Spring中 @Transactional 和 @Async注解容易不消停

在Spring生态的企业级开发中，@Transactional（声明式事务管理）与@Async（异步任务执行）是两大核心增强注解。前者为数据一致性提供原子性保障，后者通过并发执行提升系统吞吐量与响应速度，二者的合理搭配是构建高性能、高可靠系统的关键。然而，由于Spring对事务上下文与线程模型的底层设计特性，两者混用时常出现事务失效、数据紊乱、异步任务执行异常等问题，成为开发者的高频"踩坑点"。本文将从注解底层实现原理切入，结合丰富的实战场景与进阶案例，深度拆解不同混用模式的运行机制、风险点及解决方案，同时补充问题排查技巧与优化实践，为开发者提供全方位的实践指南。

一、核心注解底层实现原理深度剖析

要彻底掌握两者的兼容性问题，必须先明晰其底层实现机制------两者均基于Spring AOP（面向切面编程）的动态代理技术，但核心设计目标与执行逻辑存在本质差异，这也是混用矛盾的根源所在。

1.1 @Transactional：基于AOP的事务上下文管理

Spring的声明式事务通过AOP动态代理机制实现，核心流程如下：

代理对象生成 ：当Bean被@Transactional标记时，Spring会通过JDK动态代理（针对接口实现类）或CGLIB动态代理（针对无接口类）为其创建代理对象，原始Bean的方法逻辑被封装在代理逻辑中。
事务上下文初始化 ：当调用代理对象的事务方法时，AOP切面会先获取当前线程的事务上下文（通过ThreadLocal存储），根据注解的propagation（传播属性）、isolation（隔离级别）、timeout（超时时间）等参数，判断是否需要创建新事务、加入现有事务或挂起现有事务。
事务执行与提交/回滚 ：若创建新事务，会通过事务管理器（如DataSourceTransactionManager）获取数据库连接，关闭自动提交模式，然后执行原始方法逻辑；若方法执行无异常，切面会触发事务提交；若捕获到未被捕获的运行时异常（默认仅回滚运行时异常），则触发事务回滚，最终释放数据库连接。

关键特性：事务上下文与当前线程强绑定，依赖ThreadLocal实现线程隔离，确保不同线程的事务互不干扰。这一特性是后续与@Async混用出现问题的核心原因。

1.2 @Async：基于线程池的异步任务调度

Spring的异步执行机制核心是"线程切换"，通过独立线程池脱离原调用线程执行任务，实现并行处理，核心流程如下：

异步切面拦截 ：当方法被@Async标记时，Spring的AsyncAnnotationBeanPostProcessor会为其创建AOP切面，拦截方法调用。
线程池选择与任务提交 ：切面会根据注解的value属性指定的线程池名称，从Spring容器中获取对应的线程池（默认使用SimpleAsyncTaskExecutor，但该线程池无上限，生产环境不推荐），将目标方法逻辑封装为Runnable或Callable任务，提交至线程池。
异步任务执行 ：线程池中的空闲线程会获取任务并执行，原调用线程无需等待任务完成，直接返回结果（若为无返回值方法则直接结束）。执行过程中，任务的异常会被线程池捕获（若为Callable任务，异常会封装在Future对象中）。

关键特性：异步方法与原调用线程属于不同的线程上下文，所有线程相关的状态（如ThreadLocal存储的信息）无法直接传递，这与@Transactional的线程绑定特性形成核心冲突。

1.3 两者混用的核心矛盾：事务上下文的跨线程传播问题

结合上述实现原理，两者混用的核心矛盾可概括为：

@Transactional的事务上下文依赖ThreadLocal与当前线程绑定，而@Async会触发线程切换，导致新线程无法获取原线程的事务上下文，进而引发事务传播失效、数据一致性破坏等问题。后续的实战场景分析，本质上都是围绕这一核心矛盾展开的不同表现形式。

二、实战场景深度解析：混用模式与风险规避

以企业级开发中最典型的"银行转账"业务为核心场景（需求：实现账户余额增减的原子性，同时支持异步打印转账凭证、异步记录操作日志等附加功能），拆解四种典型混用模式，深入分析其运行效果、底层原因及实践建议。

