要我说，多线程事务它必须就是个伪命题！
这是why技术的第 74 篇原创文章
别问，问就是不行
分布式事务你应该是知道的。但是这个多线程事务......
没事，我慢慢给你说。
如图所示，有个小伙伴想要实现多线程事务。
这个需求其实我在不同的地方看到过很多次，所以我才说：这个问题又出现了。
那么有解决方案吗？
在此之前，我的回答都是非常的肯定：毋庸置疑，肯定是没有的。
为什么呢？
我们先从理论上去推理一下。
来，首先我问你，事务的特性是什么？
这个不难吧？八股文必背内容之一，ACID 必须张口就来：
原子性（Atomicity） 一致性（Consistency） 隔离性（Isolation） 持久性（Durability）
那么问题又来了，你觉得如果有多线程事务，那么我们破坏了哪个特性？
多线程事务你也别想的多深奥，你就想，两个不同的用户各自发起了一个下单请求，这个请求对应的后台实现逻辑中是有事务存在的。
这不就是多线程事务吗？
这种场景下你没有想过怎么分别去控制两个用户的事务操作吧？
因为这两个操作之间就是完全隔离的，各自拿着各自的链接玩儿。
所以多个事务之间的最基本的原则是什么？
隔离性。两个事务操作之间不应该相互干扰。
而多线程事务想要实现的是 A 线程异常了。A，B 线程的事务一起回滚。
事务的特性里面就卡的死死的。所以，多线程事务从理论上就是行不通的。
通过理论指导实践，那么多线程事务的代码也就是写不出来的。
前面说到隔离性。那么请问，Spring 的源码里面，对于事务的隔离性是如何保证的呢？
答案就是 ThreadLocal。
在事务开启的时候，把当前的链接保存在了 ThreadLocal 里面，从而保证了多线程之间的隔离性：
可以看到，这个 resource 对象是一个 ThreadLocal 对象。
在下面这个方法中进行了赋值操作：
org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager#doBegin
其中的 bindResource 方法中，就是把当前链接绑定到当前线程中，其中的 resource 就是我们刚刚说的 ThreadLocal：
就是每个线程里面都各自玩自己的，我们不可能打破 ThreadLocal 的使用规则，让各个线程共享同一个 ThreadLocal 吧？
铁子，你要是这样去做的话，那岂不是走远了？
所以，无论从理论上，还是代码实现上，我都认为这个需求是不能实现的。
至少我之前是这样想的。
但是事情，稍稍的发生了一点点的变化。
说个场景，常规实现
任何脱离场景讨论技术实现的行为都是耍流氓。
所以，我们先看一下场景是什么。
假设我们有一个大数据系统，每天指定时间，我们就需要从大数据系统中拉取 50w 条数据，对数据进行一个清洗操作，然后把数据保存到我们业务系统的数据库中。
对于业务系统而言，这 50w 条数据，必须全部落库，差一条都不行。要么就是一条都不插入。
在这个过程中，不会去调用其他的外部接口，也不会有其他的流程去操作这个表的数据。
既然说到一条不差了，那么对于大家直观而言，想到的肯定是两个解决方案：
for 循环中一条条的事务插入。 直接一条语句批量插入。
对于这种需求，开启事务，然后在 for 循环中一条条的插入可以说是非常 low 的解决方案了。
效率非常的低下，给大家演示一下。
比如，我们有一个 Student 表，表结构非常简单，如下：
CREATE TABLE `student` (
`id` bigint(63) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
`home` varchar(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
在我们的项目中，我们通过 for 循环插入数据，同时该方法上有 @Transactional 注解：
num 参数是我们通过前端请求传递过来的数据，代表要插入 num 条数据：
这种情况下，我们可以通过下面的链接，模拟插入指定数量的数据：
http://127.0.0.1:8081/insertOneByOne?num=xxx
我尝试了把 num 设置为 50w，让它慢慢的跑着，但是我还是太年轻了，等了非常长的时间都没有等到结果。
于是我把 num 改为了 5000，运行结果如下：
insertOneByOne执行耗时:133449ms,num=5000
一条条的插入 5000 条数据，耗时 133.5 s 的样子。
按照这个速度，插入 50w 条数据得 13350s，大概也是这么多小时：
这谁顶得住啊。
所以，这方案拥有巨大的优化空间。
比如我们优化为这样批量插入：
其对应的 sql 语句是这样的：
insert into table ([列名],[列名]) VALUES ([列值],[列值]), ([列值],[列值]);
我们还是通过前端接口调用：
当我们的 num 设置为 5000 的时候，我页面刷新了 10 次，你看耗时基本上在 200ms 毫秒以内：
从 133.5s 到 200ms，朋友们，这是什么东西？
这是质的飞跃啊。性能提升了近 667 倍的样子。
为什么批量插入能有这么大的飞跃呢？
你想啊，之前 for 循环插入，虽然 SpringBoot 2.0 默认使用了 HikariPool，连接池里面默认给你搞 10 个连接。
但是你只需要一个连接，开启一次事务。这个不耗时。
耗时的地方是你 5000 次 IO 呀。
所以，耗时长是必然的。
