最近測試給我提了一個bug，說我之前提供的一個批量複制商品的接口，産生了重複的商品數據。

追查原因之後發現，這個事情沒想象中簡單，可以說一波多折。

産品有個需求：用戶選擇一些品牌，點擊确定按鈕之後，系統需要基于一份默認品牌的商品數據，複制出一批新的商品。

拿到這個需求時覺得太簡單了，三下五除二就搞定。

我提供了一個複制商品的基礎接口，給商城系統調用。

當時的流程圖如下：

如果每次複制的商品數量不多，使用同步接口調用的方案問題也不大。

但由于每次需要複制的商品數量比較多，可能有幾千。

如果每次都是用同步接口的方式複制商品，可能會有性能問題。

因此，後來我把複制商品的邏輯改成使用mq異步處理。

改造之後的流程圖：

複制商品的結果還需要通知商城系統：

這個方案看起來，挺不錯的。

但後來出現問題了。

測試給我們提了一個bug，說我之前提供的一個批量複制商品的接口，産生了重複的商品數據。

經過追查之後發現，商城系統為了性能考慮，也改成異步了。

他們沒有在接口中直接調用基礎系統的複制商品接口，而是在job中調用的。

站在他們的視角流程圖是這樣的：

用戶調用商城的接口，他們會往請求記錄表中寫入一條數據，然後在另外一個job中，異步調用基礎系統的接口去複制商品。

但實際情況是這樣的：商城系統内部出現了bug，在請求記錄表中，同一條請求産生了重複的數據。這樣導緻的結果是，在job中調用基礎系統複制商品接口時，發送了重複的請求。

剛好基礎系統現在是使用RocketMQ異步處理的。由于商城的job一次會取一批數據（比如:20條記錄），在極短的時間内（其實就是在一個for循環中）多次調用接口，可能存在相同的請求參數連續調用複制商品接口情況。于是，出現了并發插入重複數據的問題。

為什麼會出現這個問題呢？

RocketMQ的消費者，為了性能考慮，默認是用多線程并發消費的，最大支持64個線程。

例如：

@RocketMQMessageListener(topic = "${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}", consumerGroup = "${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}") @Service public class MessageReceiver implements RocketMQListener<MessageExt> { @Override public void onMessage(MessageExt message) { String message = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8); doSamething(message); } }

也就是說，如果在極短的時間内，連續發送重複的消息，就會被不同的線程消費。

即使在代碼中有這樣的判斷：

Product oldProduct = query(hashCode); if(oldProduct == null) { productMapper.insert(product); }

在插入數據之前，先判斷該數據是否已經存在，隻有不存在才會插入。

但由于在并發情況下，不同的線程都判斷商品數據不存在，于是同時進行了插入操作，所以就産生了重複數據。

如下圖所示：

為了解決上述并發消費重複消息的問題，我們從兩方面着手：

1. 商城系統修複産生重複記錄的bug。
2. 基礎系統将消息改成單線程順序消費。

我仔細思考了一下，如果隻靠商城系統修複bug，以後很難避免不出現類似的重複商品問題，比如：如果用戶在極短的時間内點擊創建商品按鈕多次，或者商城系統主動發起重試。

所以，基礎系統還需進一步處理。

其實RocketMQ本身是支持順序消費的，需要消息的生産者和消費者一起改。

生産者改為：

rocketMQTemplate.asyncSendOrderly(topic, message, hashKey, new SendCallback() { @Override public void onSuccess(SendResult sendResult) { log.info("sendMessage success"); } @Override public void onException(Throwable e) { log.error("sendMessage failed!"); } });

重點是要調用rocketMQTemplate對象的asyncSendOrderly方法，發送順序消息。

消費者改為：

@RocketMQMessageListener(topic = "${com.susan.topic:PRODUCT_TOPIC}", consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY, consumerGroup = "${com.susan.group:PRODUCT_TOPIC_GROUP}") @Service public class MessageReceiver implements RocketMQListener<MessageExt> { @Override public void onMessage(MessageExt message) { String message = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8); doSamething(message); } }

接收消息的重點是RocketMQMessageListener注解中的consumeMode參數，要設置成ConsumeMode.ORDERLY，這樣就能順序消費消息了。

修改後關鍵流程圖如下：

兩邊都修改之後，複制商品這一塊就沒有再出現重複商品的問題了。

But，修完bug之後，我又思考了良久。

複制商品隻是創建商品的其中一個入口，如果有其他入口，跟複制商品功能同時創建新商品呢？

不也會出現重複商品問題？

雖說，這種概率非常非常小。

但如果一旦出現重複商品問題，後續涉及到要合并商品的數據，非常麻煩。

經過這一次的教訓，一定要防微杜漸。

不管是用戶，還是自己的内部系統，從不同的入口創建商品，都需要解決重複商品創建問題。

那麼，如何解決這個問題呢？

解決重複商品數據問題，最快成本最低最有效的辦法是：給表建唯一索引。

想法是好的，但我們這邊有個規範就是：業務表必須都是邏輯删除。

而我們都知道，要删除表的某條記錄的話，如果用delete語句操作的話。

例如：

delete from product where id=123;

