面试题：Java JDBC批量操作中的事务管理与数据一致性

确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性

原子性：
- 使用Connection的setAutoCommit(false)方法开启事务，将所有相关操作包含在一个事务中。例如：

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
try {
    conn.setAutoCommit(false);
    // 批量插入主表数据
    PreparedStatement insertMainStmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO main_table (column1, column2) VALUES (?,?)");
    for (MainTableData data : mainTableDataList) {
        insertMainStmt.setString(1, data.getColumn1());
        insertMainStmt.setString(2, data.getColumn2());
        insertMainStmt.addBatch();
    }
    insertMainStmt.executeBatch();
    // 根据主表插入结果批量更新关联表
    // 获取主表插入生成的主键（如果有自增主键）
    ResultSet generatedKeys = insertMainStmt.getGeneratedKeys();
    List<Long> mainTableIds = new ArrayList<>();
    while (generatedKeys.next()) {
        mainTableIds.add(generatedKeys.getLong(1));
    }
    PreparedStatement updateRelatedStmt = conn.prepareStatement("UPDATE related_table SET related_column =? WHERE main_table_id =?");
    for (int i = 0; i < mainTableIds.size(); i++) {
        updateRelatedStmt.setString(1, "new_value");
        updateRelatedStmt.setLong(2, mainTableIds.get(i));
        updateRelatedStmt.addBatch();
    }
    updateRelatedStmt.executeBatch();
    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    try {
        conn.rollback();
    } catch (SQLException ex) {
        ex.printStackTrace();
    }
    e.printStackTrace();
} finally {
    try {
        conn.close();
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

一致性：
- 保证业务逻辑正确，通过数据库约束（如外键约束）和应用程序逻辑来确保数据一致性。在事务中，先插入主表数据，确保主表数据符合业务规则，再根据主表结果更新关联表，且更新逻辑也要符合业务要求。
隔离性：
- 设置合适的事务隔离级别。通过Connection的setTransactionIsolation(int level)方法设置，如conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED)。不同隔离级别有不同的特点和适用场景：
  - TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED：最低隔离级别，可能读取到未提交的数据（脏读）。
  - TRANSACTION_READ_COMMITTED：只能读取到已提交的数据，可避免脏读，但可能出现不可重复读。
  - TRANSACTION_REPEATABLE_READ：可避免脏读和不可重复读，但可能出现幻读。
  - TRANSACTION_SERIALIZABLE：最高隔离级别，完全串行化执行事务，可避免所有并发问题，但性能较低。
持久性：
- 依赖于数据库自身的持久化机制。一旦事务提交成功，数据库会将修改持久化到存储设备（如磁盘），即使系统崩溃，已提交的数据也不会丢失。

高并发场景下可能面临的问题及解决方案

并发访问冲突：
- 问题：多个并发事务同时操作相同数据，可能导致数据竞争和不一致。
- 解决方案：
  - 乐观锁：在更新数据时，通过版本号或时间戳机制，先检查数据是否被其他事务修改。例如，表结构中添加version字段，更新语句为UPDATE table SET column =?, version = version + 1 WHERE id =? AND version =?，如果更新行数为0，则表示数据已被其他事务修改，需要重新读取数据并操作。
  - 悲观锁：在读取数据时，使用SELECT... FOR UPDATE语句锁定数据行，其他事务在该事务提交或回滚前无法修改这些数据。例如PreparedStatement selectStmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM main_table WHERE id =? FOR UPDATE");
性能问题：
- 问题：高并发时，事务竞争锁资源，可能导致性能下降。
- 解决方案：
  - 优化事务隔离级别：根据业务需求，选择合适的隔离级别，避免使用过高隔离级别导致不必要的性能损耗。例如，如果业务允许一定程度的不可重复读，可选择TRANSACTION_READ_COMMITTED隔离级别。
  - 分库分表：将数据分散到多个数据库或表中，减少单个数据库或表的并发访问压力。例如，按照一定规则（如哈希、范围等）将数据分配到不同的数据库实例或表中。
  - 使用连接池：使用数据库连接池（如HikariCP、C3P0等）管理数据库连接，提高连接复用率，减少连接创建和销毁的开销。

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面试题：Java JDBC批量操作中的事务管理与数据一致性

知识考点

面试题答案

确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性

高并发场景下可能面临的问题及解决方案