2.1 模式1：@Async方法作为入口，内部调用@Transactional方法（推荐）

该模式是最安全、最常用的混用方式，核心逻辑为：异步方法接收请求后，在独立线程中调用事务方法执行核心业务（保证数据一致性），同时可并行处理其他无事务依赖的异步操作（如日志记录、凭证打印）。

2.1.1 完整代码实现

java 复制代码

// 账户服务接口
public interface AccountService {
    // 核心事务转账方法
    void transfer(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount);
}

// 账户服务实现类
@Service
public class AccountServiceImpl implements AccountService {
    @Autowired
    private AccountRepository accountRepository;

    @Override
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = Exception.class)
    public void transfer(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 1. 校验账户合法性
        Account depositorAccount = accountRepository.findById(depositorId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("转账账户不存在"));
        Account favoredAccount = accountRepository.findById(favoredId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("收款账户不存在"));

        // 2. 校验余额充足性
        if (depositorAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
            throw new InsufficientFundsException("账户余额不足");
        }

        // 3. 执行转账逻辑
        depositorAccount.setBalance(depositorAccount.getBalance().subtract(amount));
        favoredAccount.setBalance(favoredAccount.getBalance().add(amount));

        // 4. 保存数据（事务管理下，两个保存操作原子性执行）
        accountRepository.save(depositorAccount);
        accountRepository.save(favoredAccount);
    }
}

// 异步任务服务类
@Service
@EnableAsync // 开启异步支持
public class AsyncTransferService {
    @Autowired
    private AccountService accountService;
    @Autowired
    private ReceiptService receiptService;
    @Autowired
    private OperationLogService logService;

    // 自定义线程池（生产环境推荐使用自定义线程池，避免默认线程池风险）
    @Async("transferThreadPool")
    public CompletableFuture<Boolean> transferAsync(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        try {
            // 调用事务方法执行核心转账逻辑
            accountService.transfer(depositorId, favoredId, amount);
            
            // 异步执行附加操作（与核心事务隔离，不影响事务结果）
            receiptService.printReceiptAsync(depositorId, favoredId, amount); // 异步打印凭证
            logService.recordLogAsync("TRANSFER", "转账成功：" + depositorId + "向" + favoredId + "转账" + amount); // 异步记录日志
            
            return CompletableFuture.completedFuture(true);
        } catch (Exception e) {
            // 异常处理：记录错误日志，返回失败结果
            logService.recordErrorLogAsync("TRANSFER", "转账失败：" + e.getMessage());
            return CompletableFuture.completedFuture(false);
        }
    }
}

// 自定义线程池配置
@Configuration
public class AsyncConfig {
    @Bean(name = "transferThreadPool")
    public Executor transferThreadPool() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5); // 核心线程数
        executor.setMaxPoolSize(10); // 最大线程数
        executor.setQueueCapacity(25); // 任务队列容量
        executor.setKeepAliveSeconds(60); // 空闲线程存活时间
        executor.setThreadNamePrefix("TransferAsync-"); // 线程名称前缀
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 拒绝策略
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

2.1.2 运行机制与优势

线程模型 ：调用方通过transferAsync()发起请求后，立即返回CompletableFuture对象（非阻塞），核心逻辑在"TransferAsync-xxx"线程池中执行，不占用调用方线程资源。
事务传播 ：transfer()方法被@Transactional标记，Spring会在异步线程中为其创建新的事务上下文（传播属性为REQUIRED，默认值），所有数据库操作纳入事务管理，确保原子性。
异常隔离 ：若transfer()执行异常（如余额不足、账户不存在），事务会完整回滚，且仅影响核心转账逻辑；异步附加操作（打印凭证、记录日志）与核心事务隔离，即使附加操作失败，也不会导致转账事务回滚（符合"附加功能不影响核心业务"的设计原则）。
性能优势：核心转账逻辑执行完成后，打印凭证与记录日志可并行执行（线程池调度），相比同步执行大幅提升响应速度。

2.2 模式2：@Transactional方法作为入口，内部调用@Async方法（禁止）

该模式是最容易出现问题的混用方式，核心矛盾是：事务上下文存储在原线程的ThreadLocal中，@Async触发线程切换后，新线程无法获取原事务上下文，导致异步方法的操作脱离事务管理，破坏数据一致性。

