当前位置: 首页 > news >正文

多线程事务怎么回滚

背景介绍


1,最近有一个大数据量插入的操作入库的业务场景,需要先做一些其他修改操作,然后在执行插入操作,由于插入数据可能会很多,用到多线程去拆分数据并行处理来提高响应时间,如果有一个线程执行失败,则全部回滚。

2,在spring中可以使用@Transactional注解去控制事务,使出现异常时会进行回滚,在多线程中,这个注解则不会生效,如果主线程需要先执行一些修改数据库的操作,当子线程在进行处理出现异常时,主线程修改的数据则不会回滚,导致数据错误。

3,下面用一个简单示例演示多线程事务。

公用的类和方法


/*** 平均拆分list方法.* @param source* @param n* @param <T>* @return*/
public static <T> List<List<T>> averageAssign(List<T> source,int n){List<List<T>> result=new ArrayList<List<T>>();int remaider=source.size()%n;int number=source.size()/n;int offset=0;//偏移量for(int i=0;i<n;i++){List<T> value=null;if(remaider>0){value=source.subList(i*number+offset, (i+1)*number+offset+1);remaider--;offset++;}else{value=source.subList(i*number+offset, (i+1)*number+offset);}result.add(value);}return result;
}
/**  线程池配置* @version V1.0*/
public class ExecutorConfig {private static int maxPoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();private volatile static ExecutorService executorService;public static ExecutorService getThreadPool() {if (executorService == null){synchronized (ExecutorConfig.class){if (executorService == null){executorService =  newThreadPool();}}}return executorService;}private static  ExecutorService newThreadPool(){int queueSize = 500;int corePool = Math.min(5, maxPoolSize);return new ThreadPoolExecutor(corePool, maxPoolSize, 10000L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(queueSize),new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());}private ExecutorConfig(){}
}
/** 获取sqlSession* @author 86182* @version V1.0*/
@Component
public class SqlContext {@Resourceprivate SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;public SqlSession getSqlSession(){SqlSessionFactory sqlSessionFactory = sqlSessionTemplate.getSqlSessionFactory();return sqlSessionFactory.openSession();}
}

示例事务不成功操作


 /*** 测试多线程事务.* @param employeeDOList*/
@Override
@Transactional
public void saveThread(List<EmployeeDO> employeeDOList) {try {//先做删除操作,如果子线程出现异常,此操作不会回滚this.getBaseMapper().delete(null);//获取线程池ExecutorService service = ExecutorConfig.getThreadPool();//拆分数据,拆分5份List<List<EmployeeDO>> lists=averageAssign(employeeDOList, 5);//执行的线程Thread []threadArray = new Thread[lists.size()];//监控子线程执行完毕,再执行主线程,要不然会导致主线程关闭,子线程也会随着关闭CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(lists.size());AtomicBoolean atomicBoolean = new AtomicBoolean(true);for (int i =0;i<lists.size();i++){if (i==lists.size()-1){atomicBoolean.set(false);}List<EmployeeDO> list  = lists.get(i);threadArray[i] =  new Thread(() -> {try {//最后一个线程抛出异常if (!atomicBoolean.get()){throw new ServiceException("001","出现异常");}//批量添加,mybatisPlus中自带的batch方法this.saveBatch(list);}finally {countDownLatch.countDown();}});}for (int i = 0; i <lists.size(); i++){service.execute(threadArray[i]);}//当子线程执行完毕时,主线程再往下执行countDownLatch.await();System.out.println("添加完毕");}catch (Exception e){log.info("error",e);throw new ServiceException("002","出现异常");}finally {connection.close();}
}

数据库中存在一条数据:

Spring Boot 基础就不介绍了,推荐下这个实战教程:https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

//测试用例
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = { ThreadTest01.class, MainApplication.class})
public class ThreadTest01 {@Resourceprivate EmployeeBO employeeBO;/***   测试多线程事务.* @throws InterruptedException*/@Testpublic  void MoreThreadTest2() throws InterruptedException {int size = 10;List<EmployeeDO> employeeDOList = new ArrayList<>(size);for (int i = 0; i<size;i++){EmployeeDO employeeDO = new EmployeeDO();employeeDO.setEmployeeName("lol"+i);employeeDO.setAge(18);employeeDO.setGender(1);employeeDO.setIdNumber(i+"XX");employeeDO.setCreatTime(Calendar.getInstance().getTime());employeeDOList.add(employeeDO);}try {employeeBO.saveThread(employeeDOList);System.out.println("添加成功");}catch (Exception e){e.printStackTrace();}}
}

