背景
在项目开发中,使用 @Transactional
注解来管理事务非常方便,且优雅。但是也存在一个问题:长事务问题
很多被
@Transactional
标记的方法,实际上并不需要进行数据库操作,或者说,它们在执行的很长一段时间内都不会真正触发数据库访问。
举个例子,我们的业务逻辑可能如下:
java">@Service
public class OrderService {@Transactionalpublic void processOrder(Long orderId) {// 1. 复杂的业务校验(纯计算,无数据库操作)validateOrder(orderId);// 2. 调用外部服务(可能是一个耗时操作,比如支付、物流)callExternalService(orderId);// 3. 数据库操作(此时才真正需要数据库连接)updateOrderStatus(orderId);}
}
在这个 processOrder()
方法中:
- 只有
updateOrderStatus(orderId)
这一行代码涉及数据库操作。 - 但由于
@Transactional
的作用,Spring 在 方法一开始 就会从数据库连接池获取连接,即便前面两步根本不需要用到数据库。 - 如果
validateOrder()
或callExternalService()
是一个耗时操作,就会导致数据库连接长时间被占用,影响系统吞吐量。
这种情况下,我们可以使用 LazyConnectionDataSourceProxy
来优化数据库连接的获取时机,避免不必要的连接占用。
解决办法:使用Spring提供的LazyConnectionDataSourceProxy
Spring给我们提供了一个非常好的利器:可以解决此类长事务的问题,来看具体用法示例, 后面我会分析它的原理。
LazyConnectionDataSourceProxy 用法示例
在 Spring 配置中,我们可以用 LazyConnectionDataSourceProxy
代理现有的 DataSource
,使得数据库连接不会在事务开始时立即获取,而是在真正执行 SQL 时才获取。
Spring Boot 配置示例
java">@Configuration
public class DataSourceConfig {@Beanpublic DataSource realDataSource() {HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");dataSource.setUsername("root");dataSource.setPassword("password");return dataSource;}@Beanpublic DataSource dataSource() {return new LazyConnectionDataSourceProxy(realDataSource());}@Beanpublic PlatformTransactionManager transactionManager() {return new DataSourceTransactionManager(dataSource());}
}
在这里,我们用 LazyConnectionDataSourceProxy
包装了真正的数据库 DataSource
,然后让 TransactionManager
使用这个代理数据源。
LazyConnectionDataSourceProxy 的原理
LazyConnectionDataSourceProxy
的核心机制就是 延迟获取数据库连接,它的主要逻辑如下:
- 事务开启时,Spring 事务管理器不会立即从连接池获取数据库连接,而是返回一个
Connection
代理对象。 - 当代码真正执行数据库操作(如
prepareStatement()
、createStatement()
)时,代理对象才会去获取真实的数据库连接。 - 事务提交或回滚时,如果
Connection
代理对象从未真正执行过 SQL,则根本不会创建数据库连接,从而节省资源。
关键源码如下:
java"> public Connection getConnection() throws SQLException {// 返回的是代理对象return (Connection)Proxy.newProxyInstance(ConnectionProxy.class.getClassLoader(), new Class[]{ConnectionProxy.class}, new LazyConnectionInvocationHandler());}public Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException {return (Connection)Proxy.newProxyInstance(ConnectionProxy.class.getClassLoader(), new Class[]{ConnectionProxy.class}, new LazyConnectionInvocationHandler(username, password));}
其中,getConnection()
方法返回的 Connection
是一个 JDK 动态代理对象,它会拦截 prepareStatement()
、createStatement()
等方法,直到真正执行 SQL 时才去获取连接。这里我们主要关注LazyConnectionInvocationHandler
类的invoke
方法,因为根据JDK动态代理的特性, 当Connection
代理对象的方法执行时,会触发到invoke
方法
LazyConnectionInvocationHandler源码解析
主要需要关注LazyConnectionInvocationHandler
的invoke
方法,关键代码部分有增加注释,感兴趣的可以看看
java">public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {// 以下的这些 if …… else 的判断,主要就是通过排除法锁定prepareStatement 方法// 只要 method.getName 不为:prepareStatement 则spring都使用了硬编码做了模拟方法实现,可以仔细分析一下源代码if (method.getName().equals("equals")) {return proxy == args[0];} else if (method.getName().equals("hashCode")) {return System.identityHashCode(proxy);} else {if (method.getName().equals("unwrap")) {if (((Class)args[0]).isInstance(proxy)) {return proxy;}} else if (method.getName().equals("isWrapperFor")) {if (((Class)args[0]).isInstance(proxy)) {return true;}} else if (method.getName().equals("getTargetConnection")) {return this.getTargetConnection(method);}
