摘要：在如今微服务架构盛行的互联网大厂中，后端开发面临着诸多挑战，而分布式事务处理无疑是其中的关键难题。使用 Spring Boot3 进行项目开发时，明明在本地测试时，各个模块的事务操作都能正常执行，可一旦部署到分布式环境中，就频繁出现数据不一致的问题。比如订单系
在如今微服务架构盛行的互联网大厂中，后端开发面临着诸多挑战，而分布式事务处理无疑是其中的关键难题。使用 Spring Boot3 进行项目开发时，明明在本地测试时，各个模块的事务操作都能正常执行，可一旦部署到分布式环境中，就频繁出现数据不一致的问题。比如订单系统里，订单创建成功了，但是库存却没有扣减；又或者用户支付成功了，账户余额却没有相应减少。这些问题不仅影响用户体验，还可能给公司带来巨大的经济损失。
Spring Boot3 作为当下热门的 Java 开发框架，为我们提供了强大的开发能力，但在分布式事务处理方面，依然需要开发者掌握正确的方法和技巧。接下来，就为你详细揭秘在 Spring Boot3 中实现分布式事务操作的高效方案，以及相关的性能优化策略。
Spring Boot 3 主要通过整合现有的 JTA 事务管理器，如 Atomikos、Narayana 等来提供对分布式事务的支持。以 Atomikos 为例，具体实现步骤如下：
添加依赖：在项目的pom.xml文件中添加关键依赖，除了atomikos - core和atomikos - jdbc，还需引入 Spring Boot 与 JTA 的整合依赖：
org.springframework.bootspring - boot - starter - jta - atomikoscom.zaxxerHikariCPHikariCP是高性能的数据源连接池，能有效提升数据库连接性能。
配置数据源：在application.properties文件中配置数据源信息，以 MySQL 为例：
spring.datasource.primary.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useSSL=false&serverTimezone=UTCspring.datasource.primary.username=rootspring.datasource.primary.password=123456spring.datasource.primary.driver - class - name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.datasource.secondary.url=jdbc:mysql://localhost:3306/db2?useSSL=false&serverTimezone=UTCspring.datasource.secondary.username=rootspring.datasource.secondary.password=123456spring.datasource.secondary.driver - class - name=com.mysql.cj.jdbc.Driver这里配置了两个数据源，模拟分布式环境下的多数据库操作。
创建 Atomikos 数据源 Bean：编写配置类，创建 Atomikos 数据源 Bean 对象，将多个数据库纳入到同一个全局事务中。
import com.atomikos.jdbc.AtomikosDataSourceBean;import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.context.annotation.Primary;import javax.sql.DataSource;import java.util.Properties;@Configurationpublic class DataSourceConfig {@Primary@Bean(name = "primaryDataSource")public DataSource primaryDataSource {HikariConfig hikariConfig = new HikariConfig;hikariConfig.setJdbcUrl("${spring.datasource.primary.url}");hikariConfig.setUsername("${spring.datasource.primary.username}");hikariConfig.setPassword("${spring.datasource.primary.password}");hikariConfig.setDriverClassName("${spring.datasource.primary.driver - class - name}");HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(hikariConfig);AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean;atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(dataSource);atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("primaryDataSource");return atomikosDataSourceBean;}@Bean(name = "secondaryDataSource")public DataSource secondaryDataSource {HikariConfig hikariConfig = new HikariConfig;hikariConfig.setJdbcUrl("${spring.datasource.secondary.url}");hikariConfig.setUsername("${spring.datasource.secondary.username}");hikariConfig.setPassword("${spring.datasource.secondary.password}");hikariConfig.setDriverClassName("${spring.datasource.secondary.driver - class - name}");HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(hikariConfig);AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean;atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(dataSource);atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("secondaryDataSource");return atomikosDataSourceBean;}}使用事务注解：在 Service 层添加@Transactional注解，通过设置transactionManager属性指定使用 JTA 事务管理器，这样，在业务逻辑执行时，就能保证事务的原子性。例如：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Servicepublic class UserService {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;@Transactional(transactionManager = "transactionManager")public void transferMoney(String fromUser, String toUser, double amount) {jdbcTemplate.update("UPDATE users SET balance = balance -? WHERE username =?", amount, fromUser);jdbcTemplate.update("UPDATE users SET balance = balance +? WHERE username =?", amount, toUser);}}从原理上来说，Atomikos 通过两阶段提交（2PC）协议来协调多个资源，第一阶段所有参与者准备提交事务，第二阶段协调者根据所有参与者的反馈决定最终是提交还是回滚事务，确保数据的一致性。
选择合适的隔离级别：对于大多数读多写少的场景，选择read - committed隔离级别可以在保证数据一致性的前提下，减少锁的持有时间，提高并发性能。将只涉及读操作的事务标记为只读事务，Spring 框架会针对只读事务进行优化，比如跳过一些不必要的事务日志记录操作，从而提高系统性能。
设置事务超时时间：通过配置文件或代码设置事务的超时时间，例如在application.properties中添加：
spring.jta.transaction-manager-id=1234spring.jta.atomikos.datasource.max - idle - time=60spring.jta.atomikos.datasource.login - timeout=30合理设置超时时间可以防止事务长时间运行占用资源，当事务执行时间超过设定值时，会自动回滚，避免资源浪费，提高系统的并发处理能力 。
优化数据库查询：优化数据库查询语句，减少不必要的查询字段和条件，例如避免使用SELECT *，而是明确指定需要的字段。同时，合理创建索引，通过执行EXPLAIN语句分析查询执行计划，判断索引是否生效。例如，在订单表中，如果经常根据订单时间和用户 ID 查询订单，就可以创建复合索引CREATE INDEX idx_order_time_user_id ON orders (order_time, user_id)，提高数据库查询效率。
通过以上这种解决方案和性能优化策略，我们能够在 Spring Boot3 中高效实现分布式事务操作，解决数据不一致的难题。作为后端开发人员，掌握这些技术不仅能提升自己的技术能力，更能为公司的业务稳定运行提供坚实保障。希望以上内容对你有所帮助，如果你在实际开发过程中还有其他问题或更好的解决方案，欢迎在评论区分享讨论，让我们一起共同进步，打造更可靠、更高效的后端系统！
来源：从程序员到架构师一点号