当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

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当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

如上图所示,当@Transactional 遇到@CacheEvict,缓存放在 redis 中,这样写代码会有什么问题呢?你们的程序中是否写着这样的代码呢?如果是,请你立刻修改!

思考

首先, @Transactional 是给当前方法添加事务支持,是通过 AOP 动态代理实现的,在方法执行完之后才提交事务。其次, @CacheEvict 是在该方法执行完之后,清除 redis 中的缓存,也是使用 AOP 动态代理实现的。

那么,上述方法想表达语义应该是:先保存对象,提交事务,然后清除缓存。但是,这样写真的能达到这个语义吗?

Debug 寻找真相 :footprints:

首先,执行清除缓存的是 org.springframework.cache.Cache#evict 方法,此处又是使用 redis 作为缓存的提供者,所以在清除缓存时,必然会调用 redis 缓存实现类的方法,即: org.springframework.data.redis.cache.RedisCache#evict 。于是,在该方法处加一个断点。

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对于 JDBC 事务而言,想要提交事务,那就必须要调用 java.sql.Connection#commit 方法。由于笔者此处使用的是 MySQL 数据库,所以这里对应的实现类为 com.mysql.jdbc.ConnectionImpl#commit 。于是,同样在该方法加一个断点。

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打上断点之后,让我们来运行程序。

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在执行 save 方法之前,通过调用 getById 方法已经将对应的数据缓存到了 redis 中。同时,数据库中 countNumber 的值为 1。

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程序再向下运行,可以发现,首先命中了 org.springframework.data.redis.cache.RedisCache#evict 方法的断点,执行完该方法之后,可以看到,对应的缓存数据已被清除。

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因为还没有中事务提交的断点,所以此时很明显数据库中对应 id 为 1 的记录的 countNumber 值依旧为 1。

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程序再向下执行,则执行事务提交。

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执行完 commit 方法之后,事务提交,对应记录更新成功。

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

到这里也就解决了本文开篇所提到的问题, 我们希望程序是先提交事务,然后更新缓存。而真正的执行顺序是,先清除缓存,然后提交事务

那这样会有什么问题呢?先清除缓存,然后在事务还没有提交之前,程序就收到了用户的请求,发现缓存中没有数据,则去数据库中获取数据(事务还没有提交则获取到旧值),同时将获取的数据添加到缓存中。此时会导致数据库和缓存数据不一致。

如何解决 :eyes:

方案 1:修改代码,缩小事务范围

事务是一个很容易出问题的操作, @Transactional 事务不要滥用 ,用的时候要尽可能的缩小事务范围,在事务方法中只做事务相关的操作。引用阿里巴巴 Java 开发手册的一句话:

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?
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方案 2:修改 AOP 执行顺序

如果可以改成先提交事务,再清除缓存,一样可以解决这个问题。那 Spring 中有没有什么方法可以去修改 AOP 的执行顺序呢?

@Transactional@CacheEvict 都是通过动态代理来实现的,在执行 save 方法处打一个断点,命中断点之后,点击 Step Into ,就可以进入到代理对象的执行方法内。

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?
当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

可以看到,执行 save 方法之前,被 CglibAopProxy.DynamicAdvisedInterceptor#intercept 方法所拦截了。

在 SpringBoot2.0 之后,SpringBoot 中 AOP 的默认实现被设置成了默认使用 CGLIB 来实现了。具体可以阅读笔者之前的文章

mp.weixin.qq.com/s/oyH4GVwJe…

Spring5 AOP 默认使用 CGLIB ?从现象到源码的深度分析

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

通过 debug 可以发现: advised.advisors 是一个 List,List 中的两个 Advisor 分别为:

org.springframework.cache.interceptor.BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor: advice org.springframework.cache.interceptor.CacheInterceptor@4b2e3e8f
org.springframework.transaction.interceptor.BeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor: advice org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor@27a97e08

那我们要怎么样去修改 List 内元素的顺序呢?

通过查看 BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisorBeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor 的源码可知,这两个类均继承了 org.springframework.aop.support.AbstractPointcutAdvisor ,而 AbstractPointcutAdvisor 这个抽象类实现了 org.springframework.core.Ordered 接口。

猜想:那我们是不是可以通过修改 getOrder()方法的返回值来影响 List 中的排序呢?

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BeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor 为例,order 的值来自于 AnnotationAttributes enableTx 对象的某个属性。

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通过源码可以发现, AnnotationAttributes enableTx 的属性全部都来自于 @EnableTransactionManagement 注解。

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同理, @EnableCaching 注解上也可以配置 order,这里不在赘述。

下面,我们就来尝试解决这个问题,看能否通过配置 order 来修改 AOP 的执行顺序。

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

通过 @EnableCaching(order = Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) 这个属性值的配置,运行程序之后,的确做到了先提交事务,再清理缓存的效果,bug 修复成功~~

至于这个 order 设置是怎么生效的,本文就不在此进行相关说明了。感兴趣的读者可以自行参阅相关源码,对应的源码在 org.springframework.aop.framework.autoproxy.AbstractAdvisorAutoProxyCreator#getAdvicesAndAdvisorsForBean ,同时使用的比较器为: org.springframework.core.annotation.AnnotationAwareOrderComparator

Advice Ordering

看到这里不知道读者有没有疑问, 优先级越高不是应该越先执行吗?!缓存 AOP 的优先级最高怎么比事务提交 AOP 执行的时机要晚呢?

我们来查阅一下 Spring 的官方文档:

docs.spring.io/spring/docs…

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

简单翻译一下:(这个英文翻译有点难,建议大家阅读原文)

当多个 advice 运行在同一个 join point 时会怎么样呢? Spring AOP 遵循与 AspectJ 相同的优先级规则来确定建议执行的顺序。可以通过实现 org.springframework.core.Ordered 接口或者使用 @Order 注解来控制其执行顺序。优先级最高的 advice 首先“在入口”运行,从 join point“出来”时,优先级最高的 advice 将最后运行。

那应该怎么理解呢?

可以把 Spring AOP 想象成一个同心圆。被增强的原始方法在圆心,每一层 AOP 就是增加一个新的同心圆。同时,优先级最高的在最外层。方法被调用时,从最外层按照 AOP1、AOP2 的顺序依次执行 around、before 方法,然后执行 method 方法,最后按照 AOP2、AOP1 的顺序依次执行 after 方法。

当@Transactional遇到@CacheEvict,你的代码还运行正常吗?

总结

当@Transactional 遇到@CacheEvict,默认设置的情况下,可能会因为先清除缓存后提交事务,从而产生缓存和数据库数据不一致的问题。

同时,文本也提出了两种解决方案。但是,笔者更建议使用方案 1,因为方案 1 更多的是体现了一种编程思想,让事务方法尽可能的小。

作业

阅读下面源码:

@Transactional
public synchronized void increment(Integer id) {
  Counter counter = counterRepository.getOne(id);
  counter.setCountNumber(counter.getCountNumber() + 1);
  counterRepository.save(counter);
}
复制代码

思考:在单 JVM多线程环境下,该方法是会产生什么问题?

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原文 

https://juejin.im/post/5ddbc13ff265da7e23276a73

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