2.2.1 错误代码实现

java 复制代码

@Service
public class AccountServiceImpl implements AccountService {
    @Autowired
    private AccountRepository accountRepository;
    @Autowired
    private ReceiptService receiptService;

    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void transfer(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 1. 转账核心逻辑（与模式1一致）
        Account depositorAccount = accountRepository.findById(depositorId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("转账账户不存在"));
        Account favoredAccount = accountRepository.findById(favoredId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("收款账户不存在"));
        if (depositorAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
            throw new InsufficientFundsException("账户余额不足");
        }
        depositorAccount.setBalance(depositorAccount.getBalance().subtract(amount));
        favoredAccount.setBalance(favoredAccount.getBalance().add(amount));

        // 2. 调用异步方法打印凭证（核心问题点）
        receiptService.printReceiptAsync(depositorId, favoredId, amount);

        // 3. 保存数据
        accountRepository.save(depositorAccount);
        accountRepository.save(favoredAccount);
    }
}

// 凭证服务类
@Service
@EnableAsync
public class ReceiptService {
    @Autowired
    private ReceiptRepository receiptRepository;

    @Async
    public void printReceiptAsync(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 生成转账凭证并保存到数据库
        Receipt receipt = new Receipt();
        receipt.setDepositorId(depositorId);
        receipt.setFavoredId(favoredId);
        receipt.setAmount(amount);
        receipt.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        receipt.setStatus("PRINTED");
        receiptRepository.save(receipt);
    }
}

2.2.2 核心风险与底层原因

事务上下文丢失 ：transfer()在原线程执行，事务上下文存储在原线程的ThreadLocal中；printReceiptAsync()在新线程执行，新线程的ThreadLocal中无任何事务上下文，因此其内部的receiptRepository.save(receipt)操作属于"无事务"执行（即自动提交模式）。
数据一致性破坏 ：

场景A：转账逻辑执行成功（账户余额已更新），但printReceiptAsync()执行失败（如数据库连接异常），导致"转账成功但无凭证记录"，破坏业务完整性。
场景B：printReceiptAsync()执行成功（凭证已保存），但转账逻辑后续执行异常（如保存账户时数据库崩溃），导致"凭证已生成但转账事务回滚"，出现数据矛盾。
调试难度提升：由于异步方法在独立线程执行，异常堆栈信息分散在不同线程日志中，排查问题时需要关联多线程日志，定位成本极高。

2.2.3 问题修复方案

若业务必须在转账完成后执行凭证打印（强依赖关系），应放弃异步调用，改为同步执行；若需异步执行，需通过"消息队列"实现解耦，具体方案如下：

转账事务执行成功后，向消息队列（如RabbitMQ、RocketMQ）发送"转账完成"消息。
独立的消费者服务监听消息队列，接收消息后异步执行凭证打印逻辑。
通过消息队列的重试机制（如死信队列）处理打印失败的场景，确保业务最终一致性。

2.3 模式3：同一方法同时标注@Transactional与@Async（谨慎使用）

该模式是指单个方法同时添加两个注解，核心逻辑为"异步执行+事务管理"，其运行效果依赖Spring AOP的切面执行顺序，存在一定的不确定性，需谨慎使用。

2.3.1 代码实现

java 复制代码

@Service
@EnableAsync
public class AccountServiceImpl implements AccountService {
    @Autowired
    private AccountRepository accountRepository;

    @Override
    @Async("transferThreadPool")
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void transferAsyncWithTransaction(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 转账核心逻辑（与模式1一致）
        Account depositorAccount = accountRepository.findById(depositorId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("转账账户不存在"));
        Account favoredAccount = accountRepository.findById(favoredId)
                .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("收款账户不存在"));
        if (depositorAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {
            throw new InsufficientFundsException("账户余额不足");
        }
        depositorAccount.setBalance(depositorAccount.getBalance().subtract(amount));
        favoredAccount.setBalance(favoredAccount.getBalance().add(amount));
        accountRepository.save(depositorAccount);
        accountRepository.save(favoredAccount);
    }
}

