[解决异常] spring batch 报错 ORA-08177: 无法连续访问此事务处理

本文介绍了解决 Spring Batch 在 Oracle 数据库中遇到 ORA-08177 异常的方法。通过调整事务隔离级别为 ISOLATION_READ_COMMITTED,避免了并发执行同一任务时出现的错误。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述:

使用spring batch 连接oracle操作时,总是报出如下异常:

PreparedStatementCallback; SQL [INSERT into BATCH_JOB_INSTANCE(JOB_INSTANCE_ID, JOB_NAME, JOB_KEY, VERSION) values (?, ?, ?, ?)]; ORA-08177: 无法连续访问此事务处理

原因:spring batch 默认是 ISOLATION_SERIALIZABLE

官方文档说明:The default is ISOLATION_SERIALIZABLE, which prevents accidental concurrent execution of the same job (ISOLATION_REPEATABLE_READ would work as well).

解决办法:

1. 查阅资料:http://stackoverflow.com/questions/22364432/spring-batch-ora-08177-cant-serialize-access-for-this-transaction-when-running 都说将oracle事务级别从SERIALIZABLE调整为ISOLATION_READ_COMMITTED就行了。的确是这样。

2.自己根据资料实现:

package cn.yong.zheng.config;

import javax.sql.DataSource;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.launch.support.SimpleJobLauncher;
import org.springframework.batch.core.repository.JobRepository;
import org.springframework.batch.core.repository.support.JobRepositoryFactoryBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;

/**
 * @author zhengyong
 *
 */
@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class CommonBatchConfiguration{
	
	private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CommonBatchConfiguration.class);
    
    @Bean
    public JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean(DataSource dataSource,PlatformTransactionManager transactionManager){
    	JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean = new JobRepositoryFactoryBean();
    	jobRepositoryFactoryBean.setTransactionManager(transactionManager);
    	jobRepositoryFactoryBean.setDataSource(dataSource);
    	jobRepositoryFactoryBean.setIsolationLevelForCreate("ISOLATION_READ_COMMITTED");
    	try {
    		jobRepositoryFactoryBean.afterPropertiesSet();
		} catch (Exception e) {
			logger.error("创建jobRepositoryFactoryBean异常:{}",e.getMessage());
		}
    	return  jobRepositoryFactoryBean;
    }
 
    @Bean
    public JobRepository jobRepository(JobRepositoryFactoryBean jobRepositoryFactoryBean){
    	JobRepository jobRepository = null;
		try {
			jobRepository = jobRepositoryFactoryBean.getObject();
		} catch (Exception e) {
			logger.error("创建jobRepository异常{}",e.getMessage());
		}
    	return jobRepository;
    }
    
    @Bean
    public SimpleJobLauncher  simpleJobLauncher(JobRepository jobRepository){
    	SimpleJobLauncher  simpleJobLauncher = new SimpleJobLauncher();
    	simpleJobLauncher.setJobRepository(jobRepository);
    	try {
			simpleJobLauncher.afterPropertiesSet();
		} catch (Exception e) {
			logger.error("创建simpleJobLauncher异常:{}",e.getMessage());
		}
		return simpleJobLauncher;
    }

}
使用自己创建的事务级别为 ISOLATION_READ_COMMITTED的launcher执行batch
package cn.yong.zheng.task;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import javax.annotation.Resource;

import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.JobParametersBuilder;
import org.springframework.batch.core.launch.support.SimpleJobLauncher;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

/**
 * 
 * @author zhengyong
 */
public class BlackListMemcacgeScheduledTask implements org.quartz.Job {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BlackListMemcacgeScheduledTask.class);

    @Autowired
    private SimpleJobLauncher simpleJobLauncher;

    @Resource(name = "springBatchJob")
    private Job springBatchJob;

    @Override
    public void execute(JobExecutionContext arg0) throws JobExecutionException {
        this.executeTask();
    }

    /**
     * 定时任务执行计划
     */
    private void executeTask() {
        try {
                JobExecution execution = simpleJobLauncher.run(springBatchJob,
                        new JobParametersBuilder().addLong("time", System.currentTimeMillis()).toJobParameters());
            } catch (Exception e) {
                logger.error("异常:{}", e.getMessage());
            }
    }

