val wordCounts = lines.flatMap(_.split(” “))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)

// 使用foreachRDD实现事务处理
wordCounts.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
// 开启数据库事务
val connection = DriverManager.getConnection(“jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/fgedudb”, “fgedu”, “fgedu123″)
val stmt = connection.createStatement()
connection.setAutoCommit(false)

try {
partitionOfRecords.foreach { case (word, count) =>
val sql = s”INSERT INTO fgedu_word_counts (word, count) VALUES (‘$word’, $count) ON DUPLICATE KEY UPDATE
count = count + $count”
stmt.executeUpdate(sql)
}
connection.commit()
} catch {
case e: Exception =>
connection.rollback()
throw e
} finally {
stmt.close()
connection.close()
}
}
}

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 分布式事务性能优化

分布式事务性能优化建议：

• 减少事务范围：只包含必要的操作
• 使用异步处理：将非关键操作异步化
• 优化网络通信：减少网络延迟
• 合理设置超时时间：避免长时间阻塞
• 使用缓存：减少数据库访问

5.2 常见问题与解决方案

常见问题及解决方法：

• 事务超时：增加超时时间，优化操作速度
• 死锁：合理设计事务顺序，避免循环依赖
• 数据不一致：使用补偿机制，定期对账
• 性能下降：优化数据库索引，使用批量操作

5.3 最佳实践建议

分布式事务最佳实践：

• 根据业务场景选择合适的事务模式
• 优先考虑最终一致性而非强一致性
• 使用监控工具实时监控事务状态
• 建立完善的事务日志和审计机制
• 定期进行事务性能测试和优化