高并发下如何防重？

前言

最近测试给我提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。

追查原因之后发现，这个事情没想象中简单，可以说一波多折。

1. 需求

产品有个需求：用户选择一些品牌，点击确定按钮之后，系统需要基于一份默认品牌的商品数据，复制出一批新的商品。

拿到这个需求时觉得太简单了，三下五除二就搞定。

我提供了一个复制商品的基础接口，给商城系统调用。

当时的流程图如下：如果每次复制的商品数量不多，使用同步接口调用的方案问题也不大。

2. 性能优化

但由于每次需要复制的商品数量比较多，可能有几千。

如果每次都是用同步接口的方式复制商品，可能会有性能问题。

因此，后来我把复制商品的逻辑改成使用mq异步处理。

改造之后的流程图：复制商品的结果还需要通知商城系统：这个方案看起来，挺不错的。

但后来出现问题了。

3. 出问题了

测试给我们提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。

经过追查之后发现，商城系统为了性能考虑，也改成异步了。

他们没有在接口中直接调用基础系统的复制商品接口，而是在job中调用的。

站在他们的视角流程图是这样的：用户调用商城的接口，他们会往请求记录表中写入一条数据，然后在另外一个job中，异步调用基础系统的接口去复制商品。

但实际情况是这样的：商城系统内部出现了bug，在请求记录表中，同一条请求产生了重复的数据。这样导致的结果是，在job中调用基础系统复制商品接口时，发送了重复的请求。

刚好基础系统现在是使用RocketMQ异步处理的。由于商城的job一次会取一批数据（比如:20条记录），在极短的时间内（其实就是在一个for循环中）多次调用接口，可能存在相同的请求参数连续调用复制商品接口情况。于是，出现了并发插入重复数据的问题。

为什么会出现这个问题呢？

4. 多线程消费

RocketMQ的消费者，为了性能考虑，默认是用多线程并发消费的，最大支持64个线程。

例如：

@RocketMQMessageListener(topic = "${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}",consumerGroup = "${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}")
@Service
public class MessageReceiver implements RocketMQListener<MessageExt> {@Overridepublic void onMessage(MessageExt message) {String message = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);doSamething(message);}
}

也就是说，如果在极短的时间内，连续发送重复的消息，就会被不同的线程消费。

即使在代码中有这样的判断：

Product oldProduct = query(hashCode);
if(oldProduct == null) {productMapper.insert(product);
}

在插入数据之前，先判断该数据是否已经存在，只有不存在才会插入。

但由于在并发情况下，不同的线程都判断商品数据不存在，于是同时进行了插入操作，所以就产生了重复数据。

如下图所示：

5. 顺序消费

为了解决上述并发消费重复消息的问题，我们从两方面着手：

商城系统修复产生重复记录的bug。
基础系统将消息改成单线程顺序消费。

我仔细思考了一下，如果只靠商城系统修复bug，以后很难避免不出现类似的重复商品问题，比如：如果用户在极短的时间内点击创建商品按钮多次，或者商城系统主动发起重试。

所以，基础系统还需进一步处理。

其实RocketMQ本身是支持顺序消费的，需要消息的生产者和消费者一起改。

生产者改为：

rocketMQTemplate.asyncSendOrderly(topic, message, hashKey, new SendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {log.info("sendMessage success");}@Overridepublic void onException(Throwable e) {log.error("sendMessage failed!");}
});

重点是要调用rocketMQTemplate对象的asyncSendOrderly方法，发送顺序消息。

消费者改为：

@RocketMQMessageListener(topic = "${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}",consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY,consumerGroup = "${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}")
@Service
public class MessageReceiver implements RocketMQListener<MessageExt> {@Overridepublic void onMessage(MessageExt message) {String message = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);doSamething(message);}
}

接收消息的重点是RocketMQMessageListener注解中的consumeMode参数，要设置成ConsumeMode.ORDERLY，这样就能顺序消费消息了。

