java并发请求下数据插入重复问题的解决方法

java并发请求下数据插入重复问题的解决方法

目录前言分布式锁工具类在过滤器实现请求拦截总结

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;

/**

* 上锁 使用redis 为分布式项目 加锁

* @param sign

* @param tiD

* @return

* @throws Exception

*/

public static boolean lock(String sign, String tiD) {

synchronized (JD) { // 加锁

Cache cache = CacheManager.getCommonCache(sign);

if(cache == null || StringUtils.isBlank(cache.getValue())) {

CacheManager.putCommonCacheInfo(sign, tiD, 10000);

return true;

}

return false;

}

}

/**

* 锁验证

* @param sign

* @param tiD

* @return

*/

public static boolean checklock(String sign, String tiD){

Cache cache = CacheManager.getCommonCache(sign);

String uTid = StringUtils.replace(cache.getValue(), "\"", "");

return tiD.equals(uTid);

}

/**

* 去掉锁

* @param sign

* @param tiD

*/

public static void clent (String sign, String tiD){

if (checklock(sign, tiD)) {

CacheManager.clearOnly(sign);

}

}

/**

* 获取摘要

* @param request

*/

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 map = getRequstMap((HttpServletRequest) request);

// 生成摘要

sign = buildRequest(map);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return sign;

}

public static Map getRequstMap(HttpServletRequest req) throws Exception{

Map params = new HashMap();

params.put("uri", req.getRequestURI());

Map<String, String[]> requestParams = req.getParameterMap();

for (Iterator 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 map) {

List signList = new ArrayList<>();

for(Entry 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

/**

* 过滤频繁请求

*/

@Slf4j

@Component

public class MyFilter implements Filter{

@Override

public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

}

@Override

public 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 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 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);

}

}

@Override

public void destroy() {

}

/**

* 频繁请求

*/

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")));

}

}

总结

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