当@Transactional遇到@CacheEvict，你的代码是不是有bug！
如上图所示，当@Transactional 遇到@CacheEvict，缓存放在 redis 中，这样写代码会有什么问题呢？你们的程序中是否写着这样的代码呢？如果是，请你立刻修改！
思考 ????
首先，@Transactional是给当前方法添加事务支持，是通过 AOP 动态代理实现的，在方法执行完之后才提交事务。其次，@CacheEvict是在该方法执行完之后，清除 redis 中的缓存，也是使用 AOP 动态代理实现的。
那么，上述方法想表达语义应该是：先保存对象，提交事务，然后清除缓存。但是，这样写真的能达到这个语义吗？
Debug 寻找真相 ????
首先，执行清除缓存的是org.springframework.cache.Cache#evict方法，此处又是使用 redis 作为缓存的提供者，所以在清除缓存时，必然会调用 redis 缓存实现类的方法，即：org.springframework.data.redis.cache.RedisCache#evict。于是，在该方法处加一个断点。
org.springframework.data.redis.cache.RedisCache#evict
对于 JDBC 事务而言，想要提交事务，那就必须要调用java.sql.Connection#commit方法。由于笔者此处使用的是 MySQL 数据库，所以这里对应的实现类为com.mysql.jdbc.ConnectionImpl#commit。于是，同样在该方法加一个断点。
com.mysql.jdbc.ConnectionImpl#commit
打上断点之后，让我们来运行程序。
demo程序
在执行 save 方法之前，通过调用 getById 方法已经将对应的数据缓存到了 redis 中。同时，数据库中 countNumber 的值为 1。
添加缓存到redis中
程序再向下运行，可以发现，首先命中了org.springframework.data.redis.cache.RedisCache#evict方法的断点，执行完该方法之后，可以看到，对应的缓存数据已被清除。
缓存已被清除
因为还没有中事务提交的断点，所以此时很明显数据库中对应 id 为 1 的记录的 countNumber 值依旧为 1。
数据库中的记录
程序再向下执行，则执行事务提交。
提交事务
执行完 commit 方法之后，事务提交，对应记录更新成功。
更新成功
到这里也就解决了本文开篇所提到的问题，我们希望程序是先提交事务，然后更新缓存。而真正的执行顺序是，先清除缓存，然后提交事务。
那这样会有什么问题呢？先清除缓存，然后在事务还没有提交之前，程序就收到了用户的请求，发现缓存中没有数据，则去数据库中获取数据（事务还没有提交则获取到旧值），同时将获取的数据添加到缓存中。此时会导致数据库和缓存数据不一致。
如何解决 ????
方案 1：修改代码，缩小事务范围
事务是一个很容易出问题的操作，@Transactional事务不要滥用 ，用的时候要尽可能的缩小事务范围，在事务方法中只做事务相关的操作。引用阿里巴巴 Java 开发手册的一句话：
image.png
缩小事务范围
方案 2：修改 AOP 执行顺序
如果可以改成先提交事务，再清除缓存，一样可以解决这个问题。那 Spring 中有没有什么方法可以去修改 AOP 的执行顺序呢？
@Transactional和@CacheEvict都是通过动态代理来实现的，在执行 save 方法处打一个断点，命中断点之后，点击Step Into，就可以进入到代理对象的执行方法内。
step into
CglibAopProxy.DynamicAdvisedInterceptor#intercept
可以看到，执行 save 方法之前，被CglibAopProxy.DynamicAdvisedInterceptor#intercept方法所拦截了。
在 SpringBoot2.0 之后，SpringBoot 中 AOP 的默认实现被设置成了默认使用 CGLIB 来实现了。具体可以阅读笔者之前的文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/oyH4GVwJeG24GVqLM48bVg
Spring5 AOP 默认使用 CGLIB ？从现象到源码的深度分析
image.png
通过 debug 可以发现：advised.advisors是一个 List，List 中的两个 Advisor 分别为：
org.springframework.cache.interceptor.BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor: advice org.springframework.cache.interceptor.CacheInterceptor@4b2e3e8f
org.springframework.transaction.interceptor.BeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor: advice org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor@27a97e08
