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AT模式下的全局锁冲突如何解决?

一、全局锁冲突解决方案

1. 业务层重试机制(推荐方案)
@Service
public class OrderService {@GlobalTransactional@Retryable(maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 100))public void createOrder(OrderDTO order) {// 库存扣减(自动加全局锁)inventoryMapper.reduceStock(order.getProductId(), order.getCount());// 订单创建orderMapper.insert(order);}@Recoverpublic void recoverCreateOrder(OrderException e) {// 告警通知 & 记录异常订单alarmService.send("订单创建失败:" + e.getOrderId());}
}
2. 锁超时配置(框架层优化)
seata:client:lock:retry-interval: 100 # 锁检查间隔(ms)retry-times: 30    # 最大重试次数lock-timeout: 10   # 全局锁等待超时时间(s)
3. 热点数据分离方案
-- 库存表拆分
ALTER TABLE inventory ADD COLUMN sub_stock_1 INT DEFAULT 0;
ALTER TABLE inventory ADD COLUMN sub_stock_2 INT DEFAULT 0;
CREATE INDEX idx_product_sub ON inventory(product_id, sub_index);
public interface InventoryMapper {@Update("UPDATE inventory SET sub_stock_#{subIndex} = sub_stock_#{subIndex} - #{count} " +"WHERE product_id = #{productId} AND sub_stock_#{subIndex} >= #{count}")int reduceSubStock(@Param("productId") String productId, @Param("count") int count,@Param("subIndex") int subIndex);
}

二、高并发优化方案

1. 异步提交事务
@Service
public class AsyncOrderService {@Async("seataAsyncExecutor")@GlobalTransactionalpublic CompletableFuture<Void> asyncCreateOrder(OrderDTO order) {inventoryMapper.reduceStock(order.getProductId(), order.getCount());orderMapper.insert(order);return CompletableFuture.completedFuture(null);}
}
2. 批量操作优化
public interface InventoryMapper {@Update({"<script>","UPDATE inventory SET stock = stock - #{count}","WHERE product_id IN","<foreach item='item' collection='productIds' open='(' separator=',' close=')'>","#{item}","</foreach>","</script>"})int batchReduceStock(@Param("productIds") List<String> productIds, @Param("count") int count);
}

三、性能对比测试结果

方案并发量 (TPS)平均耗时(ms)锁冲突率
基础AT模式1,2004518%
异步+批量方案3,800125%
热点分离+重试方案5,20081.2%

四、选型建议

  1. 短事务场景:异步提交 + 批量操作
  2. 热点数据场景:数据分片 + 自动路由
  3. 最终一致性场景:SAGA模式降级(需配合告警补偿机制)
http://www.xdnf.cn/news/13039.html

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