分布式锁实例教程之防止重复提交_java
2022-03-01
目录
- 抛出一个问题
- 正常的代码逻辑
- 1、注册controller
- 2、注册service
- 3、加入分布式锁，问题依旧
- 解决方法
- 分布式锁+防重操作
- 总结
抛出一个问题
需求：现在有一个常见的场景——用户注册，但是如果出现重复提交的情况，则会出现多条注册数据，因此这里如何做好防止重复提交这是我们需要解决的问题。
正常的代码逻辑
1、注册controller
/**
* 用户注册请求
* @param userDto
* @param bindingResult
* @return
*/
@RequestMapping(value=prefix+"/db/register",method = RequestMethod.POST,consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE)
public BaseResponse register(@RequestBody @Validated UserDto userDto, BindingResult bindingResult){
BaseResponse response=new BaseResponse(StatusCode.Success);
try {
log.debug("注册信息： {} ",userDto);
//注册之前，我们先判断是否已经注册了。（正常逻辑）
User user=userService.selectByUserName(userDto.getUserName());
if (user!=null){
return new BaseResponse(StatusCode.UserNameExist);
}
userService.register(userDto);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
response=new BaseResponse(StatusCode.Fail);
}
return response;
}
在controller中判断用户是否已经注册，如果没有注册，则调用注册逻辑。
2、注册service
/**
* 用户注册——最普通的操作，没有任何加锁，没有任何防止重复提交
*
* @param userDto
* @return
* @throws Exception
*/
public int register(UserDto userDto) throws Exception {
int result = 0;
User user = new User();
BeanUtils.copyProperties(userDto, user);
result = userMapper.insertSelective(user);
return result;
}
简单的增加一个用户信息。
问题也很明显，这样毕竟会出现问题，并发的问题，也会出现重复注册的情况。测试结果也很明显
一堆重复注册的，但是加入分布式锁就好了么？
3、加入分布式锁，问题依旧
分布式锁的实现方式
/**
* 用户注册，基于redisson的分布式锁
*
* @param userDto
* @return
*/
public int registerLockRedisson(UserDto userDto) {
int result = 0;
RLock rLock = redissonLockComponent.acquireLock(userDto.getUserName());
try {
if (rLock != null) {
User user = new User();
BeanUtils.copyProperties(userDto, user);
user.setCreateTime(new Date());
userMapper.insertSelective(user);
}
} catch (Exception e) {
log.error("获取redisson分布式锁异常");
} finally {
if (rLock != null) {
redissonLockComponent.releaseLock(rLock);
}
}
return result;
}
加入分布式锁之后，再进行测试。
不好意思，依旧出现了重复注册的情况。何解？
问题分析，为了遵循单一职责，这里的读取数据（判断是否注册）与写入数据（用户注册）操作是分开的，分布式锁为了进一步细化，只是加在了写入数据阶段，并没有加在整个业务阶段，因此会出现数据重复提交的问题，解决方法有很多，最暴力的方法无非就是给数据库user表中的用户名字段加入唯一约束。但是这样随着业务规模扩大，数据库压力会越来越大。
解决方法
解决方法有几种，前面提到的给数据库增加唯一索引也是一种方法。但是为了减轻数据库的压力，这种操作可以直接在应用层处理。
分布式锁+防重操作
在分布式锁的基础上，加入redis存储key值，作为防重提交的判断。不想过多解释了，直接上代码吧。
/**
* 用户注册，redisson分布式锁，redis防止重复提交
*
* @param userDto
* @return
*/
public int registerLockAvoidDupPost(UserDto userDto) {
int result = 0;
RLock rLock = redissonLockComponent.acquireLock(userDto.getUserName());
try {
//redis中根据用户名存储作为key值
String key = lockKeyPrefix+userDto.getUserName();
if (!stringRedisTemplate.hasKey(key)) {//如果不存在key则进入注册阶段
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,UUID.randomUUID().toString(),10L,TimeUnit.SECONDS);
User user = new User();
BeanUtils.copyProperties(userDto, user);
user.setCreateTime(new Date());
userMapper.insertSelective(user);
log.info("{},注册成功",userDto.getUserName());
}else{//如果存在，则提示不可重复提交
log.error("10秒内，请勿重复提交注册信息");
}
} catch (Exception e) {
log.error("获取redisson分布式锁异常");
} finally {
if (rLock != null) {
redissonLockComponent.releaseLock(rLock);
}
}
return result;
}
分布式锁的实现方式有多重，redis/redisson/zookeeper等，只需要在已经实现分布式锁的基础上引入防重提交的机制即可。
因此还有其他方式的实现，如下所示为zookeeper分布式锁+redis防重的方式
/**
* 用户注册，redisson分布式锁，redis防止重复提交
*
* @param userDto
* @return
*/
public int registerLockAvoidDupPost(UserDto userDto) {
int result = 0;
InterProcessMutex mutex=new InterProcessMutex(client,zkPrefix+userDto.getUserName()+"-lock");
try {
if (mutex.acquire(10L, TimeUnit.SECONDS)){
final String realKey=zkRedisKeyPrefix+userDto.getUserName();
if (!stringRedisTemplate.hasKey(realKey)){
stringRedisTemplate.opsForValue().set(realKey, UUID.randomUUID().toString());
User user=new User();
BeanUtils.copyProperties(userDto,user);
user.setCreateTime(new Date());
userMapper.insertSelective(user);
log.info("{},注册成功",userDto.getUserName());
}else{
log.error("10秒内，请勿重复提交注册信息");
}
}else{
throw new RuntimeException("获取zk分布式锁失败!");
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
throw e;
}finally {
mutex.release();
}
return result;
}
测试结果：
并不会出现重复注册情况了。
总结
防重提交不能全部交给数据库