高并发下如何避免产生重复数据?

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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

复制商品的结果还需要通知商城系统:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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> {

    @Override
    public 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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:

  1. 商城系统修复产生重复记录的bug。
  2. 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() {
  @Override
  public void onSuccess(SendResult sendResult) {
      log.info("sendMessage success");
  }

  @Override
  public 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> {

    @Override
    public 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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:
《高并发下如何避免产生重复数据?》

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:

  1. 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。
  2. 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。

如果业务上允许添加一批商品时,发现有重复的,直接抛异常,则可以提示用户:系统检测到重复的商品,请刷新页面重试。

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;

千万注意:防重表和添加商品的操作必须要在同一个事务中,否则会出问题。

顺便说一下,还需要对商品的删除功能做特殊处理一下,在逻辑删除商品表的同时,要物理删除防重表。用商品表id作为查询条件即可。

说实话,解决重复数据问题的方案挺多的,没有最好的方案,只有最适合业务场景的,最优的方案。

此外,如果你对重复数据衍生出的幂等性问题感兴趣的话,可以看看我的另一篇文章《高并发下如何保证接口的幂等性?》,里面有非常详细的介绍。

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    原文作者:苏三说技术
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