2.3.2 运行机制与使用限制

切面执行顺序 ：Spring AOP中，@Async切面的优先级高于@Transactional切面（可通过@Order注解调整），因此实际执行流程为：先触发异步切面，切换到独立线程，再在新线程中触发事务切面，创建事务上下文。
正常场景：若方法逻辑完全独立（无跨线程事务依赖、无外部资源调用），该模式可正常运行------方法异步执行，内部数据库操作被事务管理，异常时可正常回滚。
使用限制 ：

禁止调用本类其他事务方法：若该方法内部调用本类的其他@Transactional方法，由于是内部调用（未通过代理对象），事务注解会失效。
避免依赖外部线程状态：方法内部不可使用原调用线程的ThreadLocal数据（如用户登录信息、请求上下文），新线程无法获取。
异常处理需谨慎：异步方法的异常若未被捕获，会被线程池吞噬（默认情况下），需通过CompletableFuture返回结果或自定义AsyncUncaughtExceptionHandler处理异常。

2.4 模式4：类级别@Transactional与方法级@Async混用（严格限制）

该模式是指在类上添加@Transactional注解（所有公共方法默认纳入事务管理），同时在部分方法上添加@Async注解，其核心风险是"无差别事务管理"导致的资源浪费与异常传播问题。

2.4.1 代码实现与风险分析

java 复制代码

@Service
@Transactional(rollbackFor = Exception.class) // 类级别事务注解
@EnableAsync
public class AccountService {
    @Autowired
    private AccountRepository accountRepository;
    @Autowired
    private LogRepository logRepository;

    // 异步事务方法
    @Async("transferThreadPool")
    public void transferAsync(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 转账核心逻辑（事务管理生效）
        // ... 与模式1一致 ...
    }

    // 同步事务方法
    public void transfer(Long depositorId, Long favoredId, BigDecimal amount) {
        // 转账核心逻辑（事务管理生效）
        // ... 与模式1一致 ...
    }

    // 仅需查询的方法（无事务必要，但被类级别注解强制纳入事务）
    public Account getAccountById(Long accountId) {
        return accountRepository.findById(accountId).orElse(null);
    }

    // 异步记录日志（无事务必要，但被类级别注解强制纳入事务）
    @Async("logThreadPool")
    public void recordLog(String operation, String content) {
        OperationLog log = new OperationLog();
        log.setOperation(operation);
        log.setContent(content);
        log.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        logRepository.save(log);
    }
}

2.4.2 核心风险

资源浪费 ：类级别@Transactional会为所有公共方法创建事务上下文，包括查询方法（getAccountById()）、日志记录方法（recordLog()）等无需事务的方法，导致数据库连接资源被占用，降低系统吞吐量。
事务传播异常 ：异步方法（如recordLog()）被强制纳入事务管理，但其逻辑无需原子性保障，反而可能因事务超时、锁竞争等问题导致执行失败。
维护成本高：后续新增方法时，若开发人员未注意类级别事务注解，容易误将无需事务的方法纳入事务管理，埋下性能隐患。

2.4.3 优化方案

移除类级别@Transactional注解，采用"方法级注解"精准控制事务范围。
将不同职责的方法拆分到不同服务类（如将日志记录方法拆分到LogService），避免职责混合导致的注解滥用。
对无需事务的方法，明确添加@Transactional(propagation = Propagation.NOT_SUPPORTED)，声明不支持事务。

三、常见问题排查技巧与解决方案

在@Transactional与@Async混用场景中，常见问题包括"事务不生效""异步方法不执行""数据一致性破坏"等，以下是针对性的排查技巧与解决方案。

3.1 问题1：@Transactional注解失效

3.1.1 典型现象

方法执行异常时，数据库操作未回滚；或通过日志发现"未创建事务上下文"。

3.1.2 排查步骤与解决方案

检查是否通过代理对象调用 ：

原因：内部调用（如本类方法调用本类事务方法）未通过Spring代理对象，AOP切面无法拦截，事务注解失效。
解决方案：通过ApplicationContext获取代理对象，或拆分方法到不同服务类。
检查异步调用是否导致事务上下文丢失 ：

