Häufige Probleme und Lösungen bei Datenbanktransaktionen in der Java-Entwicklung

Häufige Datenbanktransaktionsprobleme und Lösungen in der Java-Entwicklung

Einführung:
In der Java-Entwicklung sind Datenbanktransaktionen ein sehr häufiges und wichtiges Konzept. Transaktionen können die Konsistenz und Isolierung von Datenbankvorgängen sowie die Datenintegrität sicherstellen. Im eigentlichen Entwicklungsprozess werden wir jedoch auf viele Probleme im Zusammenhang mit Datenbanktransaktionen stoßen. In diesem Artikel werden einige häufig auftretende Datenbanktransaktionsprobleme vorgestellt und entsprechende Lösungen sowie Beispielcode bereitgestellt.

1. Durch die Transaktionsisolationsstufe verursachte Parallelitätsprobleme. Die Transaktionsisolationsstufe ist ein wichtiger Mechanismus für die Datenbank, um den gleichzeitigen Zugriff zu steuern. Verschiedene Isolationsstufen entsprechen unterschiedlichen Parallelitätsproblemen. Zu den häufigsten Parallelitätsproblemen gehören Dirty Reads, nicht wiederholbare Lesevorgänge und Phantom Reads.

Dirty Read
1. Dirty Read bezieht sich auf Probleme, die durch eine Transaktion beim Lesen nicht festgeschriebener Daten aus anderen Transaktionen verursacht werden. Eine gängige Methode zur Lösung von Dirty Reads besteht darin, die Isolationsstufe auf „Read Committed“ (READ_COMMITTED) festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass eine Transaktion nur Daten von anderen Committed-Transaktionen lesen kann.
   

Connection connection = dataSource.getConnection();
connection.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED);

Nicht wiederholbares Lesen
2. Nicht wiederholbares Lesen bezieht sich auf das mehrmalige Lesen derselben Daten. Zwischen den beiden Lesevorgängen werden die Daten durch eine andere Transaktion geändert. Eine übliche Methode zur Lösung nicht wiederholbarer Lesevorgänge besteht darin, die Isolationsstufe auf wiederholbare Lesevorgänge (REPEATABLE_READ) festzulegen. Dadurch wird sichergestellt, dass andere Transaktionen die Daten nicht ändern, während eine Transaktion Daten liest.
   

Connection connection = dataSource.getConnection();
connection.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_REPEATABLE_READ);

Phantomlesung
3. Phantomlesung bezieht sich darauf, dass derselbe Datensatz innerhalb einer Transaktion zweimal abgefragt wird und die zweite Abfrage Daten enthält, die in der ersten Abfrage nicht vorhanden sind. Eine gängige Methode zur Lösung von Phantom-Lesevorgängen besteht darin, die Isolationsstufe auf SERIALIZABLE festzulegen. Dadurch wird sichergestellt, dass andere Transaktionen keine Vorgänge an den Daten ausführen, während eine Transaktion Daten liest.
   

Connection connection = dataSource.getConnection();
connection.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);

Transaktions-Rollback
1. In der Entwicklung ist das Transaktions-Rollback ein sehr häufiger Vorgang. Wenn eine Ausnahme auftritt oder bestimmte Bedingungen nicht erfüllt sind, muss die Transaktion zurückgesetzt werden. Um eine große Anzahl manueller Rollback-Vorgänge im Code zu vermeiden, können wir die vom Spring-Framework bereitgestellte @Transactional-Annotation verwenden, um die Transaktion über den Ausnahmemechanismus automatisch zurückzusetzen.
   

@Transactional
public void insertData(Data data) {
    //插入数据操作
    dataDao.insert(data);
    if (conditionNotMet) {
        throw new RuntimeException("条件不满足，回滚事务");
    }
}

Verteiltes Transaktionsmanagement
2. In einem verteilten System müssen Transaktionen zwischen mehreren Datenbanken konsistent sein, und dann muss ein verteilter Transaktionsmanager verwendet werden. Zu den gängigen verteilten Transaktionsmanagern gehören JTA (Java Transaction API) und Atomikos. Diese Transaktionsmanager stellen sicher, dass Transaktionen über mehrere Datenbanken hinweg in einer verteilten Umgebung konsistent bleiben.
   

@Transactional
public void updateData() {
    //更新数据库1数据
    dataDao.update(db1Data);
    //更新数据库2数据
    dataDao.update(db2Data);
}

Deadlock-Problem: Deadlock bezieht sich auf zwei oder mehr Transaktionen, die auf die Ressourcen des anderen warten und dazu führen, dass das System nicht fortfahren kann. Um das Deadlock-Problem zu lösen, können wir den von der Datenbank bereitgestellten Sperr-Timeout-Mechanismus verwenden. Wenn eine Transaktion länger als einen bestimmten Zeitraum auf eine Sperre wartet, wird eine Timeout-Ausnahme ausgelöst und die Transaktion wird beendet.
1. 
   
Beispielcode:

Connection connection = dataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
boolean success = statement.tryLock(timeOut);
if (!success) {
    throw new RuntimeException("获取锁超时，终止事务");
}

Um Deadlock-Probleme zu vermeiden, können wir den Transaktionsprozess sinnvoll so gestalten, dass die Zeit, in der die Transaktion die Sperre hält, minimiert wird. Darüber hinaus können Sie den Sperrmechanismus der Datenbank auf Zeilenebene anstelle von Sperren auf Tabellenebene verwenden. Die Granularität von Sperren auf Zeilenebene ist geringer, was das Risiko eines Deadlocks verringern kann.
2. 
   
Beispielcode:

Connection connection = dataSource.getConnection();
connection.setAutoCommit(false);
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("UPDATE table SET column = ? WHERE id = ?");
statement.setString(1, value);
statement.setLong(2, id);
statement.executeUpdate();
connection.commit();

Fazit:

Referenzen:

2. „Frühling in der Praxis (4. Auflage)“

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