@transactional加在方法上影响性能吗?

使用 @Transactional 注解会对性能产生一定的影响，因为该注解会启用事务管理，需要对数据库进行额外的操作。但是，这种影响是非常小的，可以忽略不计。

在实际应用中，使用 @Transactional 注解可以帮助开发者处理事务管理，使得代码更加简洁和易读，同时也可以保证数据的一致性和完整性。如果您的应用对性能要求非常高，可以通过调整事务管理器的配置来优化性能。

相关问题

@Transactional使用方法

@Transactional是Spring框架中用于管理事务的注解，可以作用于接口、类、类方法。具体使用方法如下：

1.作用于类：表示所有该类的public方法都配置相同的事务属性信息。

@Transactional
public class UserServiceImpl implements UserService {
    //...
}

2.作用于方法：表示该方法需要进行事务管理。

@Transactional
public void addUser(User user) {
    //...
}

3.指定事务的传播行为（propagation）：

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void addUser(User user) {
    //...
}

常用的传播行为有：
- REQUIRED：如果当前没有事务，就新建一个事务，如果已经存在一个事务中，加入到这个事务中。
- SUPPORTS：支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。
- MANDATORY：使用当前的事务，如果当前没有事务，就抛出异常。
- REQUIRES_NEW：新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起。
- NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
- NEVER：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
- NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则执行与REQUIRED类似的操作。

4.指定事务的隔离级别（isolation）：

@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
public void addUser(User user) {
    //...
}

常用的隔离级别有：
- DEFAULT：使用数据库默认的隔离级别。
- READ_UNCOMMITTED：读取未提交的数据，可能会导致脏读、不可重复读、幻读等问题。
- READ_COMMITTED：读取已提交的数据，可以避免脏读问题，但是不可重复读和幻读问题仍然存在。
- REPEATABLE_READ：可重复读，可以避免脏读和不可重复读问题，但是幻读问题仍然存在。
- SERIALIZABLE：串行化，可以避免脏读、不可重复读和幻读问题，但是性能较差。

5.指定事务的超时时间（timeout）：

@Transactional(timeout = 10)
public void addUser(User user) {
    //...
}

超时时间单位为秒。

6.指定不回滚的异常类型（noRollbackFor）：

@Transactional(noRollbackFor = {NullPointerException.class, IllegalArgumentException.class})
public void addUser(User user) {
    //...
}

指定的异常类型抛出时，不会回滚事务。

7.指定回滚的异常类型（rollbackFor）：

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void addUser(User user) {
    //...
}

指定的异常类型抛出时，会回滚事务。

@Transactional缺点

@Transactional 是一个在 Spring 框架中常用的注解，用于对数据库操作进行事务管理。虽然 @Transactional 带来了很多好处，但也有一些缺点需要注意：

1. 性能开销：使用 @Transactional 可能会增加一定的性能开销。每次执行带有事务注解的方法时，都会启动一个事务，并在方法结束时提交或回滚事务。这可能会导致额外的数据库操作和锁竞争，从而影响系统的性能。

2. 并发性问题：如果在一个事务中对同一数据进行并发修改操作，可能会导致并发性问题，例如脏读、幻读和不可重复读。为了解决这些问题，可能需要使用更细粒度的锁机制或调整事务的隔离级别，但这可能会增加代码复杂性。

3. 难以调试和排查问题：由于 @Transactional 注解是通过 Spring AOP 实现的，因此在调试和排查与事务相关的问题时可能会比较困难。例如，如果方法没有按预期进行事务管理，可能需要检查是否正确地应用了 @Transactional 注解。

4. 不适用于跨多个数据源的事务管理：如果系统中使用了多个数据源，@Transactional 注解默认只对当前数据源的事务进行管理。如果需要实现跨多个数据源的事务管理，可能需要进行额外的配置和处理。

总之，虽然 @Transactional 提供了方便的事务管理功能，但在使用时需要权衡其带来的性能开销和并发性问题，并适当处理可能出现的调试和跨数据源事务管理的挑战。