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键盘上的咸鱼最近在项目中遇到了一个非常隐蔽的 Bug，最终定位到是 Mybatis 主键配置不当导致的数据丢失。这个问题让我意识到，即使是使用了多年的框架，在细节上稍有疏忽，也可能造成严重的后果。希望通过这篇文章，分享我踩过的坑以及填坑的经验，避免大家重蹈覆辙。
问题场景重现：数据凭空消失
我们有一个用户订单表 user_order，其中 order_id 是主键，并且是自增的。在业务逻辑中，我们需要先插入订单信息，然后根据 order_id 进行后续的操作。当时使用的 Mybatis 配置如下（简化版）：
<insert id="insertOrder" parameterType="UserOrder" useGeneratedKeys="true" keyProperty="orderId">
INSERT INTO user_order (user_id, order_time) VALUES (#{userId}, #{orderTime})
</insert>
在测试环境一切正常，上线后却偶发性的出现数据丢失的情况：插入订单后，返回的 orderId 竟然是 null！导致后续的业务逻辑无法正常执行，相当于订单数据凭空消失了。
底层原理深度剖析：MySQL 自增主键的特性
要理解这个问题，需要深入了解 MySQL 自增主键的特性以及 Mybatis 如何获取自增主键。
- MySQL 的
AUTO_INCREMENT：MySQL 的AUTO_INCREMENT机制保证了主键的唯一性和自增性。当插入数据时，如果没有指定主键的值，MySQL 会自动生成一个唯一的递增值。 useGeneratedKeys和keyProperty：Mybatis 的useGeneratedKeys属性设置为true时，会指示 Mybatis 使用 JDBC 的getGeneratedKeys()方法来获取数据库自动生成的主键值。keyProperty属性指定了将获取到的主键值设置到哪个 Java 对象的属性上。- JDBC 的
getGeneratedKeys()：JDBC 的getGeneratedKeys()方法返回一个ResultSet对象，其中包含了数据库自动生成的主键值。但是，这个方法的实现依赖于具体的数据库驱动。
问题的原因在于：
在高并发场景下，如果 MySQL 的连接池配置不当，或者网络出现短暂的抖动，Mybatis 获取 ResultSet 的时候可能会失败，导致无法正确获取到 orderId，从而返回 null。
LSI 实体词共现：
在上述场景中，我们使用了 MySQL 作为数据库，并且面临着高并发的挑战。为了应对高并发，我们使用了连接池技术，例如 Druid 或者 HikariCP。同时，为了保证系统的稳定性，我们还使用了 Nginx 进行反向代理和负载均衡。在高并发情况下，需要密切关注 MySQL 的并发连接数，合理设置连接池的大小，并且监控 Nginx 的状态。
解决方案：配置调整与代码优化
针对上述问题，我们采取了以下解决方案：
- 调整 Mybatis 配置：为了避免获取主键失败的情况，我们可以使用
<selectKey>标签，在插入数据之前或者之后，通过执行一个查询语句来获取主键值。
<insert id="insertOrder" parameterType="UserOrder">
<selectKey keyProperty="orderId" order="AFTER" resultType="java.lang.Long">
SELECT LAST_INSERT_ID()
</selectKey>
INSERT INTO user_order (user_id, order_time) VALUES (#{userId}, #{orderTime})
</insert>
keyProperty：指定了将获取到的主键值设置到哪个 Java 对象的属性上。order：指定了<selectKey>标签中的查询语句在INSERT语句之前还是之后执行。AFTER表示在INSERT语句之后执行。resultType：指定了查询结果的类型。
- 优化 MySQL 连接池配置：合理设置连接池的大小，避免连接耗尽。可以根据实际的并发量和数据库服务器的性能进行调整。
- 增加重试机制：在获取主键失败的情况下，可以增加重试机制，例如重试 3 次。但是需要注意，重试机制可能会增加系统的延迟，需要根据实际情况进行权衡。
实战避坑经验总结
- 仔细阅读 Mybatis 官方文档：Mybatis 官方文档包含了大量的细节信息，仔细阅读官方文档可以避免很多常见的错误。
- 充分的测试：在上线之前，进行充分的测试，包括单元测试、集成测试和压力测试。特别是要模拟高并发场景，检查是否存在数据丢失的情况。
- 监控和告警：建立完善的监控和告警机制，及时发现和解决问题。可以监控 MySQL 的连接数、QPS、慢查询等指标。
- 代码 Code Review：代码 Code Review 可以帮助发现潜在的问题，提高代码质量。
- 善用日志：打印详细的日志，方便问题排查。可以记录 SQL 语句、参数和执行结果。
通过这次踩坑经历，我深刻体会到，即使是使用了多年的框架，也需要保持学习和探索的精神，不断深入了解其原理和细节。只有这样，才能避免重蹈覆辙，写出更加健壮和可靠的代码。
