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一、业务背景：数据产品的 "定时任务之痛"

我们团队负责一款 ToB 数据产品，核心逻辑是将实时计算平台（如 ODPS）的分析结果同步到 MySQL，供前端 BI 工具快速查询。其中有一张核心表tkn_tb_cinema_show_data（影院排片数据表），表结构如下（关键部分）：

sql

CREATE TABLE tkn_tb_cinema_show_data (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,cinema_id BIGINT COMMENT '影院ID',show_id BIGINT COMMENT '影片ID',now_date VARCHAR(32) COMMENT '统计日期',UNIQUE KEY uid_cinema_show_date (cinema_id, show_id, now_date) -- 联合唯一索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

问题爆发：定时任务的 "死亡循环"

每天凌晨的定时同步任务是数据链路的核心，但最近运维同学反馈：当任务并发量提升至 200 + 线程时，插入成功率从 99% 骤降至 60%，日志中大量出现：

plaintext

com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: 
Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction

DBA 拉取SHOW ENGINE INNODB STATUS死锁日志，关键信息如下：

plaintext

*** (1) TRANSACTION:
TRANSACTION 73278630816, ACTIVE 1 sec inserting
LOCK WAIT 622 lock struct(s), heap size 79400, 743 row lock(s)
LOCKED RECORD indices: uid_cinema_show_date
*** (2) TRANSACTION:
TRANSACTION 73278630826, ACTIVE 0 sec inserting
WAITING FOR THIS LOCK TO BE GRANTED:
RECORD LOCKS space id 42 page no 5 n bits 72 index uid_cinema_show_date of table `tkn`.`tkn_tb_cinema_show_data` 
trx id 73278630826 lock_mode X locks gap before rec insert intention waiting

现象矛盾点：明明插入的是不同now_date（统计日期）的记录，为何会出现锁冲突？

二、问题复现：用 Java 代码模拟死锁场景

为定位问题，我们用 Java+Spring Boot 模拟线上环境：

java

// 模拟定时任务的并发插入服务
@Service
public class CinemaDataService {@Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;// 原始插入逻辑（问题代码）@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ) // 默认可重复读隔离级别public void batchInsert(List<CinemaShowData> dataList) {String sql = "INSERT INTO tkn_tb_cinema_show_data " +"(cinema_id, show_id, now_date) VALUES (?,?,?)";dataList.forEach(data -> jdbcTemplate.update(sql, data.getCinemaId(), data.getShowId(), data.getNowDate()));}
}// 压测代码（模拟200线程并发）
@Test
void testDeadLock() throws InterruptedException {ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(200);// 构造2000条不同now_date的记录（cinema_id=1001, show_id=2001）List<CinemaShowData> dataList = IntStream.range(0, 2000).mapToObj(i -> new CinemaShowData(1001L, 2001L, "2025-05-15-" + i)).collect(Collectors.toList());// 拆分200线程并发插入for (int i = 0; i < 200; i++) {executor.submit(() -> batchInsert(dataList.subList(i*10, (i+1)*10)));}executor.shutdown();executor.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
}

压测结果：10 分钟内抛出 127 次死锁异常，与线上现象完全一致。

三、原理深挖：InnoDB 锁机制的 "隐形冲突"

通过分析 InnoDB 锁机制（参考《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》），问题根源在于唯一索引的插入意向锁（Insert Intention Lock）与 Next-Key Lock 的冲突：

1. 关键锁机制回顾

• 插入意向锁（X IK）：插入新记录前，InnoDB 会在目标间隙（Gap）加插入意向锁，表示 "我要插入这里"，与其他插入意向锁兼容（不同间隙）。
• Next-Key Lock（S NK）：唯一索引插入时，InnoDB 会先执行唯一性检查（防止重复），此时会加 S 型 Next-Key Lock（记录锁 + 间隙锁），锁范围为(上一记录, 当前记录]。

2. 死锁场景推演

假设唯一索引(cinema_id=1001, show_id=2001)已有记录now_date='2025-05-15-0'，两个并发事务 T1、T2 分别插入now_date='2025-05-15-1'和now_date='2025-05-15-2'：

