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标题: 面试官：Java 多线程怎么做事务控制？一半人答不上来。。 [打印本页]

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作者: 商道如狼道    时间: 2022-10-13 09:00
标题: 面试官：Java 多线程怎么做事务控制？一半人答不上来。。
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求，需要同时修改最多约5万条数据，而且还不支持批量或异步修改操作。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他解决方案。
具体操作如下：
一、循环操作的代码

先写一个最简单的for循环代码，看看耗时情况怎么样。

1. /***
2. * 一条一条依次对50000条数据进行更新操作
3. * 耗时：2m27s,1m54s
4. */
5. @Test
6. void updateStudent() {
7.     List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
8.     allStudents.forEach(s -> {
9.         //更新教师信息
10.         String teacher = s.getTeacher();
11.         String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
12.         s.setTeacher(newTeacher);
13.         studentMapper.update(s);
14.     });
15. }

复制代码

循环修改整体耗时约 1分54秒，且代码中没有手动事务控制应该是自动事务提交，所以每次操作事务都会提交所以操作比较慢，我们先对代码中添加手动事务控制，看查询效率怎样。

最新面试题整理：https://www.javastack.cn/mst/

二、使用手动事务的操作代码

修改后的代码如下：

1. @Autowired
2. private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
4. @Autowired
5. private TransactionDefinition transactionDefinition;
7. /**
8. * 由于希望更新操作 一次性完成，需要手动控制添加事务
9. * 耗时：24s
10. * 从测试结果可以看出，添加事务后插入数据的效率有明显的提升
11. */
12. @Test
13. void updateStudentWithTrans() {
14.     List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
15.     TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
16.     try {
17.         allStudents.forEach(s -> {
18.             //更新教师信息
19.             String teacher = s.getTeacher();
20.             String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
21.             s.setTeacher(newTeacher);
22.             studentMapper.update(s);
23.         });
24.         dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
25.     } catch (Throwable e) {
26.         dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
27.         throw e;
28.     }
29. }

复制代码

添加手动事务操控制后，整体耗时约 24秒，这相对于自动事务提交的代码，快了约5倍，对于大量循环数据库提交操作，添加手动事务可以有效提高操作效率。
三、尝试多线程进行数据修改

添加数据库手动事务后操作效率有明细提高，但还是比较长，接下来尝试多线程提交看是不是能够再快一些。
先添加一个Service将批量修改操作整合一下，具体代码如下：
StudentServiceImpl.java

1. @Service
2. public class StudentServiceImpl implements StudentService {
3.     @Autowired
4.     private StudentMapper studentMapper;
6.     @Autowired
7.     private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
9.     @Autowired
10.     private TransactionDefinition transactionDefinition;
12.     @Override
13.     public void updateStudents(List<Student> students, CountDownLatch threadLatch) {
14.         TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
15.         System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
16.         try {
17.             students.forEach(s -> {
18.                 // 更新教师信息
19.                 // String teacher = s.getTeacher();
20.                 String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
21.                 s.setTeacher(newTeacher);
22.                 studentMapper.update(s);
23.             });
24.             dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
25.             threadLatch.countDown();
26.         } catch (Throwable e) {
27.             e.printStackTrace();
28.             dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
29.         }
30.     }
31. }

复制代码

批量测试代码，我们采用了多线程进行提交，修改后测试代码如下：

1. @Autowired
2. private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
4. @Autowired
5. private TransactionDefinition transactionDefinition;
7. @Autowired
8. private StudentService studentService;
10. /**
11. * 对用户而言，27s 任是一个较长的时间，我们尝试用多线程的方式来经行修改操作看能否加快处理速度
12. * 预计创建10个线程，每个线程进行5000条数据修改操作
13. * 耗时统计
14. * 1 线程数：1      耗时：25s
15. * 2 线程数：2      耗时：14s
16. * 3 线程数：5      耗时：15s
17. * 4 线程数：10     耗时：15s
18. * 5 线程数：100    耗时：15s
19. * 6 线程数：200    耗时：15s
20. * 7 线程数：500    耗时：17s
21. * 8 线程数：1000    耗时：19s
22. * 8 线程数：2000    耗时：23s
23. * 8 线程数：5000    耗时：29s
24. */
25. @Test
26. void updateStudentWithThreads() {
27.     //查询总数据
28.     List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
29.     // 线程数量
30.     final Integer threadCount = 100;
32.     //每个线程处理的数据量
33.     final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;
35.     // 创建多线程处理任务
36.     ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
37.     CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);
39.     for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
40.         // 每个线程处理的数据
41.         List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
42.                 .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());
43.         studentThreadPool.execute(() -> {
44.             studentService.updateStudents(threadDatas, threadLatchs);
45.         });
46.     }
47.     try {
48.         // 倒计时锁设置超时时间 30s
49.         threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
50.     } catch (Throwable e) {
51.         e.printStackTrace();
52.     }
54.     System.out.println("主线程完成");
55. }