原因：事务方法内部调用异步方法，异步方法的操作脱离事务管理。
解决方案：调整调用顺序，采用"异步入口+内部事务"模式，或通过消息队列解耦。
检查事务注解参数是否正确 ：

原因：未指定rollbackFor = Exception.class，默认仅回滚运行时异常；或传播属性设置错误（如Propagation.NOT_SUPPORTED）。
解决方案：统一设置@Transactional(rollbackFor = Exception.class)，根据业务需求选择正确的传播属性。

3.2 问题2：@Async注解不生效

3.2.1 典型现象

方法仍在原线程执行，未切换到异步线程池；或日志中无异步线程名称前缀。

3.2.2 排查步骤与解决方案

检查是否开启异步支持 ：

原因：未在配置类或启动类上添加@EnableAsync注解，Spring无法识别@Async注解。
解决方案：在Spring Boot启动类上添加@EnableAsync注解。
检查是否通过代理对象调用 ：

原因：内部调用（如本类方法调用本类异步方法）未通过代理对象，AOP切面无法拦截。
解决方案：拆分方法到不同服务类，或通过ApplicationContext获取代理对象调用。
检查线程池配置是否正确 ：

原因：自定义线程池未正确初始化，或@Async的value属性指定的线程池名称不存在（默认使用SimpleAsyncTaskExecutor）。
解决方案：确保线程池Bean正确配置并初始化，@Async的value属性与线程池Bean名称一致。

3.3 问题3：异步方法执行异常被吞噬

3.3.1 典型现象

异步方法执行失败，但无任何异常日志，调用方无法感知失败。

3.3.2 排查步骤与解决方案

检查异常是否被捕获 ：

原因：无返回值的异步方法（void类型）若未捕获异常，异常会被AsyncUncaughtExceptionHandler默认处理（仅打印WARN日志，易被忽略）。
解决方案：将异步方法返回值改为CompletableFuture，通过whenComplete()捕获异常；或自定义AsyncUncaughtExceptionHandler，统一处理无返回值异步方法的异常。
示例：自定义AsyncUncaughtExceptionHandler ：
@Configuration @EnableAsync public class AsyncConfig { @Bean public AsyncUncaughtExceptionHandler asyncUncaughtExceptionHandler() { return (ex, method, params) -> { log.error("异步方法执行失败，方法名：{}，参数：{}，异常信息：{}", method.getName(), Arrays.toString(params), ex.getMessage(), ex); }; } }

四、进阶优化实践：高性能与高可靠的混用方案

在掌握基础混用模式与问题排查技巧后，结合企业级开发需求，以下是针对@Transactional与@Async混用的进阶优化实践，兼顾性能、可靠性与可维护性。

4.1 自定义线程池优化异步执行

Spring默认的SimpleAsyncTaskExecutor无线程数限制，高并发场景下会导致线程泛滥，引发系统资源耗尽。生产环境必须自定义线程池，按业务场景拆分线程池（如转账线程池、日志线程池、凭证打印线程池），避免线程竞争。

4.1.1 线程池配置原则

核心线程数（corePoolSize） ：根据CPU核心数与业务类型配置，CPU密集型任务（如计算）建议设置为CPU核心数 + 1，IO密集型任务（如数据库操作、文件读写）建议设置为2 * CPU核心数 + 1。
最大线程数（maxPoolSize）：避免设置过大（建议不超过100），防止线程切换开销过大。
任务队列容量（queueCapacity）：根据业务峰值QPS配置，避免队列溢出（建议设置为1000~5000）。
拒绝策略（rejectedExecutionHandler） ：生产环境推荐使用ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy（当队列满时，由调用方线程执行任务，避免任务丢失），配合限流机制使用。

4.2 事务参数精细化配置

根据业务需求精准配置@Transactional的参数，避免资源浪费与事务异常：

传播属性（propagation） ：

核心业务方法：使用Propagation.REQUIRED（默认值），确保创建新事务。
查询方法：使用Propagation.NOT_SUPPORTED，不支持事务，释放数据库连接资源。
嵌套业务方法：使用Propagation.NESTED，创建嵌套事务，仅回滚当前嵌套部分。
隔离级别（isolation） ：