而批量插入只是一条 sql 语句，所以只需要一个连接，还不需要开启事务。
为啥不用开启事务？
你一条 sql 开启事务有锤子用啊？
那么，如果我们一口气插入 50w 条数据，会是怎么样的呢？
来，搞一波，试一下：
http://127.0.0.1:8081/insertBatch?num=500000
可以看到抛出了一个异常。而且错误信息非常的清晰：
Packet for query is too large (42777840 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.; nested exception is com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (42777840 > 1048576).You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
说你这个包太大了。可以通过设置 max_allowed_packet 来改变包大小。
我们可以通过下面的语句查询当前的配置大小：
select @@max_allowed_packet;
可以看到是 1048576，即 1024*1024，1M 大小。
而我们需要传输的包大小是 42777840 字节，大概是 41M 的样子。
所以我们需要修改配置大小。
这个地方也给大家提了个醒：如果你的 sql 语句非常大，里面有大字段，记得调整一下 mysql 的这个参数。
可以通过修改配置文件或者直接执行 sql 语句的方式进行修改。
我这里就使用 sql 语句修改为 64M：
set global max_allowed_packet = 1024*1024*64;
然后再次执行，可以看到插入成功了：
50w 的数据，74s 的样子。
数据要么全部提交，要么一条也没有，需求也实现了。
时间上呢，是有点长，但是好像也想不到什么好的提升方案。
那么我们怎么还能再缩短点时间呢？
骚想法出现了
我能想到的，只能是祭出多线程了。
50w 数据。我们开五个线程，一个线程处理 10w 数据，没有异常就保存入库，出现问题就回滚。
这个需求很好实现。分分钟就能写出来。
但是再加上一个需求：这 5 个线程的数据，如果有一个线程出现问题了，需要全部回滚。
顺着思路慢慢撸，我们发现这个时候就是所谓的多线程事务了。
我之前说完全不可能实现是因为提到事务我就想到了 @Transactional 注解去实现了。
我们只需要正确使用它，然后关系业务逻辑即可，不需要也根本插手不了事务的开启和提交或者回滚。
这种代码的写法我们叫做声明式事务。
和声明式事务对应的就是编程式事务了。
通过编程式事务，我们就能完全掌控事务的开启和提交或者回滚操作。
能想到编程式事务，这事基本上就成了一半了。
你想，首先我们有一个全局变量为 Boolean 类型，默认为可以提交。
在子线程里面，我们可以先通过编程式事务开启事务，然后插入 10w 条数据后，但是不提交。同时告诉主线程，我这边准备好了，进入等待。
如果子线程里面出现了异常，那么我就告诉主线程，我这边出问题了，然后自己进行回滚。
最后主线程收集到了 5 个子线程的状态。
如果有一个线程出现了问题，那么设置全局变量为不可提交。
然后唤醒所有等待的子线程，进行回滚。
根据上面的流程，写出模拟代码就是这样的，大家可以直接复制出来运行：
public class MainTest {
//是否可以提交
public static volatile boolean IS_OK = true;
public static void main(String[] args) {
//子线程等待主线程通知
CountDownLatch mainMonitor = new CountDownLatch(1);
int threadCount = 5;
CountDownLatch childMonitor = new CountDownLatch(threadCount);
//子线程运行结果
List<Boolean> childResponse = new ArrayList<Boolean>();
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
int finalI = i;
executor.execute(() -> {
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：开始执行");
// if (finalI == 4) {
// throw new Exception("出现异常");
// }
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000));
childResponse.add(Boolean.TRUE);
childMonitor.countDown();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：准备就绪,等待其他线程结果,判断是否事务提交");
mainMonitor.await();
if (IS_OK) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：事务提交");
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：事务回滚");