那我们要怎么样去修改 List 内元素的顺序呢？
通过查看BeanFactoryCacheOperationSourceAdvisor和BeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor的源码可知，这两个类均继承了org.springframework.aop.support.AbstractPointcutAdvisor，而AbstractPointcutAdvisor这个抽象类实现了org.springframework.core.Ordered接口。
猜想：那我们是不是可以通过修改 getOrder()方法的返回值来影响 List 中的排序呢？
org.springframework.aop.support.AbstractPointcutAdvisor
以BeanFactoryTransactionAttributeSourceAdvisor为例，order 的值来自于AnnotationAttributes enableTx对象的某个属性。
ProxyTransactionManagementConfiguration#transactionAdvisor
通过源码可以发现，AnnotationAttributes enableTx的属性全部都来自于@EnableTransactionManagement注解。
AbstractTransactionManagementConfiguration#setImportMetadata
@EnableTransactionManagement
同理，@EnableCaching注解上也可以配置 order，这里不在赘述。
下面，我们就来尝试解决这个问题，看能否通过配置 order 来修改 AOP 的执行顺序。
修改AOP执行顺序
通过@EnableCaching(order = Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)这个属性值的配置，运行程序之后，的确做到了先提交事务，再清理缓存的效果，bug 修复成功~~
至于这个 order 设置是怎么生效的，本文就不在此进行相关说明了。感兴趣的读者可以自行参阅相关源码，对应的源码在org.springframework.aop.framework.autoproxy.AbstractAdvisorAutoProxyCreator#getAdvicesAndAdvisorsForBean，同时使用的比较器为：org.springframework.core.annotation.AnnotationAwareOrderComparator。
Advice Ordering
看到这里不知道读者有没有疑问，优先级越高不是应该越先执行吗？！缓存 AOP 的优先级最高怎么比事务提交 AOP 执行的时机要晚呢？
我们来查阅一下 Spring 的官方文档：
https://docs.spring.io/spring/docs/5.2.1.RELEASE/spring-framework-reference/core.html#aop-ataspectj-advice-ordering
Advice Ordering
简单翻译一下：（这个英文翻译有点难，建议大家阅读原文）
当多个 advice 运行在同一个 join point 时会怎么样呢？Spring AOP 遵循与 AspectJ 相同的优先级规则来确定建议执行的顺序。可以通过实现org.springframework.core.Ordered接口或者使用@Order注解来控制其执行顺序。优先级最高的 advice 首先“在入口”运行，从 join point“出来”时，优先级最高的 advice 将最后运行。
那应该怎么理解呢？
可以把 Spring AOP 想象成一个同心圆。被增强的原始方法在圆心，每一层 AOP 就是增加一个新的同心圆。同时，优先级最高的在最外层。方法被调用时，从最外层按照 AOP1、AOP2 的顺序依次执行 around、before 方法，然后执行 method 方法，最后按照 AOP2、AOP1 的顺序依次执行 after 方法。
AOP
总结
当@Transactional 遇到@CacheEvict，默认设置的情况下，可能会因为先清除缓存后提交事务，从而产生缓存和数据库数据不一致的问题。
同时，文本也提出了两种解决方案。但是，笔者更建议使用方案 1，因为方案 1 更多的是体现了一种编程思想，让事务方法尽可能的小。
作业
阅读下面源码：
@Transactional
public synchronized void increment(Integer id) {
Counter counter = counterRepository.getOne(id);
counter.setCountNumber(counter.getCountNumber() + 1);
counterRepository.save(counter);
}
思考：在单 JVM 的多线程环境下，该方法是会产生什么问题？有想法的小伙伴可以在公众号后台给我留言。
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