面试题：Python装饰器与上下文管理器结合实现复杂事务管理

设计方案

装饰器：定义一个装饰器函数，该函数接受被装饰的函数作为参数，并返回一个新的包装函数。在包装函数内部，开始一个数据库事务。
上下文管理器：使用Python的contextlib.contextmanager装饰器定义一个上下文管理器，用于处理事务的嵌套。上下文管理器在进入时开始事务（如果当前没有事务），在退出时根据是否有异常来决定提交或回滚事务。
事务状态跟踪：通过线程本地存储（threading.local()）来跟踪当前线程的事务状态，以确保在嵌套事务中正确处理事务的开始、提交和回滚。

Python代码实现

import threading
from contextlib import contextmanager

# 模拟数据库连接和事务操作
class Database:
    def __init__(self):
        self.connected = False
        self.in_transaction = False

    def connect(self):
        self.connected = True

    def disconnect(self):
        self.connected = False

    def begin_transaction(self):
        if self.in_transaction:
            raise Exception("Nested transactions not allowed in this simple implementation")
        self.in_transaction = True

    def commit(self):
        if not self.in_transaction:
            raise Exception("No transaction to commit")
        self.in_transaction = False

    def rollback(self):
        if not self.in_transaction:
            raise Exception("No transaction to rollback")
        self.in_transaction = False


db = Database()
_local = threading.local()


@contextmanager
def transaction():
    if not hasattr(_local, 'transaction_count'):
        _local.transaction_count = 0
    try:
        if _local.transaction_count == 0:
            db.begin_transaction()
        _local.transaction_count += 1
        yield
    except Exception:
        if _local.transaction_count == 1:
            db.rollback()
        raise
    finally:
        _local.transaction_count -= 1
        if _local.transaction_count == 0:
            db.commit()


def transaction_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        with transaction():
            return func(*args, **kwargs)
    return wrapper


# 示例函数
@transaction_decorator
def main_function():
    print("Main function started")
    sub_function()
    print("Main function ended")


@transaction_decorator
def sub_function():
    print("Sub function started")
    raise Exception("Simulating sub function error")
    print("Sub function ended")


if __name__ == "__main__":
    db.connect()
    try:
        main_function()
    except Exception as e:
        print(f"Caught exception: {e}")
    finally:
        db.disconnect()

优势

代码简洁：通过装饰器和上下文管理器，业务代码和事务管理代码分离，使得业务逻辑更加清晰，提高了代码的可读性和可维护性。
自动事务管理：无论是函数嵌套还是复杂的业务流程，事务的开始、提交和回滚都能自动处理，减少了手动管理事务的错误。
一致性保证：确保在一个事务场景下，所有相关操作要么全部成功，要么全部回滚，保证了数据的一致性。

潜在问题

性能开销：每个被装饰的函数都会增加一定的上下文管理和事务操作的开销，对于性能敏感的应用可能需要优化。
错误处理复杂性：虽然异常会自动导致事务回滚，但在复杂的业务逻辑中，捕获和处理异常可能变得复杂，尤其是当不同层次的函数抛出不同类型的异常时。
数据库特定性：上述代码是一个简单的模拟，实际应用中需要根据具体的数据库（如MySQL、PostgreSQL等）调整事务操作，不同数据库的事务特性和错误处理可能有所不同。

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优势

潜在问题