使用事务管理确保数据一致性，首选Spring的@Transactional注解实现声明式事务控制，支持传播行为与隔离级别设置，分布式场景可选Seata或RocketMQ事务消息保障最终一致性。
在Java开发中，保证数据库操作的数据一致性，关键在于正确使用事务管理机制。事务确保一组数据库操作要么全部成功，要么全部回滚，避免出现中间状态导致的数据不一致问题。以下是几种常见的实现方式和控制方法。
使用JDBC手动管理事务
在原生JDBC编程中，可以通过Connection对象手动控制事务的提交与回滚。
- 调用 setAutoCommit(false) 关闭自动提交模式
- 执行多个SQL操作（如INSERT、UPDATE）
- 如果全部成功，调用 commit() 提交事务
- 如果发生异常，调用 rollback() 回滚所有操作
示例代码：
Connection conn = dataSource.getConnection();
try {
conn.setAutoCommit(false); // 关闭自动提交
// 执行业务操作
jdbcTemplate.update("UPDATE account SET balance = balance - ? WHERE id = ?", 100, 1);
jdbcTemplate.update("UPDATE account SET balance = balance + ? WHERE id = ?", 100, 2);
conn.commit(); // 提交事务} catch (Exception e) {
conn.rollback(); // 出错回滚
throw e;
} finally {
conn.setAutoCommit(true); // 恢复自动提交
conn.close();
}
基于Spring声明式事务管理
在实际项目中，推荐使用Spring框架提供的声明式事务管理，通过注解简化事务控制。
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- 在Spring配置类或启动类上添加 @EnableTransactionManagement
- 在Service方法上添加 @Transactional 注解
- Spring会在方法执行前开启事务，正常结束时提交，抛出异常时回滚
示例：
@Service
public class AccountService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Transactional
public void transferMoney(Long fromId, Long toId, BigDecimal amount) {
jdbcTemplate.update("UPDATE account SET balance = balance - ? WHERE id = ?", amount, fromId);
jdbcTemplate.update("UPDATE account SET balance = balance + ? WHERE id = ?", amount, toId);
// 如果这里抛出异常，上面两条SQL都会回滚
}}
注意：@Transactional 默认只对运行时异常（RuntimeException及其子类）进行回滚。若需检查异常也触发回滚，可设置 rollbackFor 属性：
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
事务传播行为与隔离级别控制
在复杂业务场景中，可能涉及多个服务调用。Spring提供了事务传播机制来控制事务边界。
-
PROPAGATION_REQUIRED：默认行为，有事务则加入，无则新建
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PROPAGATION_REQUIRES_NEW：挂起当前事务，新建一个事务
-
PROPAGATION_NESTED：嵌套事务，支持部分回滚
同时可设置隔离级别防止脏读、不可重复读等问题：
@Transactional(
propagation = Propagation.REQUIRED,
isolation = Isolation.READ_COMMITTED,
timeout = 30,
readOnly = false
)分布式事务的简单处理方案
当涉及多个数据库或微服务时，本地事务不再适用。可考虑以下方案：
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Seata：阿里开源的分布式事务解决方案，支持AT、TCC等模式
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XA协议：基于两阶段提交，强一致性但性能较低
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最终一致性：通过消息队列（如RocketMQ事务消息）实现异步补偿
例如使用RocketMQ发送事务消息，先执行本地事务并发送半消息，确认无误后再提交消息，确保操作与通知的一致性。
基本上就这些。选择合适的事务管理方式，能有效保障数据一致性。单机应用优先使用Spring @Transactional，分布式场景结合具体需求选型。关键是理解事务边界、异常处理和回滚机制，避免因疏忽导致数据错乱。
