高并发难题
高并发是开发者面临的一项挑战。使用Read Uncommitted隔离层级和重试机制，可以大幅提高系统的性能。
在高并发系统中，锁异常始终是一个问题。多名用户或进程同时访问常常导致资源的争用，导致锁冲突，并导致异常和性能瓶颈。该问题不仅会打断开发流程，还会妨碍用户体验。解决这个问题对于确保流畅的、无中断的服务至关重要，同时优化资源利用率，面对不断增加的高并发应用的需求。
解决方案
锁异常是处理大量写操作和事务时最常见的异常。接下来，我们使用乐观锁来解决这个问题。
Spring Boot中的乐观锁是一种确保多用户环境中数据完整性的并发控制机制。它支持多个客户端同时读取和更新数据，同时最小化冲突。这是通过将版本号或时间戳与数据库中的每条记录相关联来实现的。当客户端更新记录时，将检查版本号以检测自数据最初读取以来，其他客户端是否对其进行了更改。如果检测到冲突，系统可以通过回滚事务并抛出异常来处理它，这个异常可以用于重试尝试。乐观锁是Spring Boot的JPA（Java 持久化 API）的关键功能，用于以安全和高效的方式管理数据库记录。
首先，我们需要在实体中添加由spring boot管理的列，如下面的代码所示。
@Entity
@Data
public class YourEntity {
@Id
@GeneratedValue
private Long id;
// 其他字段
@Version
private Long version; // 乐观锁版本列
}在上面的代码注释中，当对特定行进行更新时，@Version会自动更改版本号。所以，处理此行的其他事务会发现版本号已经更改，并将引发异常。我们可以捕获此异常来重试事务，如下代码所示。
@Service
public class MyService {
@Autowired
private YourEntityRepository yourEntityRepository; // 假设有实体仓库
@Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED)
@Retryable(
value = {OptimisticLockingException.class},
maxAttempts = 3,
backoff = @Backoff(delay = 200))
public YourEntity yourBusinesslogicTransactionMethod(Long entityId) {
YourEntity entity = yourEntityRepository.findById(entityId).orElse(null);
if (entity == null) {
throw new EntityNotFoundException("Entity with ID " + entityId + " not found.");
}
// 更新数据
entity.setName("UpdatedName");
// 存储到数据库
try {
yourEntityRepository.save(entity); // not using native query, only using default JPA methods
} catch (OptimisticLockingException ex) {
// 如果出现乐观锁异常，则表示发生了并发更新。
// @Retryable注释将触发指定次数的重试。
throw ex;
} catch (Exception ex) {
// 处理其他异常
}
return entity;
}
}在上面代码中，我们捕获异常，如果发现锁异常，则重试事务。隔离层级通常与事务性注释一起使用。
Spring Boot中的隔离层级通过定义并发事务所做更改的可见性来控制数据库系统中的事务如何相互交互。隔离层级包括如下类型：
READ_UNCOMITTED：支持读取其他事务未提交的更改，提供最小的隔离。
READ_COMMITTED：支持只读取已提交的更改，防止脏读取。
REPEATABLE_READ：确保在当前事务完成之前，其他事务的更改不可见，从而消除不可重复的读取。
SERIALIZABLE：提供与其他事务的完全隔离，防止对数据的任何并发访问。
READ_UNCOMITTED隔离层级提供了最高的并发性。因此，在上面的代码中，我们首先读取一行，然后尝试更新该行，在更新过程中，如果值发生了更改，JPA将检查版本列，这意味着在我们读取后，其他写入操作也更改了值。JPA在版本号更改时抛出锁异常。我们捕获此异常并重试事务。下次事务将读取更新后的值。
在Retry注释的帮助下，我们可以轻松配置重试策略，如重试尝试、重试尝试和尝试重试的异常之间的持续时间。
代码分析
版本注释与JPA默认查询完美配合。因此，在读取和更新期间，请尝试使用默认的JPA查询，不要使用本机查询。如果使用本机查询，则需要自己更新版本列数据。
当请求数量非常高，而每行的并发请求较少时，这种方法非常好。在例子中，我们没有每行的高并发性。对于一行，并发请求的可能性几乎为零，但我们仍然得到了锁异常，因为我们没有指定任何隔离级别，默认隔离级别是READ_COMMITTED。
乐观锁在不确定数据库锁行为的情况下很有价值。不用依赖数据库的锁定机制，而是在应用程序代码中处理数据并发冲突。
在乐观锁中，只有正在更新的行被锁定，而不是整个表。当事务更新一行时，通常会增加与该行相关的版本号或时间戳，并且在更新过程中，会检查版本或时间戳。如果另一个事务同时修改了同一行，则会检测到并发冲突，您可以根据需要进行处理。
乐观锁不会自动锁定相邻行或多行。它的设计目的是通过只锁定特定更新操作中涉及的行来最大限度地减少对并发访问的影响。其他事务可以继续读取或修改同一表中不相关的行，而不会被阻止。
根据事务和数据库系统的隔离级别，带有WHERE子句的读取查询可能会锁定行。但是，确切的锁定行为会根据所使用的隔离级别而有所不同。在乐观的锁定场景中，重要的是要仔细考虑隔离级别，以最大限度地降低阻塞其他事务的风险。
总结
优化高并发任务时，策略方法是必不可少的。在Spring Boot应用程序中，可利用隔离层级并采用高效的重试机制以及乐观锁，在性能和数据完整性之间取得平衡。
