DuplicateKeyException： Java 中组合唯一索引的并发插入问题及其解决方案

引言

在当今的软件开发领域，微服务架构因其灵活性和可扩展性而受到广泛欢迎。然而，随着服务实例的增多，如何有效处理并发数据插入成为了一个挑战。本文将探讨在Spring Boot多实例微服务中，如何通过唯一索引和分布式锁来避免重复数据插入的问题。

在使用 Java 进行应用开发时，数据库的唯一索引是确保数据完整性的重要手段。尤其是在处理组合唯一索引时，如由 userId 和 msgId 组成的索引，可能会在高并发场景中引发一系列问题。本文将探讨这些问题的根源，并提供有效的解决方案。

伪代码

1. 数据库层面

userId,msgId 组成唯一索引

2. 代码情况

Info info = xxService.getInfoByuserIdAndMsgId(userId,msgId);
if(info!=null){
// 存在更新 不存在保存
 xxService.updateTime（userId,msgId）
}else{
xxService.save（userId,msgId）
}

大家思考一下：
给你五分钟思考时间，这段代码有问题吗？

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结论：正常情况下是没有问题的，但是并发就会出现问题

什么问题呢？
那就是插入冲突问题，同时请求同样的数据时，就会出现

问题背景

在开发一个模块时，我们遇到了一个可能存在重复插入的问题。通过QA团队的测试，我们发现当两个人同时操作同一个界面时，就会造成数据的重复插入。这不仅影响了数据的准确性，也对系统的稳定性构成了威胁。

数据库层面的解决方案

为了避免重复数据的插入，我们可以在数据库层面建立唯一索引。唯一索引确保了在数据库层面不会有重复的数据插入。然而，当尝试插入重复数据时，数据库会抛出唯一性异常。因此，我们需要在程序中捕获并处理这些异常。

微服务中的并发问题

在多实例微服务中，我们不能使用同步锁或局部锁来处理并发问题，因为这会导致服务之间的锁竞争，影响系统的可扩展性。因此，我们需要使用分布式锁来确保在不同服务实例间的数据一致性。

一、组合唯一索引的背景

组合唯一索引是指在多个列上创建的唯一约束，确保在这些列的组合值中不出现重复。在我们的示例中，组合索引是 userId 和 msgId，意味着每个用户的每条消息必须是唯一的。

CREATE TABLE user_messages (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    userId VARCHAR(255),
    msgId VARCHAR(255),
    content TEXT,
    UNIQUE KEY (userId, msgId)
);

二、并发插入导致的问题

在高并发环境中，多个线程同时尝试插入相同的 userId 和 msgId 组合时，可能会引发以下问题：

1. 唯一性约束冲突：当两个线程几乎同时插入相同的组合时，数据库将抛出 Duplicate entry 错误，导致插入失败。

2. 性能开销：频繁的插入失败会导致不必要的资源消耗，包括 CPU 和 I/O 操作。

3. 事务回滚：如果在同一事务中处理多个插入操作，唯一约束的冲突会导致整个事务回滚，影响其他操作。

三、解决方案

为了解决并发插入导致的唯一性约束冲突，我们可以考虑以下几种方案：

1. 使用乐观锁

在表中添加版本字段，利用乐观锁机制确保数据一致性。每次插入或更新时检查版本号，以防止并发更新。

ALTER TABLE user_messages ADD COLUMN version INT DEFAULT 0;

Java 示例

public void registerMessageWithOptimisticLock(String userId, String msgId, String content) {
    int version = 0;
    while (true) {
        Info info = userService.getMessage(userId, msgId);
        if (info != null) {
            // 更新逻辑
            if (info.getVersion() == version) {
                userService.updateMessage(userId, msgId, content, version);
                break;
            }
        } else {
            try {
                userService.saveMessage(userId, msgId, content, version);
                break;
            } catch (DuplicateKeyException e) {
                version++;
            }
        }
    }
}

2. 重试机制

在捕获到 DuplicateKeyException 后，进行重试操作。建议先检查数据是否存在，以减少冲突的可能性。

Java 示例

public void registerWithImprovedRetry(String userId, String msgId) {
    for (int attempts = 0; attempts < 3; attempts++) {
        Info info = xxService.getInfoByUserIdAndMsgId(userId, msgId);
        if (info == null) { // 数据不存在
            try {
                xxService.save(userId, msgId);
                return; // 成功插入
            } catch (DuplicateKeyException e) {
                // 记录日志
                log.error("Duplicate entry for userId: " + userId + ", msgId: " + msgId);
                // 添加延迟
                try {
                    Thread.sleep((long) (Math.random() * 100)); // 随机延迟
                } catch (InterruptedException ie) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        } else {
            // 数据已存在，进行更新
            xxService.updateTime(userId, msgId);
            return;
        }
    }
    throw new RuntimeException("Registration failed after retries.");
}

3. 使用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE

利用 MySQL 的 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句来简化操作。这种方式能够在插入时自动处理冲突，减少了代码复杂性。

SQL 示例

INSERT INTO user_messages (userId, msgId, content)
VALUES (?, ?, ?)
ON DUPLICATE KEY UPDATE content = VALUES(content);

Java 示例

public void registerMessageWithUpsert(String userId, String msgId, String content) {
    userService.insertOrUpdateMessage(userId, msgId, content);
}

4. 消息队列

将插入请求放入消息队列，确保按照顺序处理，避免并发冲突。适合高并发场景。

伪代码示例

// 生产者
public void queueMessageRegistration(String userId, String msgId, String content) {
    messageQueue.send(new UserMessageRegistrationMessage(userId, msgId, content));
}

// 消费者
public void processMessageRegistration(UserMessageRegistrationMessage message) {
    userService.insertOrUpdateMessage(message.getUserId(), message.getMsgId(), message.getContent());
}

其他方案

方案一 使用Redis分布式锁

Redis分布式锁是一种有效的解决方案。通过Redis的原子操作，我们可以在不同的服务实例间实现锁的获取和释放。在Spring Boot项目中，我们可以通过集成Redisson客户端来使用Redis分布式锁。

RLock lock = redissonClient.getLock(key);
try {
    lock.lock();
    // 执行新增操作
} finally {
    lock.unlock();
}

方案二

事务处理的最佳实践

在处理事务时，我们需要注意不要将查询和新增操作放在同一个方法中。这样做会导致事务提交前的数据被查询到，从而得到错误的结果。正确的做法是将新增和查询操作分离到不同的方法中，并在Controller层分别调用这些方法。

其他分布式锁方案

除了Redis分布式锁，还有其他的分布式锁方案，如Zookeeper。每种方案都有其优缺点，我们需要根据具体的应用场景来选择最合适的方案。

四、总结

组合唯一索引在确保数据完整性方面至关重要，但在高并发场景中，容易导致唯一性约束冲突。通过乐观锁、重试机制、INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 以及消息队列等策略，可以有效缓解这些问题。根据具体的业务场景，选择合适的解决方案将有助于提高应用的性能和用户体验。

希望本文能为您解决组合唯一索引并发插入的问题提供有价值的见解和参考。欢迎讨论与分享！

参考文献

• Spring Boot官方文档
• Redisson官方文档
• Zookeeper官方文档

这篇文章提供了一个关于如何在微服务架构中处理并发插入问题的全面指南，希望能对读者有所帮助。