公司的项目已经接近尾声了，总结一下项目中用到的技术，我发现项目中的有些东西还是挺模糊的，只是知道这么用就行了。并不清楚其中的原理。由于公司的项目比较老，是7年前的一个项目了，中间一直有人在维护，也是在这个过程中不断融入了新的东西，比如就项目的持久化这块来说，就用了ibatis、mybatis、hibernate、spring JDBC四种混合的框架。究其原因只能说是历史遗留问题，就不做过多的解释了。但是这么多持久化的框架如何协同工作的，尤其是事务的控制，一个系统中使用如此多的持久化框架是，他们是如何正确的进行事务控制的，甚至有些业务逻辑同时调用了使用这些不同框架的方法。这听起来确实有些困难。我们知道Spring为每种数据访问技术提供了相应的事务管理器，难道需要分别为它们配置对应的事务管理器吗？它们到底是如何协作和工作的呢？这些层出不穷的问题往往压制了开发人员使用联合军种的想法。
Spring事务管理器的应对
Spring抽象的DAO体系兼容多种数据访问技术，它们各有特色，各有千秋。像Hibernate是非常优秀的ORM实现方案，但对底层SQL的控制不太方便；而iBatis则通过模板化技术让你方便地控制SQL，但没有Hibernate那样高的开发效率；自由度最高的当然是直接使用SpringJDBC了，但它也是底层的，灵活的代价是代码的繁复。很难说哪种数据访问技术是最优秀的，只有在某种特定的场景下才能给出答案。所以在一个应用中，往往采用多个数据访问技术：一般是两种，一种采用ORM技术框架，而另一种采用偏JDBC的底层技术，两者珠联璧合，形成联合军种，共同御敌。
其实，在这个问题上，我们低估了Spring事务管理的能力。
如果你采用了一个高端ORM技术（Hibernate、JPA、JDO），同时采用一个JDBC技术（Spring JDBC、iBatis），
由于前者的会话（Session）是对后者连接（Connection）的封装，Spring会“足够智能地”在同一个事务线程让前者的会话封装后者的连接。
所以，我们只要直接采用前者的事务管理器就可以了。
表1给出了混合数据访问技术框架所对应的事务管理器。
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序 号 |
混合数据访问技术框架 |
事务管理器 |
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1 |
Hibernate+ Spring JDBC或iBatis |
org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager |
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2 |
JPA+Spring JDBC或iBatis |
org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager |
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3 |
JDO+Spring JDBC或iBatis |
org.springframework.orm.jdo.JdoTransactionManager |
Hibernate+Spring JDBC混合框架的事务管理
由于一般不会出现同时使用多个ORM框架的情况（如Hibernate+JPA），我们不拟对此命题展开论述，只重点研究ORM框架+JDBC框架的情况。Hibernate+Spring JDBC可能是被使用得最多的组合，本节我们通过实例观察事务管理的运作情况。
package com.baobaotao.mixdao; … @Service("userService") public class UserService extends BaseService { @Autowired private HibernateTemplate hibernateTemplate; @Autowired private ScoreService scoreService; public void logon(String userName) { //①通过Hibernate技术访问数据 System.out.println("before updateLastLogonTime().."); updateLastLogonTime(userName); System.out.println("end updateLastLogonTime().."); //②通过JDBC技术访问数据 System.out.println("before scoreService.addScore().."); scoreService.addScore(userName, 20); System.out.println("end scoreService.addScore().."); } public void updateLastLogonTime(String userName) { User user = hibernateTemplate.get(User.class,userName); user.setLastLogonTime(System.currentTimeMillis()); hibernateTemplate.update(user); //③这句很重要，请看下文的分析 hibernateTemplate.flush(); } }
在①处，使用Hibernate操作数据，而在②处调用ScoreService#addScore()，该方法内部使用Spring JDBC操作数据。
在③处，我们显式调用了flush()方法，将Session中的缓存同步到数据库中（即马上向数据库发送一条更新记录的SQL语句）。之所以要显式执行flush()方法，原因是在默认情况下，Hibernate对数据的更改只是记录在一级缓存中，要等到事务提交或显式调用flush()方法时才会将一级缓存中的数据同步到数据库中，而提交事务的操作发生在 logon()方法返回前。如果所有针对数据库的更改操作都使用Hibernate，这种数据同步的延迟机制并不会产生任何问题。但是，我们在logon()方法中同时采用了Hibernate和Spring JDBC混合数据访问技术，Spring JDBC无法自动感知Hibernate一级缓存，所以如果不及时调用flush()方法将记录数据更改的一级缓存同步到数据库中，则②处通过Spring JDBC进行数据更改的结果将被Hibernate一级缓存中的更改覆盖掉，因为Hibernate一级缓存要等到logon()方法返回前才同步到数据库！
ScoreService使用SpringJDBC数据访问技术，其代码如下所示：
package com.baobaotao.mixdao; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import org.springframework.stereotype.Service; import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource; @Service("scoreService") public class ScoreService extends BaseService{ @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; public void addScore(String userName, int toAdd) { String sql = "UPDATE t_user u SET u.score = u.score + ? WHERE user_name =?"; jdbcTemplate.update(sql, toAdd, userName); BasicDataSource basicDataSource = (BasicDataSource) jdbcTemplate.getDataSource(); //①查看此处数据库激活的连接数量 System.out.println("[scoreUserService.addScore]激活连接数量：" +basicDataSource.getNumActive()); } }
启动Spring容器，执行UserService#logon()方法，可以查看到如下的执行日志：
仔细观察这段输出日志，在①处UserService#logon()开启一个新的事务。②处的UserService#updateLastLogonTime() 绑定到事务上下文的Session中。③处ScoreService#addScore()方法加入到①处开启的事务上下文中。④处的输出是ScoreService#addScore()方法内部的输出信息，汇报此时数据源激活的连接数为1，这清楚地告诉我们Hibernate和JDBC这两种数据访问技术在同一事务上下文中“共用”一个连接。在⑤处，提交Hibernate事务，接着在⑥处触发调用底层的Connection提交事务。
从以上的运行结果，我们可以得出这样的结论：使用Hibernate事务管理器后，可以混合使用Hibernate和SpringJDBC数据访问技术，它们将工作于同一事务上下文中。但是使用SpringJDBC访问数据时，Hibernate的一级或二级缓存得不到同步，此外，一级缓存延迟数据同步机制可能会覆盖SpringJDBC数据更改的结果。
由于混合数据访问技术方案存在“事务同步而缓存不同步”的情况，所以最好用Hibernate进行读写操作，而只用SpringJDBC进行读操作。如用Spring JDBC进行简要列表的查询，而用Hibernate对查询出的数据进行维护。
如果确实要同时使用Hibernate和Spring JDBC读写数据，则必须充分考虑到Hibernate缓存机制引发的问题：必须整体分析数据维护逻辑，根据需要及时调用Hibernate的flush()方法，以免覆盖Spring JDBC的更改，在Spring JDBC更改数据库时，维护Hibernate的缓存。由于方法调用顺序的不同都可能影响数据的同步性，因此很容易发生问题，这会极大提高数据访问程序的复杂性。所以笔者郑重建议不要同时使用Spring JDBC和Hibernate对数据进行写操作。
可以将以上结论推广到其他混合数据访问技术的方案中，如Hibernate+iBatis、JPA+SpringJDBC、JDO+Spring JDBC等。
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