1. 沟通需求

产品找到我说，咱要将一波数据给更新了，因为涉及业务，就不说具体的内容了，需要支持分页滚动，校对数据后进行推送，大致是需要几万条的明细数据构建出一张大订单，要么同时成功或者失败。

2.分析需求

所以需要实现两个需求，一个是查询分页返回合计信息，第二个是点击确认进行推送。

我一想不是很简单嘛，就立马动手做了，搞个分页，然后让前端滚动合计金额值。

确认接口直接调用原来的就好。

3. 波折起

于是调试的时候就发现问题了，通过分页的方式，虽然快速返回了数据，但页数很多，到最后推送的时候，还是要让他将最后合计的几万条明细数据推给我，这不就是要查询全部嘛。

好吧，那只能一次给他返回全部了，合计金额也我来算。

4.初版完成

这样数据勉强能返回了，推送的时候他将数据都给我，我丢到mq里进行处理，由于数据量很大，我只能在接收到数据的时候放到oss中，mq消费的时候再拿出来，这样倒是还行。

但后面前端说不能传那么大的参数，我说那行吧，把query传过来，mq消费后分页查询，再做更新，就这样，初版程序完成了。

5.锁等待超时

由于我这是一个长事务的操作，每次推送几万条数据得半小时，这样就会有长时间的事务锁行，好在插入的数据比较多，但中间有一个更新操作，每次循环都更新几千条数据，而中途可能会有别人的操作某些行，于是操作就失败了，报错如下。

 java.sql.BatchUpdateException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
; Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction; nested exception is java.sql.BatchUpdateException: Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction 

我一查发现是等待锁超时导致的，似乎有个其他的操作的长事务，锁住了某几行数据长达50s，我的更新操作等待就超时了。

好吧，我想到了可以将这大量的更新操作放在所有操作的最后面，这样该操作的占用时间少，比之前的占锁时间少很多。

然后我再添加一个重试机制，不是别的操作占用锁了嘛，我就失败了，等个几秒钟，把异常捕获下，再重试下进行更新，当然，具体的操作我会将异常更新的集合记录下来，先更新其他分组的，最后再统一分组处理。

6.消费者超时

我不是使用了mq嘛，一般处理消息都是快的，但某次消费消息超过了半小时，就给我报了这样的错。

 [2.16.10.43:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - delivery acknowledgement on channel 1 timed out. Timeout value used: 1800000 ms. This timeout value can be configured, see consumers doc guide to learn more, class-id=0, method-id=0)

我一查，好吧，消费者超时，默认消费者的超时时间是30分钟，但我不好改公司的全局配置，且超时时间不好确认，我只好将消息提前确认了。

这样带来的坏处是，一旦服务器重启，那这个任务就会中断，但也好解释，都重启了嘛，让客户之后再操作下，反正有事务控制的。

7.总结

这算是一个折中的方案，暂时先这么用着，起码能保证功能先用着，现实情况往往都是如此，你不可能做的很完美，只能做出权衡利弊后的应对措施。

且很多时候不能从技术方面考虑怎么做，其实是产品设计的有问题，他想的太简单了，应该从功能上进行优化，哎，应该好好沟通来着，给自己埋坑了。