1. T1 执行唯一性检查，加 S 型 Next-Key Lock 锁间隙('2025-05-15-0', +∞)；
2. T2 同时执行唯一性检查，同样尝试加 S 型 Next-Key Lock 锁同一间隙；
3. InnoDB 中 S 型 Next-Key Lock 在间隙锁场景下互斥（防止幻读），T1 和 T2 互相阻塞；
4. 此时 T1 和 T2 都等待对方释放锁以获取插入意向锁，形成循环等待，触发死锁。

四、Java 层面的终极解决方案

针对上述原理，我们从数据库配置、Java 代码、业务逻辑三端协同优化，最终将死锁率降至 0.01% 以下。

方案 1：调整事务隔离级别（核心优化）

将事务隔离级别从默认的REPEATABLE READ改为READ COMMITTED（读已提交），Java 中通过@Transactional注解配置：

java

// 优化后：降低隔离级别减少锁范围
@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED) 
public void batchInsert(List<CinemaShowData> dataList) {// 插入逻辑不变
}

原理：READ COMMITTED下，InnoDB 仅保留记录锁（释放间隙锁），且唯一性检查仅加记录锁（非 Next-Key Lock），大幅减少锁冲突。

方案 2：拆分批量插入（缩短事务生命周期）

将单次插入 2000 条改为每 100 条提交一次，避免长事务长时间持锁：

java

// 优化后：拆分批量插入
public void batchInsert(List<CinemaShowData> dataList) {int batchSize = 100;for (int i = 0; i < dataList.size(); i += batchSize) {List<CinemaShowData> batch = dataList.subList(i, Math.min(i + batchSize, dataList.size()));doInsert(batch); // 单独事务提交}
}@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
private void doInsert(List<CinemaShowData> batch) {String sql = "INSERT INTO tkn_tb_cinema_show_data (cinema_id, show_id, now_date) VALUES (?,?,?)";jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {@Overridepublic void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {CinemaShowData data = batch.get(i);ps.setLong(1, data.getCinemaId());ps.setLong(2, data.getShowId());ps.setString(3, data.getNowDate());}@Overridepublic int getBatchSize() {return batch.size();}});
}

方案 3：添加死锁重试逻辑（兜底保障）

通过 Spring Retry 实现死锁自动重试（需引入spring-retry依赖）：

java

// 依赖配置（pom.xml）
<dependency><groupId>org.springframework.retry</groupId><artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>// 启用重试注解
@Service
@EnableRetry
public class CinemaDataService {@Retryable(value = MySQLTransactionRollbackException.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 100))@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)public void batchInsert(List<CinemaShowData> dataList) {// 插入逻辑}@Recoverpublic void recover(MySQLTransactionRollbackException e, List<CinemaShowData> dataList) {log.error("最终重试失败，数据：{}", dataList, e);// 可选：将失败数据写入补偿队列}
}

方案 4：按索引顺序排序插入（减少锁竞争）

插入前按唯一索引(cinema_id, show_id, now_date)排序，避免随机插入导致多事务竞争同一间隙：

java

// 插入前排序（Java 8 Stream）
List<CinemaShowData> sortedData = dataList.stream().sorted(Comparator.comparingLong(CinemaShowData::getCinemaId).thenComparingLong(CinemaShowData::getShowId).thenComparing(CinemaShowData::getNowDate)).collect(Collectors.toList());

五、效果验证：从 "死亡循环" 到 "丝滑插入"

优化后压测（200 线程并发插入 2000 条数据）：

• 死锁次数：0 次（原 127 次 / 10 分钟）；
• 插入耗时：从 82s 降至 15s（因事务提交次数增加，需平衡批量大小）；
• 业务成功率：从 60% 提升至 99.99%。

总结

高并发插入唯一索引表的死锁问题，本质是 InnoDB 锁机制与业务场景的碰撞。通过调整隔离级别、缩短事务、添加重试等组合拳，可有效解决此类问题。关键是要理解数据库底层锁机制，结合业务场景做针对性优化。