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性能優化!3種場景下使用@Transactional對性能影響太大了

開發 前端
@Transactional 是 Spring 中用于聲明式事務管理的核心注解,旨在簡化數據庫事務操作。在傳統的編程式事務中,我們需手動編寫事務的開啟、提交或回滾代碼,而通過 @Transactional 注解將事務邏輯與業務代碼解耦。

環境:SpringBoot3.4.2

1. 簡介

@Transactional 是 Spring 中用于聲明式事務管理的核心注解,旨在簡化數據庫事務操作。在傳統的編程式事務中,我們需手動編寫事務的開啟、提交或回滾代碼,而通過 @Transactional 注解將事務邏輯與業務代碼解耦。只需在方法或類上添加該注解,Spring 會基于 AOP(面向切面編程)自動攔截調用,在方法執行前開啟事務,執行后根據異常情況提交或回滾。這種設計顯著提升了代碼的可讀性和可維護性。

但如果濫用@Transactional,會對系統性能產生顯著負面影響,主要體現在以下幾個方面:

  • 過度使用會導致事務范圍過大,延長數據庫連接占用時間,增加鎖競爭和死鎖風險
  • 不必要的細粒度事務會引發頻繁的提交和回滾操作,加重數據庫負載
  • 在非關鍵數據操作或只讀場景中濫用事務,會無謂消耗系統資源,降低整體吞吐量。

本篇文章會介紹基于 JPA 和 JDBC 時,@Transactional 注解對查詢性能的影響。

純查詢到底要不要事務?

2.實戰案例

2.1 準備環境

配置文件

spring:
  datasource:
    driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/batch
    username: root
    password: 123123
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    hikari:
      minimumIdle: 10
      maximumPoolSize: 10
---
spring:
  jpa:
    generateDdl: false
    hibernate:
      ddlAuto: update
    openInView: true
    show-sql: false

創建實體對象

@Entity
@Table(name = "o_user")
public class User {
  @Id
  @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
  private Integer id ;
  private String name ;
  private Integer age ;
  private String phone ;
  private String sex ;
  // getters, setters
}

準備接口

@GetMapping("")
public ResponseEntity<?> query() {
  return ResponseEntity.ok(this.userService.queryUser()) ;
}

準備數據(500w)

圖片圖片

2.1 使用Repository查詢測試

測試1,不使用@Transactional注解

private final UserRepository userRepository ;
public User queryUser() {
  return this.userRepository.findById(4888888).orElse(null) ;
}

使用JMeter測試結果如下:

圖片圖片

吞吐量平均:9700

測試2,使用@Transactional

@Transactional
public User queryUser() {}

使用JMeter測試結果如下:

圖片圖片

吞吐量平均:12700

這是否打破了你原有的認知呢?按照常規理論,使用 @Transactional 注解通常會使性能變差,然而當前呈現的數據卻表明,使用該注解后性能反而有所提升。

測試3,使用只讀事務

@Transactional(readOnly = true)
public User queryUser() {}

使用JMeter測試結果如下:

圖片圖片

吞吐量平均:9300

該結果與不使用注解相差不大。

思考:為什么使用了@Transactional注解反而性能更高呢?歡迎大家留言討論。

2.3 使用JDBC查詢

測試1,不使用@Transactional注解

private final JdbcTemplate jdbcTemplate ;
public User queryUser() {
  return this.jdbcTemplate.queryForObject("select id, name, age, phone, sex from o_user where id = 4888888", new RowMapper<User>() {
    @Override
    public User mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
      User user = new User() ;
      user.setId(rs.getInt("id")) ;
      user.setAge(rs.getInt("age")) ;
      user.setName(rs.getString("name")) ;
      user.setPhone(rs.getString("phone")) ;
      user.setSex(rs.getString("sex")) ;
      return user ;
    }
  }) ;
}

JMeter測試結果:

圖片圖片

吞吐量平均:25000

JPA是簡單了,代價就是性能太差了。

測試2,使用@Transactional注解

@Transactional
public User queryUser() {}

JMeter測試結果:

圖片圖片

吞吐量平均:13100

這倒是符合我們的預期,使用了@Transactional注解性能明顯下降。

測試3,使用只讀事務

@Transactional(readOnly = true)
public User queryUser() {}

JMeter測試結果:

圖片

同樣符合預期,與讀寫事務差不多。

2.4 使用EntityManager查詢

測試1,不使用@Transactional注解

private final EntityManager em ;
public User queryUser() {
  return this.em.find(User.class, 4888888) ;
}

JMeter測試結果:

圖片圖片

吞吐量平均:24000

測試2,使用@Transactional注解

@Transactional
public User queryUser() {
  return this.em.find(User.class, 4888888) ;
}

JMeter測試結果:

圖片圖片

吞吐量平均:13000

測試3,使用只讀事務

@Transactional(readOnly = true)
public User queryUser() {}

JMeter測試結果:

圖片圖片

吞吐量平均:9800

2.5 性能柱狀圖

圖片圖片

2.6 查詢使用事務總結

  • 保證一致性:在一個事務中,所有查詢看到的是同一時間點的數據快照(取決于隔離級別),避免了中途數據被其他事務修改導致的不一致
  • 性能優化:Spring 提供 @Transactional(readOnly = true),明確標記為只讀事務。這可以讓底層數據庫(如 Oracle、MySQL InnoDB)進行優化,例如啟用只讀快照、減少鎖競爭等。
  • 連接復用:在一個事務中的多個操作可以復用同一個數據庫連接,減少連接創建/釋放開銷。
  • 與寫操作兼容:如果將來該查詢方法被包含在一個更大的寫事務中,有 @Transactional 可以無縫集成。

如下多個查詢使用事務保證了同一時間點的數據:

private final UserRepository userRepository ;
private final OrderRepository orderRepository ;


@Transactional(readOnly = true)
public UserInfoDto getUserInfo(Long userId) {
  User user = userRepository.findById(userId);
  List<Order> orders = orderRepository.findByUserId(userId);
  return new UserInfoDto(user, orders);
}


責任編輯:武曉燕 來源: Springboot全家桶實戰案例
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前端優化

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性能優化模式

2021-04-14 15:17:08

Transaction代碼語言

2023-03-26 20:39:01

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