本篇内容介绍了“怎么解决java并发请求下数据插入重复问题”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
前言
前段时间发现数据库里经常会存在两条相同的用户数据,导致数据查询异常。查了原因,发现前端微信小程序在授权登录时,有时会出现同时发送了两条一模一样的请求(也就是常说的并发)。虽然后端代码有做防重复的判断,但是避免不了并发时候的重复性操作。于是就开始考虑并发的解决方案,解决方案有很多,从拦截请求到数据库层面都可以入手。
我们采用了对请求报文生成摘要信息+Redis分布式锁的方案。运行了一段时间,功能很可靠,代码也很简洁。于是上来做下记录以便后续参考。
解决方案说明:
系统架构用的Spring boot,定义一个Filter过滤器对请求进行过滤,然后对请求报文生成摘要信息并设置Redis分布式锁。通过摘要和锁判断是否为同一请求。
分布式锁工具类
public class ContextLJ {private static final Integer JD = 0; public static boolean lock(String sign, String tiD) { synchronized (JD) { // 加锁 Cache<String> cache = CacheManager.getCommonCache(sign); if(cache == null || StringUtils.isBlank(cache.getValue())) { CacheManager.putCommonCacheInfo(sign, tiD, 10000); return true;} return false; } } public static boolean checklock(String sign, String tiD){ Cache<String> cache = CacheManager.getCommonCache(sign); String uTid = StringUtils.replace(cache.getValue(), "\"", ""); return tiD.equals(uTid); } public static void clent (String sign, String tiD){ if (checklock(sign, tiD)) { CacheManager.clearOnly(sign); } } public static String getSign(ServletRequest request){ // 此工具是将 request中的请求内容 拼装成 key=value&key=value2 的形式 源码在线面 String sign = null; try { Map<String, String> map = getRequstMap((HttpServletRequest) request); // 生成摘要 sign = buildRequest(map); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return sign; } public static Map<String, String> getRequstMap(HttpServletRequest req) throws Exception{ Map<String,String> params = new HashMap<String,String>(); params.put("uri", req.getRequestURI()); Map<String, String[]> requestParams = req.getParameterMap(); for (Iterator<String> iter = requestParams.keySet().iterator(); iter.hasNext();) { String name = (String) iter.next(); String[] values = (String[]) requestParams.get(name); String valueStr = ""; for (int i = 0; i < values.length; i++) { valueStr = (i == values.length - 1) ? valueStr + values[i] : valueStr + values[i] + ","; } params.put(name, valueStr); } return params;} private static String buildRequest(Map<String, String> map) { List<String> signList = new ArrayList<>(); for(Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { signList.add(entry.getKey() + "=" + entry.getValue()); } String sign = StringUtils.join(signList, "&"); return DigestUtils.md5Hex(sign);}}
在过滤器实现请求拦截
@Slf4j@Componentpublic class MyFilter implements Filter{@Overridepublic void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {}@Overridepublic void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse myResp, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;Boolean isDict = StringUtils.contains(req.getRequestURI(), "/dict/getDatas");Boolean isFile = StringUtils.contains(req.getRequestURI(), "/files/file");if(isDict || isFile) {chain.doFilter(request, myResp); // 查询数据字典或者文件,直接放行return;}String sign = "sign_" + ContextLJ.getSign(request); // 生成摘要 String tiD = RandomUtils.randomCode(3) + "_" + Thread.currentThread().getId(); // 当前线程的身份 try { if (!ContextLJ.lock(sign, tiD)) { Map<String,String> map = ContextLJ.getRequstMap((HttpServletRequest)request); log.warn("放弃相同并发请求【" + sign+ "】【" + tiD+"】"+JSON.toJSONString(map)); frequentlyError(myResp); return; } if (!ContextLJ.checklock(sign, tiD)) { Map<String,String> map = ContextLJ.getRequstMap((HttpServletRequest)request); log.warn("加锁验证失败 【" + sign+ "】【" + tiD+"】"+JSON.toJSONString(map)); frequentlyError(myResp); return; } chain.doFilter(request, myResp); // 放行 } catch (Exception e) { // 捕获到异常 进行异常过滤 log.error("", e); myResp.getWriter().write(JSON.toJSONString(ApiRs.asError("服务器繁忙,请重试"))); } finally { ContextLJ.clent(sign, tiD); }}@Overridepublic void destroy() {}private void frequentlyError(ServletResponse myResp) throws IOException { ((HttpServletResponse) myResp).setHeader("Content-type", "text/html;charset=UTF-8"); myResp.getWriter().write(JSON.toJSONString(ApiRs.asError("稍安勿躁,不要频繁请求")));}}
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