批量处理线程详解

1. 组件简介

主要用于处理订单作废的业务场景。该组件实现了订单状态批量更新、异常记录保存等核心功能。

2. 核心功能

• 查询需作废的订单信息
• 批量更新订单状态
• 保存订单作废记录
• 异步处理大批量数据
• 事务管理确保数据一致性

3. 代码结构分析

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@Component("OrderAbnormal1")
public class OrderAbnormal1 extends NodeComponent {
    // 组件配置
    private static final int BATCH_SIZE = 100;
    
    // 依赖注入
    private final GyBillingMapper gyBillingMapper;
    private final GyBillingAbnormalMapper gyBillingAbnormalMapper;
    
    // 核心处理方法
    @Override
    @Transactional
    public void process() {
        // 实现订单作废逻辑
    }
}

4. 关键方法解析

4.1 订单查询

private List<GyBilling> queryBillings(String orderNo) {
    return gyBillingMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<GyBilling>()
        .and(wrapper -> wrapper
            .eq(GyBilling::getOrderNo, orderNo)
            .or()
            .eq(GyBilling::getOriginalOrderNo, orderNo)));
}

4.2 批量更新处理

@Async
protected void updateBillingsStatus(List<GyBilling> gyBillings) {
    List<List<GyBilling>> batches = partition(gyBillings, BATCH_SIZE);
    List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>();
    // 异步批量处理
}

5. 技术亮点

1. 异步处理: 使用@Async注解实现异步处理,提高系统性能
2. 批量处理: 通过partition方法将大量数据分批处理,避免数据库压力
3. 并发处理: 使用CompletableFuture实现并发批量处理

6. 最佳实践

1. 合理的批处理大小(BATCH_SIZE = 100)
2. 使用Lambda表达式优化查询条件
3. 异步+并发的处理方式
4. 统一的异常处理和日志记录

7. 总结

展示了一个标准的订单异常处理实现,结合了多种技术特性:

• Spring异步处理
• 并发编程
• 批处理
• 事务管理

通过这些技术的合理运用,实现了高效、可靠的订单作废处理功能。