前言：在实际开发过程中，我们可能会通过事务来保证原子性，但是很多人存在误解，他们会以为@Transactional 注解原子性就是代表java中的CAS或者锁那种也能保证并发情况下的原子性。其实不是这样的，MySQL的原子性是通过redolog实现的，并不是锁机制实现的。
因此对于@Transactional注解中，同时去执行两个操作，数据库更新操作和redis更新操作，是存在并发安全问题的！我们来分析一下

场景描述

假设我们有两个事务，A 事务和 B 事务，它们需要同时更新数据库和缓存：

事务 A：

• 更新数据库中的某一行记录。
• 更新 Redis 缓存中的对应记录。

事务 B：

• 更新数据库中的同一行记录。
• 更新 Redis 缓存中的对应记录。
• 在理想情况下，这两个事务应该顺序执行，从而确保数据的一致性。问题可能出现在以下几个步骤：

理想的执行顺序（没有并发）

事务 A：

锁定行并更新数据库。
更新 Redis 缓存。
提交事务，释放锁。

事务 B：

• 尝试锁定同一行，由于行已被锁定，等待。
• 事务 A 提交并释放锁。
• 事务 B 锁定行并更新数据库。
• 更新 Redis 缓存。
• 提交事务，释放锁。

这种情况下，Redis 和数据库中的数据保持一致性。

并发问题

然而，如果两个事务并发执行，可能会出现如下问题：

事务 A：

• 锁定行并更新数据库。
• 在事务 A 更新 Redis 缓存之前，事务 B 开始执行。

事务 B：

• 尝试锁定同一行，由于行已被锁定，等待。
• 事务 A 提交并释放锁。
• 事务 B 锁定行并更新数据库。
• 更新 Redis 缓存。
• 提交事务，释放锁。

事务 A：

• 更新 Redis 缓存。
• 在这个过程中，可能发生以下问题：

1. 步骤 1：事务 A 更新数据库，但还没更新缓存。
2. 步骤 2：事务 B 更新数据库并更新缓存。
3. 步骤 3：事务 A 更新缓存。

最终结果可能是：数据库中保存的是事务 B 的更新结果，而缓存中保存的是事务 A 的更新结果，导致数据库和缓存数据不一致。

解决方法

为了避免这种数据不一致问题，可以考虑以下方法：

1. 使用分布式锁：在更新数据库和缓存时，使用分布式锁（例如 Redis 锁）来保证事务的独占访问，确保一个事务完成所有操作（数据库更新和缓存更新）后，另一个事务才能开始。（伪代码如下）

// Pseudo code for acquiring a distributed lock
String lockKey = "lock:my_resource";
boolean lockAcquired = acquireDistributedLock(lockKey);if (lockAcquired) {try {// Update databaseupdateDatabase();// Update cacheupdateCache();} finally {// Release the lockreleaseDistributedLock(lockKey);}
}