因网络延迟造成数据库插入相同记录，如何解决.

最新推荐文章于 2025-08-15 10:38:51 发布
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分类专栏： 工作经验 文章标签： 数据库 java 数据 ibatis 判断记录重复
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hsz168/article/details/70624725
本文讨论了网络延迟引发的数据库重复记录问题，针对java环境下使用ibatis的情况，提出了如何判断并避免插入重复数据的解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

因网络延迟造成相同数据重复插入到数据库中，查询报sqlMap[] result tomany

场景再现：接手了一个项目，注册模块对于不可重复注册功能，使用的是java代码控制，即在注册之前，先查询数据库中用户表有没有存在这个用户，有就提示“该用户已经注册”；没有，就插入当前用户到数据库中，提示“注册成功”。
   这个逻辑是普遍做法，一般不会出现什么问题。但我们现在碰到了问题，有一个新用户，在不同设备上几乎同时点击注册，即便这样也会存在毫秒级的时间差距，理论上是可以通过上述逻辑限制重复注册。但如果网络出现了延迟，会出现两条插入语句同时插入到了数据库中，我们不是有代码判断吗？为什么还会出现这样的情况，答案就在“延迟”，万恶的延迟。
    仔细剖析：第一次注册，注册信息已经插入到数据库中，本应该返回主键，以判断是否插入成功，然后再插入下一条信息;但此时由于是在两台设备上几乎同时点击注册，那么就是开启了两条线程，分别同时执行插入数据的sql操作，查询语句来不及对第一次注册的结果进行查询，第二次就已经插入进去了，所以会出查询结构too many错误，对于注册模块来说，就出现了逻辑上的错误，这样的特例几乎不会发生，但在大用户量、某些高并发操作的时候，就会出现这样的问题，一旦出现就会严重影响客户的使用体验，这是要坚决杜绝的错误。
解决方案：
1.对某一字段添加唯一索引，如账号 userName、手机 mobilePhone，在插入时如果存在有相同的userName或mobilePhone，则忽略，不会报错;不存在，则插入。
以ibatis为例 
<insert id="insertUser" paramClass="java.utill.map" resultClass="java.lang.Integer">
  insert ingore into user_info (user
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} catch (Exception e) { throw new RuntimeException("触发事务回滚"); // 必须抛出异常使事务管理器感知[^1] } } ``` - **验证方法**：在事务提交后添加日志打印`TransactionSynchronizationManager.isActualTransactionActive()` 2. **延迟刷新问题**（Hibernate/JPA特有） - **现象**：`save()`操作仅存入一级缓存未刷新到数据库 - **解决**： ```java repo.save(entity); repo.flush(); // 强制同步到数据库 ``` - **排查指标**：监控Hibernate SQL日志`spring.jpa.show-sql=true` 3. **消息确认与事务冲突** - **原因**：消息确认早于事务提交，导致系统误判操作完成[^5] - **配置优化**： ```yaml spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: manual # 手动确认 transaction-size: 1 # 每个消息独立事务 ``` ```java @RabbitListener(queues = "queue") public void handle(Message msg, Channel channel) { try { // 业务操作 channel.basicAck(tag, false); // 事务提交后手动确认 } catch (Exception e) { channel.basicNack(tag, false, true); // 失败重入队列 } } ``` #### 诊断流程图 ```mermaid graph TD A[表无数据] --> B{检查事务状态} B -->|事务未提交| C[1. @Transactional覆盖范围] B -->|事务已提交| D[2. 检查flush操作] C --> E[验证事务传播行为] D --> F{ORM日志} F -->|有insert语句| G[3. 数据库隔离级别] F -->|无insert语句| H[4. 缓存刷新机制] G --> I[设置READ_COMMITTED] H --> J[添加flush()] ``` #### 隔离级别问题验证（MySQL示例） ```sql -- 查询当前会话隔离级别 SELECT @@transaction_isolation; -- 在事务中显式查询 START TRANSACTION; SELECT * FROM target_table FOR UPDATE; -- 确保看到最新数据 COMMIT; ``` ### 推荐解决方案 1. **强制刷新机制** ```java @Transactional public void process(Message msg) { entity = parse(msg); repo.saveAndFlush(entity); // 取代save() // 业务日志应在此后打印 } ``` 2. **事务同步回调** ```java TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization( new TransactionSynchronization() { @Override public void afterCommit() { System.out.println("实际提交时间：" + Instant.now()); } } ); ``` 3. **双重验证机制** ```java repo.save(entity); if(repo.existsById(entity.getId())) { // 事务内验证 log.info("实体已持久化"); } ``` ---
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