4.1.8 函数之事务管理

史, 昂 • 2024年5月23日 am8:56 • Oinone 7天入门到精通 • 1396 views

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	是	是	是	否
READ_COMMITED	否	是	是	否
REPEATABLE_READ	否	否	是	否
SERLALIZABLE	否	否	否	是

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

图4-1-8-2 数据状态显示已启用

图4-1-8-3 批量更新数据状态

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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4.1.9 函数之元位指令

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陈浩

自2017年中国推进数字建设以来，数字经济规模持续增长，“十四五”规划和2035远景目标纲要中明确强调企业和政府需大力推动数字化转型，中国正在迈进一个崭新的数字经济时代。在这个过程中，软件已经从工具变成信息化的基础设施，如何有效应对该变化所带来的一系列新的核心技术挑战，是整个软件行业发展遇到的另一难题。我认为，开源创新是解决这些难题的有效手段之一，也是未来软件发展的重要方向。如果说，数字化转型是时代趋势，那么开源创新也已成为时代主流。十四五规划纲要首提开源，2021年11月工信部印发《十四五软件和信息技术服务业发展规划》中提到开源重塑软件发展新生态，并将开源重塑软件发展新生态作为十四五期间我国软件产业的四大发展形势之一进行重点阐述。支持国产化开源创新体系发展，建设自己的开源社区和开源平台，其所具有的大众协同、开放共享、持续创新等特点，可有效推动各行业自主可控的数字化转型。 Oinone所倡导的开源理念和生态共建，与国家开源战略不谋而合：将开源作为一种合作手段，通过完善社区注重开源治理，吸引更多的企业和个体参与其中。湖南大学作为首批国家示范性软件学院的双一流建设高校，一直致力于推进和引导国产化开源软件体系的建设，并为此开展多种形式的产学研研究和实践。基于Oinone微服务分布式的设计理念和面向生态的开源特性，湖南大学结合自身在大数据分布式存储、多元异构数据汇聚融合和大数据智能分析等方面的研究成果，与Oinone展开了深度的技术创新合作，并在多个大中型企业数字化应用和数字政府应用中取得了良好的效果。随着Oinone的开源，相信能激发更多的开发者参与到国产软件建设中，通过开源模式实现更广泛参与方的共享、共创、共生、共赢，构建价值驱动的数字创新生态平台，为我国数字经济发展贡献科技力量。湖南大学教授：陈浩

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4.1.14 Search之非存储字段条件

search默认查询的是模型的queryPage函数，但我们有时候需要替换调用的函数，这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段，如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错，所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。非存储字段条件（举例） Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果进入宠物达人列表页，在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的图4-1-14-4 示例效果

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4.1.19 框架之网关协议-后端占位符

在我们日常开发中会有碰到一些特殊场景，需要由前端来传一些如“当前用户Id”、“当前用户code”诸如此类只有后端才知道值的参数，那么后端占位符就是来解决类似问题的。如前端传${currentUserId}，后端会自动替换为当前用户Id。 Step1 后端定义占位符我们新建一个UserPlaceHolder继承AbstractPlaceHolderParser，用namespace来定义一个“currentUserId”的占位符，其对应值由value()决定为“PamirsSession.getUserId().toString()”，active要为真才有效，priority为优先级 package pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.user.api.AbstractPlaceHolderParser; @Component public class UserPlaceHolder extends AbstractPlaceHolderParser { @Override protected String value() { return PamirsSession.getUserId().toString(); } @Override public Integer priority() { return 10; } @Override public Boolean active() { return Boolean.TRUE; } @Override public String namespace() { return "currentUserId"; } } 图4-1-19-1 后端定义占位符 Step2 前端使用后端占位符我们经常在o2m和m2m中会设置domain来过滤数据，这里案例就是在field中设置来过滤条件，domain="createUid == $#{currentUserId}"，注意这里用的是$#{currentUserId} 而不是${currentUserId}，这是前端为了区分真正变量和后端占位符，提交的时候会把#过滤掉提交。修改宠物达人表格视图的Template中search部分 <template slot="search" cols="4"> <field data="name" label="达人"/> <field data="petTalentSex" multi="true" label="达人性别"/> <field data="creater" /> <!– <field data="petShops" label="宠物商店" domain="createUid == ${activeRecord.creater.id}"/>–> <field data="petShops" label="宠物商店" domain="createUid == $#{currentUserId}"/> <field data="dataStatus" label="数据状态" multi="true"> <options> <option name="DRAFT" displayName="草稿" value="DRAFT" state="ACTIVE"/> <option name="NOT_ENABLED" displayName="未启用" value="NOT_ENABLED" state="ACTIVE"/> <option name="ENABLED" displayName="已启用" value="ENABLED" state="ACTIVE"/> <option name="DISABLED" displayName="已禁用" value="DISABLED" state="ACTIVE"/> </options> </field> <field data="createDate" label="创建时间"/> <field data="unStore" /> </template> 图4-1-19-2 前端使用后端占位符 Step3 重启看效果请求上都带上了createUid==${currentUserId} 图4-1-19-3 示例效果

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4.5 研发辅助

这里都是一些提升研发效率的小工具

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4.5.2 研发辅助之SQL优化

Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的，默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下，也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。慢SQL搜集目的：去发现非原则性问题的慢SQL，并进行整改限制问题SQL执行：对应一些不规范的SQL系统上直接做限制，如果有特殊情况手动放开一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中，需要业务自行写插件，插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如：堆栈入口，例子中只是放了pamirs，可以根据实际情况改成业务包路径对慢SQL的定义是5s还是3s，根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为：" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为：" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

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