详解多线程与Spring事务

译者 | 胥磊

审校 | 梁策 孙淑娟

作为开发人员，详解我们习惯于通过在public方法上添加@Transactional 注解来实现事务管理。多线大多数情况下，详解把事务的多线启动、提交或者回滚全部交给Spring框架操作非常便捷，详解但如果认为这就是多线事务管理的全部，那就有失偏颇了。详解

Spring的多线确可负责事务管理的所有底层实现细节，而且不管你用的详解是什么持久层框架，如Hibernate、多线MyBatis，详解即便是多线JDBC也都提供了统一的事务模型，确保数据访问方式的详解变更不会影响到代码实现层面。事务管理的多线良好封装，一方面提升了开发效率，详解但同时也要注意到其降低了开发者了解底层原理的动机和意愿。扪心自问，我们真正了解在多线程环境中事务运行的机制吗?例如在一个事务里面是否可以支持多个线程同时进行数据写入?针对这个问题，网上很多论坛给出了确定的答案，企商汇但也不乏反馈@Transaction失效的声音。

究其背后的根源是Spring实现事务通过ThreadLocal把事务和当前线程进行了绑定。ThreadLocal作为本地线程变量载体，保存了当前线程的变量，并确保所有变量是线程安全的。这些封闭隔离的变量中就包含了数据库连接，Session管理的对象以及当前事务运行的其他必要信息，而开启的新线程是获取不到这些变量和对象的。不了解这些，事务内部冒然启用多线程，受限于业务场景，大多数情况下是不会有问题的，但是作为严谨的开发万不能忽视其潜在的风险。问题主要集中在两个方面：一方面导致事务失效，看似是提高了处理效率，站群服务器但是一旦有异常相关数据将不会回滚，就会破坏业务的完整性。另一方面还会增加死锁的概率，无计划的并发处理，增加资源争抢的概率，其后果就是死锁，产生的异常进一步破坏业务的完整性，得不偿失。

难道就没有提升事务内处理性能的方法了?非也!虽然不能通过事务内，发起多线程处理。我们可以通过合理分块后，再启用多线程处理，通过类似分布式事务方式达到异曲同工的效果。

假设我们要并行处理一个大的对象列表，然后将它们存储到数据库中。我们先将这些对象分组，将每个块传递给不同线程分别去调用加了事务的处理方法，最后将每个线程中处理的结果收集汇总。这样通过事务的传播机制既确保了业务的云服务器完整性，也通过并行处理提升了处理效率。下面通过具体的示例，逐步演示如何实现。

第一步：定义一个负责对象处理逻辑的服务接口。

/

**

* Service interface defining the contract for object identifiers processing

*/

public interface ProcessingService {

/

**

* Processes the list of objects identified by id and returns a an identifiers

* list of the successfully processed objects

*

* @param objectIds List of object identifiers

*

* @return identifiers list of the successfully processed objects

*/

List processObjects(List objectIds);

}

第二步：针对上述对象处理的接口的一个简单实现。

/

**

* Service implementation for database related ids processing

*/

@Service("ProcessingDBService")

public class ProcessingDBService implements ProcessingService {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MethodHandles.lookup().lookupClass());

@Transactional

@Override

public List processObjects(List objectIds) {

// Process and save to DB

logger.info("Running in thread " + Thread.currentThread().getName() + " with object ids " + objectIds.toString());

return objectIds.stream().collect(Collectors.toList());

}

}

第三步：也是最核心的一步，通过分块然后进行并行处理。当然为了保持代码的整洁性和隔离性，我们将在后续具体实现中使用Decorator修饰模式。

/

**

* Service implementation for parallel chunk processing

*/

@Service

@Primary

@ConditionalOnProperty(prefix = "service", name = "parallel", havingValue = "true")

public class ProcessingServiceParallelRunDecorator implements ProcessingService {

private ProcessingService delegate;

public ProcessingServiceParallelRunDecorator(ProcessingService delegate) {

this.delegate = delegate;

}

/

**

* In a real scenario it should be an external configuration

*/

private int batchSize = 10;

@Override

public ListprocessObjects(List objectIds) {

List> chuncks = getBatches(objectIds, batchSize);

List> processedObjectIds = chuncks.parallelStream().map(delegate::processObjects)

.collect(Collectors.toList());

return flatList(processedObjectIds);

}

private List> getBatches(List collection, int batchSize) {

return IntStream.iterate(0, i -> i < collection.size(), i -> i + batchSize)

.mapToObj(i -> collection.subList(i, Math.min(i + batchSize, collection.size())))

.collect(Collectors.toList());

}

private List flatList(List> listOfLists) {

return listOfLists.stream().collect(ArrayList::new, List::addAll, List::addAll);

}

最后，我们通过一个简单的单元测试验证一下执行的结果。

private List> getBatches(List collection, int batchSize) {

return IntStream.iterate(0, i -> i < collection.size(), i -> i + batchSize)

.mapToObj(i -> collection.subList(i, Math.min(i + batchSize, collection.size())))

.collect(Collectors.toList());

}

private List flatList(List> listOfLists) {

return listOfLists.stream().collect(ArrayList::new, List::addAll, List::addAll);

}

}

通过输出日志，我们看到如下的执行结果：

ProcessingDBService: Running in thread ForkJoinPool.commonPool-worker-3 with object ids [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

ProcessingDBService: Running in thread main with object ids [11, 12]

执行结果也是符合预期目标的。List对象分组后，除了主线程又通过ForkJoin启动另外线程进行并行处理。ProcessingServiceParallelRunDecorator 的parallelStream().map的并行处理提升了处理性能，而ProcessingDBService中processObjects这个public方法上@Transactional的注解保证了业务完整性，问题得以完美解决。

译者介绍

胥磊，社区编辑，某头部电商技术副总监，关注Java后端开发，技术管理，架构优化，分布式开发等领域。

原文标题：​​Multi-Threading and Spring Transactions​​，作者：Daniela Kolarova

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