拆解并行Stream与Spring事务纠缠的那些事
2023-12-12 03:42:47
在今天的文章中，我将与大家分享一个实战中的Bug及其解决方案，以及由此延伸出的一些技术知识。事情是这样的：运营人员反馈，在通过Excel导入数据时，有一部分数据导入成功了，而另一部分则没有。我们的初步猜测是，这可能是由于事务没有生效导致的。经过对代码的检查，我们发现导入数据的方法是使用并行Stream实现的，而Spring事务似乎并未对此生效。
并行Stream与Spring事务的冲突
并行Stream是Java 8中引入的一个新特性，它允许我们以并行的方式处理数据。这对于处理大量数据来说非常有用，因为可以显著提高处理速度。但是，并行Stream在某些情况下与Spring事务会发生冲突，从而导致事务失效。
Spring事务是一种机制，它可以确保一组操作要么全部成功，要么全部失败。当我们在一个事务中执行多个操作时，Spring会自动确保这些操作要么全部成功，要么全部回滚。然而，如果我们使用并行Stream来执行这些操作，那么Spring事务就无法保证这些操作的原子性了。
这是因为，并行Stream是通过将数据分成多个块，然后由多个线程同时处理这些块来实现的。这就意味着，在执行并行Stream操作时，可能会有多个线程同时访问共享数据。如果这些共享数据没有被正确地同步，那么就有可能导致数据不一致的问题。
解决方案
为了解决并行Stream与Spring事务的冲突，我们可以使用以下几种方法：
- 使用串行Stream来代替并行Stream。这是最简单的方法，但也会降低处理速度。
- 使用线程安全的集合来存储共享数据。这可以防止多个线程同时访问共享数据，从而避免数据不一致的问题。
- 使用乐观锁来控制对共享数据的访问。乐观锁是一种并发控制机制，它允许多个线程同时访问共享数据，但当一个线程要修改共享数据时，它必须先检查数据是否已被其他线程修改。如果数据已被其他线程修改，那么该线程的操作就会失败。
技术延伸
除了上面提到的解决方案之外，我们还可以通过以下几种方式来避免并行Stream与Spring事务的冲突：
- 在并行Stream操作之前，先开启一个Spring事务。
- 在并行Stream操作之后，再提交Spring事务。
- 使用Spring Data JPA来处理数据。Spring Data JPA是一个ORM框架，它可以自动管理Spring事务。
总结
并行Stream与Spring事务在某些情况下会发生冲突，从而导致事务失效。为了避免这种冲突，我们可以使用串行Stream来代替并行Stream、使用线程安全的集合来存储共享数据、使用乐观锁来控制对共享数据的访问，或者在并行Stream操作之前先开启一个Spring事务，在并行Stream操作之后再提交Spring事务。我们还可以使用Spring Data JPA来处理数据，以避免并行Stream与Spring事务的冲突。
