关于java:面试官Java-多线程怎么做事务控制一半人答不上来

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我的项目代码基于：MySql 数据，开发框架为：SpringBoot、Mybatis

开发语言为：Java8

前言

公司业务中遇到一个需要，须要同时批改最多约 5 万条数据，而且还不反对批量或异步批改操作。于是只能写个 for 循环操作，但操作耗时太长，只能一步一步寻找其余解决方案。

具体操作如下：

一、循环操作的代码

先写一个最简略的 for 循环代码，看看耗时状况怎么样。

/***
 * 一条一条顺次对 50000 条数据进行更新操作
 * 耗时：2m27s,1m54s
 */
@Test
void updateStudent() {List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
    allStudents.forEach(s -> {
        // 更新老师信息
        String teacher = s.getTeacher();
        String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
        s.setTeacher(newTeacher);
        studentMapper.update(s);
    });
}

循环批改整体耗时约 1 分 54 秒，且代码中没有手动事务管制应该是主动事务提交，所以每次操作事务都会提交所以操作比较慢，咱们先对代码中增加手动事务管制，看查问效率怎么。

最新面试题整顿：https://www.javastack.cn/mst/

二、应用手动事务的操作代码

批改后的代码如下：

@Autowired
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

@Autowired
private TransactionDefinition transactionDefinition;

/**
 * 因为心愿更新操作 一次性实现，须要手动管制增加事务
 * 耗时：24s
 * 从测试后果能够看出，增加事务后插入数据的效率有显著的晋升
 */
@Test
void updateStudentWithTrans() {List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
    TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
    try {
        allStudents.forEach(s -> {
            // 更新老师信息
            String teacher = s.getTeacher();
            String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
            s.setTeacher(newTeacher);
            studentMapper.update(s);
        });
        dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
    } catch (Throwable e) {dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
        throw e;
    }
}

增加手动事务操管制后，整体耗时约 24 秒，这绝对于主动事务提交的代码，快了约 5 倍，对于大量循环数据库提交操作，增加手动事务能够无效进步操作效率。

三、尝试多线程进行数据批改

增加数据库手动事务后操作效率有明细进步，但还是比拟长，接下来尝试多线程提交看是不是可能再快一些。

先增加一个 Service 将批量批改操作整合一下，具体代码如下：

StudentServiceImpl.java
@Service
public class StudentServiceImpl implements StudentService {
    @Autowired
    private StudentMapper studentMapper;

    @Autowired
    private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

    @Autowired
    private TransactionDefinition transactionDefinition;

    @Override
    public void updateStudents(List<Student> students, CountDownLatch threadLatch) {TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
        System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
        try {
            students.forEach(s -> {
                // 更新老师信息
                // String teacher = s.getTeacher();
                String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
                s.setTeacher(newTeacher);
                studentMapper.update(s);
            });
            dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
            threadLatch.countDown();} catch (Throwable e) {e.printStackTrace();
            dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
        }
    }
}

批量测试代码，咱们采纳了多线程进行提交，批改后测试代码如下：

@Autowired
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;

@Autowired
private TransactionDefinition transactionDefinition;

@Autowired
private StudentService studentService;

/**
 * 对用户而言，27s 任是一个较长的工夫，咱们尝试用多线程的形式来经行批改操作看是否放慢处理速度
 * 预计创立 10 个线程，每个线程进行 5000 条数据批改操作
 * 耗时统计
 * 1 线程数：1      耗时：25s
 * 2 线程数：2      耗时：14s
 * 3 线程数：5      耗时：15s
 * 4 线程数：10     耗时：15s
 * 5 线程数：100    耗时：15s
 * 6 线程数：200    耗时：15s
 * 7 线程数：500    耗时：17s
 * 8 线程数：1000    耗时：19s
 * 8 线程数：2000    耗时：23s
 * 8 线程数：5000    耗时：29s
 */
@Test
void updateStudentWithThreads() {
    // 查问总数据
    List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
    // 线程数量
    final Integer threadCount = 100;

    // 每个线程解决的数据量
    final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;

    // 创立多线程解决工作
    ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
    CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);

    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
        // 每个线程解决的数据
        List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
                .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());
        studentThreadPool.execute(() -> {studentService.updateStudents(threadDatas, threadLatchs);
        });
    }
    try {
        // 倒计时锁设置超时工夫 30s
        threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (Throwable e) {e.printStackTrace();
    }

