Java多线程事务管理的实现

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时间:2021-08-09
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实现多线程的三种方式
一、继承Thread类
二、实现Runnable接口
三、实现Callable和Future接口
多线程单条数据事务管理

今天要讨论的是“Java实现多线程单条数据事务管理”,在此之前,顺便回顾一下实现多线程的几种方式

实现多线程的三种方式

一、继承Thread类

第一种方法是继承Thread类,重写run()方法

public class TestThread extends Thread {
  public void run() {
   System.out.println("继承Thread类,重写run方法");
  }
}

使用时,new一个实例,执行start()方法

TestThread testThread1 = new TestThread(); // 新建状态
TestThread testThread2 = new TestThread(); // 新建状态
testThread1.start(); // 就绪状态
testThread2.start(); // 就绪状态

何时执行取决于cpu调度

二、实现Runnable接口

因为Java“单继承、多实现”的特性,当我们已经继承了一个类的时候,则无法再继承Thread类,此时可以通过实现Runnable接口的方式,实现run()方法

public class TestThread extends FatherClass implements Runnable {
  public void run() {
   System.out.println("实现Runnable接口的方式,实现run方法");
  }
}

Thread类也是实现Runnable接口

使用时,需要首先实例化一个Thread,并传入自己的TestThread实例

TestThread testThread = new TestThread();
Thread thread = new Thread(testThread);
thread.start();

三、实现Callable和Future接口

该方法区别于前两种的特点是:能够获得线程处理的结果。因此该方式适用于需要对线程的结果进行处理的场景

class TestCallable implements Callable<Integer> {

    @Override
    public Integer call() {
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + i);
            sum += i;
        }
        return sum;
    }
}

使用时,先创建TestCallable对象,然后使用FutureTask来包装MyCallable对象,再将FutureTask对象作为Thread对象的target创建新的线程,最后thread执行start()方法,线程进入就绪状态

Callable<Integer> testCallable = new TestCallable();                    // 创建TestCallable对象
FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<Integer>(testCallable); // 使用FutureTask来包装MyCallable对象
Thread thread = new Thread(futureTask);                                 // FutureTask对象作为Thread对象的target创建新的线程
thread.start();

多线程单条数据事务管理

我们有时会遇到这样的场景:要对大批量的数据进行更新或插入操作,需要开启多线程来提高效率,又希望每个线程在的处理一批数据时,能够对其中每条数据进行处理的时,做到出错时实现单条数据回滚,而不是所有数回滚(所有数据回滚后续讨论)。先看代码:

根据以上多线程知识,我们先定义一个业务线程类如下:

public class TestTranstionalThread extends Thread {

    private List<BalBankDictEntity> balBankDictEntities;

    public TestTranstionalThread( List<BalBankDictEntity> balBankDictEntities){
        this.balBankDictEntities = balBankDictEntities;

    }

    @Override
    public void run() {

        log.info("线程{}开始",Thread.currentThread().getName());

        for (BalBankDictEntity balBankDictEntity : balBankDictEntities) {

            try{
                collBillDao.insOneBank(balBankDictEntity);
            }catch (BusiException e){
                log.error("{}回滚",balBankDictEntity.getBankId());
            }

        }

        log.info("线程{}结束",Thread.currentThread().getName());
    }
}

insOneBank()方法如下,注意的@Transactional注解的事务隔离等级为:REQUIRES_NEW,创建一个新的事务。

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void insOneBank(BalBankDictEntity balBankDictEntity){

    balBankDictMapper.insert(balBankDictEntity);

    /* 模拟发生异常,抛出异常,实现将已插入数据回滚 */
    if (Integer.parseInt(balBankDictEntity.getBankId().substring(2)) % 100 == 0){
        throw new BusiException("test");
    }
}

开启多线程进行业务处理,注意加上@Transactional注解

@Transactional
public void testTransactional(){

    /* 模拟测试数据 */
    List<BalBankDictEntity> balBankDictEntities = new ArrayList<>();
    for (int i = 0 ; i < 100000 ; i ++){
        BalBankDictEntity balBankDictEntity = new BalBankDictEntity();
        balBankDictEntity.setBankCode("BK" + i);
        balBankDictEntity.setBankId("ID" + i + "");
        balBankDictEntity.setBankName("N" + i + "N");
        balBankDictEntities.add(balBankDictEntity);
    }

    int totalNum = balBankDictEntities.size();
    log.info("totalNum" + totalNum);

    /* 分10个线程处理 */
    ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
    int dealNum = totalNum % 10 == 0 ? totalNum / 10 : totalNum / 10 + 1; // 计算每个线程处理的数量

    for (int i = 1; i <= 10 ; i++ ){
        List<BalBankDictEntity> balBankDictEntityList = splitDataList(balBankDictEntities,dealNum,10,i);  // 切割数据集实现数据隔离

        TestTranstionalThread testTranstional = new TestTranstionalThread(balBankDictEntityList);
        fixedThreadPool.execute(testTranstional);

    }
}

最终实现多个线程并发插入数据,有异常的数据的单独回滚,不影响整体

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