如果在Seata中进行分布式事务时删除了大量数据，比如十几万条，出现错误是为什么？

Seata 是一个分布式事务解决方案，它提供了高性能和简单易用的分布式事务服务。在分布式事务中，如果删除的数据量较大，可能会导致性能问题或超时错误。

当您将 Seata 的默认超时时间从 30 秒更改为 60 秒时，可能会增加客户端等待响应的时间。这可能导致 RPC TIMEOUT 错误，因为客户端在规定的时间内无法收到服务器的响应。

要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 优化数据库性能：确保您的数据库能够快速处理大量的删除操作。可以考虑使用索引、分区等技术来提高查询效率。

2. 调整 Seata 配置：根据实际需求调整 Seata 的配置参数，例如增加事务日志存储容量、减少事务提交间隔等。

3. 使用异步处理：如果您的应用程序支持异步处理，可以考虑将删除操作分解成多个较小的任务，并使用异步方式执行这些任务。这样可以减少单个事务的执行时间，避免超时错误。

4. 监控和调优：定期监控 Seata 的性能指标，如事务处理速度、资源占用情况等。根据监控数据进行调优，以提高系统的整体性能。

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Seata 是一个分布式事务解决方案，它提供了多种事务模式和角色。在分布式事务中，如果删除的数据量较大，可能会导致性能问题或超时错误。

当您将 Seata 的默认超时时间从 30s 更改为 60s 时，可能会增加客户端等待响应的时间。这可能导致 RPC TIMEOUT 错误，因为客户端在规定的时间内无法收到服务器的响应。

要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 增加客户端的超时时间：将客户端的超时时间增加到一个更大的值，以便客户端有足够的时间等待服务器的响应。

2. 优化事务处理逻辑：检查您的事务处理逻辑，确保在删除大量数据时不会阻塞其他操作。您可以考虑使用分批处理、异步处理等技术来提高性能。

3. 调整 Seata 配置：根据您实际的需求和系统资源情况，调整 Seata 的配置参数，例如全局事务超时时间、分支事务超时时间等。

4. 监控和诊断：使用 Seata 提供的监控工具和日志功能，对分布式事务进行实时监控和诊断，以便及时发现并解决问题。

超时了，版本太早期了，升级解决npe，但实际问题还是超时，在store.mode=db，由于seata是通过jdbc的executeBatch来批量插入全局锁的，根据MySQL官网的说明，连接参数中的rewriteBatchedStatements为true时，在执行executeBatch，并且操作类型为insert时，jdbc驱动会把对应的SQL优化成insert into () values (), ()的形式来提升批量插入的性能。
根据实际的测试，该参数设置为true后，对应的批量插入性能为原来的10倍多，因此在数据源为MySQL时，建议把该参数设置为true。tc上的db连接串加一下rewriteBatchedStatements优化下性能 ，此回答整理自钉群“3群-Seata 开源讨论群”