// 当没有执行 prepareStatement 方法,则 hasTargetConnection() 的返回值恒为 false // 但是该 if 逻辑内部恰好排除了 prepareStatement 方法的执行,// 也就是说当 Connection 执行 prepareStatement 时会进入else 的处理逻辑if (!this.hasTargetConnection()) {if (method.getName().equals("toString")) {return "Lazy Connection proxy for target DataSource [" + LazyConnectionDataSourceProxy.this.getTargetDataSource() + "]";}if (method.getName().equals("getAutoCommit")) {if (this.autoCommit != null) {return this.autoCommit;}} else {if (method.getName().equals("setAutoCommit")) {this.autoCommit = (Boolean)args[0];return null;}if (method.getName().equals("getTransactionIsolation")) {if (this.transactionIsolation != null) {return this.transactionIsolation;}} else {if (method.getName().equals("setTransactionIsolation")) {this.transactionIsolation = (Integer)args[0];return null;}if (method.getName().equals("isReadOnly")) {return this.readOnly;}if (method.getName().equals("setReadOnly")) {this.readOnly = (Boolean)args[0];return null;}if (method.getName().equals("getHoldability")) {return this.holdability;}if (method.getName().equals("setHoldability")) {this.holdability = (Integer)args[0];return null;}if (method.getName().equals("commit")) {return null;}if (method.getName().equals("rollback")) {return null;}if (method.getName().equals("getWarnings")) {return null;}if (method.getName().equals("clearWarnings")) {return null;}if (method.getName().equals("close")) {this.closed = true;return null;}if (method.getName().equals("isClosed")) {return this.closed;}if (this.closed) {throw new SQLException("Illegal operation: connection is closed");}}}}
// 这里才真正获取数据库连接try {return method.invoke(this.getTargetConnection(method), args);} catch (InvocationTargetException var5) {throw var5.getTargetException();}}}
原理一句话总结:
使用JDK动态代理connection, 使得原有@Transaction注解在方法第一行就会获取数据库连接的模式,改变为只有当真正需要执行sql时,才获取连接,也即懒加载模式获取连接,这样就大大减少了连接的占用时间,也可以缩短事务的占用时间
性能优化效果
在引入 LazyConnectionDataSourceProxy
之后,数据库连接的获取时机由 “事务开始” 变为 首次执行 SQL 时,这带来了几个优化点:
- 减少数据库连接池的压力:原本事务开启就会立即获取数据库连接,现在只有在执行 SQL 语句时才会获取,避免连接池资源被长期占用。
- 提高系统吞吐量:在高并发场景下,多个
@Transactional
方法可能会并发执行,如果它们的前半部分是耗时操作,LazyConnectionDataSourceProxy
可以减少数据库连接的浪费,从而提高整体性能。 - 优化
@Transactional
在无数据库操作事务中的表现:如果@Transactional
方法最终根本没有执行 SQL,那么LazyConnectionDataSourceProxy
会使得这个事务 从头到尾都不会获取数据库连接,减少了不必要的资源开销。
实际使用中的注意点
- LazyConnectionDataSourceProxy 仅仅优化了数据库连接的获取时机,并不会改变事务的传播机制。如果方法确实需要事务,
@Transactional
仍然是必不可少的。 - 不能直接替代数据库连接池,
LazyConnectionDataSourceProxy
需要和 HikariCP、Druid 等连接池配合使用,保证高效的连接管理。 - 不适用于直接管理
Connection
的代码。如果代码中有connection.unwrap()
或connection.getMetaData()
这样的调用,可能会导致代理对象提前获取连接,影响延迟获取的效果。
总结
在 Spring 事务管理中,@Transactional
非常方便,但如果方法内部的 非数据库操作占比高,就可能造成数据库连接的长期占用,事务的长时间占用,影响系统性能
使用 LazyConnectionDataSourceProxy
可以 延迟数据库连接的获取,让事务管理更加高效,减少数据库连接池的压力,特别适用于高并发、复杂业务逻辑的场景。
对于 @Transactional
方法中包含大量 非数据库操作(如远程调用、复杂计算) 的情况,这个优化手段值得尝试!
最后
往期更多干货,请点击加瓦点灯