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首先我们设想一个情况，然后来阐述今天的问题：现在有若干台服务器，用相同的接口去批量修改一批数据，但是数据中彼此有重复的数据。基于这个问题，出现下面这种情况的死锁–>

问题分析：因为1服务器修改的批次包括abcdef 这个时候刚好修改了abcd所以abcd的索引被锁住了，2服务器修改了efgh，这个时候efgh的索引被锁住了

因为批量修改是一个默认的事务，所以如果没有全部修改完，索引是不会被放开的，所以1服务器的e等待2服务器放开，2服务器的c等待1服务器放开，造成死锁。。。。。

解决办法1：将批量修改通过for循环改成单条修改，但是这个方法对服务器的压力增大

解决办法2：我们在获取数据的时候进行一次筛选，将重复的数据剔除出去，我们用到了redis

再用redis分布式锁，进行批量更新。这样的好处就是解决问题的同时减少对服务器的压力

具体操作看代码

public int batch(SmsReport[] rpts) {
   if (ArrayUtils.isEmpty(rpts)) {
       return 0;
   }
    List<SmsReport> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(rpts));
    Iterator<SmsReport> iterator = list.iterator();
    while(iterator.hasNext()){
       SmsReport rpt = iterator.next();//
            redisTemplate.delete(CACHE_KEY_REPORT_MEG_ID_PREFIX+rpt);
            if(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(CACHE_KEY_REPORT_MEG_ID_PREFIX,"" )){
redisTemplate.expire(CACHE_KEY_REPORT_MEG_ID_PREFIX, 1 * 60, TimeUnit.SECONDS);
            } else{
                iterator.remove();
            }
        }
        if(list.isEmpty()){
            return 0;
        }
        return sendDataMapper.batch(list.toArray(new SmsReport[list.size()]));

    }

我们将redis的有效时间设为若干分钟，通过key唯一的性质进行数据排重，这样即使是多线程多服务器进行批量修改，也可以整合成一次数据无重复的批量修改，从而解决重复数据的死锁问题。。。。。

问题扩展：上面是批量修改造成的死锁，还有就是多线程单条数据造成的死锁，就是两个线程同时修改一条数据，彼此拿到了各自的非主键索引，导致非主键索引不全造成的死锁，这个问题关注我在下一篇文章分享。