NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目。
开源地址:https://github.com/NewLifeX/X (求star, 743+)
为什么需要事务
事务,通俗来讲,同时干几件事,要么一起成功,要么一起失败!
一个比较古老的事务处理案例,(在2002年前后比较常见),就是转账:
- A给B转账100元,先在A账户减100元,然后在B账号加100元,如果A减成功而B加失败,那么就会数据不一致
- A给B转账100元,先在B账户加100元,然后在A账号减100元,如果B加成功而A减失败,同样有问题
此时,需要一个事务把两个操作包含起来,伪代码如下:
begin; A-=10; B+=10; commit; exception rollback; end
这里用白话解释了为什么需要事务,至于事务的原理,绝大部分开发者用不到,感兴趣者可以自行搜索学习。
最佳实践
更新订单表信息,每个实体类TEntity都可以 TEntity.Meta.CreateTrans 创建事务。
// 使用using,离开作用域之前,如果没有Commit则自动回滚 using var tran = Order.Meta.CreateTrans(); //todo // 业务完成,提交事务 tran.Commit();
事务用法
本质上使用了ADO.Net的事务,调用链如下:
UserX.Meta.BeginTrans/UserX.Meta.CreateTrans =>EntitySession.BeginTrans =>DAL.BeginTransaction(IsolationLevel.ReadCommitted) =>IDbSession.BeginTransaction =>DbConnection.BeginTransaction
因此,得到以下要点:
- 连接名ConnName相同的多个实体类,共用DAL,只需要选用任意实体类打开一次事务即可
- 从实体类打开事务跟DAL打开事务,效果一致
- 不同连接名ConnName的实体类,需要各DAL连接都打开事务
- 默认的事务保护等级是ReadCommitted,提供了比RepeatableRead更好的并发性能。(金融级别系统请在BeginTransaction中指定使用RepeatableRead/Serializable)
最老的用法
从实体类元数据开始
UserX.Meta.BeginTrans(); try { //todo UserX.Meta.Commit(); } catch { UserX.Meta.Rollback(); throw; }
UserX和Role共用连接名Membership,以下代码效果与上面一致,不推荐使用
UserX.Meta.BeginTrans(); Role.Meta.BeginTrans(); try { //todo UserX.Meta.Commit(); Role.Meta.Commit(); } catch { UserX.Meta.Rollback(); Role.Meta.Rollback(); throw; }
基于连接的用法
实体类事务实质上是在连接上开事务,因此同一个连接的多个实体类,不管用哪一个开事务效果都是一样的
var dal = UserX.Meta.Session.Dal; dal.BeginTransaction(); try { //todo dal.Commit(); } catch { dal.Rollback(); throw; }
UserX和Role共用连接名Membership,因此有以下等价:
UserX.Meta.Session.Dal == Role.Meta.Session.Dal == DAL.Create("Membership")
最先进的用法
未提交而离开作用域时执行回滚,还支持多个不同数据库同时打开事务
using (var tran1 = UserX.Meta.CreateTrans()) using (var tran2 = Log.Meta.CreateTrans()) { //todo tran1.Commit(); tran2.Commit(); }
UserX连接名Membership,Log连接名Log,因此两个都需要打开事务并提交
在业务代码里面,如果有问题直接抛出异常或者return跳出作用域即可
事务对自增的影响
在向带有自增的表插入数据时,如果因事务失败而导致回滚,则已“占用”的自增序数不会归还,导致数据库数据的自增数看起来有“断层”的感觉。