锁竞争导致的慢sql分析

线上在同步用户时，经常出现简单sql的慢日志。根据方法找到代码，发现方法内使用redisson进行锁操作，waiTime和leaseTime都为3秒,数据库操作比较简单，只是一个简单的用户更新操作。代码简化后如下

@Override
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public LiveMemberResponseDTO becomeStudentNotQueryOrder(LiveBecomeStudentForOrderRequestDTO requestDTO) {
    EduUserEntity user = eduUserService.syncLocalByAccount(requestDTO.getOrderAccountId(), UserRegisterChannel.LIVE_APPLY);
    EduUserEntity applyUser = eduUserService.syncLocalByAccount(requestDTO.getApplyAccountId(), UserRegisterChannel.LIVE_APPLY);
    ...
    ...
    ...
}
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调用了更新方法

@Override
@Lock(waitTime = 10000, leaseTime = 3000, value = RedisConstant.USER_SYNC_LOCAL, key = "#accountId")
public EduUserEntity syncLocalByAccount(String accountId, String mobile, String fullName, String source, UserRegisterChannel registerChannel) {
    EduUserEntity eduUserEntity = queryUsersByAccountId(accountId);
    boolean updateFlag = false;
    ....
	....
	....//判断是否需要更新
        
    if (updateFlag) {
       saveOrUpdate(eduUserEntity);
    }
    return eduUserEntity;
}
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由于这里事务里面嵌套了redis锁，并且涉及到更新表，可能会有死锁的情况。通过在获取锁的地方打上地址获取到以下日志

可以看到[Thread-13]在等待了三秒后才获取到redis，根据获取锁的时机，列出表格

这是由于两次更新user表过程中，使用了一个事务A，导致事务B来获取db行锁的时候，被事务A阻塞。但在被事务A阻塞前，已经获取到了redis锁，所以导致事务A在获取第二次更新的redis锁的时候被阻塞，造成了死锁。

最终导致，redis锁超时，日志方面体现为慢sql，因为事务B的sql等待了三秒才拿到锁。

这种情况是因为事务和redis锁的嵌套导致，所以指定更新方法的事务传播等级为PROPAGATION_REQUIRED_NEW，不管外层是否存着事务，都开启新事务。

修改后代码

@Override
@Lock(waitTime = 10000, leaseTime = 3000, value = RedisConstant.USER_SYNC_LOCAL, key = "#accountId")
//这里开启新事务
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW, rollbackFor = Exception.class)
public EduUserEntity syncLocalByAccount(String accountId, String mobile, String fullName, String source, UserRegisterChannel registerChannel) {
    EduUserEntity eduUserEntity = queryUsersByAccountId(accountId);
    boolean updateFlag = false;
    ....
	....
	....//判断是否需要更新
        
    if (updateFlag) {
       saveOrUpdate(eduUserEntity);
    }
    return eduUserEntity;
}
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声明式事务使用很简单，可以自动帮我们进行事务的开启、提交以及回滚等操作，但是事务的颗粒度是整个方法，无法进行精细化控制。在使用过程中要注意事务的范围与其他中间件的交互，通过指定适当的传播等级来达到效果。