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java幂等控制问题

article 2024/10/18 11:43:34

🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

问题描述

同一时刻近来多个请求，a请求更新数据的时候因为是个list所以a还没处理完，剩余的几行数据库表锁了（行锁），这时候b进来处理了，b更新数据库失败了（因为被锁了），造成了a和b返回的数据不一致。想了半天想的方案，有点老套，有没有好点的处理方案。

解决方案

  如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

在处理 Java 中的幂等性问题，特别是在并发请求更新同一份数据时，可能会遇到 行锁 导致的冲突，这通常会导致数据不一致或请求失败的问题。为了确保多请求同时操作时数据保持一致性，且避免并发冲突，通常会采用并发控制和幂等处理策略。以下是几种改进方案，帮助你更好地处理这种场景。

1. 乐观锁（Optimistic Locking）

乐观锁是比较常见的处理并发更新的机制之一，它不直接锁定数据行，而是通过版本号或时间戳来控制并发。你可以在数据库中增加一个 version 字段，执行更新时检查该字段，如果字段没有变化，则允许更新；否则，阻止更新并返回错误，要求重新操作。

实现方式：

  • 数据表中增加 version 字段，记录版本号。
  • 更新数据时：
    • 先读取当前 version。
    • 在更新时通过 UPDATE ... WHERE version = ? 进行检查，如果 version 未变化，则成功更新，同时将 version +1；否则更新失败。

SQL 示例：

UPDATE my_table
SET value = ?, version = version + 1
WHERE id = ? AND version = ?;

Java 示例：

@Transactional
public void updateData(Long id, List<String> newData) {
    MyEntity entity = repository.findById(id).orElseThrow();
    int currentVersion = entity.getVersion();
    
    // 尝试更新
    int rowsUpdated = repository.updateData(id, newData, currentVersion);
    if (rowsUpdated == 0) {
        throw new OptimisticLockingFailureException("Data has been modified by another transaction");
    }
}

这样就能保证只有一个请求能够成功更新数据，其他请求会因为版本号不一致而失败。

2. 悲观锁（Pessimistic Locking）

悲观锁是在读取数据时就直接对数据行进行锁定，直到事务完成，其他线程无法读取或更新数据。这种方法适合更新冲突非常频繁的场景，但代价是锁的粒度更大，可能会降低系统并发性。

实现方式：

  • 使用数据库锁机制，如 SELECT ... FOR UPDATE，在读取数据时加锁，确保在事务提交之前其他线程不能修改该数据。

SQL 示例：

SELECT * FROM my_table WHERE id = ? FOR UPDATE;

Java 示例（JPA 中的悲观锁）：

@Transactional
public void updateData(Long id, List<String> newData) {
    // 使用悲观锁
    MyEntity entity = entityManager.find(MyEntity.class, id, LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);
    
    // 更新数据
    entity.setData(newData);
    entityManager.persist(entity);
}

这种方式确保同一时刻只有一个请求能够修改数据，其他请求在当前事务提交之前会被阻塞，直到锁释放。

3. 数据库级别重试机制

在某些情况下，你可以通过引入重试机制，在遇到数据库锁定或更新失败时尝试重试操作。结合乐观锁，当某个请求因为版本冲突或锁定失败时，可以自动重试一到两次，等待其他事务结束。

实现方式：

  • 使用 @Retryable 注解（如 Spring Retry）自动进行重试。

Java 示例：

@Retryable(value = {OptimisticLockingFailureException.class}, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 1000))
@Transactional
public void updateData(Long id, List<String> newData) {
    MyEntity entity = repository.findById(id).orElseThrow();
    int currentVersion = entity.getVersion();
    
    // 尝试更新
    int rowsUpdated = repository.updateData(id, newData, currentVersion);
    if (rowsUpdated == 0) {
        throw new OptimisticLockingFailureException("Data has been modified by another transaction");
    }
}

这样当 OptimisticLockingFailureException 发生时，系统会进行自动重试，给其他事务处理完的时间。

4. 基于分布式锁

如果你是在一个分布式环境下，需要对多个服务器的请求进行统一的并发控制，可以采用分布式锁的机制，比如使用 Redis 或 Zookeeper 来保证同一时间只有一个请求能够处理某个资源。

Redis 实现示例：

public void updateData(Long id, List<String> newData) {
    String lockKey = "my_lock_" + id;
    boolean lockAcquired = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "lock", 10, TimeUnit.SECONDS);
    
    if (!lockAcquired) {
        throw new RuntimeException("Another process is updating the data. Please try again later.");
    }

    try {
        // 更新数据
        MyEntity entity = repository.findById(id).orElseThrow();
        entity.setData(newData);
        repository.save(entity);
    } finally {
        redisTemplate.delete(lockKey);  // 释放锁
    }
}

这种方式适合在分布式场景下使用，确保全局锁定资源。

5. 异步队列机制

可以使用异步队列，将每个请求放入队列中，按照顺序逐一处理。这样即使多个请求同时到达，也不会造成并发冲突。

实现方式：

  • 将更新请求放入队列中，并异步执行队列中的任务。

Java 示例：

// 使用消息队列，如 Kafka、RabbitMQ
public void updateData(Long id, List<String> newData) {
    // 将更新请求放入队列
    messageQueue.sendUpdateRequest(id, newData);
}

// 消费者从队列中取出更新请求，顺序处理
@KafkaListener(topics = "update-topic")
public void handleUpdateRequest(UpdateRequest request) {
    MyEntity entity = repository.findById(request.getId()).orElseThrow();
    entity.setData(request.getNewData());
    repository.save(entity);
}

总结

  1. 乐观锁：适用于更新冲突较少的场景，通过版本号或时间戳控制并发更新，失败时返回错误或重试。
  2. 悲观锁：适用于更新冲突较多的场景，通过行锁机制确保同一时刻只有一个线程能修改数据。
  3. 重试机制：通过自动重试机制，在遇到锁冲突时进行重试，确保请求最终能成功。
  4. 分布式锁：适用于分布式系统，通过 Redis 或 Zookeeper 控制多个节点的并发操作。
  5. 异步队列：适用于高并发下的请求排队处理，确保更新顺序性。

根据你的业务需求和系统架构，选择合适的方案。

  希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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