Spring Boot并发调优之大事务和长连接

在开发Web应用过程中，大事务和长连接是很常见的情况，它们对系统的并发处理能力有着很大的影响。在本文中，将介绍如何利用Spring Boot来优化大事务和长连接的处理方式，提升系统的并发处理能力。

大事务优化

问题描述

当我们需要在业务处理中执行一个涉及到多个数据库事务的操作，比如需要实现跨库事务，此时就会遇到大事务问题。在某些情况下，大事务可能会导致性能问题，比如：

事务占用数据库资源过多，影响并发访问
事务等待时间过长，增加了系统延迟

解决方案

解决大事务问题的方法主要有两种：

使用分布式事务处理器，如Atomikos、Bitronix等。
将大事务拆分成小事务，避免单个事务占用过多的数据库资源，同时减少事务等待时间。

对于第一种方法，可以在Spring Boot中通过配置JTA事务管理器来实现。对于第二种方法，可以考虑使用“Saga”模式，即将大事务拆分成小事务来执行。例如，我们可以将一个大事务拆分成以下几个小事务：

创建资源
核对订单并扣款
发货
更新订单状态

这样，每个小事务都相对较小，占用数据库资源也不会过多，同时也避免了等待时间过长的问题。但需要注意的是，拆分事务时需要考虑每个小事务中的异常处理和回滚机制，以保证数据的一致性。

长连接优化

问题描述

长连接是一种持久连接，客户端和服务器通信时不会每次都建立新的连接，在某些情况下可以提高系统的响应速度，减少网络传输的时间开销。然而，长连接也有一些问题，比如：

长连接可能会占用过多的资源，导致服务器负载升高
如果客户端数量众多，服务器可能无法同时处理所有的连接请求

解决方案

解决长连接问题的主要方法有两种：

使用连接池来优化长连接资源占用问题。
对长连接进行管理，确定连接的数量上限以及超时时间等。

对于第一种方法，Spring Boot已经内置了连接池，比如HikariCP、Tomcat Connection Pool等。我们可以通过配置文件来调整连接池的大小，比如：

spring:
  datasource:
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    hikari:
      maximum-pool-size: 20

对于第二种方法，可以使用定时任务来检查长连接，检查方式可以是暂停一段时间后发送“心跳包”，如果客户端没有正确响应，则判定为连接超时。我们也可以使用Spring Boot自带的调度器来实现，比如：

@Component
public class ConnectionScheduler {

    private ScheduledExecutorService executorService;

    @PostConstruct
    public void init() {
        executorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        executorService.scheduleAtFixedRate(this::checkConnections, 10, 60, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public void checkConnections() {
        // 检查连接是否超时
    }
}

这样，我们就可以通过连接池和定时任务来优化长连接的性能和资源占用问题。

示例说明

大事务优化示例

假设我们需要实现一个功能：用户下单成功后，需要扣减库存、生成订单并发送邮件。这个功能对应的代码可能是这样的：

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private StockService stockService;

    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Autowired
    private EmailService emailService;

    @Transactional
    public void submitOrder(Order order) {
        stockService.decreaseStock(order);
        orderDao.saveOrder(order);
        emailService.sendOrderEmail(order);
    }
}

上述代码中，我们将库存扣减、订单生成和邮件发送合并到了一个事务中（@Transactional），可能会导致事务过于庞大，进而影响性能。为了解决这个问题，我们可以将大事务拆分成以下几个小事务：

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private StockService stockService;

    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Autowired
    private EmailService emailService;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
    public void submitOrder(Order order) {
        stockService.decreaseStock(order);
    }

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
    public void saveOrder(Order order) {
        orderDao.saveOrder(order);
    }

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
    public void sendOrderEmail(Order order) {
        emailService.sendOrderEmail(order);
    }
}

这样，我们将大事务拆分成了三个小事务，分别处理不同的业务逻辑，从而达到了优化大事务的目的。

长连接优化示例

假设我们需要实现一个长连接的功能：当用户访问某个页面时，需要建立一个长连接，不断向客户端发送信息。这个功能对应的代码可能是这样的：

@Component
public class WebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {

    private final List<WebSocketSession> sessions = new LinkedList<>();

    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) {
        sessions.add(session);
    }

    @Override
    protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
        // 处理消息
    }
}

上述代码中，我们使用WebSocketHandler来处理客户端的连接请求，并将所有的会话（WebSocketSession）存储在一个List中。但是，这样可能会占用大量的内存资源，影响系统性能。为了解决这个问题，我们可以使用连接池和定时任务来管理长连接。先来看看连接池的实现方式：

@Configuration
public class WebSocketConfig {

    @Bean
    public ServletServerContainerFactoryBean createWebSocketContainer() {
        ServletServerContainerFactoryBean container = new ServletServerContainerFactoryBean();
        container.setMaxTextMessageBufferSize(8192);
        container.setMaxBinaryMessageBufferSize(8192);
        container.setMaxSessionIdleTimeout(60 * 1000);
        container.setAsyncSendTimeout(5000);
        container.setMaxSessions(200);
        return container;
    }

    @Bean
    public List<WebSocketSession> sessions() {
        return new ArrayList<>(200);
    }

    @Bean
    public WebSocketHandler webSocketHandler() {
        return new WebSocketHandler();
    }
}

上述代码中，我们使用了ServletServerContainerFactoryBean来实例化WebSocket容器，并设置最大文本消息缓存大小、最大二进制消息缓存大小、最大会话空闲时间、异步发送超时时间以及最大会话数等参数。接下来，我们就可以修改WebSocketHandler的实现，将List改为连接池的方式：

@Component
public class WebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {

    @Autowired
    private ObjectPool<WebSocketSession> sessionPool;

    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) {
        sessionPool.addObject(session);
    }

    @Override
    public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) {
        sessionPool.invalidateObject(session);
    }

    @Override
    protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
        // 处理消息
    }
}

这样，我们就使用连接池来优化了长连接的资源占用问题。接下来，我们使用定时任务来管理连接的数量上限和超时等问题：

@Configuration
@EnableScheduling
public class ConnectionScheduler {

    @Autowired
    private ObjectPool<WebSocketSession> sessionPool;

    @Scheduled(fixedDelay = 5 * 60 * 1000)
    public void checkConnections() {
        int activeCount = sessionPool.getNumActive();
        if (activeCount > 100) {
            List<WebSocketSession> invalidSessions = new ArrayList<>(activeCount - 100);
            sessionPool.borrowObjects(activeCount - 100, invalidSessions);
            invalidSessions.forEach(session -> {
                try {
                    session.sendMessage(new TextMessage("连接数过多，您被踢出"));
                    sessionPool.invalidateObject(session);
                } catch (IOException e) {
                    // ignored
                }
            });
            sessionPool.returnObjects(invalidSessions);
        }
    }
}

上述代码中，我们使用了定时任务来检查连接池中的连接数量，并根据我们设定的阈值（100）来对连接进行管理，如果连接数量超出阈值，则会将多余的连接都删除掉，从而保证连接数量的控制在可控范围内。

总结

本文介绍了如何使用Spring Boot来优化大事务和长连接处理方式，其中大事务的优化可以通过拆分事务来实现，长连接的优化可以通过使用连接池和定时任务来实现。在实际开发中，需要根据具体业务场景进行调整，以达到优化系统性能的效果。

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