设计一个支持多数据源事务管理的Spring AOP方案 -

题目

设计一个支持多数据源事务管理的Spring AOP方案

信息

类型：问答
难度：⭐⭐⭐

考点

Spring AOP原理,事务管理,多数据源协调,自定义注解,分布式事务基础

快速回答

实现多数据源事务管理需要结合自定义注解和Spring事务基础设施：

创建@MultiDataSourceTransactional注解标记需要事务管理的方法
通过AOP拦截注解方法，使用TransactionTemplate编程式事务管理
利用ThreadLocal管理数据源路由上下文
关键点：事务同步管理、异常回滚策略、资源清理

伪代码示例：

@Around("@annotation(tx)")
public Object manageTransaction(ProceedingJoinPoint pjp, MultiDataSourceTransactional tx) {
  // 1. 绑定数据源
  // 2. 开启TransactionTemplate事务
  // 3. 执行目标方法
  // 4. 异常回滚处理
}

## 解析

问题背景与核心挑战

在分布式系统中，当业务操作涉及多个数据库时，需要保证跨数据源的原子性。Spring原生@Transactional仅支持单数据源，需通过AOP扩展实现：

数据源路由：动态切换不同数据源
事务协调：保证多个事务提交/回滚的一致性
异常处理：部分失败时的全局回滚机制

解决方案设计

1. 自定义注解

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface MultiDataSourceTransactional {
    String[] dataSources() default {}; // 指定涉及的数据源KEY
    int timeout() default 30; // 事务超时时间
}

2. AOP切面核心实现

@Aspect
@Component
public class MultiDataSourceTransactionAspect {

    @Autowired
    private DataSourceRouter dataSourceRouter; // 数据源路由组件
    
    @Autowired
    private PlatformTransactionManager transactionManager;

    @Around("@annotation(tx)")
    public Object manageTransaction(ProceedingJoinPoint pjp, 
                                   MultiDataSourceTransactional tx) throws Throwable {
        
        // 绑定数据源到上下文
        List<String> originalDataSources = new ArrayList<>();
        for (String ds : tx.dataSources()) {
            originalDataSources.add(DataSourceContextHolder.getCurrentDataSource());
            DataSourceContextHolder.setDataSource(ds);
        }
        
        // 创建事务模板
        TransactionTemplate template = new TransactionTemplate(transactionManager);
        template.setTimeout(tx.timeout());
        
        try {
            return template.execute(status -> {
                try {
                    return pjp.proceed(); // 执行目标方法
                } catch (Throwable e) {
                    throw new TransactionException(e); // 封装异常
                }
            });
        } catch (TransactionException e) {
            // 自定义异常处理
            if (e.getCause() instanceof BusinessException) {
                // 业务异常特殊处理
            }
            throw e.getCause();
        } finally {
            // 恢复原始数据源
            DataSourceContextHolder.clear();
            for (String ds : originalDataSources) {
                DataSourceContextHolder.setDataSource(ds);
            }
        }
    }
}

关键实现细节

数据源路由：通过ThreadLocal+AbstractRoutingDataSource实现动态切换
事务同步：使用TransactionSynchronizationManager绑定资源
回滚策略：
- RuntimeException触发回滚
- CheckedException可通过rollbackFor属性配置
超时控制：通过TransactionTemplate.setTimeout()统一设置

最佳实践

事务粒度控制：避免在事务方法中进行远程调用
性能优化：
- 使用@Order控制切面优先级
- 对只读操作使用readOnly标记
异常处理：区分业务异常和系统异常的回滚策略
资源清理：确保finally块中恢复线程上下文

常见错误

上下文污染：未清理ThreadLocal导致后续操作使用错误数据源
嵌套事务问题：内层事务回滚不影响外层事务提交（需使用PROPAGATION_NESTED）
连接泄漏：未正确关闭数据库连接
切面顺序错误：事务切面需在数据源切换切面之后执行

扩展知识

分布式事务方案对比：
- 2PC（XA协议）：强一致，性能低
- TCC补偿事务：最终一致，实现复杂
- Saga模式：长事务解决方案
Spring集成：
- JTA事务管理器（Atomikos/Narayana）
- Seata分布式事务框架
性能监控：通过AOP实现事务耗时统计和异常报警

方案局限性

此方案适用于同服务多数据源场景，真正的分布式事务需引入：
1. 事务协调器（如Seata）
2. 消息队列最终一致性
3. 分布式事务API（如JTA）