事务，是为了保障逻辑处理的原子性、一致性、隔离性、永久性。
通过事务控制，可以避免因为逻辑处理失败而导致产生脏数据等等一系列的问题。
事务有两个重要特性：
- 事务的传播行为
- 数据隔离级别
1、事务传播行为（Transaction Behavior）
传播行为级别，定义的是事务的控制范围。通俗点说，执行到某段代码时，对已存在事务的不同处理方式。
Spring 对 JDBC 的事务隔离级别进行了补充和扩展，并提出了 7 种事务传播行为。
1）Spring 中提供的 7 种传播行为
- PROPAGATION_REQUIRED，需要事务处理。有则使用，无则新建。这是 Spring 默认的事务传播行为。该级别的特性是，如果 Context 中已经存在事务，那么就将当前需要使用事务的代码加入到 Context 的事务中执行，如果当前 Context 中不存在事务，则新建一个事务执行代码。这个级别通常能满足大多数的业务场景。
- PROPAGATION_SUPPORTS，支持事务处理。该级别的特性是，如果 Context 存在事务，则将代码加入到 Context 的事务中执行，如果 Context 中没有事务，则使用 非事务 的方式执行。
- PROPAGATION_MANDATORY，强制性要求事务。该级别的特性是，当要以事务的方式执行代码时，要求 Context 中必须已经存在事务，否则就会抛出异常！使用 MANDATORY 强制事务，可以有效地控制 “必须以事务执行的代码，却忘记给它加上事务控制” 这种情况的发生。举个简单的例子：有一个方法，对这个方法的要求是一旦被调用，该方法就必须包含在事务中才能正常执行，那么这个方法就适合设置为 PROPAGATION_MANDATORY 强制事务传播行为，从而在代码层面加以控制。
- PROPAGATION_REQUIRES_NEW，每次都新建一个事务。该级别的特点是，当执行到一段需要事务的代码时，先判断 Context 中是否已经有事务存在，如果不存在，就新建一个事务；如果已经存在，就 suspend 挂起当前事务，然后创建一个新事务去执行，直到新事务执行完毕，才会恢复先前挂起的 Context 事务。
- PROPAGATION_NOT_SUPPORTED，不支持事务。该级别的特点是，如果发现当前 Context 中有事务存在，则挂起该事务，然后执行逻辑代码，执行完毕后，恢复先前挂起的 Context 事务。这个传播行为的事务，可以缩小事务处理过程的范围。举个简单例子，在一个事务中，需要调用一段非核心业务的逻辑操作 1000 次，如果将这段逻辑放在事务中，会导致该事务的范围变大、生命周期变长，为了避免因事务范围扩大、周期变长而引发一些的事先没有考虑到的异常情况发生，可以将这段逻辑设置为 NOT_SUPPORTED 不支持事务传播行为。
- PROPAGATION_NEVER，对事务要求更严格，不能出现事务！该级别的特点是，设置了该级别的代码，在执行前一旦发现 Context 中有事务存在，就会抛出 Runtime 异常，强制停止执行，有我无他！
- PROPAGATION_NESTED，嵌套事务。该级别的特点是，如果 Context 中存在事务 A，就将当前代码对应的事务 B 加入到 事务 A 内部，嵌套执行；如果 Context 中不存在事务，则新建事务执行代码。换句话说，事务 A 与事务 B 之间是父子关系，A 是父，B 是子。理解嵌套事务的关键点是：save point。
父、子事务嵌套、save point 的说明：
- 父事务会在子事务进入之前创建一个 save point；
- 子事务 rollback ，父事务只会回滚到 save point，而不会回滚整个父事务；
- 父事务 commit 之前，必须先 commit 子事务。
2）代码举例说明
我在网上看到有一篇文章，采用代码的方式来解释事务传播行为级别，代码方式很清晰，一看就明白了。
首先准备如下两个 Service：
class ServiceA {
void methodA() {
ServiceB.methodB();
}
}
class ServiceB {
void methodB() {
}
} - 若
ServiceB.methodB()的传播行为定义为PROPAGATION_REQUIRED, 那么在执行ServiceA.methodA()的时候，若ServiceA.methodA()已经开启了事务，这时调用ServiceB.methodB()，ServiceB.methodB()将会运行在ServiceA.methodA()的事务内部，而不再开启新的事务。而假如ServiceA.methodA()运行的时候发现自己没有在事务中，就会为它分配一个新事务。这样，在ServiceA.methodA()或者在ServiceB.methodB()内的任何地方出现异常，事务都会被回滚。即使ServiceB.methodB()的事务已经被
提交，但是ServiceA.methodA()在接下来的过程中 fail 要回滚，ServiceB.methodB()也会跟着一起回滚。 - 假如
