作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO

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学习必须往深处挖，挖的越深，基础越扎实！

阶段1、深入多线程

阶段2、深入多线程设计模式

阶段3、深入juc源码解析

阶段4、深入jdk其余源码解析

阶段5、深入jvm源码解析

事务的难点在哪？

之前分享过一个观点，设计模式最难的不是代码、也不是设计思想，而是如何准确判断每种设计模式的使用时机。一些人可能对23种设计模式如数家珍、倒背如流，却常常在阴沟里翻船，不知不觉就用了各种if else到处打补丁。

同理，事务本身其实也不难，无论本地事务还是分布式事务，业界都有成熟的解决方案。事务最大的问题也在使用时机：

人们往往不知道此处需要事务

佣金错误案例

日常开发时，我们很容易写出下面的代码：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void execute() {
    updateUserPoint();
    updateUserLevel();
}

由于用户积分和用户等级需要满足“要么同时成功，要么同时失败”的特性，所以加上了@Transactional保证事务。很多人都十分清楚@Transactional什么情况下会失效，但事务往往总在你意想不到的地方失效。

请大家观察下面这段代码，看看有什么问题（代码做了适当简化）：

// 根据订单号获取佣金
public List<OrderCmsDO> getCmsList(String outerOid) {
    if (StringUtil.isEmpty(outerOid)) {
        return Collections.emptyList();
    }

    List<OrderCmsDO> cmsList;

    try {
        // 构造请求参数
        CmsCalculationReqBO reqBO = generateParam(outerOid);
        log.info("CmsCalculateBiz.getCmsList, outerOid:{}, reqBO:{}", outerOid, reqBO);

        // 计算佣金
        cmsList = cmsCalculatorSelector.select(reqBO).calculateAllCms(reqBO);
        log.info("CmsCalculateBiz.getCmsList, outerOid:{}, reqBO:{}, cmsList:{}", outerOid, reqBO, cmsList);

    } catch (Exception e) {
        log.info("CmsCalculateBiz.getCmsList, request error, outerOid:{}", outerOid, e);
    }

    return cmsList;
}

// 计算佣金（每计算一种类型的cms，就往cmsList中add）
public List<OrderCmsDO> calculateAllCms(CmsCalculationReqBO reqBO) {
    // ...

    CmsCalculateContextBO contextBO = generateCmsContextBO(reqBO);

    /**
     * 注意：以下执行顺序不能改变！！！！！
     *
     * 计算V0 分享奖励
     * 计算V1 自售或者分享奖励
     * 计算V2 平台补贴
     * 计算V2 自售补贴
     * 计算V2 自售或者分享奖励
     * 计算V2 星火奖励
     * 计算V3 平台补贴
     * 计算V3 自售补贴
     * 计算V3 自售或者分享奖励
     * 计算V3 星火奖励
     */

    calculateV0Profit(reqBO, contextBO);

    calculateV1Profit(reqBO, contextBO);

    calculateV2SubsidyProfit(reqBO, contextBO);

    calculateV2Profit(reqBO, contextBO);

    calculateV2Spark(reqBO, contextBO);

    calculateV3SubsidyProfit(reqBO, contextBO);

    calculateV3Profit(reqBO, contextBO);

    calculateV3Spark(reqBO, contextBO);

    return contextBO.getCmsList();
}

大致逻辑是：

上游方法依赖getCmsList()，然后批量插入用户下单所得佣金，具体佣金计算逻辑在calculateAllCms()。一个用户下单所得佣金比较复杂，最终返回的cmsList类似这种：

[
    {
        "bizId": "xxx",
        "cmsAmt": 1,
        "cmsDesc": "V2平台补贴",
        "outerOid": "xxx",
        "uid": 10086
    },
    {
        "bizId": "xxx",
        "cmsAmt": 15,
        "cmsDesc": "V2分享奖励",
        "outerOid": "xxx",
        "uid": 10086
    },
    {
        // 本订单其他类型佣金...
    }
]

一个用户，它的佣金假设有A、B、C三种类型，要么同时插入3种佣金，要么都不插入（后期有问题直接重跑即可），最怕的就是那种只插入一半的情况，修复很麻烦（需要删除原有的，甚至还要回滚由佣金引发的一系列操作）。

而上面的代码，就可能导致部分佣金写入的问题：

假设calculateAllCms()中需要计算3类佣金，A、B都没问题，C类佣金计算失败抛异常，那么就会进入上面的catch代码块。然而，此时cmsList中已经有A、B类佣金，代码继续往下走，就会return cmsList，返回了不完整的佣金列表，最终数据库插入的就是不完整的佣金（缺少C类佣金）。

catch里面可以直接返回emptyList，不插入总比插入不完整的好，后面再补就是了。

小结

分布式应用中也很容易因为疏忽导致数据不一致，比如我们往往会引入Manager层，为的是对其他Service的API接口做一层封装：

@Slf4j
@Component
public class MemberServiceManager {
    @Resource
    private MemberDirectRecordService memberDirectRecordService;'
        
        
    public MemberDirectRecordTO getDirectRecord(Long uid) {
        if (Validator.isNotId(uid)) {
            return null;
        }
        try {
            ServiceResultTO<MemberDirectRecordTO> resultTO =memberDirectRecordService.getDirectRecord(uid);
            if (Validator.isNullOrEmpty(resultTO) || Validator.isFalse(resultTO.getSuccess())) {
                return null;
            }
            return resultTO.getData();
        } catch (Exception e) {
            log.error("getDirectRecord, error, uid:{}", uid, e);
        }
        return null;
    }
    
}

上面这种写法，由于异常被吞了，调用者往往很难区分到底是远程调用超时导致null，还是接口查询本身为null。如果调用者的逻辑是：

if(result不为null){ // 本意是不为null进行一些操作
   do something;   
}

但如果这个“null”仅仅是因为RPC远程调用失败导致的，而不是对应的数据真的为null，本次操作就会被遗漏，效果和上面的佣金计算是一样的。

这些，其实都是事务范畴，try catch处理不当，容易导致问题被忽略，最终发生数据不一致的问题。