前言
作为一名本本分分的练习时长两年半的Java练习生，一直深耕在业务逻辑里，对并发编程的了解仅仅停留在八股文里。一次偶然的机会，接到一个私活，核心逻辑是写一个 定时访问api把数据持久化到数据库的小服务。
期间遇到了很多坑还挺有意思，做出来很简单，做得好还是挺难的，这里跟大家分享一下。
maven引入外部jar包部署
项目背景是某家厂商要对接第三方支付公司的open api拿到每日商品销售量与销售额，第三方支付公司就是哗啦啦，这里吐槽下哗啦啦做的开放文档写的是真捞。。。
首先要把哗啦啦这边提供的jar包引入到我们的服务里，本地开发直接引入即可可以用maven的一条命令直接把本地的jar包打到本地仓库里。
代码语言：javascript复制mvn install:install-file -DgroupId=com.uptown -DartifactId=xxx_sdk -Dversion=1.0-SNAPSHOT -Dpackaging=jar -Dfile=E:uptownuptown.jar
复制代码但是这样部署服务的时候就会发现打不出jar包来，项目能跑，但是到关键的调用sdk的时候就报ClassNofFoundException错误。
需要在pom里配置好引入外部jar包的插件才行，这里算是一个小坑。
代码语言：javascript复制<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.1</version>
<configuration>
<source>${java.version}</source>
<target>${java.version}</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<compilerArguments>
<bootclasspath>${java.home}/lib/rt.jar</bootclasspath>
</compilerArguments>
</configuration>
</plugin>
复制代码上线程池
客户大约有150个门店，这样阻塞请求下来仅仅是请求api的耗时就将近半小时，还不算入库的时间。
这时候根据熟读并背诵的八股文只是，要充分利用cpu的能力无脑选择线程池，于是起了一个核心线程20个的线程池去并发请求api数据入库。部署之后发现总有这么几条错误日志。
代码语言：javascript复制com.*.OrderDetailMapper.updateById
(batch index #2) failed.
1 prior sub executor(s) completed successfully,
but will be rolled back.
Cause: java.sql.BatchUpdateException:
Deadlock found when trying to get lock
复制代码果然背八股文救不了中国，根据报错判断出入库时死锁了。。。。
追查死锁
因为我在服务里用了mybatis-plus的orm框架，而且数据是一些订单数据存在一些状态变更，然后服务要同步的数据可能会有更改之前旧数据的场景，所以就用了Mybatis里的SaveOrUpdate方法，坏事就坏事在这上面。
这个东西还要从mysql数据库的隔离级别开始说起，众所周知，按照八股文里mysql隔离级别默认情况下为可重复读，那可重复读隔离机制下避免了脏读，不可重复读，日常开发里也并没有出现过幻读，看似MVCC多版本并发控制帮我们避开了幻读。
其实不然，幻读的概念与不可重复读相似，不可重复读读到了别人update的数据，幻读读到了别人insert/delete的数据。一个事务在读取了其他事务新增的数据，仿佛出现了幻想。
这里先简单说一下，mysql在可重复读隔离级别下会为每个事务当前读的时候加间隙锁，后续会写一篇mysql在可重复读的隔离级别下如何解决幻读文章。
那怎么处理的呢，时间紧任务重，仔细一想这个数据库基本上全是往里增删改的动作，查询的动作几乎没有，那为什么不把它隔离级别降级，降成读已提交，这样间隙锁就不生效了。
很完美，后续也验证了这个问题，再也没出现过数据库的死锁情况。
数据库链接丢失
这个问题是真滴恶心，客户买的服务器拉的一批，还买windows服务器，这年头正经人谁用windows，用客户端连都经常丢失链接。遇到这个问题十分棘手，那不解决数据就永远不准确。
但是想根治这个问题又得不偿失，甲方选windows还不就是看重了可视化界面了。这时候再让他们迁移服务器肯定不可能。
于是为了解决这个就疯狂在网上搜方案，什么改my.ini的wait_out_time，什么改jdbc的url都白搭，后来我一想，算球了，不靠数据库了，本来想让这么多数据每条都一次成功也不现实。
于是搞了个error_msg表，入库的时候有问题就记在error_msg里，然后启一个定时任务，每1分钟扫描表里所有插入失败记录，一次不行两次，两次不行三次，三次不行一直试。
这个重试补上之后确实数据库这方面的坑基本踩的差不多了。
服务假死CPU打满
这个情况是出在解决mysql链接丢失前，当时我想，为什么要用多线程，是因为效率低，效率低其实是低在请求api上，也就是我可以先多线程请求到数据放到一个list里，然后用单个数据库链接去写，这样降低mysql的连接数应该就不会丢了吧。
这么容易就丢那还写啥啊。结果我就一个月一个月的拉数据，写完数据清空list，于是搞了个CopyAndWriteList，白背了那么多八股文了，一次也没用过，结果就cpu给人打的满满的。。。
原因其实也很简单，就是这个容器内部都用锁保证了线程安全。我就把这个容器当作参数传给每个Thread，弄完直接启动。结果吧是服务突然就没有新增数据了，然后看日志也没不打日志，jps看服务还在。
遇到这种问题先上三板斧，回到家连上服务器上来先看快照，Jstack -l pid。
代码语言：javascript复制 Locked ownable synchronizers:
- None
复制代码又是死锁了，这里就不深究了。后续直接换了用LinedblockingQueue的延迟队列，另起消费线程不断消费延迟队列入库的方案了。
线程池莫名丢失链接
本来以为解决了写库的问题就差不多了，没想到啊没想到，这个不丢那个丢，数据还是有很多差异，找error_msg又没体现出来，一顿排查后来发现是线程池这边的问题。这里的线程池用的Guava的线程池，重写异常捕获
代码语言：javascript复制 @Override
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
super.afterExecute(r, t);
//线程池中的任务挂掉，自动重新提交该任务
if (!ObjectUtils.isEmpty(t)) {
System.out.println("restart fetch data...");
execute(r);
}
}
复制代码等待队列用无界队列，客户的服务器虽然拉，但是内存挺大，订单数撑不爆内存，核心线程10个，感觉一切都是那么合理。但是就是有问题，我发现在afterExecute方法拦截挂掉的任务异常时发现有很多任务的异常是java.util.concurrent.RejectedExecutionException也就是被执行了拒绝策略。
这就十分不合理了，只有当队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize,那么线程池才会启动饱和拒绝策略。那我定义线程池的时候明明是无界队列，来者不拒。为啥会被执行拒绝策略。
这个问题困扰了老久老久，以致于我都不想管了，奈何客户一直催一直催，逼得我不得不解决这问题。
后来在Stack Overflow上有个老哥在源码中找到原因
代码语言：javascript复制 public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerException();
int c = ctl.get();
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
//此处，把任务放到阻塞队列中，采取的是offer方法
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
if (! isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
复制代码注意注释那里，线程池是用的offer方法。差别就在于offer方法是**不阻塞的**，插入不了了，就往下走；而put方法是一直阻塞，直到元素插入到阻塞队列中。这问题一卡卡了我好久，弄得我好几天坐地铁光研究这玩意了。于是重写拒绝策略强制它put回队列:
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
try {
executor.getQueue().put(r);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
