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高并發(fā)下怎么防止數(shù)據(jù)重復(fù)?

jf_ro2CN3Fa ? 來源:蘇三說技術(shù) ? 作者:蘇三說技術(shù) ? 2022-10-10 16:27 ? 次閱讀
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前言

1. 需求

2. 性能優(yōu)化

3. 出問題了

4. 多線程消費

5. 順序消費

6. 唯一索引

7. 分布式鎖

8. 統(tǒng)一mq異步處理

9. insert on duplicate key update

10. insert ignore

11. 防重表

前言

最近測試給我提了一個bug,說我之前提供的一個批量復(fù)制商品接口,產(chǎn)生了重復(fù)的商品數(shù)據(jù)。

追查原因之后發(fā)現(xiàn),這個事情沒想象中簡單,可以說一波多折。

1. 需求

產(chǎn)品有個需求:用戶選擇一些品牌,點擊確定按鈕之后,系統(tǒng)需要基于一份默認品牌的商品數(shù)據(jù),復(fù)制出一批新的商品。

拿到這個需求時覺得太簡單了,三下五除二就搞定。

我提供了一個復(fù)制商品的基礎(chǔ)接口,給商城系統(tǒng)調(diào)用。

當時的流程圖如下:

a00791e2-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

如果每次復(fù)制的商品數(shù)量不多,使用同步接口調(diào)用的方案問題也不大。

2. 性能優(yōu)化

但由于每次需要復(fù)制的商品數(shù)量比較多,可能有幾千。

如果每次都是用同步接口的方式復(fù)制商品,可能會有性能問題。

因此,后來我把復(fù)制商品的邏輯改成使用mq異步處理。

改造之后的流程圖:

a02fcf68-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

復(fù)制商品的結(jié)果還需要通知商城系統(tǒng):

a046f206-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

這個方案看起來,挺不錯的。

但后來出現(xiàn)問題了。

3. 出問題了

測試給我們提了一個bug,說我之前提供的一個批量復(fù)制商品的接口,產(chǎn)生了重復(fù)的商品數(shù)據(jù)。

經(jīng)過追查之后發(fā)現(xiàn),商城系統(tǒng)為了性能考慮,也改成異步了。

他們沒有在接口中直接調(diào)用基礎(chǔ)系統(tǒng)的復(fù)制商品接口,而是在job中調(diào)用的。

站在他們的視角流程圖是這樣的:

a05732e2-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

用戶調(diào)用商城的接口,他們會往請求記錄表中寫入一條數(shù)據(jù),然后在另外一個job中,異步調(diào)用基礎(chǔ)系統(tǒng)的接口去復(fù)制商品。

但實際情況是這樣的:商城系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)了bug,在請求記錄表中,同一條請求產(chǎn)生了重復(fù)的數(shù)據(jù)。這樣導(dǎo)致的結(jié)果是,在job中調(diào)用基礎(chǔ)系統(tǒng)復(fù)制商品接口時,發(fā)送了重復(fù)的請求。

剛好基礎(chǔ)系統(tǒng)現(xiàn)在是使用RocketMQ異步處理的。由于商城的job一次會取一批數(shù)據(jù)(比如:20條記錄),在極短的時間內(nèi)(其實就是在一個for循環(huán)中)多次調(diào)用接口,可能存在相同的請求參數(shù)連續(xù)調(diào)用復(fù)制商品接口情況。于是,出現(xiàn)了并發(fā)插入重復(fù)數(shù)據(jù)的問題。

為什么會出現(xiàn)這個問題呢?

4. 多線程消費

RocketMQ的消費者,為了性能考慮,默認是用多線程并發(fā)消費的,最大支持64個線程。

例如:

@RocketMQMessageListener(topic="${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}",
consumerGroup="${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}")
@Service
publicclassMessageReceiverimplementsRocketMQListener{

@Override
publicvoidonMessage(MessageExtmessage){
Stringmessage=newString(message.getBody(),StandardCharsets.UTF_8);
doSamething(message);
}
}

也就是說,如果在極短的時間內(nèi),連續(xù)發(fā)送重復(fù)的消息,就會被不同的線程消費。

即使在代碼中有這樣的判斷:

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

在插入數(shù)據(jù)之前,先判斷該數(shù)據(jù)是否已經(jīng)存在,只有不存在才會插入。

但由于在并發(fā)情況下,不同的線程都判斷商品數(shù)據(jù)不存在,于是同時進行了插入操作,所以就產(chǎn)生了重復(fù)數(shù)據(jù)。

如下圖所示:

a0694d06-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

5. 順序消費

為了解決上述并發(fā)消費重復(fù)消息的問題,我們從兩方面著手:

商城系統(tǒng)修復(fù)產(chǎn)生重復(fù)記錄的bug。

基礎(chǔ)系統(tǒng)將消息改成單線程順序消費。

我仔細思考了一下,如果只靠商城系統(tǒng)修復(fù)bug,以后很難避免不出現(xiàn)類似的重復(fù)商品問題,比如:如果用戶在極短的時間內(nèi)點擊創(chuàng)建商品按鈕多次,或者商城系統(tǒng)主動發(fā)起重試。

所以,基礎(chǔ)系統(tǒng)還需進一步處理。

其實RocketMQ本身是支持順序消費的,需要消息的生產(chǎn)者和消費者一起改。

生產(chǎn)者改為:

rocketMQTemplate.asyncSendOrderly(topic,message,hashKey,newSendCallback(){
@Override
publicvoidonSuccess(SendResultsendResult){
log.info("sendMessagesuccess");
}

@Override
publicvoidonException(Throwablee){
log.error("sendMessagefailed!");
}
});

重點是要調(diào)用rocketMQTemplate對象的asyncSendOrderly方法,發(fā)送順序消息。

消費者改為:

@RocketMQMessageListener(topic="${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}",
consumeMode=ConsumeMode.ORDERLY,
consumerGroup="${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}")
@Service
publicclassMessageReceiverimplementsRocketMQListener{

@Override
publicvoidonMessage(MessageExtmessage){
Stringmessage=newString(message.getBody(),StandardCharsets.UTF_8);
doSamething(message);
}
}

接收消息的重點是RocketMQMessageListener注解中的consumeMode參數(shù),要設(shè)置成ConsumeMode.ORDERLY,這樣就能順序消費消息了。

a0a87332-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

兩邊都修改之后,復(fù)制商品這一塊就沒有再出現(xiàn)重復(fù)商品的問題了。

But,修完bug之后,我又思考了良久。

復(fù)制商品只是創(chuàng)建商品的其中一個入口,如果有其他入口,跟復(fù)制商品功能同時創(chuàng)建新商品呢?

不也會出現(xiàn)重復(fù)商品問題?

雖說,這種概率非常非常小。

但如果一旦出現(xiàn)重復(fù)商品問題,后續(xù)涉及到要合并商品的數(shù)據(jù),非常麻煩。

經(jīng)過這一次的教訓(xùn),一定要防微杜漸。

不管是用戶,還是自己的內(nèi)部系統(tǒng),從不同的入口創(chuàng)建商品,都需要解決重復(fù)商品創(chuàng)建問題。

那么,如何解決這個問題呢?

6. 唯一索引

解決重復(fù)商品數(shù)據(jù)問題,最快成本最低最有效的辦法是:給表建唯一索引。

想法是好的,但我們這邊有個規(guī)范就是:業(yè)務(wù)表必須都是邏輯刪除。

而我們都知道,要刪除表的某條記錄的話,如果用delete語句操作的話。

例如:

deletefromproductwhereid=123;

這種delete操作是物理刪除,即該記錄被刪除之后,后續(xù)通過sql語句基本查不出來。(不過通過其他技術(shù)手段可以找回,那是后話了)

還有另外一種是邏輯刪除,主要是通過update語句操作的。

例如:

updateproductsetdelete_status=1,edit_time=now(3)
whereid=123;

邏輯刪除需要在表中額外增加一個刪除狀態(tài)字段,用于記錄數(shù)據(jù)是否被刪除。在所有的業(yè)務(wù)查詢的地方,都需要過濾掉已經(jīng)刪除的數(shù)據(jù)。

通過這種方式刪除數(shù)據(jù)之后,數(shù)據(jù)任然還在表中,只是從邏輯上過濾了刪除狀態(tài)的數(shù)據(jù)而已。

其實對于這種邏輯刪除的表,是沒法加唯一索引的。

為什么呢?

