打破大事務(wù)瓶頸：接口性能優(yōu)化策略
1、前言
作為后端開發(fā)的程序員，我們常常會的一些相對比較復(fù)雜的邏輯，比如我們需要給前端寫一個調(diào)用的接口，這個接口需要進(jìn)行相對比較復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯操作，比如會進(jìn)行，查詢、遠(yuǎn)程接口或本地接口調(diào)用、更新、插入、計(jì)算等一些邏輯，將最終接口的返回結(jié)果給到前端，而經(jīng)過這么一系列的業(yè)務(wù)邏輯操作，接口對DB的操作、對代碼業(yè)務(wù)邏輯判斷、進(jìn)行接口調(diào)用這些都是需要時間的，而只要這是一個事務(wù)操作，每次對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的交互都會產(chǎn)生一條事務(wù)記錄。
那么這樣就會對我們接口返回的效率產(chǎn)生影響，而且這個影響是隨著數(shù)據(jù)量的增長而增長的，這時候我們就需要對一整個大事務(wù)進(jìn)行拆分，從而提升整體接口的效率。
2、何為大事務(wù)
就拿我最近開發(fā)寫的一個接口來說吧，大致是這么一個邏輯，我需要根據(jù)頁面的提交的數(shù)據(jù)生成一個收款單，整體接口處理的業(yè)務(wù)如下，我把它們寫在了一個接口里，可以理解為這是一個大事物，這個接口執(zhí)行的時間是相對比較長的，而且將這些邏輯全部寫在一個接口里面，本身來說也是不太合理的。
3、大事務(wù)存在的一些問題
并發(fā)數(shù)據(jù)不一致
不加鎖的情況下，由于種種原因第一次接口的調(diào)用還沒執(zhí)行完，還在等待第三方的調(diào)用回寫數(shù)據(jù)，第二次調(diào)用又進(jìn)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行了更改，第二次調(diào)用先執(zhí)行完，這時候第一次接口調(diào)用拿到了第三方接口的返回，去回寫狀態(tài)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被更新，導(dǎo)致無效操作。加鎖容易阻塞加鎖的情況下， 不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致情況，但是由于大事物執(zhí)行時間較長，容易造成鎖超時失效，鎖定太多的數(shù)據(jù)造成阻塞，嚴(yán)重影響效率。Undo logo事務(wù)日志性能問題容易造成Undo logo日志數(shù)據(jù)量很大，降低了日志的查詢性能，包括對事務(wù)的回滾效率也會降低。并發(fā)數(shù)據(jù)庫壓力太大并發(fā)量達(dá)到一定程度，會對數(shù)據(jù)庫讀寫造成不小的壓力，會堆積大量等待線程。
4、如何優(yōu)化大事務(wù)
事務(wù)里面不要進(jìn)行遠(yuǎn)程RPC調(diào)用
首先事務(wù)里面進(jìn)行遠(yuǎn)程的接口調(diào)用，如果不采用分布式事務(wù)框架，本身就會存在事務(wù)不一致的情況，無法進(jìn)行數(shù)據(jù)的回滾操作，并發(fā)情況下遠(yuǎn)程服務(wù)響應(yīng)不及時，會出現(xiàn)接口返回不一致問題，當(dāng)然必須采用異步調(diào)用，后面會提到。
編程型事務(wù)更加靈活
聲明式事務(wù)只需要加在方法頭加@Transactional注解即可開啟事務(wù)，但是還是不太靈活，意味著整個方法所進(jìn)行對數(shù)據(jù)庫操作都要加進(jìn)事務(wù)，當(dāng)然一次查詢也要進(jìn)入事務(wù)，這并不是我們想要的，我們在update、insert操作上進(jìn)行事務(wù)操作，方便進(jìn)行回滾。
public Boolean transactionCommit(String userName) {
//查詢用戶
SysUser sysUser = userMapper.selectUserByUserName(userName,null);
transactionTemplate.execute(new TransactionCallbackWithoutResult() {
@Override
protected void doInTransactionWithoutResult(TransactionStatus transactionStatus) {
try {
if (null != sysUser) {
//用戶信息狀態(tài)更新 status更新為1
userMapper.updateStatus(userName);
}
} catch (Exception e){