测试结果:

可以发现子线程组执行时,有一个线程执行失败,其他线程也会抛出异常,但是主线程中执行的删除操作,没有回滚,@Transactional注解没有生效。

使用sqlSession控制手动提交事务

 @ResourceSqlContext sqlContext;/*** 测试多线程事务.* @param employeeDOList*/
@Override
public void saveThread(List<EmployeeDO> employeeDOList) throws SQLException {// 获取数据库连接,获取会话(内部自有事务)SqlSession sqlSession = sqlContext.getSqlSession();Connection connection = sqlSession.getConnection();try {// 设置手动提交connection.setAutoCommit(false);//获取mapperEmployeeMapper employeeMapper = sqlSession.getMapper(EmployeeMapper.class);//先做删除操作employeeMapper.delete(null);//获取执行器ExecutorService service = ExecutorConfig.getThreadPool();List<Callable<Integer>> callableList  = new ArrayList<>();//拆分listList<List<EmployeeDO>> lists=averageAssign(employeeDOList, 5);AtomicBoolean atomicBoolean = new AtomicBoolean(true);for (int i =0;i<lists.size();i++){if (i==lists.size()-1){atomicBoolean.set(false);}List<EmployeeDO> list  = lists.get(i);//使用返回结果的callable去执行,Callable<Integer> callable = () -> {//让最后一个线程抛出异常if (!atomicBoolean.get()){throw new ServiceException("001","出现异常");}return employeeMapper.saveBatch(list);};callableList.add(callable);}//执行子线程List<Future<Integer>> futures = service.invokeAll(callableList);for (Future<Integer> future:futures) {//如果有一个执行不成功,则全部回滚if (future.get()<=0){connection.rollback();return;}}connection.commit();System.out.println("添加完毕");}catch (Exception e){connection.rollback();log.info("error",e);throw new ServiceException("002","出现异常");}finally {connection.close();}
}
// sql
<insert id="saveBatch" parameterType="List">INSERT INTOemployee (employee_id,age,employee_name,birth_date,gender,id_number,creat_time,update_time,status)values<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">(#{item.employeeId},#{item.age},#{item.employeeName},#{item.birthDate},#{item.gender},#{item.idNumber},#{item.creatTime},#{item.updateTime},#{item.status})</foreach></insert>

数据库中一条数据:

测试结果:抛出异常,

删除操作的数据回滚了,数据库中的数据依旧存在,说明事务成功了。

另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。

成功操作示例:

 @Resource
SqlContext sqlContext;
/*** 测试多线程事务.* @param employeeDOList*/
@Override
public void saveThread(List<EmployeeDO> employeeDOList) throws SQLException {// 获取数据库连接,获取会话(内部自有事务)SqlSession sqlSession = sqlContext.getSqlSession();Connection connection = sqlSession.getConnection();try {// 设置手动提交connection.setAutoCommit(false);EmployeeMapper employeeMapper = sqlSession.getMapper(EmployeeMapper.class);//先做删除操作employeeMapper.delete(null);ExecutorService service = ExecutorConfig.getThreadPool();List<Callable<Integer>> callableList  = new ArrayList<>();List<List<EmployeeDO>> lists=averageAssign(employeeDOList, 5);for (int i =0;i<lists.size();i++){List<EmployeeDO> list  = lists.get(i);Callable<Integer> callable = () -> employeeMapper.saveBatch(list);callableList.add(callable);}//执行子线程List<Future<Integer>> futures = service.invokeAll(callableList);for (Future<Integer> future:futures) {if (future.get()<=0){connection.rollback();return;}}connection.commit();System.out.println("添加完毕");}catch (Exception e){connection.rollback();log.info("error",e);throw new ServiceException("002","出现异常");// throw new ServiceException(ExceptionCodeEnum.EMPLOYEE_SAVE_OR_UPDATE_ERROR);}
}

测试结果:

数据库中数据:

删除的删除了,添加的添加成功了,测试成功。

相关文章:

多线程事务怎么回滚

背景介绍1&#xff0c;最近有一个大数据量插入的操作入库的业务场景&#xff0c;需要先做一些其他修改操作&#xff0c;然后在执行插入操作&#xff0c;由于插入数据可能会很多&#xff0c;用到多线程去拆分数据并行处理来提高响应时间&#xff0c;如果有一个线程执行失败&…...

