一文揭秘Spring事务与线程锁的错综复杂关系，小白也能读懂！
2023-10-17 15:40:28
Spring 事务与线程锁：携手共进，化解并发隐患
在并发编程领域，Spring 事务和线程锁可谓两大法宝，相辅相成，缺一不可。然而，在这看似简单的背后，却潜藏着错综复杂的逻辑关系。稍有不慎，便可能导致锁失效，引发一系列棘手的难题。
一、锁失效的幕后黑手：@Transactional
@Transactional 是 Spring 中声明式事务管理的利器，简化了事务控制，却也埋下了锁失效的隐患。当我们同时使用 @Transactional 和线程锁时，悲剧就可能上演。
@Transactional 的精髓在于通过 AOP 切面拦截方法调用，并在方法执行前后分别开启和关闭事务。而线程锁则是我们在代码中显式地对资源进行加锁和解锁。
当这两个机制同时存在时，问题就出现了。
二、锁失效的根源：事务隔离与锁的竞争
数据库中的事务隔离级别决定了并发事务之间如何处理冲突。在默认的 READ_COMMITTED 隔离级别下，事务只能看到已提交的数据，而无法看到其他事务正在执行的操作。
当一个事务开启时，它会自动获得锁，以防止其他事务修改正在操作的数据。但是，当另一个事务也对同一数据进行修改时，它无法看到第一个事务的锁，因此也不会等待锁的释放，而是直接执行自己的操作，导致锁失效，数据被覆盖。
三、死锁：并发编程中的致命威胁
死锁是一种常见的并发编程问题，会导致程序陷入僵持状态，无法继续执行。当多个线程同时持有不同的锁，并且都等待对方释放锁时，就会发生死锁。
在 Spring 事务与线程锁并存的情况下，死锁的风险大大增加。由于 @Transactional 会在方法执行前后自动开启和关闭事务，因此在方法执行过程中，可能会发生死锁。
四、化解锁失效与死锁的锦囊妙计
- 避免在 @Transactional 方法中使用线程锁： 这是规避锁失效最直接有效的方法。
- 使用乐观锁或分布式锁实现并发控制： 乐观锁基于数据版本号，而分布式锁使用分布式协调服务，两者都可以在一定程度上避免锁失效和死锁。
- 仔细选择事务隔离级别，并在必要时调整： 在某些情况下，调整事务隔离级别可以降低锁失效和死锁的风险。
- 设计合理的锁粒度，避免过细的锁粒度导致死锁： 锁粒度越细，并发度越低，死锁的可能性越大。
- 在可能的情况下，使用非阻塞算法实现并发控制： 非阻塞算法不会引入锁，从而从根本上避免死锁问题。
五、并发编程的进阶之道：深入理解底层原理
并发编程是一门博大精深的学问，想要真正掌握它，需要对底层原理有深入的理解。只有这样，才能从根本上避免锁失效与死锁的发生。
1. 线程同步与互斥： 理解线程同步的概念，以及互斥锁在并发编程中的作用。
2. 锁的类型： 了解乐观锁和悲观锁的不同，以及适用于不同场景的锁类型。
3. 事务隔离级别： 深入理解事务隔离级别，并掌握在不同情况下如何选择合适的隔离级别。
4. 死锁的原理与避免： 理解死锁的原理，并掌握避免死锁的策略，如使用死锁检测和超时机制。
5. 非阻塞算法： 了解非阻塞算法的概念，以及如何在并发编程中使用非阻塞算法来实现高性能。
结语：
Spring 事务与线程锁，看似简单却暗藏玄机。掌握它们的原理并规避锁失效与死锁的风险，是并发编程的必修课。只有深入理解底层原理，才能从根本上避免问题，写出高性能、高可靠的并发程序。
常见问题解答：
- 为什么 @Transactional 会导致锁失效？
因为 @Transactional 会在方法执行前后自动开启和关闭事务，而线程锁是在方法内显式加锁和解锁的。当 @Transactional 和线程锁同时存在时，线程锁可能会被事务的自动锁覆盖，导致锁失效。
- 乐观锁和悲观锁有什么区别？
乐观锁基于数据版本号，只在提交数据时才检查数据是否被修改。而悲观锁在读取数据时就立即加锁，防止其他事务修改数据。乐观锁适用于并发度高、冲突较少的情况，而悲观锁适用于并发度低、冲突较多的情况。
- 事务隔离级别有哪些？
常见的隔离级别有 READ_COMMITTED、REPEATABLE_READ、SERIALIZABLE。READ_COMMITTED 允许脏读、不可重复读和幻读，REPEATABLE_READ 允许脏读和不可重复读，SERIALIZABLE 不允许任何并发问题。
- 死锁如何避免？
可以通过使用死锁检测和超时机制、调整锁粒度和优化算法来避免死锁。
- 非阻塞算法有哪些优势？
非阻塞算法不会引入锁，可以有效避免死锁问题，提高并发度和系统性能。