默认使用Isolation.DEFAULT（跟随数据库隔离级别）。
高并发读写场景：使用Isolation.READ_COMMITTED，避免脏读、不可重复读，兼顾一致性与性能。
超时时间（timeout）：根据业务执行耗时配置（建议设置为3~5秒），避免长事务占用数据库连接。

4.3 日志与监控体系搭建

混用场景下，日志与监控是排查问题的关键，需重点关注以下内容：

日志打印 ：

事务方法：打印事务开启、提交、回滚日志，包含事务ID、线程ID。
异步方法：打印线程名称、任务提交时间、执行开始时间、执行结束时间。
监控指标 ：

线程池指标：核心线程数、活跃线程数、任务队列大小、拒绝任务数。
事务指标：事务提交数、事务回滚数、长事务数（超时事务）。
推荐工具：Spring Boot Actuator + Prometheus + Grafana，实现指标采集与可视化。

4.4 分布式场景下的扩展方案

在分布式系统中，@Transactional（本地事务）与@Async的混用需结合分布式事务方案（如Seata、Saga），确保跨服务的数据一致性：

采用"异步消息+分布式事务"模式：核心业务通过分布式事务保证一致性，附加操作通过异步消息队列执行。
使用CompletableFuture实现跨服务异步调用的结果聚合，配合分布式事务的回滚机制，确保最终一致性。

五、核心结论与实践规范

通过对@Transactional与@Async注解底层实现、实战场景、问题排查及优化方案的深度分析，可总结出以下核心结论与实践规范：

推荐模式优先 ：优先采用"@Async作为入口，内部调用@Transactional方法"的模式，兼顾性能与数据一致性。
严格禁止模式 ：禁止在@Transactional方法内部调用@Async方法，避免事务上下文丢失导致的数据一致性问题。
谨慎使用模式：同一方法同时标注两个注解或类级别事务与方法级异步混用，仅在方法完全独立、无跨线程依赖的场景下使用，且需做好异常处理与日志监控。
核心设计原则 ：

事务上下文与线程强绑定，任何跨线程操作需避免依赖事务上下文。
核心业务与附加业务解耦，附加业务通过异步或消息队列实现，不影响核心事务。
生产环境必须自定义线程池，精细化配置事务参数，搭建完善的日志与监控体系。

掌握两者的混用技巧，不仅能解决日常开发中的高频问题，更能提升系统的性能与可靠性。在实际开发中，需结合业务场景灵活选择模式，同时遵循实践规范，规避潜在风险。

Spring中 @Transactional 和 @Async注解 容易不消停

一、核心注解底层实现原理深度剖析

1.1 @Transactional：基于AOP的事务上下文管理

1.2 @Async：基于线程池的异步任务调度

1.3 两者混用的核心矛盾：事务上下文的跨线程传播问题

二、实战场景深度解析：混用模式与风险规避

2.1 模式1：@Async方法作为入口，内部调用@Transactional方法（推荐）

2.1.1 完整代码实现

2.1.2 运行机制与优势

2.2 模式2：@Transactional方法作为入口，内部调用@Async方法（禁止）

2.2.1 错误代码实现

2.2.2 核心风险与底层原因

2.2.3 问题修复方案

2.3 模式3：同一方法同时标注@Transactional与@Async（谨慎使用）

2.3.1 代码实现

2.3.2 运行机制与使用限制

2.4 模式4：类级别@Transactional与方法级@Async混用（严格限制）

2.4.1 代码实现与风险分析

2.4.2 核心风险

2.4.3 优化方案

三、常见问题排查技巧与解决方案

3.1 问题1：@Transactional注解失效

3.1.1 典型现象

3.1.2 排查步骤与解决方案

3.2 问题2：@Async注解不生效

3.2.1 典型现象

3.2.2 排查步骤与解决方案

3.3 问题3：异步方法执行异常被吞噬

3.3.1 典型现象

3.3.2 排查步骤与解决方案

四、进阶优化实践：高性能与高可靠的混用方案

4.1 自定义线程池优化异步执行

4.1.1 线程池配置原则

4.2 事务参数精细化配置

4.3 日志与监控体系搭建

4.4 分布式场景下的扩展方案

五、核心结论与实践规范

Spring中 @Transactional 和 @Async注解容易不消停