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已解决 org.springframework.dao.OptimisticLockingFailureException 乐观锁失败的正确解决方法,亲测有效!!!

  • 2024-02-26
    上海
  • 本文字数:1466 字

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已解决 org.springframework.dao.OptimisticLockingFailureException乐观锁失败的正确解决方法,亲测有效!!!

文章目录

问题分析

出现问题的场景

报错原因

解决思路

解决方法

总结


在使用 Spring 框架进行数据库操作时,乐观锁是处理并发更新时常用的一种技术。然而,在实际使用中,你可能会遇到 org.springframework.dao.OptimisticLockingFailureException 异常。这表明尝试更新数据时因为版本号不匹配而失败,通常是由于另一个事务已经修改了数据。本篇博客将详细讨论这个问题,并提供一套实际可行的解决方案。

问题分析

乐观锁基于一种假设:在大多数情况下,数据在读取和修改之间不会被其他事务更改。它通常通过在数据表中添加一个版本字段来实现,每次更新数据时,版本号都会增加。如果提交更新的请求中的版本号与数据库中当前记录的版本号不匹配,更新操作就会失败,从而抛出 OptimisticLockingFailureException。


出现问题的场景

假设我们有一个商品库存信息的实体类 Product,其中包含了一个版本号字段 version 用于实现乐观锁:

@Entitypublic class Product {    @Id    private Long id;    private String name;    private Integer stock;    @Version    private Integer version;    // getters and setters
复制代码

当两个用户几乎同时尝试更新同一商品的库存信息时,可能导致其中一个用户的操作因版本号不匹配而失败,抛出 OptimisticLockingFailureException。


报错原因

造成 OptimisticLockingFailureException 的直接原因是,提交的数据的版本号与数据库中当前记录的版本号不匹配。这种不匹配通常有以下几个原因:


数据在读取和尝试更新之间已被另一个事务修改。数据的版本号被错误地手动修改或未被正确管理。并发级别非常高,使得冲突变得频繁。

解决思路

面对乐观锁异常,我们可以采取以下几种策略:


1.重试机制:简单直接地重试可能是解决乐观锁冲突的最有效方法之一。

2.用户提示:通知用户数据已变更,要求用户刷新数据后再次尝试。

3.避免长事务:优化业务逻辑,减少持有数据的时间,降低冲突的可能性。

解决方法

针对上述思路,具体的解决步骤如下:

实现重试机制:在业务层方法上使用 Spring Retry 或其他重试框架,设置重试次数和延迟。

@Retryable(value = OptimisticLockingFailureException.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))public void updateProductStock(Long productId, int newStock) {    Product product = productRepository.findById(productId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("Product not found"));    product.setStock(newStock);    productRepository.save(product);}
复制代码

用户提示:如果重试依旧失败,捕获异常并向用户反馈具体信息,提示他们数据可能已被修改。

@Recoverpublic void recover(OptimisticLockingFailureException e, Long productId, int newStock) {    throw new CustomException("Update failed due to concurrent modification. Please refresh and try again.");}
复制代码

避免长事务:审查业务逻辑,确保不会无谓地长时间持有数据。比如,尽可能晚地读取数据,并尽快完成修改和保存操作。


总结

处理 org.springframework.dao.OptimisticLockingFailureException 时,关键在于理解乐观锁的工作原理及其异常产生的原因。通过实施重试机制、向用户提供即时反馈以及优化业务逻辑以减少数据持有时间,我们可以有效地缓解甚至解决因并发修改导致的乐观锁异常。虽然无法完全避免并发冲突,但以上方法能够显著提高系统的稳定性和用户体验。希望本文能帮助你解决相关问题,使你的应用更加健壮。


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InfoQ签约作者/技术专家/博客专家 2020-03-20 加入

🏆InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者、阿里云专家/签约博主、华为云专家、51CTO专家/TOP红人 📫就职某大型金融互联网公司高级工程师 👍专注于研究Liunx内核、Java、源码、架构、设计模式、算法

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