//回滾
transactionStatus.setRollbackOnly();
}
}
});
//再次查詢
SysUser sysUser1 = userMapper.selectUserByUserName(userName,"1");
/log/.info("狀態(tài)為1的用戶信息"+JSON./toJSONString/(sysUser1));
return true;
}編程式事務(wù)的靈活點(diǎn)在于可以控制事務(wù)執(zhí)行方法，運(yùn)用transactionTemplate類進(jìn)行事務(wù)操作，查詢操作可以寫在外面，這樣查詢獲取數(shù)據(jù)的操作就不會進(jìn)入mysql事務(wù)表。
數(shù)據(jù)分批處理
對于事務(wù)的更新或者插入，前端可能會有批量操作，大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量更新、插入也會對事務(wù)接口產(chǎn)生影響，一旦其中有更新或插入失敗，為了保證事務(wù)的一致性，整個操作都要進(jìn)行回滾；
- 前端：可以限制數(shù)據(jù)，對后端接口的訪問，可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行分頁，多次請求，可以避免事務(wù)提交大量數(shù)據(jù)。
- 后端：也可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分頁處理，例如每次可以限制50條進(jìn)行操作，如果是新增邏輯，使用Mybatis的批量更新大大提升效率
List<List<ReceivableFeeSaveDTO>> partition = Lists.partition(receivableFeeSaveDTOList, 50);大事務(wù)拆分小事務(wù)
可以將一個事務(wù)接口，拆分成多個事務(wù)接口，并且每個事務(wù)接口只做一件事，比如上面的收款單生成接口，金額回寫、第三方接口調(diào)用、調(diào)用后的結(jié)果回寫都可以抽成一個個小事務(wù)接口。
就好比做一件很復(fù)雜的事情，咋一眼看上去很復(fù)雜，但是我們把這復(fù)雜的步驟，進(jìn)行多個步驟的拆分，每個階段完成每個階段的事情，就可以將整個過程簡化，看起來就沒那么復(fù)雜了。
異步并行處理
重中之重，事務(wù)里如果無法避免遠(yuǎn)程調(diào)用，那么肯定是需要進(jìn)行異步調(diào)用，因?yàn)闊o法保證遠(yuǎn)程接口的及時響應(yīng)性，CompletableFuture異步編排特性可以用到，task1和task2任務(wù)結(jié)束后，執(zhí)行task3。
CompletableFuture<Object> task1 =CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
System.out.println("單號check線程" + Thread.currentThread().getId());
//單號check接口 校驗(yàn)失敗拋出異常
return "賬單實(shí)體信息";
}, executor);
CompletableFuture<Object> task2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
System.out.println("收款單生成線程" + Thread.currentThread().getId());
try {
//收款單生成
return “賬單編號”;
Thread.sleep(3000);
System.out.println("任務(wù)2結(jié)束：");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, executor);
//task1、task2 執(zhí)行完執(zhí)行task3 ,需要感知task1和task2的執(zhí)行結(jié)果
CompletableFuture<Boolean> future = task1.thenCombineAsync(task2, (t1, t2) -> {
System.out.println("賬單金額回寫線程" + Thread.currentThread().getId());
// t1 、t2返回判斷
//回寫返回結(jié)果
return ture;
}, executor);5、總結(jié)
可見大事務(wù)是我們接口效率低下的罪魁禍?zhǔn)祝袝r候我們?yōu)榱丝焖賹?shí)現(xiàn)功能，可能會忽略一些關(guān)乎于性能的東西，而這些東西是我們能力提升的一個契機(jī)。
