关于spring:并行Stream与Spring事务相遇不是冤家不聚头

明天这篇文章跟大家分享一个实战中的 Bug 及解决方案和技术延长。

事件是这样的：经营人员反馈，通过 Excel 导入数据时，有一部分胜利了，有一部分未导入。初步猜想，是事务未失效导致的。

查看代码，发现导入局部曾经通过 @Transcational 注解进行事务管制了，为什么还会呈现事务不失效的问题呢？

上面咱们就进行具体的案例剖析，Let’s go!

这里写一段简略的伪代码来演示展现一下事务不失效的代码：

  @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void batchInsert(List<Order> list) {list.parallelStream().forEach(order -> orderMapper.save(order));
    }

逻辑很简略，遍历 list，而后批量插入 Order 数据到数据库。在该办法上应用 @Transactional 来申明出现异常时进行回滚。

但事实状况是，其中某一条数据执行异样时，事务并没有进行回滚。这到底是为什么呢？

上面一探到底。

下面代码中波及到了两个知识点：parallelStream 和 @Transactional，咱们先来铺垫一下 parallelStream 相干常识。

在 JDK8 中引入了 Stream API 的概念和实现，这里的 Stream 有别于 InputStream 和 OutputStream，Stream API 是解决对象流而不是字节流。

比方，咱们能够通过如下形式来基于 Stream 进行实现：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); 
numbers.stream().forEach(num->System.out.println(num));

输入：1 2 3 4 5 6 7 8 9

代码看起来不便清新多了。对于 Stream 的根本解决流程如下：

在这些 Stream API 中，还提供了一个并行处理的 API，也就是 parallelStream。它能够将工作拆分子工作，分发给多个处理器同时解决，之后合并。这样做的目标很显著是为了晋升解决效率。

parallelStream 的根本应用形式如下：

// 并行执行流
list.stream().parallel().filter(e -> e > 10).count()

针对上述代码，对应的流程如下：

而 parallelStream 会将流划分成多个子流，扩散到不同的 CPU 并行处理，而后合并处理结果。其中，parallelStream 默认是基于 ForkJoinPool.commonPool() 线程池来实现并行处理的。

通常状况下，咱们能够认为并行会比串行快，但还是有前提条件的：

处理器外围数量：并行处理外围数越多，解决效率越高；
解决数据量：解决数据量越大劣势越显著；

但并行处理也面临着一系列的问题，比方：资源竞争、死锁、线程切换、事务、可见性、线程平安等问题。

下面理解了 parallelStream 的基本原理及个性之后，再来看看 @Transactional 的事务处理个性。

@Transactional 是 Spring 提供的基于注解的一种申明式事务形式，该注解只能使用到 public 的办法上。

基本原理 ：当一个办法被 @Transactional 注解之后，Spring 会基于 AOP 在办法执行之前开启一个事务。当办法执行结束之后，依据办法是否报错，来决定回滚或提交事务。

在默认代理模式下，只有指标办法由内部办法调用时，能力被 Spring 的事务拦截器拦挡。所以，在同一个类中的两个办法间接调用，不会被 Spring 的事务拦截器拦挡。这是事务不失效的一个场景，但在上述案例中，并不存在这种状况。

Spring 在处理事务时，会从连接池中取得一个 jdbc connection，将连贯绑定到线程上（基于 ThreadLocal），那么同一个线程中用到的就是同一个 connection 了。具体实现在 DataSourceTransactionManager#doBegin 办法中。

在理解了 parallelStream 和 @Transactional 的相干常识之后，咱们会发现：parallelStream 解决时开启了多线程，而 @Transactional 在处理事务时会（基于 ThreadLocal）将连贯绑定到以后线程，因为 @Transactional 绑定治理的是主线程的事务，而 parallelStream 开启的新的线程与主线程无关。因而，事务也就有效了。

此时，将 parallelStream 改为一般的 stream，事务可失常回滚。这就提醒咱们，在应用基于 @Transactional 形式治理事务时，谨慎应用多线程解决。

尽管 parallelStream 带来了更高的性能，但也要辨别场景进行应用。即使是在不须要事务管理的状况下，如果 parallelStream 使用不当，也会造成同一时间对数据库发动大量申请等问题。

因而，在 stream 与 parallelStream 之间进行抉择时，还要思考几个问题：

是否须要并行？数据量比拟大，处理器外围数比拟多的状况下才会有性能晋升。
工作之间是否是独立的，是否会引起任何竞态条件？比方：是否共享变量。
执行后果是否取决于工作的调用程序？并行执行的程序是不确定的。

本篇文章讲述的 Bug 尽管简略，但如果不理解 parallelStream 与 @Transactional 注解的个性，还是很难排查的。而且也让咱们意识到，尽管 Spring 通过 @Transactional 将事务管理进行了简化解决，但作为开发者，还是须要深刻理解一下它的根本运作原理。不然，在排查 bug 时，很容易抓瞎。

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关于spring:并行Stream与Spring事务相遇不是冤家不聚头

事务不失效的代码

JDK 8 的 Stream

@Transactional 事务处理

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