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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 。
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！ 。
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:
@Override
@Transactional(rollbackFor
= Exception.
class
)
public
void
batchSaveOrUpdate(List<TblClassStudent>
classStudents) {
if
(CollectionUtils.isEmpty(classStudents)) {
return
;
}
classStudents.forEach(classStudent
->
{
this
.getBaseMapper().saveOrUpdate(classStudent);
try
{
//
为了方便复现问题，睡眠1秒
TimeUnit.SECONDS.sleep(1
);
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
//
单元测试
@Test
public
void
batchSaveOrUpdateTest()
throws
InterruptedException {
TblClassStudent classStudent
=
new
TblClassStudent();
classStudent.setId(
1
);
classStudent.setClassNo(
"20231010"
);
classStudent.setStudentNo(
"20231010201"
);
TblClassStudent classStudent1
=
new
TblClassStudent();
classStudent1.setId(
2
);
classStudent1.setClassNo(
"20231010"
);
classStudent1.setStudentNo(
"20231010202"
);
List
<TblClassStudent> classStudents1 =
new
ArrayList<>
();
classStudents1.add(classStudent);
classStudents1.add(classStudent1);
List
<TblClassStudent> classStudents2 =
new
ArrayList<>
();
classStudents2.add(classStudent1);
classStudents2.add(classStudent);
//
模拟2个线程，同时批量更新
CountDownLatch latch =
new
CountDownLatch(2
);
new
Thread(() ->
{
studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents1);
latch.countDown();
},
"t1"
).start();
new
Thread(() ->
{
studentService.batchSaveOrUpdate(classStudents2);
latch.countDown();
},
"t2"
).start();
latch.await();
System.out.println(
"主线程执行完毕"
);
}
Deadlock 就这么诞生了！ 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
最后此篇关于记一次线上问题→Deadlock的分析与优化的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于记一次线上问题→Deadlock的分析与优化的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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