4.1.8 函数之事务管理

一、事务管理介绍

函数Function支持事务字段为isTransaction(默认为false),事务传播行为propagationBehavior(默认PROPAGATION_SUPPORTS),事务隔离级别isolationLevel(默认使用数据库默认的事务隔离级别),所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。

平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务,支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务,不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作,不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务,请使用PamirsTransational分布式事务管理方案(@PamirsTransational(enableXa=true))。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景

使用方式

  • 声明式事务,使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下,与@Transactional注解功能一致。
  • 编程式事务,使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下,与TransactionTemplate功能一致。
  • 配置式事务,使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。

事务特性

  • 原子性 (atomicity):强调事务的不可分割.
  • 一致性 (consistency):事务的执行的前后数据的完整性保持一致.
  • 隔离性 (isolation):一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰
  • 持久性(durability) :事务一旦结束,数据就持久到数据库

事务隔离级别

事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度,当多个事务同时访问相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就可能发生以下问题:

问题 描述
脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据,所谓脏读,就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据,比如银行取钱,事务A开启事务,此时切换到事务B,事务B开启事务–>取走100元,此时切换回事务A,事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据,因为事务B取走了100块钱,并没有提交,数据库里面的账务余额肯定还是原始余额,这就是脏读
不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句,期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句,但先后得到的结果不一致,这就是不可重复读
幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象 发生了幻觉一样。

表4-1-8-1 事务隔离级别

Pamirs(Spring)支持的隔离级别

隔离级别 描述
DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE(读已提交) MySQL(可重复读)
READ_UNCOMITTED 读未提交(脏读)最低的隔离级别,一切皆有可能。
READ_COMMITED 读已提交,ORACLE默认隔离级别,有不可重复读以及幻读风险。
REPEATABLE_READ 可重复读,解决不可重复读的隔离级别,但还是有幻读风险。
SERLALIZABLE 串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了

表4-1-8-2 隔离级别与描述

隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度
READ_UNCOMITTED
READ_COMMITED
REPEATABLE_READ
SERLALIZABLE

表4-1-8-3 隔离级别说明表

事务的传播行为

  • 保证同一个事务中

  • PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务,如果不存在 就新建一个(默认)

  • PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务,如果不存在,就不使用事务

  • PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务,如果不存在,抛出异常

  • 保证没有在同一个事务中

  • PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在,挂起当前事务,创建一个新的事务

  • PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行,如果有事务存在,挂起当前事务

  • PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行,如果有事务存在,抛出异常

  • PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在,则嵌套事务执行

A中嵌套B事务,嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。

异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW (两个独立事务) PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务)
A抛异常 B正常 A回滚,B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚
A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常,并没有继续向上抛异常,则B先回滚,A再正常提交; 2.如果A未捕获B的异常,默认则会将B的异常向上抛,则B先回滚,A再回滚 B先回滚,A再正常提交 A与B一起回滚
A抛异常B抛异常 B先回滚,A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚
A正常 B正常 B先提交,A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交

表4-1-8-4 事务传播行为

二、声明式事务(举例)

Step1 修改PetShopBatchUpdateAction

用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务,PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务,但此多库事务为非严格的分布式多库事务,之所以选择这个方案,原因如下

a. 不损害任何性能。

b. 事务保障率超过4个9

c. 经过阿里的大厂验证,特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证

@PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文,自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional

@Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE)
@PamirsTransactional
//@Transactional
public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){
    if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){
        throw  PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow();
    }
    List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList();
    for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){
        petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus());
    }
    new PetShopProxy().updateBatch(proxyList);
    throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow();
    //        return data;
}

图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction

Step2 重启看效果

进入店铺管理列表页,选择记录点击【批量更新数据状态】按钮,修改记录的数据状态为【未启用】,提交看效果。期望效果为:提示系统异常,数据修改失败

image.png

图4-1-8-2 数据状态显示已启用

image.png

图4-1-8-3 批量更新数据状态

image.png

图4-1-8-4 提示系统异常

三、编程式事务(举例)

为了提升性能,特别是在高并发场景,编程式事务开发模式有利于精细化控制事务开启长度,尽可能地在事务开启前,把费时的查询工作、数据准备做完。基本套路如下

Tx.build(new TxConfig().setPropagation(Propagation.REQUIRED.value())).executeWithoutResult(status -> {
      //执行逻辑
});

图4-1-8-5 编程式事务代码示意

Step1 修改PetShopBatchUpdateAction

@Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE)
public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){
    if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){
        throw  PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow();
    }
    List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList();
    for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){
        petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus());
    }
    Tx.build(new TxConfig().setPropagation(Propagation.REQUIRED.value())).executeWithoutResult(status -> {
        new PetShopProxy().updateBatch(proxyList);
        throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow();
    });
    return data;
}

