利用多线程事务控制实现大批量数据库操作转载
2年前
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导语
在数据库中如果需要对大量的数据进行批量修改，并不是一项简单的工作。而利用多线程事务控制可以帮助我们解决这些问题。本篇主要向大家介绍利用多线程来实现大批量数据库操作。
正文
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：
1. 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
*/
@Test
void updateStudent() {
List<Student> 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。
2. 使用手动事务的操作代码
修改后的代码如下：
@Autowired
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
@Autowired
private 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
*/
@Test
void updateStudentWithTrans() {
List<Student> 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。
3. 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：
@Service
public class StudentServiceImpl implements StudentService {
@Autowired
private StudentMapper studentMapper;
@Autowired
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
@Autowired
private TransactionDefinition transactionDefinition;
@Override
public void updateStudents(List<Student> 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：
@Autowired
private DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager;
@Autowired
private TransactionDefinition transactionDefinition;
@Autowired
private 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
*/
@Test
void updateStudentWithThreads() {
//查询总数据
List<Student> 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<Student> 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，
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）。
4. 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：
@Override
public void updateStudentsThread(List<Student> 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
*/
@Test
void updateStudentWithThreadsAndTrans() {
//查询总数据
List<Student> 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<Student> 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：10
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
# 连接池中允许的最大连接数。缺省值：10
spring.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5. 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
@Service
public class StudentsTransactionThread {
@Autowired
private StudentMapper studentMapper;
@Autowired
private StudentService studentService;
@Autowired
private PlatformTransactionManager transactionManager;
List<TransactionStatus> transactionStatuses = Collections.synchronizedList(new ArrayList<TransactionStatus>());
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = {Exception.class})
public void updateStudentWithThreadsAndTrans() throws InterruptedException {
//查询总数据
List<Student> 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<Student> 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<TransactionStatus> transactionStatuses, List<Student> 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，
6. 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_teacher
set
student.teacher=new_teacher.teacher
where
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。
更多思考
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