基于FPGA的时间数字转换(TDC)设计(五:基于Carry4的高精度TDC设计)

1.基于Carry4进位链设计原理 常见的基于FPGA开发的TDC有直接计数法,多相位时钟采样法,抽头延迟线法等,之前内容为基于多相位的TDC,本章节中,主要讲解基于抽头延迟线法。在Xilinx FPGA开发中,实现抽头延迟线法有很多种,如使用IODELAY构建延迟进位链,此处将介绍基于Carr…...

【C++】二叉搜索树的实现(递归和非递归实现)

文章目录1、二叉搜索树1.1 构建二叉搜索树1.2 二叉搜索树的插入1.3 二叉搜索树的删除1.4 二叉搜索树插入和删除的递归实现为了学习map和set的底层实现&#xff0c;需要知道红黑树&#xff0c;知道红黑树之前需要知道AVL树。 红黑树和AVL树都用到了二叉搜索树结构&#xff0c;所…...

春招来了,如何正确使用领英超高效招聘海外员工、挖掘人才?

金三银四到了&#xff0c;每年的这个时候都是企业招聘的好时机。而领英是目前全球最大的职场社交网络平台&#xff0c;基本上海外求职都是在使用它&#xff0c;所以很多企业涉及到海外招聘时&#xff0c;都会优先考虑领英&#xff0c;但是却经常缺乏一些经验技巧&#xff0c;今…...

Mysql中锁机制深入理解

Mysql中锁机制深入理解默认大家已经知道。分类性能悲观锁&#xff0c;乐观锁操作类型读锁&#xff0c;写锁&#xff0c;数据粒度表锁&#xff0c;行锁&#xff0c;页面锁更细粒度间隙锁&#xff0c;临键锁按使用来讲。由数据粒度出发。表锁&#xff0c;分为 共享锁&#xff0c;…...

去中心化社交网络协议除了Nostr还有哪些?

当下最火的去中心化社交软件Dmaus就是基于Nostr协议开发的&#xff0c;Nostr协议的基本情况之前的文章《一文了解去中心化社交网络协议Nostr》已经做了详细介绍&#xff0c;本文将介绍其他几个目前比较流行的去中心化社交协议。FarcasterFarcaster是由前Coinbase高管Dan Romero…...

【FT2000/4+X100】调试记录

订阅专栏 硬件环境FT2000/4+X100,单板结构,对外显示,运行银行麒麟操作系统。 一 生成UEFI.BIN,烧写在FT2000-4的QSPI Flash中 1 2 下载源文件 edk2-for-support.tar; 参考文件 ft2004c&D2000编译打包说明V1.0.5; 解压源文件; 根目录下 build2004C.sh为四核产品…...

我的Android启动优化—【黑白屏优化】

简述 在Android App使用过程中&#xff0c;对于应用的优化是一个加分项&#xff0c;举个例子&#xff0c;打开你的App需要2秒&#xff0c;人家0.5秒&#xff0c;这就是很大的用户体验上的优化。 问题的产生 在开发中&#xff0c;我们在启动app的时候&#xff0c;屏幕会出现一…...

TongWeb8编码设置说明

应用场景&#xff1a;在遇到中文问题时&#xff0c;常需要通过设置编码格式来解决问题。下面介绍TongWeb8的编码设置及优先级。一、web.xml中请求、响应编码的配置优先级最高在JavaEE8规范中web.xml增加了request, response编码配置&#xff0c;该配置优先级最高。<?xml ve…...

不同相机之间图片像素对应关系求解(单应性矩阵求解)

一、场景 相机1和相机2相对位置不变&#xff0c;相机拍摄图片有重叠&#xff0c;求他们交叠部分的一一对应关系。数学语言描述为已知相机1图片中P点像素(u1, v1)&#xff0c;相机1中P点在相机2图片中像素值为(u2, v2)&#xff0c;它们存在某种变换&#xff0c;求变换矩阵。 因为…...

远程管理时代,还得是智能化PDU才靠得住!

在如今这个信息技术高速发展的时代&#xff0c;数据中心IDC机房服务器数量与日俱增&#xff0c;提供DNS域名服务、主机托管服务、虚拟主机服务等服务的服务器是IDC最基本的功能之一。服务器需要7*24小时不间断持续工作&#xff0c;但当服务器数量很大&#xff0c;服务器工作、重…...

