pymongo.errors.DuplicateKeyError: E11000 duplicate key error collection: anjuke.ershoufang index

本文介绍了一段用于抓取安居客二手房信息的Python爬虫代码,并解决了因MongoDB插入数据时出现的问题。通过对代码进行简单调整,实现了稳定的数据抓取和存储。

这个bug忙了我一下午加一个晚上,终于把它ko掉了

先附上一段爬取安居客二手房信息的代码

import re
import time
import pymongo
import requests
from bson import ObjectId
from lxml import etree
from pprint import pprint
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Safari/537.36",
    "cookie": "aQQ_ajkguid=243E5D58-8B13-D7BD-4922-3DE583E03855; ctid=11; _ga=GA1.2.1030980732.1530799904; _gid=GA1.2.506397644.1530799904; 58tj_uuid=c606f59a-2fb9-4c91-9815-741fdf9cfe5d; als=0; lps=http%3A%2F%2Fwww.anjuke.com%2F%3Fpi%3DPZ-baidu-pc-all-biaoti%7Chttps%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Fs%3Fie%3Dutf-8%26f%3D8%26rsv_bp%3D0%26rsv_idx%3D1%26tn%3Dbaidu%26wd%3D%25E5%25AE%2589%25E5%25B1%2585%25E5%25AE%25A2%26rsv_pq%3Dd71198bd000395ca%26rsv_t%3D6172VDlcx2zzRQ%252FLyCdcEidtafr%252BSvVyVXrlZ0lsK3U1MEz8066IF4byz4c%26rqlang%3Dcn%26rsv_enter%3D1%26rsv_sug3%3D5%26rsv_sug1%3D5%26rsv_sug7%3D101; twe=2; sessid=3497C1D2-43A8-6143-B2D7-CFDA33FF0C0E; new_uv=2; __xsptplus8=8.2.1530840314.1530840335.2%232%7Cwww.baidu.com%7C%7C%7C%25E5%25AE%2589%25E5%25B1%2585%25E5%25AE%25A2%7C%23%23Z7v3XnqLDcxTHeMLiqLXQSLHvXrh8k_R%23",
    "referer": "https://shanghai.anjuke.com/?pi=PZ-baidu-pc-all-biaoti"
}

# 连接数据库
client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017)
# 定义数据库名称
db = client.anjuke
# 定义表名
coll = db.ershoufang

def get_info():
    count = 0
    for i in range(23):

        response = requests.get('https://shanghai.anjuke.com/sale/p{}/#filtersort'.format(i), headers=headers)

        item = response.text

        # print(item)
        # 利用etree.HTML,将字符串解析为HTML文档
        html = etree.HTML(item)
        htmls = html.xpath('//*[@id="houselist-mod-new"]/li')
        # print(htmls)


         house = {}
        for h in htmls:
            h_addr = h.xpath('./div[2]/div[1]/a/text()')[0].strip()
            h_type = h.xpath('./div[2]/div[2]/span[1]/text()')[0].strip()
            h_area = h.xpath('./div[2]/div[2]/span[2]/text()')[0].strip()
            h_hight = h.xpath('./div[2]/div[2]/span[3]/text()')[0].strip()
            h_name = h.xpath('./div[2]/div[2]/span[4]/text()')[0].strip()
            try:
                h_youshi1 = h.xpath('./div[2]/div[4]/span[1]/text()')[0].strip()
            except:
                h_youshi1=None
            try:
                h_youshi2 = h.xpath('./div[2]/div[4]/span[2]/text()')[0].strip()
            except:
                h_youshi2=None
            try:
                h_youshi3 = h.xpath('./div[2]/div[4]/span[3]/text()')[0].strip()
            except:
                h_youshi3=None
            h_price = h.xpath('./div[3]/span[1]/strong/text()')[0].strip()
           
            house['h_addr']=h_addr
            house['h_type']=h_type
            house['h_area']=h_area
            house['h_hight']=h_hight
            house['h_name']=h_name
            house['h_youshi1']=h_youshi1
            house['h_youshi2']=h_youshi2
            house['h_youshi3']=h_youshi3
            house['h_price']=h_price
            # pprint(house)
            time.sleep(0.01)
           