修改后关键流程图如下：

两边都修改之后，复制商品这一块就没有再出现重复商品的问题了。

But，修完bug之后，我又思考了良久。

复制商品只是创建商品的其中一个入口，如果有其他入口，跟复制商品功能同时创建新商品呢？

不也会出现重复商品问题？

虽说，这种概率非常非常小。

但如果一旦出现重复商品问题，后续涉及到要合并商品的数据，非常麻烦。

经过这一次的教训，一定要防微杜渐。

不管是用户，还是自己的内部系统，从不同的入口创建商品，都需要解决重复商品创建问题。

那么，如何解决这个问题呢？

6. 唯一索引

解决重复商品数据问题，最快成本最低最有效的办法是：给表建唯一索引。

想法是好的，但我们这边有个规范就是：业务表必须都是逻辑删除。

而我们都知道，要删除表的某条记录的话，如果用delete语句操作的话。

例如：

delete from product where id=123;

这种delete操作是物理删除，即该记录被删除之后，后续通过sql语句基本查不出来。（不过通过其他技术手段可以找回，那是后话了）

还有另外一种是逻辑删除，主要是通过update语句操作的。

例如：

update product set delete_status=1,edit_time=now(3) 
where id=123;

逻辑删除需要在表中额外增加一个删除状态字段，用于记录数据是否被删除。在所有的业务查询的地方，都需要过滤掉已经删除的数据。

通过这种方式删除数据之后，数据任然还在表中，只是从逻辑上过滤了删除状态的数据而已。

其实对于这种逻辑删除的表，是没法加唯一索引的。

为什么呢？

假设之前给商品表中的name和model加了唯一索引，如果用户把某条记录删除了，delete_status设置成1了。后来，该用户发现不对，又重新添加了一模一样的商品。

由于唯一索引的存在，该用户第二次添加商品会失败，即使该商品已经被删除了，也没法再添加了。

这个问题显然有点严重。

有人可能会说：把name、model和delete_status三个字段同时做成唯一索引不就行了？

答：这样做确实可以解决用户逻辑删除了某个商品，后来又重新添加相同的商品时，添加不了的问题。但如果第二次添加的商品，又被删除了。该用户第三次添加相同的商品，不也出现问题了？

由此可见，如果表中有逻辑删除功能，是不方便创建唯一索引的。

5. 分布式锁

接下来，你想到的第二种解决数据重复问题的办法可能是：加分布式锁。

目前最常用的性能最高的分布式锁，可能是redis分布式锁了。

使用redis分布式锁的伪代码如下：

try{String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);if ("OK".equals(result)) {doSamething();return true;}return false;
} finally {unlock(lockKey,requestId);
}

不过需要在finally代码块中释放锁。

其中lockKey是由商品表中的name和model组合而成的，requestId是每次请求的唯一标识，以便于它每次都能正确得释放锁。还需要设置一个过期时间expireTime，防止释放锁失败，锁一直存在，导致后面的请求没法获取锁。

如果只是单个商品，或者少量的商品需要复制添加，则加分布式锁没啥问题。

主要流程如下：可以在复制添加商品之前，先尝试加锁。如果加锁成功，则在查询商品是否存在，如果不存在，则添加商品。此外，在该流程中如果加锁失败，或者查询商品时不存在，则直接返回。

加分布式锁的目的是：保证查询商品和添加商品的两个操作是原子性的操作。

但现在的问题是，我们这次需要复制添加的商品数量很多，如果每添加一个商品都要加分布式锁的话，会非常影响性能。

显然对于批量接口，加redis分布式锁，不是一个理想的方案。

6. 统一mq异步处理

前面我们已经聊过，在批量复制商品的接口，我们是通过RocketMQ的顺序消息，单线程异步复制添加商品的，可以暂时解决商品重复的问题。

但那只改了一个添加商品的入口，还有其他添加商品的入口。

能不能把添加商品的底层逻辑统一一下，最终都调用同一段代码。然后通过RocketMQ的顺序消息，单线程异步添加商品。

主要流程如下图所示：这样确实能够解决重复商品的问题。

但同时也带来了另外两个问题：

现在所有的添加商品功能都改成异步了，之前同步添加商品的接口如何返回数据呢？这就需要修改前端交互，否则会影响用户体验。
之前不同的添加商品入口，是多线程添加商品的，现在改成只能由一个线程添加商品，这样修改的结果导致添加商品的整体效率降低了。

