为什么要拒绝使用大事务进行处理任务?
前话: 不要迷恋事务,大事务会拖垮你的用户!
相信很多应用都需要进行一些后台任务的处理,这时候应对的,往往是大批量的数据。比如:对数据进行汇总结算,需要全表扫描,更新; 对用户订单状态进行更新,需要全表扫描,进行更新; 对用户的会员有效期处理,也需要全表扫描,更新!
应对这样的场景,就是定时任务job的职责范畴了。
那么问题来了,这样的场景需要进行事务控制吗? 我觉得这个得看业务需求,比如这个状态不是很重要,那么可以不用进行事务控制。但是更多时候,我们希望是有事务的,因为往往更新不会是单表的。
在spring中,有一个简单的注解,即可以帮忙实现事务的控制。
@Transactional(readOnly = false, rollbackFor = Throwable.class, isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
一个事务搞定!但是问题来了,这里报错了。
java.lang.Exception:
### Error updating database. Cause: java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
### The error may involve defaultParameterMap
### The error occurred while setting parameters
### Cause: java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
; SQL []; Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction; nested exception is java.sql.SQLException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
究其原因,就是mysql 锁等待超时。这里的等待超时有两种情况,
一是该定时任务后执行,是在等待别的客户端释放锁,而迟迟未得到从而超时。
二是其他客户端在操作时,由于被该定时任务长时间的占有锁,从而导致其等待超时。
当然,更多的可能是第二种。为什么呢? 因为定时任务往往需要处理大量的数据,这时,如果使用了一个最外围的事务,那么相当于整个脚本都是运行在该事务中,只要该脚本还未运行完成,那么事务就不会提交,也就不会释放他占有的锁资源。所以,问题就在这里了。所以,我们得避免进行大事务的形成就很有必要了。
事实上,事务的目的是为了保证数据的原子性,准确性,那么也就是说,只要你需要保证的数据做到了,就可以进行事务提交了。所以,可以将大事务拆小,即保证最小事务的执行即可。如:更新一个用户的会员状态,那么只需要查出相关信息,更改状态,写入相应记录,该事务即可提交。
将大事务拆小后,就可以做到快速释放锁的作用,从而避免了其他客户端的锁等待超时问题了。
样例: 更新用户的账单状态,步骤为: 查询出所有需要更新的账单数量 >> 定稿job执行开始记录 >> 更新每个订单状态 >> 写入job执行结束标识 >> 完成!
该过程,主要耗时是在对每个用户的账单更新,因此,可以将该处作为事务拆小的依据,具体代码如下:
主事务进行总体控制
// 使用新线程进行具体执行功能,需另起事务控制或接收原有事务 @Override public Integer updateBorrowStatus(JobParamBean jobParamBean) { String method = "updateBorrowStatus"; logger.info("enter {} method, jobParamBean:{}", method, jobParamBean); // 更新数据库 Integer result = null; Map<String, Object> cond = new HashMap<>(); //borrowApplyTimeStart, borrowApplyTimeEnd, borrowStatusList, pageStart, perPageNum // cond.put("borrowApplyTimeStart", jobParamBean.getStartTime()); // cond.put("borrowApplyTimeEnd", jobParamBean.getEndTime()); cond.put("shouldRepayTimeStart", jobParamBean.getStartTime()); cond.put("shouldRepayTimeEnd", jobParamBean.getEndTime()); List<String> borrowStatusList = new ArrayList<>(); borrowStatusList.add("3"); cond.put("borrowStatusList", borrowStatusList); Integer totalUpdate = borrowMapper.countUsersBorrowListByMap(cond); String dubboConsumerIp = jobParamBean.getDubboConsumerIp(); String myServerIp = "127.0.0.1"; try { myServerIp = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); } catch (UnknownHostException e) { logger.error("get local server ip error:{}", e); } Date now = new Date(); JobExecRecordEntity recordEntity = new JobExecRecordEntity(); BeanUtils.copyProperties(jobParamBean, recordEntity); recordEntity.setJobName("autoUpdateBorrowStatus"); recordEntity.setExecDateStart(jobParamBean.getEndTime()); // 结束时间为最近时间 recordEntity.setExecDateEnd(jobParamBean.getStartTime()); recordEntity.setTotalAffectNum(totalUpdate); recordEntity.setReqParams(JSONObject.toJSONString(jobParamBean)); recordEntity.setJobParams(JSONObject.toJSONString(cond)); recordEntity.setExecServerIp(myServerIp); recordEntity.setReqServerIp(dubboConsumerIp); recordEntity.setJobEndTime(DateUtils.convert(now, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S")); Integer recordAffectNum = jobExecRecordMapper.addJobExecRecord(recordEntity); Long recordId = recordEntity.getId(); Integer realUpdateNum = 0; if(totalUpdate != null && totalUpdate > 0) { Integer pageStart = 0; Integer perPageNum = 10; String nowDateStr = DateUtils.convert(now, "yyyy-MM-dd"); //当前时间 for(int i = 0; i < totalUpdate; i += perPageNum) { pageStart = i; cond.put("pageStart", pageStart); cond.put("perPageNum", perPageNum); Integer thisAffectNum = platformAssistantBusiness.pieceUpdateBorrowStatus(cond, nowDateStr); // 使用辅助类进行小事务的拆分 realUpdateNum += thisAffectNum; recordEntity.setCurrentAffectNum(perPageNum); recordEntity.setRealAffectNum(thisAffectNum); recordEntity.setStatus("1"); jobExecRecordMapper.updateJobExecRecord(recordEntity); } } recordEntity.setStatus("5"); recordEntity.setCurrentAffectNum(0); recordEntity.setRealAffectNum(0); String jobEndTime = DateUtils.convert(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.S"); recordEntity.setJobEndTime(jobEndTime); jobExecRecordMapper.updateJobExecRecord(recordEntity); result = totalUpdate; logger.info("exit {} method, result:{}", method, result); return result; }
小事务放在另一方法中,以确保事务生效!
@Override @Transactional(readOnly = false, rollbackFor = Throwable.class, isolation = Isolation.REPEATABLE_READ, propagation = Propagation.REQUIRES_NEW) public Integer pieceUpdateBorrowStatus(Map<String, Object> cond, String nowDateStr) { String shouldRepayDate = ""; Long lateDays = 0L; String borrowStatus; Integer thisAffectNum = 0; List<UsersBorrowEntity> pageList1 = borrowMapper.getUsersBorrowListByMap(cond); for(UsersBorrowEntity borrowEntity1 : pageList1) { UsersBorrowEntity updateBorrowEntity = new UsersBorrowEntity(); updateBorrowEntity.setId(borrowEntity1.getId()); updateBorrowEntity.setUserId(borrowEntity1.getUserId()); shouldRepayDate = borrowEntity1.getShouldRepayTime(); lateDays = DateUtils.getDayDiff(shouldRepayDate, nowDateStr); if(lateDays != null && lateDays >= 0 && !"8".equals(borrowEntity1.getBorrowStatus())) { if(lateDays == 0) { borrowStatus = "5"; } else { borrowStatus = "6"; } updateBorrowEntity.setBorrowStatus(borrowStatus); updateBorrowEntity.setRepayStatus(CommonUtil.getRepayStatusByBorrowStatus(borrowStatus)); updateBorrowEntity.setLateDays(lateDays.intValue()); Integer affectNum = usersBorrowMapper.updateUsersBorrow(updateBorrowEntity); thisAffectNum += affectNum; } } return thisAffectNum; }
这样就保证了,执行的完整性,然后,每10个小事务就进行提交一次。从而解决锁超时问题了。