面试题：Java中Spring与JDBC集成下处理高并发数据一致性问题

数据库隔离级别

读未提交（Read Uncommitted）：最低的隔离级别，一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。这种级别会导致脏读问题，一般不用于高并发且要求数据一致性场景。
读已提交（Read Committed）：一个事务只能读取已提交事务的数据。可避免脏读，但可能出现不可重复读（同一事务内多次读取同一数据，由于其他事务修改提交，两次读取结果不同）。
可重复读（Repeatable Read）：在同一个事务内多次读取相同数据，结果始终保持一致，解决了不可重复读问题。在MySQL InnoDB存储引擎下，通过MVCC（多版本并发控制）实现，是默认隔离级别，适合大多数高并发场景。
串行化（Serializable）：最高隔离级别，事务串行执行，避免了所有并发问题，但性能最低，仅适用于对数据一致性要求极高且并发量极小场景。

在高并发Java应用中，根据业务场景选择合适隔离级别。如读多写少场景且对数据一致性要求较高，可选择可重复读；若对数据一致性要求极为严格，可考虑串行化，但需评估性能影响。

分布式事务解决方案

XA协议：
- 原理：XA是一种分布式事务协议，由事务管理器（TM）和资源管理器（RM）组成。TM负责协调各个RM的事务，RM负责管理本地资源。XA协议遵循两阶段提交（2PC）。第一阶段，TM向所有RM发送准备指令，RM执行事务操作并记录日志，然后向TM反馈准备结果；第二阶段，若所有RM准备成功，TM向所有RM发送提交指令，RM执行提交操作；若有RM准备失败，TM向所有RM发送回滚指令，RM执行回滚操作。
- 缺点：同步阻塞严重，性能较低，在高并发场景下，等待锁资源时间长，易出现资源死锁。
- Spring集成：Spring通过JtaTransactionManager支持XA事务，配置数据源和事务管理器时指定XA相关属性，如使用Atomikos等实现分布式事务管理。
TCC模式（Try - Confirm - Cancel）：
- 原理：Try阶段，尝试执行业务操作，完成初步检查和资源预留；Confirm阶段，确认执行业务操作，真正提交数据；Cancel阶段，若Try阶段失败，取消之前的操作，释放预留资源。
- 优点：实现灵活，不依赖数据库底层事务机制，适合高并发场景，可根据业务定制补偿逻辑。
- 缺点：业务侵入性强，每个业务操作需实现Try、Confirm、Cancel三个方法，开发成本高。
- Spring集成：可通过引入相关框架（如ByteTCC等）实现TCC模式与Spring集成，在业务代码中按照TCC规范编写相应方法。

Spring提供的相关机制

声明式事务管理：通过@Transactional注解，可在方法或类上声明事务属性，如隔离级别、传播行为等。例如：

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserDao userDao;

    @Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public void updateUser(User user) {
        userDao.update(user);
    }
}

事务传播行为：
- REQUIRED：如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。这是最常用的传播行为。
- REQUIRES_NEW：总是创建一个新的事务。如果当前存在事务，则将当前事务挂起，执行完新事务后再恢复当前事务。
- NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行；如果当前没有事务，则创建一个新事务。嵌套事务可以独立于外部事务进行回滚，外部事务回滚时，嵌套事务也会回滚，但嵌套事务回滚不影响外部事务。
- 在高并发应用中，根据业务逻辑选择合适事务传播行为，确保数据一致性。如多个方法调用，部分方法需独立事务处理，可选择REQUIRES_NEW；若需整体保持一致性，可选择REQUIRED。
事务同步管理器：Spring提供TransactionSynchronizationManager用于管理事务同步资源，在事务生命周期不同阶段注册回调函数，执行额外逻辑，如在事务提交后清理资源等，确保事务相关操作完整性和一致性。

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面试题：Java中Spring与JDBC集成下处理高并发数据一致性问题

知识考点

面试题答案

数据库隔离级别

分布式事务解决方案

Spring提供的相关机制