            # coll.insert(house)
            save(house)
            count+=1
    print(count)

def save(house):

    coll.insert(house)

def main():
    get_info()

if __name__ == '__main__':

    main()

这个代码只能运行两条数据,


两条数据,一条有‘_id’,一条没有

目前有两条解决方案:

一:在程序中加一个‘_id’,这个字段,自己设置_id字段,代替系统分配:


程序没问题:


二:将house={},这个字典放在for循环里面:


这两种方法都可以解决问题,个人建议还是方法二,代码规范,让系统自己分配id

<think>好的,我现在需要帮助用户解决MongoDB中的E11000 duplicate key error错误,特别是在portal-master.shedLock集合中出现的问题。首先,我要理解这个错误的基本含义。E11000错误通常与唯一索引冲突有关,这意味着用户尝试插入或更新一个文档,导致某个字段的值重复,而该字段有唯一性约束。 接下来,用户提到的集合是portal-master.shedLock,这让我联想到分布式锁的实现。通常,shedLock这样的集合用于确保在分布式系统中,同一时间只有一个实例可以执行某个任务。因此,这个集合的结构可能包含锁的名称、持有者、有效期等字段,并且锁名称应该是唯一的,以避免多个实例同时获取同一个锁。 我需要考虑可能的原因。首先,用户可能在没有正确释放锁的情况下,再次尝试获取同一个锁,导致唯一键冲突。其次,可能是索引设置的问题,例如锁名称字段被错误地设置为唯一索引,或者在数据迁移或恢复过程中导入了重复的数据。还有一种可能是应用程序逻辑中的竞态条件,多个实例几乎同时尝试插入同一条锁记录,虽然MongoDB的写入通常是原子的,但在高并发情况下仍有可能出现冲突。 接下来,解决方案方面,我需要分步骤思考。首先,检查集合的索引结构,确认哪些字段设置了唯一约束。用户可以通过db.getCollection('portal-master.shedLock').getIndexes()命令查看索引。如果发现非预期的唯一索引,可能需要删除或修改它。 其次,分析具体的操作日志,找到引发错误的操作。用户可以在MongoDB日志中搜索E11000错误,查看对应的操作详情,比如插入的文档内容和时间戳。这有助于确定是哪个部分的代码或流程导致了重复插入。 然后,优化应用程序的逻辑。例如,在尝试插入锁记录之前,先检查是否存在相同的锁名称,或者使用更新操作而不是插入,如果存在则更新有效期,否则插入新记录。MongoDB的findAndModify命令或updateOne操作符,结合upsert选项,可以原子性地处理这种情况,避免竞态条件。 另外,考虑到shedLock的用途,可能需要调整锁的有效期。如果锁的有效期设置过短,可能在任务还未完成时锁就被释放,其他实例尝试获取同一锁,导致冲突。适当延长锁的有效期,或者确保任务在锁有效期内完成,可以减少这类错误的发生。 对于已经存在的重复数据,用户需要手动清理。可以通过查询重复的锁名称,删除旧记录,保留最新的有效记录。但要注意在清理时确保系统处于安全状态,避免正在使用的锁被误删。 此外,还需要检查应用程序中是否有异常处理机制。当捕获到E11000错误时,应该记录详细信息,并采取重试或回退策略,而不是直接抛出错误导致系统崩溃。 最后,预防措施方面,建议在代码审查和测试阶段加强唯一性约束的检查,使用合适的索引策略,并进行压力测试模拟高并发场景,确保分布式锁机制的健壮性。同时,监控MongoDB的错误日志,及时发现和处理潜在的重复键问题。</think>### MongoDB E11000 duplicate key error 深度解析与解决方案(portal-master.shedLock场景) --- #### 一、错误本质解析 `E11000 duplicate key error` 表示**唯一性约束冲突**,具体到集合`portal-master.shedLock`,说明存在以下情况之一: 1. **重复锁记录插入** 当多个进程/线程尝试同时创建相同名称的分布式锁时触发: ```javascript // 典型shedLock文档结构 { _id: "lock_123", lockUntil: ISODate("2024-01-01T12:00:00Z"), lockedAt: ISODate("2024-01-01T11:55:00Z"), lockedBy: "server-node-01" } ``` `_id`字段默认作为唯一索引,若并发插入相同ID则报错[^1] 2. **索引配置异常** 非`_id`字段被错误添加唯一索引: ```sql > db.getCollection('portal-master.shedLock').getIndexes() [ { "v": 2, "unique": true, // 错误配置 "key": { "lockedBy": 1 }, "name": "lockedBy_1" } ] ``` --- #### 二、核心解决方案(按优先级排序) ##### 方案1:原子性锁操作优化 使用`findAndModify`实现**无冲突锁获取**: ```javascript db.getCollection('portal-master.shedLock').findAndModify({ query: { _id: "lock_123", lockUntil: { $lt: new Date() } // 仅当锁过期时才更新 }, update: { $set: { lockUntil: new Date(Date.now() + 30000), // 30秒有效期 lockedAt: new Date(), lockedBy: "server-node-02" } }, upsert: true, new: true }) ``` **优势**:通过查询-更新原子操作避免竞争条件[^2] ##### 方案2:索引结构修复 检查并删除错误唯一索引: ```sql // 查看索引配置 db.getCollection('portal-master.shedLock').getIndexes() // 删除错误索引 db.getCollection('portal-master.shedLock').dropIndex("lockedBy_1") // 重建正确索引(非唯一) db.getCollection('portal-master.shedLock').createIndex( { lockedBy: 1 }, { unique: false } // 明确指定非唯一 ) ``` ##### 方案3:客户端重试策略 在应用层实现指数退避重试: ```python import time from pymongo import MongoClient, errors def acquire_lock(retries=5): client = MongoClient() collection = client['portal-master']['shedLock'] for attempt in range(retries): try: result = collection.insert_one({ "_id": "lock_123", "lockUntil": datetime.now() + timedelta(seconds=30) }) return True except errors.DuplicateKeyError: wait_time = 2 ** attempt * 0.1 # 指数退避 time.sleep(wait_time) return False ``` --- #### 三、特殊场景处理 ##### 场景1:分布式时钟不同步 当多个节点时钟偏差超过锁有效期时: 1. 使用NTP同步集群时间 2. 在锁有效期计算中加入安全余量: $$ T_{valid} = T_{base} + \delta_{max} + \epsilon $$ 其中: - $T_{base}$ = 预估任务执行时间 - $\delta_{max}$ = 最大时钟偏差(通常设置500ms) - $\epsilon$ = 安全系数(建议100ms)[^3] ##### 场景2:僵尸锁残留 处理未正常释放的锁: ```javascript // 强制释放过期锁 db.getCollection('portal-master.shedLock').deleteMany({ lockUntil: { $lt: new Date() } }) ``` --- #### 四、监控与调试工具 1. **实时锁状态监控** 创建Change Stream监听锁变化: ```javascript const pipeline = [ { $match: { "ns.db": "portal-master", "ns.coll": "shedLock" }} ]; db.getSiblingDB("portal-master").shedLock.watch(pipeline) .on("change", function(change) { printjson(change); }); ``` 2. **死锁检测查询** 查找持有时间过长的锁: ```javascript db.getCollection('portal-master.shedLock').aggregate([ { $project: { lockDuration: { $subtract: [ new Date(), "$lockedAt" ] } } }, { $match: { lockDuration: { $gt: 300000 } } } // 超过5分钟 ]) ``` --- #### 五、最佳实践指南 | 实践方向 | 具体措施 | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 索引设计 | 仅对`_id`保持唯一索引,其他字段使用TTL索引 | | 锁粒度控制 | 根据业务需求拆分锁名称,例如`region=eu_order_lock_123` | | 客户端配置 | 设置合理的socketTimeoutMS(建议≥锁有效期的2倍) | | 日志分析 | 使用MongoDB Atlas的Data Explorer进行错误模式识别 | --- #### 六、相关扩展问题 1. 如何设计高可用的分布式锁服务? 2. MongoDB的TTL索引在锁机制中的应用限制? 3. 比较MongoDB与Redis实现分布式锁的优劣? [^1]: MongoDB官方文档唯一索引约束说明 [^2]: Jepsen测试框架对分布式锁的验证报告 [^3]: Google Spanner TrueTime API设计理念
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