ServiceA.methodA()的传播行为设置为PROPAGATION_REQUIRED，ServiceB.methodB()的传播行为为PROPAGATION_REQUIRES_NEW，那么当执行到ServiceB.methodB()的时候，ServiceA.methodA()所在的事务就会挂起，而ServiceB.methodB()会起一个新的事务，等待ServiceB.methodB()的事务完成以后，A的事务才会继续执行。PROPAGATION_REQUIRED与PROPAGATION_REQUIRES_NEW的事务区别在于事务的回滚程度。因为ServiceB.methodB是新起一个事务，那么就是存在两个不同的事务。如果ServiceB.methodB已经提交，那么ServiceA.methodA失败回滚，ServiceB.methodB是不会回滚的。如果ServiceB.methodB失败回滚，如果它抛出的异常被ServiceA.methodA捕获，ServiceA.methodA事务仍然可能会提交。 - 假如
ServiceA.methodA的事务传播行为是PROPAGATION_REQUIRED，而ServiceB.methodB的事务传播行为是PROPAGATION_NOT_SUPPORTED，那么当执行到ServiceB.methodB时，ServiceA.methodA的事务挂起，而ServiceB.methodB以非事务的状态运行完之后，再继续ServiceA.methodA的事务。 - 假如
ServiceA.methodA的事务传播行为是PROPAGATION_REQUIRED， 而ServiceB.methodB的事务级别是PROPAGATION_NEVER，那么ServiceB.methodB执行时就会抛出异常。
2、数据隔离级别（Isolation Level）
在读取数据库的过程中，如果两个事务并发执行，那么多个事务彼此之间，会对数据产生什么样的影响呢？
这里就引出了事务的第二个特性：数据隔离级别。
数据隔离级别，定义的是事务在数据库端读写方面的控制范围。
数据隔离级别分为 4 种：
- Serializable：串行化。这是最严格的隔离级别，多个事务之间串行执行，资源消耗极大。
- Repeatable Read：可重复读。该级别可以确保一个已经被事务读取的数据，另一个事务不能修改这个数据，从而避免了 “脏读” 和 “不可重复读”。仍然有较大的性能损耗。
- Read Commited：这是大部分主流数据库默认的数据隔离级别。该级别下，只允许读已经提交的数据。例如：当一个事务修改了数据但未提交时，另一个并行事务只会读到该数据修改之前的内容，从而避免了 “脏读”。
- Read Uncommited：一个事务可以读取另一个并行事务已修改但还未提交的数据。会产生 “脏读”。
第 1 种数据准确性最高，但相应地性能最差。第 4 种性能高，但是相应地读取数据的准确性低。
3、脏读、幻读、不可重复读
脏读、幻读、不可重复读都是并发事务的情况下，因为不同的数据隔离级别而读取到不同的内容。
脏读（Dirty Reads）
脏读，即一个事务读到了另一个事务还未提交的数据。如果脏读读取到的数据最终还是提交了倒还好，但如果这条数据最终回滚了，那么这条数据对于刚刚读取到它的事务而言，就是一条脏数据。
不可重复读（Non-repeatable Reads）
不可重复读，不同的事务读取同一条数据，读取到的内容是不同的。也就是说，对某一条数据而言，不同的事务以同样的重复操作读取，却产生了不同的结果。
幻读（Phantom Reads）
幻读，一个事务按照某种查询条件，第一次读取的数据量和第二次读取的数据量不一样，就像幻觉一样，明明刚才查的是 N 条数据，再查一次就变成了 M 条（M <> N）。
4、如何缩小事务？
假设一个逻辑操作需要检查的条件有 20 个，能否为了减小事务而将检查性的内容放到事务之外呢？
很多系统都是在 DAO 的内部开始启动事务，然后进行操作，最后提交或者回滚。这其中涉及到代码设计的问题。
小一些的系统可以采用这种方式来做，但是在一些比较大的系统，逻辑较为复杂的系统中，势必会将过多的业务逻辑嵌入到 DAO 中，导致 DAO 的复用性下降。所以这不是一个好的实践。
来回答这个问题，能否为了缩小事务，而将一些业务逻辑检查放到事务外面？
答案是：对于核心的业务检查逻辑，不能放到事务之外，而且必须要作为分布式下的并发控制！一旦在事务之外做检查，那么势必会造成事务A已经检查过的数据被事务B所修改，导致事务A徒劳无功而且出现并发问题，直接导致业务控制失败。
所以，在分布式的高并发环境下，对于核心业务逻辑的检查，要采用加锁机制。
比如事务开启需要读取一条数据进行验证，然后逻辑操作中需要对这条数据进行修改，最后提交。
这样的一个过程，如果读取并验证的代码放到事务之外，那么读取的数据极有可能已经被其他的事务修改，当前事务一旦提交，又会重新覆盖掉其他事务的数据，导致数据异常。
所以在进入当前事务的时候，必须要将这条数据锁住，例如使用 Oracle 的 for update 就是一个在分布式环境下很有效的控制手段。
另一种好的实践方式是使用编程式事务而非声明式事务，尤其是在较大规模的项目中。对于大量事务的声明配置，在代码量非常大的情况下，将是一种折磨。
将 DAO 保持针对一张表的最基本操作，然后业务逻辑的处理放入 manager 或 service 中进行，同时使用编程式事务可以更精确地控制事务范围。
特别注意的，对于事务内部一些可能抛出异常的情况，捕获异常时要谨慎，不能随便的 catch Exception，不然会导致事务的异常被吃掉而不能正常回滚。
5、spring 配置声明式事务
Spring配置声明式事务：
- 配置SessionFactory
- 配置事务管理器
- 事务的传播特性
