使用spring-data-neo4j加GDB，批量新增关系的时候报错

1. 问题描述： 用户在使用spring-data-neo4j 5.2.1版本与阿里云图数据库GDB（16G内存规格）集成的环境中，遇到了LambdaMapStep(lambda)]|errorCode:GRAPHSTORE_ADD_VERTEX_PROPERTY_ERROR|errorMsg: 的错误信息。具体场景是在异步多线程环境下插入包含A节点和B节点的关系，怀疑由于并发操作导致GDB对节点加锁，从而引发问题。

2. 可能原因：

   • 并发写冲突：当多个线程同时尝试修改或添加同一个节点的属性时，可能导致写冲突，尤其是在高并发场景下，GDB为了数据一致性可能会对节点进行锁定，防止数据不一致。
   • 事务管理不当：在多线程环境下，如果事务管理不当，如未正确隔离事务，可能会导致并发控制问题。
   • 资源限制：虽然报错信息未直接指出资源限制，但在高并发写入场景中，资源使用情况也应考虑，包括但不限于CPU、内存和IOPS等。

3. 解决步骤：

   • 优化事务策略：确保每个写操作都在独立的事务中执行，避免长事务导致的锁竞争。可以考虑减小事务粒度，使每次事务处理更少的数据更改。
   • 使用乐观锁/悲观锁机制：根据GDB支持的特性，研究是否可以应用乐观锁或悲观锁机制来管理并发写入，以减少冲突。乐观锁通过版本检查减少冲突，悲观锁则直接加锁直到事务结束。
   • 引入重试逻辑：对于因并发导致的操作失败，可以在代码中加入重试逻辑，当遇到写入冲突时自动重试，配合一定的退避策略减少瞬间重试带来的压力。
   • 调整多线程策略：评估并可能调整多线程并发策略，比如使用线程池限制并发度，或者采用队列缓冲写请求，以更有序的方式执行写操作。
   • 监控与调优：密切关注GDB实例的性能指标，如CPU、内存使用率及网络IO，适时进行资源扩容或调整配置以应对高负载。

4. 注意事项：

   • 测试验证：在生产环境部署前，务必在相似规模的测试环境中充分验证上述解决方案的效果。
   • 资源评估：定期评估GDB实例的资源使用情况，确保其能够支撑当前及未来一段时间内的业务需求。
   • 备份与恢复计划：在进行任何配置变更或优化之前，确保有完整的数据备份方案，并熟悉数据恢复流程。

综上所述，解决异步多线程插入关系时遇到的锁问题，需要从并发控制、事务管理、重试策略以及系统资源等多个维度综合考虑和实施优化措施。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。