图4-1-8-6 修改PetShopBatchUpdateAction

Step2 重启看效果

跟声明式事务一致的效果

四、配置式事务

略,该模式一般用于平台内部使用以及无代码编辑器管理事务时用到,就不举例了

分布式事务(不建议使用)

如果要严格意义上的分布式事务,需要配置enableXa为true,@PamirsTransational(enableXa=true)。同时引入依赖包

<groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId>
<artifactId>pamirs-connectors-data-xa</artifactId>

图4-1-8-7 分布式事务依赖包

注:该版本还不支持远程RPC后的分布式事务,因该模式有很大的弊端,也就是把原本无状态的服务变成有状态,导致性能和耦合度都极差。所以我们一般使用事务性消息、异步任务等最终一致性方案去替代。

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  • 4.1.24 框架之分库分表

    随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等,业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆,谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单,连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢?因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题,但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低,能给的方案都还有一定的局限性,或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表,也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表(举例) 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码,为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表(举例) Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

    2024年5月23日
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  • 5.5 基础支撑之结算域

    一、基础介绍 随着企业的业务不断进行数字化改造、业务越来越在线化,给企业财务工作带来几个明显的变化和挑战: 变化: 业务在线后,不同类收费、预售、授信模式的创新层出不穷,需要财务不仅只从事单一传统的会计核算工作,还需要积极地参与到业务中去。 从事后算账事后报账,变成财务业务一体化信息的实时处理 挑战: 业务系统与财务系统明显割裂,业务部门与财务部门各自采用一套软件处理其数据,不能及时沟通信息和协同更正信息。 财务系统往往都是单体的传统架构,凭证处理能力无法适应今天企业的不断爆棚的业务发展。 财务的严谨性与业务的灵活性中间有巨大的鸿沟,导致业务要做一种创新的模式,财务可能是最大阻碍。 不论是传统软件公司喜欢说的业财一体化还是互联网平台公司喜欢说的结算平台,都是为了解决以上变化和挑战的。业财一体化主要是从财务部门角度出发进行,在业务支撑上化被动为主动。结算中心往往是结合财务部门和业务运营部门的需求。如果拿我们下面介绍的,计费、账务、会计三个领域来说,业财一体化项目往往只包括账务和会计,结算中心往往包括:计费、账务、会计。或者说业财一体化弱化了计费,没有纳入企业统一管理,把如何计价给到了业务系统自行决定或者简单处理只要产生应收应付单据(计费详单)就好了。 结算域的是一个相对比较专业的领域,没有一定背景知识甚至连一些专业名词都很难理解,更不用说模型设计了,这里我尽快地简单去描述定位而不是描述细节。而且2.1.9版本的结算领域相对还是没有那么完善,这里介绍的是下个版本的内容,所以大家看当前版本的时候会有一些对不上。 二、子领域职责 图5-5-1 子领域职责 计费 计费的价值 随着企业多业务发展以及融合计费需求,我们需要引入计费模型,对灵活计价模式进行支持,快速支撑未来可能的计费方式等 计费的核心设计理念 所有的计算器都继承自虚函数计算器y=f(x) 平滑兼容-默认斜率计算器y=a+bxY – 求值结果(用下标描述结果是什么)A – 偏移量(计算固定值)B – 斜率(费率值)X – 变量(数量)任何计算都是通过一组斜率组合出来的 利用区间限定定义各种斜率组合出各种算法交易额0-100w:y=0.03x >100w:y=0.02x;时间0:00-6:00:y=0.02x 6:00-24:00:y=0.03xX- 变量,数量 图5-5-2 计费的核心设计理念 更灵活多维区间组合,时间维度、计数器维度、其它属性维度计数器区间斜率限定,比如交易额、空间、使用月份数… 计费的核心功能 通过产品定义运营方案 通过订购产品完成商务合同的签订来决定客户计费策略,或者通过系统产品定义通用计费策略 支撑各类产品的模拟计费 以事件驱动,根据事件、产品、订购关系完成产品路由,并实时产生计费详单 根据计费科目与账务科目,打通账务进行核销 账务 账务的价值 以账户账本为中心,提供记账、账户管理,以及账务的实时监控与持续对账。如果计费是对接业务,那么账务的价值是对接财务系统 账务的核心设计理念 不依赖计费,可独立对接,所有业务最终都需要反馈到帐户账本的操作上,并通过账本明细记录所有操作 账务的核心功能 记账:充值、转账、提现,冻结、解冻,差错处理 账务管理:开户、科目维护 账务查询:对账 会计(暂不在计划内) 会计的价值 结算平台的会计模块不是严格意义上的会计系统,它主要是衔接其他的财务系统,做凭证前置处理。在于汇总凭证,产出业务帐,对接到财务总帐系统,缓解财务系统压力。 三、模型介绍 图5-5-3 模型介绍 四、结算基础流程 图5-5-4 结算基础流程

    2024年5月23日
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