}


<think>好的,我现在需要解决用户提出的ORA-01555快照过旧错误的问题。首先,我需要回忆一下ORA-01555错误的基本知识。这个错误通常发生在Oracle数据库中,当查询需要读取的数据版本因为事务已经被覆盖而无法找到时,就会出现这个错误。用户提到他们在使用kettle进行大数据量抽取时遇到这个问题,所以可能需要针对长时间查询或大事务处理的情况来分析。 首先,我应该确认ORA-01555的主要原因。根据引用[1],从Oracle 9i开始引入了undo自动管理,但错误仍然可能在特定情况下出现。可能的原因包括undo表空间过小、长时间运行的查询、频繁的提交导致undo信息被覆盖,或者块延迟清理的问题。 接下来,我需要整理解决方案。根据已有的知识,解决方案可能包括调整undo表空间的大小,优化查询以减少执行时间,增加undo保留时间,使用闪回查询或者调整相关参数。例如,设置UNDO_RETENTION参数为一个较大的值,确保undo表空间有足够的空间,或者使用RETENTION GUARANTEE来保证保留时间。 然后,我需要考虑用户的具体情况。他们使用kettle进行数据抽取,当数据量过大时出现错误。这可能是因为查询执行时间过长,导致所需的undo信息被覆盖。因此,优化查询和事务处理是关键。可能需要分批处理数据,减少单次事务的数据量,或者增加提交频率,避免长时间占用undo空间。 另外,引用[2]中提到在数据量过大时出现错误,所以可能需要检查undo表空间是否足够,并适当调整UNDO_RETENTION。此外,使用并行查询或调整游标设置也可能有帮助,比如在kettle中设置游标为READ ONLY,或者使用更高效的索引来加快查询速度。 还需要考虑Oracle的版本,用户提到从9i开始有自动undo管理,但问题仍然存在。可能在新版本中有更多的优化选项,比如11g中的闪回技术,但用户可能需要根据他们的版本来调整方案。 最后,生成相关问题时要涵盖原因、解决方案、参数调整、版本差异和应用场景,以帮助用户全面理解问题。</think>### ORA-01555 快照过旧问题解决方案 #### 1. **错误原因分析** ORA-01555错误发生在Oracle数据库查询需要访问已被覆盖的undo数据时。常见场景包括: - **长时间运行的查询**:查询执行期间,所需的数据版本被其他事务覆盖[^1]。 - **undo表空间过小**:无法保留足够的旧数据版本。 - **频繁提交的小事务**:导致undo段循环覆盖,加速旧数据丢失[^1]。 - **块延迟清理(Delayed Block Cleanout)**:事务提交后未及时清理数据块,后续查询需要回溯undo信息时发现其已被覆盖。 #### 2. **具体解决方案** ##### (1) **调整undo表空间配置** - **增大undo表空间**:确保其大小满足业务峰值需求。 ```sql ALTER DATABASE DATAFILE 'undo01.dbf' RESIZE 10G; ``` - **设置UNDO_RETENTION参数**:延长undo数据保留时间(单位:秒)。 ```sql ALTER SYSTEM SET UNDO_RETENTION = 1800; -- 默认900秒,调整为1800秒 ``` - **启用RETENTION GUARANTEE**:强制保留undo数据,即使空间不足。 ```sql ALTER TABLESPACE UNDOTBS1 RETENTION GUARANTEE; ``` ##### (2) **优化查询与事务** - **减少查询执行时间**:通过索引优化或分区表缩短查询耗时。 - **拆分大数据操作**:将批量插入/更新拆分为小事务,避免长事务占用过多undo空间。 ```sql -- 分批提交示例(伪代码) BEGIN FOR i IN 1..1000 LOOP INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table WHERE batch_id = i; COMMIT; -- 每批次提交一次 END LOOP; END; ``` ##### (3) **参数调优** - 设置`_undo_autotune = FALSE`:关闭自动调整undo保留时间,防止Oracle缩短保留周期。 - 调整游标参数:对于ETL工具(如kettle),增加`CURSOR_SHARING = FORCE`或使用`READ ONLY`游标[^2]。 ##### (4) **监控与诊断** - 检查undo使用情况: ```sql SELECT tablespace_name, status, SUM(bytes)/1024/1024 "Size(MB)" FROM dba_undo_extents GROUP BY tablespace_name, status; ``` - 分析长时间查询: ```sql SELECT sid, serial#, sql_id, elapsed_time/1000000 "Elapsed(s)" FROM v$session_longops WHERE time_remaining > 0; ``` #### 3. **版本差异处理** - **Oracle 8i及之前**:需手动管理回滚段,增加回滚段数量或大小。 - **Oracle 9i及以上**:优先使用undo自动管理,结合`UNDO_RETENTION`和`RETENTION GUARANTEE`。 #### 4. **应用场景示例** - **数据仓库ETL**:在kettle作业中设置`提交频率=1000`,避免单事务过大[^2]。 - **报表生成**:为复杂查询添加`/*+ MATERIALIZE */`提示,强制中间结果物化,减少对undo的依赖。 ---
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