    System.out.println("主线程实现");
}

多线程提交批改时，咱们尝试了不同线程数对提交速度的影响，具体能够看上面表格，

多线程批改 50000 条数据时 不同线程数耗时比照（秒）

依据表格，咱们线程数增大提交速度并非始终增大，在当前情况下约在 2 - 5 个线程数时，提交速度最快（理论线程数还是须要依据服务器配置理论测试）。

另外，MySQL 系列面试题和答案全副整顿好了，微信搜寻 Java 技术栈，在后盾发送：面试，能够在线浏览。

四、基于两个 CountDownLatch 管制多线程事务提交

因为多线程提交时，每个线程事务时独自的，无奈保障一致性，咱们尝试给多线程增加事务管制，来保障每个线程都是在插入数据实现后在提交事务，

这里咱们应用两个 CountDownLatch 来管制主线程与子线程事务提交，并设置了超时工夫为 30 秒。咱们对代码进行了一点批改：

@Override
public void updateStudentsThread(List<Student> students, CountDownLatch threadLatch, CountDownLatch mainLatch, StudentTaskError taskStatus) {TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
    System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
    try {
        students.forEach(s -> {
            // 更新老师信息
            // String teacher = s.getTeacher();
            String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
            s.setTeacher(newTeacher);
            studentMapper.update(s);
        });
    } catch (Throwable e) {taskStatus.setIsError();
    } finally {threadLatch.countDown(); // 切换到主线程执行
    }
    try {mainLatch.await();  // 期待主线程执行
    } catch (Throwable e) {taskStatus.setIsError();
    }
    // 判断是否有谬误，如有谬误 就回滚事务
    if (taskStatus.getIsError()) {dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
    } else {dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
    }
}
/**
 * 因为每个线程都是独自的事务，须要增加对线程事务的对立管制
 * 咱们这边应用两个 CountDownLatch 对子线程的事务进行管制
 */
@Test
void updateStudentWithThreadsAndTrans() {
    // 查问总数据
    List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
    // 线程数量
    final Integer threadCount = 4;

    // 每个线程解决的数据量
    final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;

    // 创立多线程解决工作
    ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
    CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount); // 用于计算子线程提交数量
    CountDownLatch mainLatch = new CountDownLatch(1); // 用于判断主线程是否提交
    StudentTaskError taskStatus = new StudentTaskError(); // 用于判断子线程工作是否有谬误

    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
        // 每个线程解决的数据
        List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
                .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength)
                .collect(Collectors.toList());
        studentThreadPool.execute(() -> {studentService.updateStudentsThread(threadDatas, threadLatchs, mainLatch, taskStatus);
        });
    }
    try {
        // 倒计时锁设置超时工夫 30s
        boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
        if (!await) { // 期待超时，事务回滚
            taskStatus.setIsError();}
    } catch (Throwable e) {e.printStackTrace();
        taskStatus.setIsError();}
    mainLatch.countDown(); // 切换到子线程执行
    studentThreadPool.shutdown(); // 敞开线程池

    System.out.println("主线程实现");
}

本想再次测试一下不同线程数对执行效率的影响时，发现当线程数超过 10 个时，执行时就报错。具体谬误内容如下：

Exception in thread "pool-1-thread-2" org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection for transaction; nested exception is java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30055ms.
 at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:309)
 at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.startTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:400)
 at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:373)
 at com.example.springbootmybatis.service.Impl.StudentServiceImpl.updateStudentsThread(StudentServiceImpl.java:58)
 at com.example.springbootmybatis.StudentTest.lambda$updateStudentWithThreadsAndTrans$3(StudentTest.java:164)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30055ms.
 at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696)
 at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)
 at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:162)
 at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
 at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:265)
 ... 7 more

谬误的大抵意思时，不能为数据库事务关上 jdbc Connection，连贯在 30s 的时候超时了。因为后面启动的十个线程须要期待主线程实现后能力提交，所以始终占用连贯未开释，造成前面的过程创立连贯超时。

看谬误日志中谬误的起源是 HikariPool，咱们来重新配置一下这个连接池的参数，将最大连接数批改为 100，具体配置如下：

# 连接池中容许的最小连接数。缺省值：10
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
# 连接池中容许的最大连接数。缺省值：10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=100
# 主动提交
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
# 一个连贯 idle 状态的最大时长（毫秒），超时则被开释（retired），缺省:10 分钟
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
# 一个连贯的生命时长（毫秒），超时而且没被应用则被开释（retired），缺省:30 分钟，倡议设置比数据库超时时长少 30 秒
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
# 期待连接池调配连贯的最大时长（毫秒），超过这个时长还没可用的连贯则产生 SQLException，缺省:30 秒