假設(shè)之前給商品表中的name和model加了唯一索引,如果用戶把某條記錄刪除了,delete_status設(shè)置成1了。后來,該用戶發(fā)現(xiàn)不對,又重新添加了一模一樣的商品。

由于唯一索引的存在,該用戶第二次添加商品會失敗,即使該商品已經(jīng)被刪除了,也沒法再添加了。

這個問題顯然有點嚴重。

有人可能會說:把name、model和delete_status三個字段同時做成唯一索引不就行了?

答:這樣做確實可以解決用戶邏輯刪除了某個商品,后來又重新添加相同的商品時,添加不了的問題。但如果第二次添加的商品,又被刪除了。該用戶第三次添加相同的商品,不也出現(xiàn)問題了?

由此可見,如果表中有邏輯刪除功能,是不方便創(chuàng)建唯一索引的。

7. 分布式鎖

接下來,你想到的第二種解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題的辦法可能是:加分布式鎖。

目前最常用的性能最高的分布式鎖,可能是redis分布式鎖了。

使用redis分布式鎖的偽代碼如下:

try{
Stringresult=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","PX",expireTime);
if("OK".equals(result)){
doSamething();
returntrue;
}
returnfalse;
}finally{
unlock(lockKey,requestId);
}

不過需要在finally代碼塊中釋放鎖。

其中l(wèi)ockKey是由商品表中的name和model組合而成的,requestId是每次請求的唯一標識,以便于它每次都能正確得釋放鎖。還需要設(shè)置一個過期時間expireTime,防止釋放鎖失敗,鎖一直存在,導(dǎo)致后面的請求沒法獲取鎖。

如果只是單個商品,或者少量的商品需要復(fù)制添加,則加分布式鎖沒啥問題。

主要流程如下:

a0ce6916-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

可以在復(fù)制添加商品之前,先嘗試加鎖。如果加鎖成功,則在查詢商品是否存在,如果不存在,則添加商品。此外,在該流程中如果加鎖失敗,或者查詢商品時不存在,則直接返回。

加分布式鎖的目的是:保證查詢商品和添加商品的兩個操作是原子性的操作。

但現(xiàn)在的問題是,我們這次需要復(fù)制添加的商品數(shù)量很多,如果每添加一個商品都要加分布式鎖的話,會非常影響性能。

顯然對于批量接口,加redis分布式鎖,不是一個理想的方案。

8. 統(tǒng)一mq異步處理

前面我們已經(jīng)聊過,在批量復(fù)制商品的接口,我們是通過RocketMQ的順序消息,單線程異步復(fù)制添加商品的,可以暫時解決商品重復(fù)的問題。

但那只改了一個添加商品的入口,還有其他添加商品的入口。

能不能把添加商品的底層邏輯統(tǒng)一一下,最終都調(diào)用同一段代碼。然后通過RocketMQ的順序消息,單線程異步添加商品。

主要流程如下圖所示:

a139edda-4857-11ed-a3b6-dac502259ad0.jpg

這樣確實能夠解決重復(fù)商品的問題。

但同時也帶來了另外兩個問題:

現(xiàn)在所有的添加商品功能都改成異步了,之前同步添加商品的接口如何返回數(shù)據(jù)呢?這就需要修改前端交互,否則會影響用戶體驗。

之前不同的添加商品入口,是多線程添加商品的,現(xiàn)在改成只能由一個線程添加商品,這樣修改的結(jié)果導(dǎo)致添加商品的整體效率降低了。

由此,綜合考慮了一下各方面因素,這個方案最終被否定了。

9. insert on duplicate key update

其實,在mysql中存在這樣的語法,即:insert on duplicate key update。

在添加數(shù)據(jù)時,mysql發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不存在,則直接insert。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)已經(jīng)存在了,則做update操作。

不過要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY,這樣當這兩個值相同時,才會觸發(fā)更新操作,否則是插入。

現(xiàn)在的問題是PRIMARY KEY是商品表的主鍵,是根據(jù)雪花算法提前生成的,不可能產(chǎn)生重復(fù)的數(shù)據(jù)。

但由于商品表有邏輯刪除功能,導(dǎo)致唯一索引在商品表中創(chuàng)建不了。

由此,insert on duplicate key update這套方案,暫時也沒法用。

此外,insert on duplicate key update在高并發(fā)的情況下,可能會產(chǎn)生死鎖問題,需要特別注意一下。

10. insert ignore

在mysql中還存在這樣的語法,即:insert ... ignore。

在insert語句執(zhí)行的過程中:mysql發(fā)現(xiàn)如果數(shù)據(jù)重復(fù)了,就忽略,否則就會插入。

它主要是用來忽略,插入重復(fù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的Duplicate entry 'XXX' for key 'XXXX'異常的。