由此，综合考虑了一下各方面因素，这个方案最终被否定了。

7. insert on duplicate key update

其实，在mysql中存在这样的语法，即：insert on duplicate key update。

在添加数据时，mysql发现数据不存在，则直接insert。如果发现数据已经存在了，则做update操作。

不过要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY，这样当这两个值相同时，才会触发更新操作，否则是插入。

现在的问题是PRIMARY KEY是商品表的主键，是根据雪花算法提前生成的，不可能产生重复的数据。

但由于商品表有逻辑删除功能，导致唯一索引在商品表中创建不了。

由此，insert on duplicate key update这套方案，暂时也没法用。

此外，insert on duplicate key update在高并发的情况下，可能会产生死锁问题，需要特别注意一下。

感兴趣的小伙伴，也可以找我私聊。

其实insert on duplicate key update的实战，我在另一篇文章《我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑》中介绍过的，感兴趣的小伙伴，可以看看。

8. insert ignore

在mysql中还存在这样的语法，即：insert ... ignore。

在insert语句执行的过程中：mysql发现如果数据重复了，就忽略，否则就会插入。

它主要是用来忽略，插入重复数据产生的Duplicate entry 'XXX' for key 'XXXX'异常的。

不过也要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY。

但由于商品表有逻辑删除功能，导致唯一索引在商品表中创建不了。

由此可见，这个方案也不行。

温馨的提醒一下，使用insert ... ignore也有可能会导致死锁。

9. 防重表

之前聊过，因为有逻辑删除功能，给商品表加唯一索引，行不通。

后面又说了加分布式锁，或者通过mq单线程异步添加商品，影响创建商品的性能。

那么，如何解决问题呢？

我们能否换一种思路，加一张防重表，在防重表中增加商品表的name和model字段作为唯一索引。

例如：

CREATE TABLE `product_unique` (`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',`name` varchar(130) DEFAULT NULL COMMENT '名称',`model` varchar(255)  NOT NULL COMMENT '规格',`user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '创建用户id',`user_name` varchar(30)  NOT NULL COMMENT '创建用户名称',`create_date` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `ux_name_model` (`name`,`model`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品防重表';

其中表中的id可以用商品表的id，表中的name和model就是商品表的name和model，不过在这张防重表中增加了这两个字段的唯一索引。

视野一下子被打开了。

在添加商品数据之前，先添加防重表。如果添加成功，则说明可以正常添加商品，如果添加失败，则说明有重复数据。

防重表添加失败，后续的业务处理，要根据实际业务需求而定。

例如：

try {transactionTemplate.execute((status) -> {productUniqueMapper.batchInsert(productUniqueList);productMapper.batchInsert(productList);return Boolean.TRUE;});
} catch(DuplicateKeyException e) {throw new BusinessException("系统检测到重复的商品，请刷新页面重试");
}

在批量插入数据时，如果出现了重复数据，捕获DuplicateKeyException异常，转换成BusinessException这样运行时的业务异常。

还有一种业务场景，要求即使出现了重复的商品，也不抛异常，让业务流程也能够正常走下去。

例如：

try {transactionTemplate.execute((status) -> {productUniqueMapper.insert(productUnique);productMapper.insert(product);return Boolean.TRUE;});
} catch(DuplicateKeyException e) {product = productMapper.query(product);
}

在插入数据时，如果出现了重复数据，则捕获DuplicateKeyException，在catch代码块中再查询一次商品数据，将数据库已有的商品直接返回。

如果调用了同步添加商品的接口，这里非常关键的一点，是要返回已有数据的id，业务系统做后续操作，要拿这个id操作。

当然在执行execute之前，还是需要先查一下商品数据是否存在，如果已经存在，则直接返回已有数据，如果不存在，才执行execute方法。这一步千万不能少。

例如：

Product oldProduct = productMapper.query(product);
if(Objects.nonNull(oldProduct)) {return oldProduct;
}try {transactionTemplate.execute((status) -> {productUniqueMapper.insert(productUnique);productMapper.insert(product);return Boolean.TRUE;});
} catch(DuplicateKeyException e) {product = productMapper.query(product);
}
return product;