这是一个很好的问题，很多开发者都有类似的疑惑，毕竟@Transactional是Spring框架提供的强大便捷功能。公司层面禁止使用它，通常不是因为这个注解本身是“坏的”，而是出于对复杂性的控制、对代码质量的追求以及避免隐藏风险的考虑。
主要原因可以归结为以下几点：
1. 隐藏的复杂性与不可预测的行为
声明式事务将事务逻辑“隐藏”在AOP代理之后，导致行为不直观，容易踩坑。
- 传播行为理解成本高：
propagation属性（如REQUIRED,REQUIRES_NEW,NESTED）决定了事务如何创建和加入。团队成员如果理解不一致，极易写出导致死锁、数据不一致或意外回滚的代码。例如，在一个默认的REQUIRED事务中调用另一个REQUIRES_NEW方法，在异常处理不当时会非常棘手。 - 自调用失效问题：这是经典陷阱。在同一个类中，一个非事务方法A调用该类的事务方法B，事务是不会生效的，因为代理无法介入。这个问题在大型代码库中难以排查。
- 异常回滚规则微妙：默认只对
RuntimeException和Error回滚，Checked Exception不回滚。开发者必须用@Transactional(rollbackFor = Exception.class)来显式声明，否则可能造成事务该回滚时未回滚，导致数据不一致。
2. 对不良设计模式的“纵容”
@Transactional的便捷性有时会助长不良的架构设计。
- 导致“上帝Service”和长事务：开发者倾向于在Service方法上简单添加
@Transactional，导致方法越来越大，业务逻辑、数据库操作、甚至RPC调用都被包裹在一个大事务中。这会造成长事务，长时间持有数据库连接，锁竞争加剧，严重损害系统并发性能和可伸缩性。 - 违背单一职责原则：事务边界本应是架构设计的一部分（在应用层或领域层明确划分），但
@Transactional让它变成了一个可以随手粘贴的“补丁”，模糊了清晰的职责边界。
3. 可测试性差
- 事务性测试的负担：测试一个带有
@Transactional的方法，需要启动完整的Spring容器来创建代理，使得单元测试变得沉重、缓慢，更像是集成测试。 - 测试数据难以隔离：虽然Spring提供了
@Transactional在测试中自动回滚的机制，但这有时会掩盖一些集成问题（如序列化、锁），并且让测试数据库的状态管理变得复杂。
4. 难以调试和问题排查
- 当事务不按预期提交或回滚时，由于其逻辑被AOP封装，调试栈不直观，需要开发者对Spring事务的代理机制、拦截器链有深入了解才能快速定位。
- 性能问题（如长事务、锁等待）的根因分析也更为困难，因为事务的开启和提交点不明确。
5. 在分布式和微服务架构中的局限性
- 在微服务架构下，一个业务操作通常跨多个服务和数据库。
@Transactional仅限于单数据库的本地事务，无法解决分布式事务问题。过度依赖它会让开发者产生“事务幻觉”，而忽略了真正需要解决的分布式数据一致性问题（这需要引入Saga、消息队列、Seata等分布式事务方案）。禁止使用它，可以迫使团队在架构层面更早地思考和实践最终一致性。
公司通常提倡的替代方案
禁止声明式事务的公司，通常会转向更显式、可控的方案：
- 编程式事务管理：使用
TransactionTemplate。这是最常见的替代方案。它将事务边界在代码中明确地标出，清晰展示了事务的起点和终点，以及异常处理逻辑，使得代码意图一目了然。transactionTemplate.execute(status -> { // ... 业务逻辑 return result; }); - 领域驱动设计与显式服务层：在应用服务层（Application Service）或领域服务中，手动管理事务。这要求开发者在设计时就明确事务的边界，通常一个用例（一个Service方法）对应一个事务，在方法开始处获取连接/事务，在结尾提交或回滚。这促进了更清晰的架构分层。
- 使用更现代的模式：
- CQRS（命令查询职责分离）：在“命令”端处理写操作时，可以更精细地控制事务范围。
- Saga模式：在微服务中，用一系列本地事务和补偿操作来管理跨服务的事务，完全替代了传统的分布式事务概念。
总结
禁止使用@Transactional，本质上是一种“防御性编程”和“架构治理”策略。它的目的是：
- 提升代码的显式性和可控性：让关键的操作（如事务）在代码中一目了然。
- 强制更好的设计：避免因便利性而牺牲架构的清晰度和可维护性。
- 降低团队认知负荷和风险：统一使用更基础、更明确的事务管理方式，减少因框架“魔法”导致的诡异Bug。
- 为分布式架构铺路：在复杂系统中，明确本地事务的边界是走向最终一致性的第一步。
这通常出现在对系统稳定性、可维护性和团队协作有极高要求的中大型公司或核心业务系统中。对于初创公司或简单的CRUD应用，@Transactional的便利性可能仍大于其风险。但对于追求长期高质量、高可扩展性系统的团队来说，这种限制是一种值得考虑的工程实践。
