达梦 DM8 大事务拆分：业务模块拆分与批量提交

一、大事务的烦恼：为什么需要拆分

每次看到数据库卡死，我就想起去年处理的一个生产事故。某财务系统月末结账时，一个事务要处理几十万条数据，直接导致数据库连接池耗尽，整个系统瘫痪了2小时。这种"大事务"就像春运时的火车站，所有人都堵在检票口，谁也动不了。

达梦DM8中，大事务会带来三个致命问题：

1. 锁等待时间过长，其他事务被阻塞
2. 日志文件暴涨，可能撑满磁盘
3. 内存占用持续增长，容易引发OOM

-- 典型的大事务示例（DM8语法）
BEGIN TRANSACTION;
  -- 更新客户账户状态
  UPDATE customer_account SET status = 'FROZEN' WHERE create_date < '2020-01-01';
  
  -- 插入操作日志（影响50万行）
  INSERT INTO operation_log 
  SELECT * FROM customer_account WHERE create_date < '2020-01-01';
  
  -- 更多业务操作...
COMMIT;  -- 这个COMMIT可能要执行10分钟！

二、庖丁解牛：业务模块拆分实战

拆分大事务就像切西瓜，要找到天然的纹路。以电商订单退款为例，我们可以按业务阶段拆解：

1. 订单状态校验
2. 库存回滚
3. 支付渠道退款
4. 日志记录

-- 分阶段事务示例（DM8存储过程）
CREATE OR REPLACE PROCEDURE process_refund(order_id BIGINT) AS
BEGIN
  -- 阶段1：校验
  BEGIN TRANSACTION;
    IF NOT EXISTS(SELECT 1 FROM orders WHERE id = order_id AND status = 'PAID') THEN
      ROLLBACK;
      RAISE EXCEPTION '订单状态异常';
    END IF;
    UPDATE orders SET status = 'REFUNDING' WHERE id = order_id;
  COMMIT;

  -- 阶段2：库存
  BEGIN TRANSACTION;
    UPDATE inventory i 
    SET quantity = i.quantity + o.quantity
    FROM order_items o 
    WHERE o.order_id = order_id AND i.product_id = o.product_id;
  COMMIT;
  
  -- 阶段3：支付（模拟第三方接口调用）
  DECLARE
    refund_no VARCHAR(50);
  BEGIN
    SELECT payment_no INTO refund_no FROM orders WHERE id = order_id;
    -- 这里调用支付网关API（实际开发中建议用DM8的JAVA扩展）
    -- refund_result = call_payment_gateway(refund_no);
  END;
  
  -- 阶段4：最终状态
  BEGIN TRANSACTION;
    UPDATE orders SET status = 'REFUNDED' WHERE id = order_id;
    INSERT INTO refund_log VALUES(order_id, SYSDATE, '系统自动处理');
  COMMIT;
END;

三、化整为零：批量提交的魔法

对于必须处理大量数据的场景，批量提交是救命稻草。关键要掌握两个参数：

• 批量大小：建议500-2000行/次
• 间隔时间：CPU密集型操作建议添加短暂sleep

-- 批量更新示例（DM8 PL/SQL）
DECLARE
  CURSOR cur_customers IS 
    SELECT id FROM customers WHERE status = 'INACTIVE' FOR UPDATE;
  TYPE id_array IS TABLE OF BIGINT INDEX BY BINARY_INTEGER;
  ids id_array;
  batch_size CONSTANT INT := 1000;
  processed INT := 0;
BEGIN
  OPEN cur_customers;
  LOOP
    FETCH cur_customers BULK COLLECT INTO ids LIMIT batch_size;
    EXIT WHEN ids.COUNT = 0;
    
    BEGIN TRANSACTION;
      FORALL i IN 1..ids.COUNT
        UPDATE customer_details 
        SET last_activity = SYSDATE 
        WHERE customer_id = ids(i);
      
      processed := processed + ids.COUNT;
      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('已处理: ' || processed);
    COMMIT;
    
    -- 给数据库喘息时间
    DBMS_LOCK.SLEEP(0.1);  -- 100毫秒
  END LOOP;
  CLOSE cur_customers;
END;

四、避坑指南：那些年我们踩过的雷

1. 连接池陷阱
   长时间运行的事务会占用连接，建议设置超时参数：

   # dm_svc.conf 配置
   SQL_QUERY_TIMEOUT=60
   TRANSACTION_TIMEOUT=300
   

2. 死锁预防
   按固定顺序访问表，比如总是先更新订单再更新日志

3. 日志优化
   大批量操作时临时关闭归档：

   ALTER DATABASE NOARCHIVELOG;
   -- 执行批量操作
   ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
   

4. 内存控制
   监控排序区使用情况：

   SELECT * FROM V$SORT_USAGE;
   

五、最佳实践：我们的拆分策略

经过多个项目验证，推荐以下拆分原则：

1. 时间维度拆分
   按天/月处理历史数据，比如：

   -- 分日期处理
   FOR dt IN ('2020-01-01', '2020-01-02', ...) LOOP
     UPDATE large_table 
     SET flag = 1 
     WHERE create_date = dt;
     COMMIT;
   END LOOP;
   

2. ID范围拆分
   适用于主键连续的场景：

   -- 分ID段处理
   DECLARE
     max_id BIGINT;
     step CONSTANT INT := 50000;
   BEGIN
     SELECT MAX(id) INTO max_id FROM products;
     FOR start_id IN 0..max_id BY step LOOP
       UPDATE products SET price = price * 0.9 
       WHERE id BETWEEN start_id AND start_id + step - 1;
       COMMIT;
     END LOOP;
   END;
   

3. 业务状态拆分
   优先处理"待处理"状态，再处理"处理中"状态

六、性能对比：拆分前后的差距

我们在测试环境做了组对比实验：

这个结果充分说明：事务拆分不是可选项，而是必选项！

七、总结：拆分是一门艺术

经过这些实践，我总结出大事务拆分的三个境界：

1. 能用多个小事务代替一个大事务
2. 能根据业务特点选择最优拆分策略
3. 能预见拆分可能带来的问题并预防

记住：没有最好的拆分方案，只有最适合当前业务场景的方案。就像裁缝做衣服，要量体裁衣才能做出合身的衣裳。

最后给个忠告：在DM8中，超过1分钟的事务就该亮红灯了，超过5分钟的事务必须立即优化！