通俗易懂理解——布隆过滤器

文章目录概述本质优缺点优点&#xff1a;缺点&#xff1a;实际应用解决redis缓存穿透问题&#xff1a;概述 本质 本质&#xff1a;很长的二进制向量&#xff08;数组&#xff09; 主要作用&#xff1a;判断一个数据在这个数组中是否存在&#xff0c;如果不存在为0&#xff0c…...

TypeScript 学习之类型推导

在一些情况下&#xff0c;代码上没有显性明确类型&#xff0c;typescript 可以隐形推断出类型。 基础 let x 3;变量x的类型被推断为数字。 类型推断发生在初始化变量和成员&#xff0c;设置默认参数值和决定函数返回值时 最佳通用类型 let x [0, 1, null]; // 类型为 numb…...

Android四大组件——Service详解

Service 为后台运行&#xff0c;不可见&#xff0c;没有界面。优先级高于Activity&#xff08;内存不足时先杀掉Activity&#xff09;&#xff0c;运行在主线程且不能做耗时操作。 一、Service 启动方式 1、startService() 通过 startService 启动后&#xff0c;service会一直…...

svg转png

svg转png写了一个spring boot项目&#xff0c;支持传入svg文件转出png图片&#xff0c;并且自定义转出png的宽和高。主要代码如下&#xff1a;所需依赖如下&#xff1a;演示如下&#xff1a;首先&#xff0c;运行项目使用接口调用工具调用接口发送请求&#xff0c;提取文件1000…...

教你如何搭建人事OA-员工管理系统,demo可分享

1、简介1.1、案例简介本文将介绍&#xff0c;如何搭建人事OA-员工管理。1.2、应用场景人事OA-员工管理应用对员工信息进行管理&#xff0c;可办理入职、转正、离职等流程。2、设置方法2.1、表单搭建1&#xff09;新建表单【员工管理】&#xff0c;字段设置如下&#xff1a;名称…...

C++递推基础知识

文章目录一、递推的概念二、递推和递归的区别三、递推的实例1、最基础的&#xff1a;斐波那契数列2、变形版斐波那契数列3、较复杂的递推式求解&#xff1a;昆虫繁殖4、经典逆推问题&#xff1a;题目数量一、递推的概念 1、什么是递推算法&#xff1f; 递推算法&#xff1a;是…...

【Python入门第十天】Python 布尔

布尔表示两值之一&#xff1a;True 或 False。 布尔值 在编程中&#xff0c;通常需要知道表达式是 True 还是 False。 可以计算 Python 中的任何表达式&#xff0c;并获得两个答案之一&#xff0c;即 True 或 False。 比较两个值时&#xff0c;将对表达式求值&#xff0c;P…...

WebDAV之π-Disk派盘+Piktures

Piktures支持WebDAV方式连接π-Disk派盘。推荐一款简单易用&#xff0c;功能超级强大的智能相册应用。Piktures智能相册是一款简单易用&#xff0c;功能超级强大的智能相册应用&#xff0c;它不仅可以访问本地和云照片&#xff0c;还可以照片编辑器&#xff0c;而且它同时还是一…...

Revit问题:Navisworks中导入的rvt模型角度不正确调整

一、Navisworks中导入的rvt模型角度不正确调整方法 通常情况下&#xff0c;我们做好一个Revit模型&#xff0c;有时候出于成果保护或者鉴于Revit自带的碰撞检测效果不够直观、Revit模型体量太大&#xff0c;需要一个轻量化的模型展示&#xff0c;我们通常情况下会使用Autodesk公…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案

一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 &#xff08;一&#xff09;概念解析 TRS&#xff08;Total Return Swap&#xff09;收益互换是一种金融衍生工具&#xff0c;指交易双方约定在未来一定期限内&#xff0c;基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...

2025盘古石杯决赛【手机取证】

前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来&#xff0c;实在找不到&#xff0c;希望有大佬教一下我。 还有就会议时间&#xff0c;我感觉不是图片时间&#xff0c;因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解

一&#xff0c;设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络&#xff0c;本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用&#xff0c;连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

HDFS分布式存储 zookeeper

hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架&#xff0c;允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理&#xff08;1.海量的数据存储 2.海量数据的计算&#xff09;Hadoop核心组件 hdfs&#xff08;分布式文件存储系统&#xff09;&a…...

深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用

文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么&#xff1f;1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用&#xff1a;基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】

目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...