- 声明哪些类，哪些方法需要使用事务
编写业务逻辑方法：
- 默认情况下运行期异常才会回滚（包括继承了RuntimeException子类），普通异常是不会回滚的
- 编写业务逻辑方法时，最好将异常一直向上抛出，在表示层（view）处理
- 关于事务边界的设置，通常设置到业务层，不要添加到 Dao 上。
（1）使用 xml 配置方式：
<!-- 配置SessionFactory -->
<bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<property name="configLocation">
<value>classpath:hibernate.cfg.xml</value>
</property>
</bean>
<!-- 配置 Hibernate 事务管理器 -->
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>
<!-- 定义通知：定义事务的传播行为 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<tx:method name="add*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="del*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="modify*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="*" propagation="REQUIRED" read-only="true"/>
</tx:attributes>
</tx:advice>
<!-- 声明哪些类哪些方法需要使用事务 -->
<aop:config>
<aop:pointcut id="transactionPC" expression="execution(* com.service.*.*(..))"/>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="transactionPC"/>
</aop:config>
<!-- 普通 IOC 注入 -->
<bean id="userManager" class="com.service.UserManagerImpl">
<property name="logManager" ref="logManager"/>
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>
<bean id="logManager" class="com.service.LogManagerImpl">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>关于 spring 配置中 read-only 的说明：
read-only 配置为 true，会告诉 spring 对应的事务应该被最优化为只读事务。
这是一个最优化提示。在一些情况下，一些事务策略能够起到显著的最优化效果，例如在使用 Object/Relational 映射工具（如：Hibernate 或 TopLink）时避免 dirty checking（试图“刷新”）。
（2）使用 JPA 注解方式
@Service
public class UserServiceImpl implements IUserService {
@Resource
IUserDAO userDAO;
//启动 REQUIRED 默认事务传播行为的方法
@Transactional
public void funNone() throws Exception {
save(new UserEntity("aaa"));
}
//启动 REQUIRED 默认事务传播行为的方法
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void funRequire() throws Exception {
save(new UserEntity("bbb"));
}
//启动 Nested 嵌套事务的方法
@Transactional(propagation = Propagation.NESTED)
public void funNest() throws Exception {
save(new UserEntity("ccc"));
}
//REQUIRES_NEW 事务的方法
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void funRequireNew() throws Exception {
save(new UserEntity("ddd"));
}
}参考文章：
(Spring事务传播性与隔离级别)[http://blog.csdn.net/edward0830ly/article/details/7569954]
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5bc0110100z7jr.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/uzipi/p/8394856.html