复制代码

多线程提交修改时，我们尝试了不同线程数对提交速度的影响，具体可以看下面表格，
多线程修改50000条数据时 不同线程数耗时对比（秒）
根据表格，我们线程数增大提交速度并非一直增大，在当前情况下约在2-5个线程数时，提交速度最快（实际线程数还是需要根据服务器配置实际测试）。

另外，MySQL 系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。

四、基于两个CountDownLatch控制多线程事务提交

由于多线程提交时，每个线程事务时单独的，无法保证一致性，我们尝试给多线程添加事务控制，来保证每个线程都是在插入数据完成后在提交事务，
这里我们使用两个 CountDownLatch 来控制主线程与子线程事务提交，并设置了超时时间为 30 秒。我们对代码进行了一点修改：

1. @Override
2. public void updateStudentsThread(List<Student> students, CountDownLatch threadLatch, CountDownLatch mainLatch, StudentTaskError taskStatus) {
3.     TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);
4.     System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
5.     try {
6.         students.forEach(s -> {
7.             // 更新教师信息
8.             // String teacher = s.getTeacher();
9.             String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
10.             s.setTeacher(newTeacher);
11.             studentMapper.update(s);
12.         });
13.     } catch (Throwable e) {
14.         taskStatus.setIsError();
15.     } finally {
16.         threadLatch.countDown(); // 切换到主线程执行
17.     }
18.     try {
19.         mainLatch.await();  //等待主线程执行
20.     } catch (Throwable e) {
21.         taskStatus.setIsError();
22.     }
23.     // 判断是否有错误，如有错误 就回滚事务
24.     if (taskStatus.getIsError()) {
25.         dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);
26.     } else {
27.         dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);
28.     }
29. }
30. /**
31. * 由于每个线程都是单独的事务，需要添加对线程事务的统一控制
32. * 我们这边使用两个 CountDownLatch 对子线程的事务进行控制
33. */
34. @Test
35. void updateStudentWithThreadsAndTrans() {
36.     //查询总数据
37.     List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
38.     // 线程数量
39.     final Integer threadCount = 4;
41.     //每个线程处理的数据量
42.     final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;
44.     // 创建多线程处理任务
45.     ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
46.     CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount); // 用于计算子线程提交数量
47.     CountDownLatch mainLatch = new CountDownLatch(1); // 用于判断主线程是否提交
48.     StudentTaskError taskStatus = new StudentTaskError(); // 用于判断子线程任务是否有错误
50.     for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
51.         // 每个线程处理的数据
52.         List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
53.                 .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength)
54.                 .collect(Collectors.toList());
55.         studentThreadPool.execute(() -> {
56.             studentService.updateStudentsThread(threadDatas, threadLatchs, mainLatch, taskStatus);
57.         });
58.     }
59.     try {
60.         // 倒计时锁设置超时时间 30s
61.         boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
62.         if (!await) { // 等待超时，事务回滚
63.             taskStatus.setIsError();
64.         }
65.     } catch (Throwable e) {
66.         e.printStackTrace();
67.         taskStatus.setIsError();
68.     }
69.     mainLatch.countDown(); // 切换到子线程执行
70.     studentThreadPool.shutdown(); //关闭线程池
72.     System.out.println("主线程完成");
73. }

复制代码

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。具体错误内容如下：

1. 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.
2. at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:309)
3. at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.startTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:400)
4. at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.getTransaction(AbstractPlatformTransactionManager.java:373)
5. at com.example.springbootmybatis.service.Impl.StudentServiceImpl.updateStudentsThread(StudentServiceImpl.java:58)
6. at com.example.springbootmybatis.StudentTest.lambda$updateStudentWithThreadsAndTrans$3(StudentTest.java:164)
7. at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
8. at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
9. at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
10. Caused by: java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30055ms.
11. at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.createTimeoutException(HikariPool.java:696)
12. at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:197)
13. at com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool.getConnection(HikariPool.java:162)
14. at com.zaxxer.hikari.HikariDataSource.getConnection(HikariDataSource.java:128)
15. at org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager.doBegin(DataSourceTransactionManager.java:265)
16. ... 7 more

复制代码

错误的大致意思时，不能为数据库事务打开 jdbc Connection，连接在30s的时候超时了。由于前面启动的十个线程需要等待主线程完成后才能提交，所以一直占用连接未释放，造成后面的进程创建连接超时。
看错误日志中错误的来源是 HikariPool ，我们来重新配置一下这个连接池的参数，将最大连接数修改为100，具体配置如下：

