Spring 负责所有底层事务管理细节，并为不同的事务 API 提供一致的编程模型，但有多少人真正了解它在多线程环境中的行为方式？是否可以在多个线程中打开事务并写入数据？
让我们退一步思考一下EntityManager。
EntityManager的工作是与一个会话或被它管理的对象的缓存一起进行的。这意味着它有一个状态，而在几个线程之间共享状态会导致竞争条件；
所以，第一条规则是每个线程使用一个EntityManager。
事实上，Spring负责保持每个线程的事务性上下文。
假设我们想并行处理一个对象列表并将其存储在数据库中。我们想把这些对象分成专门的小块，并把每个小块传递给一个单独线程中的处理方法。然后，每个线程中处理的结果应该被收集起来并呈现给用户。
我将从定义一个负责处理的服务接口开始：
/**
* Service interface defining the contract for object identifiers processing
*/
public interface ProcessingService {
/**
* Processes the list of objects identified by id and returns a an identifiers
* list of the successfully processed objects
*
* @param objectIds List of object identifiers
*
* @return identifiers list of the successfully processed objects
*/
List<Integer> processObjects(List objectIds);
}
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这项服务的默认实现是基于数据库存储的。然而，这个例子是非常简单的：
/**
* Service implementation for database related ids processing
*/
@Service("ProcessingDBService")
public class ProcessingDBService implements ProcessingService {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MethodHandles.lookup().lookupClass());
@Transactional
@Override
public List processObjects(List objectIds) {
// Process and save to DB
logger.info("Running in thread " + Thread.currentThread().getName() + " with object ids " + objectIds.toString());
return objectIds.stream().collect(Collectors.toList());
}
}
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现在，我们希望有一个选项，可以在块chunk(类似队列一样数据块)和并行进程中运行这个处理。
为了保持代码的干净和与运行时环境的解耦，我们将使用装饰器模式，如下所示。
/**
* Service implementation for parallel chunk processing
*/
@Service
@Primary
@ConditionalOnProperty(prefix = "service", name = "parallel", havingValue = "true")
public class ProcessingServiceParallelRunDecorator implements ProcessingService {
private ProcessingService delegate;
public ProcessingServiceParallelRunDecorator(ProcessingService delegate) {
this.delegate = delegate;
}
/**
* In a real scenario it should be an external configuration
*/
private int batchSize = 10;
@Override
public List<Integer> processObjects(List objectIds) {
List<List<Integer>> chuncks = getBatches(objectIds, batchSize);
List<List<Integer>> processedObjectIds = chuncks.parallelStream().map(delegate::processObjects)
.collect(Collectors.toList());
return flatList(processedObjectIds);
}
private List<List<Integer>> getBatches(List collection, int batchSize) {
return IntStream.iterate(0, i -> i < collection.size(), i -> i + batchSize)
.mapToObj(i -> collection.subList(i, Math.min(i + batchSize, collection.size())))
.collect(Collectors.toList());
}
private List<Integer> flatList(List> listOfLists) {
return listOfLists.stream().collect(ArrayList::new, List::addAll, List::addAll);
}
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实际的调用被委托给一个处理服务的实现，但Decorator负责跨线程的工作分配和收集结果。
装饰器模式的实现使客户端代码不知道实际的实现。可以直接注入单线程版本，也可以注入多线程版本，而无需直接改变客户端代码。
为了理解客户端代码可能是什么样子的，让我们看一下一个简单的单元测试。
@RunWith( SpringJUnit4ClassRunner.class )
@SpringBootTest(properties = { "service.parallel=false" })
public class ProcessingServiceTest {
@Autowired
ProcessingService processingService;
ProcessingService processingServiceDecorator;
@Test
public void shouldRunParallelProcessingUsingDecorator() {
processingServiceDecorator = new ProcessingServiceParallelRunDecorator(processingService);
List objectIds = Arrays.asList(new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12});
List resultList = processingServiceDecorator.processObjects(objectIds);
Assert.assertEquals(objectIds, resultList);
}
}
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该代码传递了一个objectIds的列表，并运行测试中明确创建的Decorator服务。
预计由于内部配置的chunk大小为10，两个线程将处理数据。通过检查日志，我们可以看到以下几行。
ProcessingDBService: Running in thread ForkJoinPool.commonPool-worker-3 with object ids [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
ProcessingDBService: Running in thread main with object ids [11, 12]
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在正好两个线程中，并行流使用主线程进行处理，第二个线程在它们之间分配工作。
这种处理的一个重要方面是事务处理。前10个元素在一个事务中被处理，而最后2个元素在另一个事务中被处理。
如果你看一下ProcessingDBService，你会看到公共方法被注解了@Transactional注解。这就是Spring预计的工作方式：它负责在专用的ThreadLocal对象中为每个线程保存事务上下文，不支持在一个事务中运行多个线程。
本文没有涉及错误处理，但会在以后的文章中加以阐述。还有一点需要注意的是，Decorator类中的依赖注入是基于构造器注入的。为了被Spring容器所管理，你可能需要在构造器中使用@Qualifier。
源码在：GitHub.