不過也要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY。

但由于商品表有邏輯刪除功能,導(dǎo)致唯一索引在商品表中創(chuàng)建不了。

由此可見,這個方案也不行。

溫馨的提醒一下,使用insert ... ignore也有可能會導(dǎo)致死鎖。

11. 防重表

之前聊過,因為有邏輯刪除功能,給商品表加唯一索引,行不通。

后面又說了加分布式鎖,或者通過mq單線程異步添加商品,影響創(chuàng)建商品的性能。

那么,如何解決問題呢?

我們能否換一種思路,加一張防重表,在防重表中增加商品表的name和model字段作為唯一索引。

例如:

CREATETABLE`product_unique`(
`id`bigint(20)NOTNULLCOMMENT'id',
`name`varchar(130)DEFAULTNULLCOMMENT'名稱',
`model`varchar(255)NOTNULLCOMMENT'規(guī)格',
`user_id`bigint(20)unsignedNOTNULLCOMMENT'創(chuàng)建用戶id',
`user_name`varchar(30)NOTNULLCOMMENT'創(chuàng)建用戶名稱',
`create_date`datetime(3)NOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP(3)COMMENT'創(chuàng)建時間',
PRIMARYKEY(`id`),
UNIQUEKEY`ux_name_model`(`name`,`model`)
)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='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,不過在這張防重表中增加了這兩個字段的唯一索引。

視野一下子被打開了。

在添加商品數(shù)據(jù)之前,先添加防重表。如果添加成功,則說明可以正常添加商品,如果添加失敗,則說明有重復(fù)數(shù)據(jù)。

防重表添加失敗,后續(xù)的業(yè)務(wù)處理,要根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求而定。

如果業(yè)務(wù)上允許添加一批商品時,發(fā)現(xiàn)有重復(fù)的,直接拋異常,則可以提示用戶:系統(tǒng)檢測到重復(fù)的商品,請刷新頁面重試。

例如:

try{
transactionTemplate.execute((status)->{
productUniqueMapper.batchInsert(productUniqueList);
productMapper.batchInsert(productList);
returnBoolean.TRUE;
});
}catch(DuplicateKeyExceptione){
thrownewBusinessException("系統(tǒng)檢測到重復(fù)的商品,請刷新頁面重試");
}

在批量插入數(shù)據(jù)時,如果出現(xiàn)了重復(fù)數(shù)據(jù),捕獲DuplicateKeyException異常,轉(zhuǎn)換成BusinessException這樣運行時的業(yè)務(wù)異常。

還有一種業(yè)務(wù)場景,要求即使出現(xiàn)了重復(fù)的商品,也不拋異常,讓業(yè)務(wù)流程也能夠正常走下去。

例如:

try{
transactionTemplate.execute((status)->{
productUniqueMapper.insert(productUnique);
productMapper.insert(product);
returnBoolean.TRUE;
});
}catch(DuplicateKeyExceptione){
product=productMapper.query(product);
}

在插入數(shù)據(jù)時,如果出現(xiàn)了重復(fù)數(shù)據(jù),則捕獲DuplicateKeyException,在catch代碼塊中再查詢一次商品數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)庫已有的商品直接返回。

如果調(diào)用了同步添加商品的接口,這里非常關(guān)鍵的一點,是要返回已有數(shù)據(jù)的id,業(yè)務(wù)系統(tǒng)做后續(xù)操作,要拿這個id操作。

當然在執(zhí)行execute之前,還是需要先查一下商品數(shù)據(jù)是否存在,如果已經(jīng)存在,則直接返回已有數(shù)據(jù),如果不存在,才執(zhí)行execute方法。這一步千萬不能少。

例如:

ProductoldProduct=productMapper.query(product);
if(Objects.nonNull(oldProduct)){
returnoldProduct;
}

try{
transactionTemplate.execute((status)->{
productUniqueMapper.insert(productUnique);
productMapper.insert(product);
returnBoolean.TRUE;
});
}catch(DuplicateKeyExceptione){
product=productMapper.query(product);
}
returnproduct;

千萬注意:防重表和添加商品的操作必須要在同一個事務(wù)中,否則會出問題。

順便說一下,還需要對商品的刪除功能做特殊處理一下,在邏輯刪除商品表的同時,要物理刪除防重表。用商品表id作為查詢條件即可。

說實話,解決重復(fù)數(shù)據(jù)問題的方案挺多的,沒有最好的方案,只有最適合業(yè)務(wù)場景的,最優(yōu)的方案。

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    工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>中臺的<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>并發(fā)</b>性有什么作用

    如何理解工業(yè)數(shù)據(jù)中臺的并發(fā)能力

    工業(yè)數(shù)據(jù)中臺的并發(fā)能力是指其在同一時間段內(nèi)高效處理大量設(shè)備數(shù)據(jù)讀寫、分析請求的能力,這是保障工業(yè)數(shù)據(jù)實時采集、傳輸、處理與決策響應(yīng)穩(wěn)定性和
    的頭像 發(fā)表于 10-15 11:49 ?379次閱讀

    Nginx并發(fā)優(yōu)化方案

    作為一名在生產(chǎn)環(huán)境中摸爬滾打多年的運維工程師,我見過太多因為Nginx配置不當導(dǎo)致的性能瓶頸。今天分享一套完整的Nginx并發(fā)優(yōu)化方案,幫助你的系統(tǒng)從10萬QPS突破到百萬級別。
    的頭像 發(fā)表于 08-13 15:51 ?1041次閱讀

    鴻蒙5開發(fā)寶藏案例分享---應(yīng)用并發(fā)設(shè)計

    ?** 鴻蒙并發(fā)編程實戰(zhàn)指南:解鎖ArkTS多線程黑科技** 嘿,開發(fā)者朋友們! 今天給大家扒一扒鴻蒙官方文檔里藏著的并發(fā)編程寶藏—— 100+實戰(zhàn)場景解決方案 !從金融理財?shù)接螒蜷_發(fā),從折疊屏適配
    發(fā)表于 06-12 16:19

    Ingress網(wǎng)關(guān)并發(fā)請求的解決方案

    當 Ingress 網(wǎng)關(guān)面臨高并發(fā)請求(如 QPS 超過 10萬+)時,可能導(dǎo)致服務(wù)崩潰、響應(yīng)延遲激增或資源耗盡。
    的頭像 發(fā)表于 05-14 11:52 ?871次閱讀

    RAKsmart服務(wù)器如何重塑AI并發(fā)算力格局

    在AI大模型參數(shù)量突破萬億級、實時推理需求激增的當下,傳統(tǒng)服務(wù)器架構(gòu)的并發(fā)處理能力已逼近物理極限。RAKsmart通過“硬件重構(gòu)+軟件定義”的雙引擎創(chuàng)新,推出新一代AI服務(wù)器解決方案。下面,AI部落小編為您解析RAKsmart服務(wù)器如何重塑AI
    的頭像 發(fā)表于 04-03 10:37 ?940次閱讀

    MAX40660怎么防止反射率時候信號飽和展寬影響測距?

    在LIDAR設(shè)計中,使用APD作為接收器,既要兼顧低反射率提高增益,怎么防止反射率時候信號飽和展寬影響測距? 假設(shè)TIA使用MAX40660,想請教下怎么解決大信號飽和展寬的問題。
    發(fā)表于 03-25 07:08

    TurMass? 如何幫助解決 UWB 定位系統(tǒng)大規(guī)模終端標簽并發(fā)通信沖突問題?

    在大容量定位終端數(shù)據(jù)并發(fā)場景中,現(xiàn)有通信技術(shù)因信號沖突、系統(tǒng)容量受限等問題,難以滿足需求。TurMass? 通信技術(shù)通過多信道設(shè)計、時隙劃分、定位與通信一體化等創(chuàng)新方案,有效解決了
    的頭像 發(fā)表于 03-17 14:38 ?1031次閱讀
    TurMass? 如何幫助解決 UWB 定位系統(tǒng)大規(guī)模終端標簽<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>并發(fā)</b>通信沖突問題?