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。

/*** * 一条一条依次对50000条数据进行更新操作 * 耗时：2m27s,1m54s */@Testvoid updateStudent() {    List allStudents = studentMapper.getAll();    allStudents.forEach(s -> {        //更新教师信息        String teacher = s.getTeacher();        String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);        s.setTeacher(newTeacher);        studentMapper.update(s);    });}

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。

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二、使用手动事务的操作代码

修改后的代码如下：

@Autowiredprivate DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;@Autowiredprivate TransactionDefinition transactionDefinition;/** * 由于希望更新操作 一次性完成，需要手动控制添加事务 * 耗时：24s * 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 */@Testvoid updateStudentWithTrans() {    List allStudents = studentMapper.getAll();    TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);    try {        allStudents.forEach(s -> {            //更新教师信息            String teacher = s.getTeacher();            String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);            s.setTeacher(newTeacher);            studentMapper.update(s);        });        dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);    } catch (Throwable e) {        dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);        throw e;    }}

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

@Servicepublic class StudentServiceImpl implements StudentService {    @Autowired    private StudentMapper studentMapper;    @Autowired    private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;    @Autowired    private TransactionDefinition transactionDefinition;    @Override    public void updateStudents(List students, CountDownLatch threadLatch) {        TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);        System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());        try {            students.forEach(s -> {                // 更新教师信息                // String teacher = s.getTeacher();                String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);                s.setTeacher(newTeacher);                studentMapper.update(s);            });            dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);            threadLatch.countDown();        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();            dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);        }    }}

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：

@Autowiredprivate DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;@Autowiredprivate TransactionDefinition transactionDefinition;@Autowiredprivate StudentService studentService;/** * 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 * 预计创建10个线程，每个线程进行5000条数据修改操作 * 耗时统计 * 1 线程数：1      耗时：25s * 2 线程数：2      耗时：14s * 3 线程数：5      耗时：15s * 4 线程数：10     耗时：15s * 5 线程数：100    耗时：15s * 6 线程数：200    耗时：15s * 7 线程数：500    耗时：17s * 8 线程数：1000    耗时：19s * 8 线程数：2000    耗时：23s * 8 线程数：5000    耗时：29s */@Testvoid updateStudentWithThreads() {    //查询总数据    List allStudents = studentMapper.getAll();    // 线程数量    final Integer threadCount = 100;    //每个线程处理的数据量    final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;    // 创建多线程处理任务    ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);    CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {        // 每个线程处理的数据        List threadDatas = allStudents.stream()                .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());        studentThreadPool.execute(() -> {            studentService.updateStudents(threadDatas, threadLatchs);        });    }    try {        // 倒计时锁设置超时时间 30s        threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);    } catch (Throwable e) {        e.printStackTrace();    }    System.out.println("主线程完成");}

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）。

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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：

@Overridepublic void updateStudentsThread(List students, CountDownLatch threadLatch, CountDownLatch mainLatch, StudentTaskError taskStatus) {    TransactionStatus transactionStatus = dataSourceTransactionManager.getTransaction(transactionDefinition);    System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());    try {        students.forEach(s -> {            // 更新教师信息            // String teacher = s.getTeacher();            String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);            s.setTeacher(newTeacher);            studentMapper.update(s);        });    } catch (Throwable e) {        taskStatus.setIsError();    } finally {        threadLatch.countDown(); // 切换到主线程执行    }    try {        mainLatch.await();  //等待主线程执行    } catch (Throwable e) {        taskStatus.setIsError();    }    // 判断是否有错误，如有错误 就回滚事务    if (taskStatus.getIsError()) {        dataSourceTransactionManager.rollback(transactionStatus);    } else {        dataSourceTransactionManager.commit(transactionStatus);    }}/** * 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 * 我们这边使用两个 CountDownLatch 对子线程的事务进行控制 */@Testvoid updateStudentWithThreadsAndTrans() {    //查询总数据    List allStudents = studentMapper.getAll();    // 线程数量    final Integer threadCount = 4;    //每个线程处理的数据量    final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;    // 创建多线程处理任务    ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);    CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount); // 用于计算子线程提交数量    CountDownLatch mainLatch = new CountDownLatch(1); // 用于判断主线程是否提交    StudentTaskError taskStatus = new StudentTaskError(); // 用于判断子线程任务是否有错误    for (int i = 0; i < threadCount; i++) {        // 每个线程处理的数据        List threadDatas = allStudents.stream()                .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength)                .collect(Collectors.toList());        studentThreadPool.execute(() -> {            studentService.updateStudentsThread(threadDatas, threadLatchs, mainLatch, taskStatus);        });    }    try {        // 倒计时锁设置超时时间 30s        boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);        if (!await) { // 等待超时，事务回滚            taskStatus.setIsError();        }    } catch (Throwable e) {        e.printStackTrace();        taskStatus.setIsError();    }    mainLatch.countDown(); // 切换到子线程执行    studentThreadPool.shutdown(); //关闭线程池    System.out.println("主线程完成");}

