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记一次线上问题 → Deadlock 的分析与优化

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开心一刻

  今天女朋友很生气
  女朋友:我发现你们男的,都挺单纯的
  我:这话怎么说
  女朋友:脑袋里就只想三件事,搞钱,跟谁喝点,还有这娘们真好看
  我:你错了,其实我们男人吧,每天只合计一件事
  女朋友:啥事呀?
  我:这娘们真好看,得搞钱跟她喝点

问题复现

  需求背景

   MySQL8.0.30 ,隔离级别是默认的,也就是 REPEATABLE-READ 
  表: tbl_class_student ,id 非自增,整张表的全部字段数据都是从上游服务进行同步

  需求:上游服务发送同步MQ,本服务收到消息后再调上游服务接口,查询全量数据,对 tbl_class_student 表数据进行更新,若记录存在则更新,不存在则插入
  这需求是不是很明确?放心,没有下套!

  线上问题

  通过线上异常日志,最终定位到如下代码

  咋一看,这代码是不是无比的清晰明了?
  都不用注释,就能清楚的知道这个代码是在做什么:逐行更新,存在则更新,不存在则插入
  是不是无比的契合需求?

  但是,真的就完美无瑕吗
  且看我表演一波

  表演代码如下:
  1. @Override
  2. @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
  3. public void batchSaveOrUpdate(List<TblClassStudent> classStudents) {
  4.     if(CollectionUtils.isEmpty(classStudents)) {
  5.         return;
  6.     }
  7.     classStudents.forEach(classStudent -> {
  8.         this.getBaseMapper().saveOrUpdate(classStudent);
  9.         try {
  10.             // 为了方便复现问题,睡眠1秒
  11.             TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
  12.         } catch (InterruptedException e) {
  13.             e.printStackTrace();
  14.         }
  15.     });
  16. }
  17. // 单元测试
  18. @Test
  19. public void batchSaveOrUpdateTest() throws InterruptedException {
  20.     TblClassStudent classStudent = new TblClassStudent();
  21.     classStudent.setId(1);
  22.     classStudent.setClassNo("20231010");
  23.     classStudent.setStudentNo("20231010201");
  24.     TblClassStudent classStudent1 = new TblClassStudent();
  25.     classStudent1.setId(2);
  26.     classStudent1.setClassNo("20231010");
  27.     classStudent1.setStudentNo("20231010202");
  28.     List<TblClassStudent> classStudents1 = new ArrayList<>();
  29.     classStudents1.add(classStudent);
  30.     classStudents1.add(classStudent1);
  31.     List<TblClassStudent> classStudents2 = new ArrayList<>();
  32.     classStudents2.add(classStudent1);
  33.     classStudents2.add(classStudent);
  34.     // 模拟2个线程,同时批量更新
  35.     CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
  36.     new Thread(() -> {
  37.         studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents1);
  38.         latch.countDown();
  39.     }, "t1").start();
  40.     new Thread(() -> {
  41.         studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents2);
  42.         latch.countDown();
  43.     }, "t2").start();
  44.     latch.await();
  45.     System.out.println("主线程执行完毕");
  46. }
复制代码
View Code   Deadlock 就这么诞生了!

优化处理

  死锁产生条件

  死锁产生的条件,大家还记得吗?

  回到上诉案例,锁的持有、申请情况如下

  死锁自然就产生了
  那么该如何处理了
  排序处理

  不同线程调用同一个方法处理数据而产生死锁
  这种情况对处理的数据进行排序处理,使得不同线程申请数据库锁的顺序保持一致,那么就不会产生死锁

  分批处理

  事务时间越短越好
  批量逐条更新,会导致事务持续的时间很长,那么出现死锁的概率就越大
  分批处理可以减少事务时长

  加锁处理

  这里的锁指的并非数据库层面的锁,而是业务代码层面的锁
  可以是 JVM 的锁,适用于单节点部署的情况
  可以是分布式锁,适用于单节点部署,也适用于多节点部署;具体实现方式有很多,结合实际情况选择一种合适的实现方式即可
总结

  1、批量逐条更新,这是严令禁止的
    效率低下,导致事务时长大大增加,会引发一系列其他的问题
  2、数据库的加锁是比较复杂的,不同的数据库的加锁实现也是有区别的
    本篇中的死锁案例还是比较好分析的
    遇到不好分析的,需要向同事(dba、开发同事等)发出求助,也可以线上求助数据库博主
  3、面对不同问题,结合业务来分析出最合适的处理方式
    有的业务对性能要求高
    有的业务对数据准确性要求高
    

来源:https://www.cnblogs.com/youzhibing/p/17578206.html
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