记一次线上问题 → Deadlock 的分析与优化

康顺达利

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. }
18. // 单元测试
19. @Test
20. public void batchSaveOrUpdateTest() throws InterruptedException {
22.     TblClassStudent classStudent = new TblClassStudent();
23.     classStudent.setId(1);
24.     classStudent.setClassNo("20231010");
25.     classStudent.setStudentNo("20231010201");
27.     TblClassStudent classStudent1 = new TblClassStudent();
28.     classStudent1.setId(2);
29.     classStudent1.setClassNo("20231010");
30.     classStudent1.setStudentNo("20231010202");
32.     List<TblClassStudent> classStudents1 = new ArrayList<>();
33.     classStudents1.add(classStudent);
34.     classStudents1.add(classStudent1);
36.     List<TblClassStudent> classStudents2 = new ArrayList<>();
37.     classStudents2.add(classStudent1);
38.     classStudents2.add(classStudent);
40.     // 模拟2个线程，同时批量更新
41.     CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
42.     new Thread(() -> {
43.         studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents1);
44.         latch.countDown();
45.     }, "t1").start();
46.     new Thread(() -> {
47.         studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents2);
48.         latch.countDown();
49.     }, "t2").start();
50.     latch.await();
51.     System.out.println("主线程执行完毕");
52. }

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
免责声明：由于采集信息均来自互联网，如果侵犯了您的权益，请联系我们【E-Mail:cb@itdo.tech】 我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！