制）。
- 避免在 private、final、static 方法上使用。
- 异常要抛出，才能触发回滚。
- 自调用（this.method()）不会触发事务（代理失效）。
✅ 缓存使用建议
- 合理设置 TTL，避免数据陈旧。
- 缓存穿透：加空值缓存或布隆过滤器。
- 缓存雪崩：设置随机过期时间。
- 缓存击穿：热点数据加互斥锁。
- 使用
@CacheConfig统一管理缓存配置。
五、总结对比表
| 功能 | 事务（Transaction） | 缓存（Caching） |
|---|---|---|
| 实现机制 | AOP + PlatformTransactionManager | AOP + CacheManager |
| 核心注解 | @Transactional | @Cacheable, @CachePut, @CacheEvict |
| 配置注解 | @EnableTransactionManagement | @EnableCaching |
| 性能影响 | 回滚代价高 | 显著提升读性能 |
| 典型场景 | 数据一致性保障 | 减少数据库压力 |
📌 学习建议：
- 动手实践事务传播行为（如 REQUIRED vs REQUIRES_NEW）。
- 使用 Redis Desktop Manager 查看缓存数据。
- 结合日志观察缓存命中情况。
- 理解 AOP 是事务和缓存的底层支撑机制。
✅ Spring 事务 + 缓存 = 高可用、高性能应用的基石！