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：

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

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：

# 连接池中允许的最小连接数。缺省值：10spring.datasource.hikari.minimum-idle=10# 连接池中允许的最大连接数。缺省值：10spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=100# 自动提交spring.datasource.hikari.auto-commit=true# 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spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000# 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spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000# 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

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

@Servicepublic class StudentsTransactionThread {    @Autowired    private StudentMapper studentMapper;    @Autowired    private StudentService studentService;    @Autowired    private PlatformTransactionManager transactionManager;    List transactionStatuses = Collections.synchronizedList(new ArrayList());    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})    public void updateStudentWithThreadsAndTrans() throws InterruptedException {        //查询总数据        List allStudents = studentMapper.getAll();        // 线程数量        final Integer threadCount = 2;        //每个线程处理的数据量        final Integer dataPartionLength = (allStudents.size() + threadCount - 1) / threadCount;        // 创建多线程处理任务        ExecutorService studentThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);        CountDownLatch threadLatchs = new CountDownLatch(threadCount);        AtomicBoolean isError = new AtomicBoolean(false);        try {            for (int i = 0; i < threadCount; i++) {                // 每个线程处理的数据                List threadDatas = allStudents.stream()                        .skip(i * dataPartionLength).limit(dataPartionLength).collect(Collectors.toList());                studentThreadPool.execute(() -> {                    try {                        try {                            studentService.updateStudentsTransaction(transactionManager, transactionStatuses, threadDatas);                        } catch (Throwable e) {                            e.printStackTrace();                            isError.set(true);                        }finally {                            threadLatchs.countDown();                        }                    } catch (Exception e) {                        e.printStackTrace();                        isError.set(true);                    }                });            }            // 倒计时锁设置超时时间 30s            boolean await = threadLatchs.await(30, TimeUnit.SECONDS);            // 判断是否超时            if (!await) {                isError.set(true);            }        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();            isError.set(true);        }        if (!transactionStatuses.isEmpty()) {            if (isError.get()) {                transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.rollback(s));            } else {                transactionStatuses.forEach(s -> transactionManager.commit(s));            }        }        System.out.println("主线程完成");    }}@Override@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})public void updateStudentsTransaction(PlatformTransactionManager transactionManager, List transactionStatuses, List students) {    // 使用这种方式将事务状态都放在同一个事务里面    DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();    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。    TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(def); // 获得事务状态    transactionStatuses.add(status);    students.forEach(s -> {        // 更新教师信息        // String teacher = s.getTeacher();        String newTeacher = "TNO_" + new Random().nextInt(100);        s.setTeacher(newTeacher);        studentMapper.update(s);    });    System.out.println("子线程：" + Thread.currentThread().getName());}

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：

update student,( (select  1 as id,'teacher_A' as teacher) union (select  2 as id,'teacher_A' as teacher) union (select  3 as id,'teacher_A' as teacher) union (select  4 as id,'teacher_A' as teacher)    /* ....more data ... */    ) as new_teacherset student.teacher=new_teacher.teacherwhere student.id=new_teacher.id

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

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