}
} catch (Exception e) {
childResponse.add(Boolean.FALSE);
childMonitor.countDown();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：出现异常,开始事务回滚");
}
});
}
//主线程等待所有子线程执行response
try {
childMonitor.await();
for (Boolean resp : childResponse) {
if (!resp) {
//如果有一个子线程执行失败了，则改变mainResult，让所有子线程回滚
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":有线程执行失败，标志位设置为false");
IS_OK = false;
break;
}
}
//主线程获取结果成功，让子线程开始根据主线程的结果执行（提交或回滚）
mainMonitor.countDown();
//为了让主线程阻塞，让子线程执行。
Thread.currentThread().join();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在所有子线程都正常的情况下，输出结果是这样的：
从结果看，是符合我们的预期的。
假设有子线程出现了异常，那么运行结果是这样的：
一个线程出现异常，全部线程都进行回滚，这样看来也是符合预期的。
如果你根据前面的需求写出了这样的代码，那么恭喜你，一不留神实现了一个类似于两阶段提交（2PC）的一致性协议。
我前面说的能想到编程式事务，这事基本上就成了一半了。
而另外一半，就是两阶段提交（2PC）。
依瓢画葫芦
有了前面的瓢，你照着画个葫芦不是很简单的事情吗？
就不大段上代码了，示例代码可以点击这里获取到，所以我这里截个图吧：
上面的代码应该是非常好理解的，开启五个线程，每个线程插入 10w 条数据。
这个不用说，用脚趾头想也能知道，肯定是比一次性批量插入 50w 条数据快的。
至于快多少，不废话了，直接看执行效果吧。
由于我们的 controller 是这样的：
所以调用链接：
http://127.0.0.1:8081/batchHandle
输出结果如下：
还记得我们批量插入的耗时吗？
73791ms。
从 73791ms 到 15719ms。快了 58s 的样子。
已经非常不错了。
那么如果是某个线程抛出了异常呢？比如这样：
我们看看日志输出：
通过日志分析，看起来也是符合要求的。
而从读者反馈的实际测试效果来看，也是非常显著的：
真的符合要求吗？
符合要求，只是看起来而已。
经验老道的读者朋友们肯定早就看到问题所在了。已经把手举得高高的：老师，这题我知道。
我之前说了，这个实现方式实际上就是编程式事务配合二阶段提交（2PC）使用。
破绽就出在 2PC 上。
就像我和读者讨论这样的：
不能再往后扯了，再往后就是 3PC，TCC，Seata 这一套分布式事务的东西了。
这套东西写下来，就得上万字了。所以我从海神那边转了一篇文章，放在第二条推送里面了。如果大家有兴趣的可以去看一下。干货满满。
其实当我们把一个个子线程理解为微服务中的一个个子系统的时候，这就是一个分布式事务的场景了。
而我们拿出来的解决方案，并不是一个完美的解决方案。
虽然，从某种角度上，我们绕开了事务的隔离性，但是有一定概率出现数据一致性问题，虽然概率比较小。
所以我称之为这种方案叫做：基于运气编程，用运气换时间。
注意事项
关于上面的代码，其实还有几个需要注意的地方。
给大家提个醒。
第一个：启用多少线程进行分配数据插入，这个参数是可以进行调整的。
比如我修改为 10 个线程，每个线程插入 5w 条数据。那么执行时间又快了 2s：
但是一定记得不是越大越好，同时记得调整数据库连接池的最大连接数。不然白搭。
第二个：正是因为启动多少线程是可以进行调整的，甚至是可以每次进行计算的。
那么必须要注意的一个问题是不能让任何一个任务进入队列里面。一旦进入队列，程序立马就凉。
你想，如果我们需要开启 5 个子线程，但是核心线程数只有 4 个，有一个任务进入队列了。
那么这 4 个核心线程会一直阻塞住，等待主线程唤醒。
而主线程这个时候在干什么？
在等 5 个线程的运行结果，但是它只能收集到 4 个结果。
所以它会一直等下去。
第三个：这里是多个线程开启了事务在往表里插入数据，谨防数据库死锁。
第四个：注意程序里面的代码，countDown 安装标准写法上是要放到 finally 代码块里面的，我这里为了截图的美观度，省去了这个步骤：
你如果真的要用，得注意一下。而且这个finally你得想清楚了写，不是随便写的。
第五个：我这里只是提供一个思路，而且它也根本不是什么多线程事务。
也再次证明了，多线程事务就是一个伪命题。
所以我给出一个基于运气的伪一致性的回答也不过分吧。
第六个：多线程事务换个角度想，可以理解为分布式事务。，可以借助这个案例去了解分布式事务。但是解决分布式事务的最好的方法就是：不要有分布式事务！
而解决分布式事务的绝大部分落地方案都是：最终一致性。
性价比高，大多数业务上也能接受。
第七个：这个解决方案你要拿到生产用的话，记得先和业务同事沟通好，能不能接受这种情况。速度和安全之间的两难抉择。
同时自己留好人工修数的接口：
最后说一句
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