數據庫死鎖處理與重試機制實現指南

1. 業務場景

1.1 問題現象

• 高并發批量數據處理時頻繁出現數據庫死鎖
• 主要發生在"先刪除歷史數據，再重新計算"的業務流程中
• 原有逐條處理方式：list.forEach(item -> { delete(); calculate(); })

1.2 死鎖原因分析

• 鎖競爭：多個線程同時對相同數據進行刪除和插入操作
• 事務時間過長：刪除和計算在同一事務中，持鎖時間長
• 鎖升級：行鎖升級為表鎖，增加死鎖概率

2. 改造步驟

2.1 添加依賴

在 pom.xml 中添加Spring Retry相關依賴：

<dependency><groupId>org.springframework.retry</groupId><artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>

2.2 創建重試配置類

@Configuration
@EnableRetry
public class RetryConfig {@Beanpublic RetryTemplate retryTemplate() {RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();// 重試策略：最多重試3次SimpleRetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy();retryPolicy.setMaxAttempts(3);retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);// 退避策略：指數退避，初始延遲1秒ExponentialBackOffPolicy backOffPolicy = new ExponentialBackOffPolicy();backOffPolicy.setInitialInterval(1000);backOffPolicy.setMultiplier(2.0);backOffPolicy.setMaxInterval(5000);retryTemplate.setBackOffPolicy(backOffPolicy);return retryTemplate;}
}

2.3 啟用重試機制

在主應用類上添加 @EnableRetry 注解：

@EnableRetry
@SpringBootApplication
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}

2.4 改造核心處理邏輯

改造前（容易死鎖）：

public void processData(List<DataDto> list, QueryParam param) {// 逐條處理：刪除 + 計算list.forEach(item -> {deleteRelatedData(item.getId());  // 單條刪除calculateData(item);              // 單條計算});
}

改造后（兩階段處理）：

public void processData(List<DataDto> list, QueryParam param) {if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {return;}// 第一階段：范圍刪除（有重試機制）deleteDataByRange(param.getType(), param.getCategory(), param.getStartTime(), param.getEndTime(), param.getTempId());// 第二階段：批量計算（純計算，無刪除操作）for (DataDto item : list) {calculateData(item);}
}

2.5 在關鍵方法上添加重試注解

@Retryable(value = {DeadlockLoserDataAccessException.class, DataAccessException.class},maxAttempts = 3,backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2, maxDelay = 5000)
)
public void deleteDataByRange(String type, String category, LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime, String tempId) {log.info("開始范圍刪除數據：type={}, category={}", type, category);dataMapper.deleteByRange(type, category, startTime, endTime, tempId);log.info("范圍刪除完成");
}@Recover
public void recoverFromDeadlock(Exception ex, String type, String category,LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime, String tempId) {log.error("刪除數據重試失敗，最終放棄。參數：type={}, category={}", type, category, ex);throw new BusinessException("數據刪除失敗，請稍后重試");
}

2.6 移除冗余刪除操作

檢查并移除業務流程中的冗余刪除調用：

public void businessProcess(ProcessParam param) {// 移除冗余的刪除調用// deleteRelatedData(param);  // 刪除這行// 保留必要的刪除操作deleteSpecificTypeData(param);// 業務計算邏輯processBusinessLogic(param);
}

3. 關鍵改造點總結

3.1 核心改造思路

1. 分離刪除和計算：避免在同一循環中進行刪除和計算
2. 范圍刪除替代逐條刪除：減少數據庫操作次數和鎖競爭
3. 添加重試機制：對不可避免的死鎖進行自動重試
4. 清理冗余操作：移除不必要的刪除調用

3.2 改造前后對比

改造前	改造后
逐條刪除 + 計算	范圍刪除 + 批量計算
長事務持鎖	短事務快速釋放鎖
無重試機制	自動重試死鎖異常
多處冗余刪除	精簡刪除操作

3.3 效果驗證

• 死鎖發生頻率顯著降低
• 數據處理性能提升
• 系統穩定性增強
• 無數據丟失問題

4. 注意事項

4.1 重試配置要點

• 只對特定異常類型重試（如死鎖異常）
• 設置合理的重試次數和間隔
• 必須提供 @Recover 方法處理最終失敗

4.2 兩階段處理要點

• 確保刪除和計算之間沒有其他操作干擾
• 刪除操作要支持范圍查詢
• 計算邏輯要保證冪等性

4.3 數據一致性保證

• 關鍵保存操作不能遺漏
• 事務邊界要合理設置
• 必要時使用分布式鎖