1. # 连接池中允许的最小连接数。缺省值：10
2. spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
3. # 连接池中允许的最大连接数。缺省值：10
4. spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=100
5. # 自动提交
6. spring.datasource.hikari.auto-commit=true
7. # 一个连接idle状态的最大时长（毫秒），超时则被释放（retired），缺省:10分钟
8. spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
9. # 一个连接的生命时长（毫秒），超时而且没被使用则被释放（retired），缺省:30分钟，建议设置比数据库超时时长少30秒
10. spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
11. # 等待连接池分配连接的最大时长（毫秒），超过这个时长还没可用的连接则发生SQLException， 缺省:30秒

复制代码

再次执行测试发现没有报错，修改线程数为20又执行了一下，同样执行成功了。另外，关注公众号Java技术栈，在后台回复：面试，可以获取我整理的 Java 系列面试题和答案，非常齐全。
五、基于TransactionStatus集合来控制多线程事务提交

在同事推荐下我们使用事务集合来进行多线程事务控制，主要代码如下

1. @Service
2. public class StudentsTransactionThread {
4.     @Autowired
5.     private StudentMapper studentMapper;
6.     @Autowired
7.     private StudentService studentService;
8.     @Autowired
9.     private PlatformTransactionManager transactionManager;
11.     List<TransactionStatus> transactionStatuses = Collections.synchronizedList(new ArrayList<TransactionStatus>());
13.     @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})
14.     public void updateStudentWithThreadsAndTrans() throws InterruptedException {
16.         //查询总数据
17.         List<Student> allStudents = studentMapper.getAll();
19.         // 线程数量
20.         final Integer threadCount = 2;
22.         //每个线程处理的数据量
23.         final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;
25.         // 创建多线程处理任务
26.         ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
27.         CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);
28.         AtomicBoolean isError = new AtomicBoolean(false);
29.         try {
30.             for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
31.                 // 每个线程处理的数据
32.                 List<Student> threadDatas = allStudents.stream()
33.                         .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());
34.                 studentThreadPool.execute(() -> {
35.                     try {
36.                         try {
37.                             studentService.updateStudentsTransaction(transactionManager, transactionStatuses, threadDatas);
38.                         } catch (Throwable e) {
39.                             e.printStackTrace();
40.                             isError.set(true);
41.                         }finally {
42.                             threadLatchs.countDown();
43.                         }
44.                     } catch (Exception e) {
45.                         e.printStackTrace();
46.                         isError.set(true);
47.                     }
48.                 });
49.             }
51.             // 倒计时锁设置超时时间 30s
52.             boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);
53.             // 判断是否超时
54.             if (!await) {
55.                 isError.set(true);
56.             }
57.         } catch (Throwable e) {
58.             e.printStackTrace();
59.             isError.set(true);
60.         }
62.         if (!transactionStatuses.isEmpty()) {
63.             if (isError.get()) {
64.                 transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.rollback(s));
65.             } else {
66.                 transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.commit(s));
67.             }
68.         }
70.         System.out.println("主线程完成");
71.     }
72. }
73. @Override
74. @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})
75. public void updateStudentsTransaction(PlatformTransactionManager transactionManager, List<TransactionStatus> transactionStatuses, List<Student> students) {
76.     // 使用这种方式将事务状态都放在同一个事务里面
77.     DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();
78.     def.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW); // 事物隔离级别，开启新事务，这样会比较安全些。
79.     TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(def); // 获得事务状态
80.     transactionStatuses.add(status);
82.     students.forEach(s -> {
83.         // 更新教师信息
84.         // String teacher = s.getTeacher();
85.         String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);
86.         s.setTeacher(newTeacher);
87.         studentMapper.update(s);
88.     });
89.     System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());
90. }

复制代码

由于这个中方式去前面方式相同，需要等待线程执行完成后才会提交事务，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接超时。所以在使用过程中任要控制线程数量，
六、使用union连接多个select实现批量update

有些情况写不支持，批量update，但支持insert 多条数据，这个时候可尝试将需要更新的数据拼接成多条select 语句，然后使用union 连接起来，再使用update 关联这个数据进行update，具体代码演示如下：

1. update student,(
2. (select  1 as id,'teacher_A' as teacher) union
3. (select  2 as id,'teacher_A' as teacher) union
4. (select  3 as id,'teacher_A' as teacher) union
5. (select  4 as id,'teacher_A' as teacher)
6.     /* ....more data ... */
7.     ) as new_teacher
8. set
9. student.teacher=new_teacher.teacher
10. where
11. student.id=new_teacher.id

复制代码

这种方式在Mysql 数据库没有配置 allowMultiQueries=true 也可以实现批量更新。
总结

• 对于大批量数据库操作，使用手动事务提交可以很多程度上提高操作效率
  
• 多线程对数据库进行操作时，并非线程数越多操作时间越快，按上述示例大约在2-5个线程时操作时间最快。
  
• 对于多线程阻塞事务提交时，线程数量不能过多。
  
• 如果能有办法实现批量更新那是最好
  

版权声明：本文为CSDN博主「圣心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq273766764/article/details/119972911

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