解决 Flowable 6.4.2 中的 FlowableOptimisticLockingException
在 Flowable 6.4.2 中，FlowableOptimisticLockingException 是一种常见的异常，用于表示在更新数据时检测到版本号不一致的情况。这种异常通常发生在高并发环境下，多个事务同时尝试更新同一数据记录时。为了确保数据的一致性和系统的稳定性，我们需要合理地处理这种异常。
本文将详细介绍如何解决 FlowableOptimisticLockingException，并通过具体示例和代码来演示解决方案。
1. 理解 FlowableOptimisticLockingException
异常定义
FlowableOptimisticLockingException 是 Flowable 中定义的一个异常类，用于表示在更新数据时检测到版本号不一致的情况。以下是该异常类的定义：
package org.flowable.common.engine.api;
public class FlowableOptimisticLockingException extends FlowableException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public FlowableOptimisticLockingException() {
super();
}
public FlowableOptimisticLockingException(String message) {
super(message);
}
public FlowableOptimisticLockingException(String message, Throwable cause) {
super(message, cause);
}
public FlowableOptimisticLockingException(Throwable cause) {
super(cause);
}
}异常抛出场景
FlowableOptimisticLockingException 通常在以下几种情况下被抛出：
- 数据更新冲突：当一个事务尝试更新某条记录时，发现数据库中的版本号与预期的版本号不一致，说明数据已被其他事务修改过。
- 数据删除冲突：当一个事务尝试删除某条记录时，发现数据库中的版本号与预期的版本号不一致，说明数据已被其他事务修改过。
2. 解决方案
2.1 重试机制
最直接的解决方法是实现重试机制。当捕获到 FlowableOptimisticLockingException 异常时，重新加载数据并重新尝试操作。这种方法适用于大多数情况，尤其是当冲突发生的概率较低时。
示例代码
假设我们有一个简单的请假申请流程，涉及员工提交请假申请、主管审批和人事部门备案三个步骤。为了防止多个管理员同时操作同一个请假申请导致的数据冲突，我们可以实现一个重试机制。
@RestController
@RequestMapping("/leave-requests")
public class LeaveRequestController {
@Autowired
private TaskService taskService;
@PostMapping("/{processInstanceId}/approve")
public ResponseEntity<?> approveLeaveRequest(@PathVariable String processInstanceId,
@RequestParam String taskId,
@RequestParam String comment) {
int maxRetries = 3; // 最大重试次数
int retryCount = 0;
while (retryCount <= maxRetries) {
try {
// 获取当前任务实例
Task task = taskService.createTaskQuery().taskId(taskId).singleResult();
if (task == null) {
return ResponseEntity.notFound().build();
}
// 完成任务并传递评论
Map<String, Object> variables = Collections.singletonMap("comment", comment);
taskService.complete(taskId, variables);
return ResponseEntity.ok().body("Leave request approved successfully.");
} catch (FlowableOptimisticLockingException e) {
// 处理乐观锁冲突
retryCount++;
if (retryCount > maxRetries) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.CONFLICT).body("Data conflict detected after multiple retries. Please try again later.");
}
} catch (Exception e) {
// 处理其他异常
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("An error occurred while approving the leave request.");
}
}
return ResponseEntity.status(HttpStatus.CONFLICT).body("Data conflict detected after multiple retries. Please try again later.");
}
}在这个例子中，我们设置了最大重试次数为 3 次。当捕获到 FlowableOptimisticLockingException 异常时，增加重试计数并重新尝试操作。如果超过最大重试次数仍未成功，返回一个 HTTP 409 Conflict 状态码，并提示用户数据冲突，请稍后再试。
2.2 用户提示
在某些情况下，重试机制可能不是最佳选择。例如，当用户的操作涉及复杂的业务逻辑或用户交互时，直接重试可能会导致用户体验下降。在这种情况下，我们可以选择提示用户数据冲突，并要求用户手动重新加载数据后重试操作。
示例代码
@RestController
@RequestMapping("/leave-requests")
public class LeaveRequestController {
@Autowired
private TaskService taskService;
@PostMapping("/{processInstanceId}/approve")
public ResponseEntity<?> approveLeaveRequest(@PathVariable String processInstanceId,
@RequestParam String taskId,
@RequestParam String comment) {
try {
// 获取当前任务实例
Task task = taskService.createTaskQuery().taskId(taskId).singleResult();
if (task == null) {
return ResponseEntity.notFound().build();
}
// 完成任务并传递评论
Map<String, Object> variables = Collections.singletonMap("comment", comment);
taskService.complete(taskId, variables);
return ResponseEntity.ok().body("Leave request approved successfully.");
} catch (FlowableOptimisticLockingException e) {
// 处理乐观锁冲突
return ResponseEntity.status(HttpStatus.CONFLICT).body("Data conflict detected. Please reload the data and try again.");
} catch (Exception e) {
// 处理其他异常
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("An error occurred while approving the leave request.");
}
}
}在这个例子中，当捕获到 FlowableOptimisticLockingException 异常时，我们返回一个 HTTP 409 Conflict 状态码，并提示用户数据冲突，请重新加载数据后重试操作。
2.3 业务逻辑优化
在某些情况下，可以通过优化业务逻辑来减少乐观锁冲突的发生。例如，可以通过以下几种方式来优化：
- 减少事务范围：尽量减少事务的范围，使每个事务只涉及少量的数据操作。
- 批量处理：将多个操作合并成一个批量操作，减少并发冲突的概率。
- 数据分区：对数据进行分区，使不同事务操作不同的数据分区，减少冲突的可能性。
3. 结论
通过本文的介绍，我们详细了解了如何解决 Flowable 6.4.2 中的 FlowableOptimisticLockingException。乐观锁作为一种轻量级的并发控制机制，在提高系统性能的同时保证了数据的一致性。通过实现重试机制、用户提示和业务逻辑优化，我们可以有效地处理乐观锁冲突，提升系统的可靠性和稳定性。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43841461/article/details/142926391
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