再次执行测试发现没有报错，批改线程数为 20 又执行了一下，同样执行胜利了。另外，关注公众号 Java 技术栈，在后盾回复：面试，能够获取我整顿的 Java 系列面试题和答案，十分齐全。

五、基于 TransactionStatus 汇合来管制多线程事务提交

在共事举荐下咱们应用事务汇合来进行多线程事务管制，次要代码如下 

@Service
public class StudentsTransactionThread {

    @Autowired
    private StudentMapper studentMapper;
    @Autowired
    private StudentService studentService;
    @Autowired
    private PlatformTransactionManager transactionManager;

    List<TransactionStatus> transactionStatuses = Collections.synchronizedList(new ArrayList<TransactionStatus>());

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})
    public void updateStudentWithThreadsAndTrans() throws InterruptedException {

        // 查问总数据
        List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();

        // 线程数量
        final Integer threadCount = 2;

        // 每个线程解决的数据量
        final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;

        // 创立多线程解决工作
        ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
        CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);
        AtomicBoolean isError = new AtomicBoolean(false);
        try {for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
                // 每个线程解决的数据
                List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
                        .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());
                studentThreadPool.execute(() -> {
                    try {
                        try {studentService.updateStudentsTransaction(transactionManager, transactionStatuses, threadDatas);
                        } catch (Throwable e) {e.printStackTrace();
                            isError.set(true);
                        }finally {threadLatchs.countDown();
                        }
                    } catch (Exception e) {e.printStackTrace();
                        isError.set(true);
                    }
                });
            }

            // 倒计时锁设置超时工夫 30s
            boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
            // 判断是否超时
            if (!await) {isError.set(true);
            }
        } catch (Throwable e) {e.printStackTrace();
            isError.set(true);
        }

        if (!transactionStatuses.isEmpty()) {if (isError.get()) {transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.rollback(s));
            } else {transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.commit(s));
            }
        }

        System.out.println("主线程实现");
    }
}
@Override
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})
public void updateStudentsTransaction(PlatformTransactionManager transactionManager, List<TransactionStatus> transactionStatuses, List<Student> students) {
    // 应用这种形式将事务状态都放在同一个事务外面
    DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();
    def.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW); // 事物隔离级别，开启新事务，这样会比拟平安些。TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(def); // 取得事务状态
    transactionStatuses.add(status);

    students.forEach(s -> {
        // 更新老师信息
        // String teacher = s.getTeacher();
        String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
        s.setTeacher(newTeacher);
        studentMapper.update(s);
    });
    System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
}

因为这个中形式去后面形式雷同，须要期待线程执行实现后才会提交事务，所有任会占用 Jdbc 连接池，如果线程数量超过连接池最大数量会产生连贯超时。所以在应用过程中任要控制线程数量，

六、应用 union 连贯多个 select 实现批量 update

有些状况写不反对，批量 update，但反对 insert 多条数据，这个时候可尝试将须要更新的数据拼接成多条 select 语句，而后应用 union 连接起来，再应用 update 关联这个数据进行 update，具体代码演示如下：

update student,((select  1 as id,'teacher_A' as teacher) union
 (select  2 as id,'teacher_A' as teacher) union
 (select  3 as id,'teacher_A' as teacher) union
 (select  4 as id,'teacher_A' as teacher)
    /* ....more data ... */
    ) as new_teacher
set
 student.teacher=new_teacher.teacher
where
 student.id=new_teacher.id

这种形式在 Mysql 数据库没有配置 allowMultiQueries=true 也能够实现批量更新。

总结

  • 对于大批量数据库操作，应用手动事务提交能够很多水平上进步操作效率
  • 多线程对数据库进行操作时，并非线程数越多操作工夫越快，按上述示例大概在 2 - 5 个线程时操作工夫最快。
  • 对于多线程阻塞事务提交时，线程数量不能过多。
  • 如果能有方法实现批量更新那是最好

版权申明：本文为 CSDN 博主「圣心」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协定，转载请附上原文出处链接及本申明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq27376…

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正文完
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发表至： java
2022-10-13
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