這種delete操作是物理删除，即該記錄被删除之後，後續通過sql語句基本查不出來。（不過通過其他技術手段可以找回，那是後話了）

還有另外一種是邏輯删除，主要是通過update語句操作的。

例如：

update product set delete_status=1,edit_time=now(3) where id=123;

邏輯删除需要在表中額外增加一個删除狀态字段，用于記錄數據是否被删除。在所有的業務查詢的地方，都需要過濾掉已經删除的數據。

通過這種方式删除數據之後，數據任然還在表中，隻是從邏輯上過濾了删除狀态的數據而已。

其實對于這種邏輯删除的表，是沒法加唯一索引的。

為什麼呢？

假設之前給商品表中的name和model加了唯一索引，如果用戶把某條記錄删除了，delete_status設置成1了。後來，該用戶發現不對，又重新添加了一模一樣的商品。

由于唯一索引的存在，該用戶第二次添加商品會失敗，即使該商品已經被删除了，也沒法再添加了。

這個問題顯然有點嚴重。

有人可能會說：把name、model和delete_status三個字段同時做成唯一索引不就行了？

答：這樣做确實可以解決用戶邏輯删除了某個商品，後來又重新添加相同的商品時，添加不了的問題。但如果第二次添加的商品，又被删除了。該用戶第三次添加相同的商品，不也出現問題了？

由此可見，如果表中有邏輯删除功能，是不方便創建唯一索引的。

接下來，你想到的第二種解決數據重複問題的辦法可能是：加分布式鎖。

目前最常用的性能最高的分布式鎖，可能是redis分布式鎖了。

使用redis分布式鎖的僞代碼如下：

try{ String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime); if ("OK".equals(result)) { doSamething(); return true; } return false; } finally { unlock(lockKey,requestId); }

不過需要在finally代碼塊中釋放鎖。

其中lockKey是由商品表中的name和model組合而成的，requestId是每次請求的唯一标識，以便于它每次都能正确得釋放鎖。還需要設置一個過期時間expireTime，防止釋放鎖失敗，鎖一直存在，導緻後面的請求沒法獲取鎖。

如果隻是單個商品，或者少量的商品需要複制添加，則加分布式鎖沒啥問題。

主要流程如下：

可以在複制添加商品之前，先嘗試加鎖。如果加鎖成功，則在查詢商品是否存在，如果不存在，則添加商品。此外，在該流程中如果加鎖失敗，或者查詢商品時不存在，則直接返回。

加分布式鎖的目的是：保證查詢商品和添加商品的兩個操作是原子性的操作。

但現在的問題是，我們這次需要複制添加的商品數量很多，如果每添加一個商品都要加分布式鎖的話，會非常影響性能。

顯然對于批量接口，加redis分布式鎖，不是一個理想的方案。

前面我們已經聊過，在批量複制商品的接口，我們是通過RocketMQ的順序消息，單線程異步複制添加商品的，可以暫時解決商品重複的問題。

但那隻改了一個添加商品的入口，還有其他添加商品的入口。

能不能把添加商品的底層邏輯統一一下，最終都調用同一段代碼。然後通過RocketMQ的順序消息，單線程異步添加商品。

主要流程如下圖所示：

這樣确實能夠解決重複商品的問題。

但同時也帶來了另外兩個問題：

1. 現在所有的添加商品功能都改成異步了，之前同步添加商品的接口如何返回數據呢？這就需要修改前端交互，否則會影響用戶體驗。
2. 之前不同的添加商品入口，是多線程添加商品的，現在改成隻能由一個線程添加商品，這樣修改的結果導緻添加商品的整體效率降低了。

由此，綜合考慮了一下各方面因素，這個方案最終被否定了。

其實，在mysql中存在這樣的語法，即：insert on duplicate key update。

在添加數據時，mysql發現數據不存在，則直接insert。如果發現數據已經存在了，則做update操作。

不過要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY，這樣當這兩個值相同時，才會觸發更新操作，否則是插入。

現在的問題是PRIMARY KEY是商品表的主鍵，是根據雪花算法提前生成的，不可能産生重複的數據。

但由于商品表有邏輯删除功能，導緻唯一索引在商品表中創建不了。

由此，insert on duplicate key update這套方案，暫時也沒法用。

此外，insert on duplicate key update在高并發的情況下，可能會産生死鎖問題，需要特别注意一下。

感興趣的小夥伴，也可以找我私聊。

其實insert on duplicate key update的實戰，我在另一篇文章《我用kafka兩年踩過的一些非比尋常的坑》中介紹過的，感興趣的小夥伴，可以看看。

在mysql中還存在這樣的語法，即：insert ... ignore。

在insert語句執行的過程中：mysql發現如果數據重複了，就忽略，否則就會插入。

它主要是用來忽略，插入重複數據産生的Duplicate entry 'XXX' for key 'XXXX'異常的。

不過也要求表中存在唯一索引或PRIMARY KEY。

但由于商品表有邏輯删除功能，導緻唯一索引在商品表中創建不了。

由此可見，這個方案也不行。

溫馨的提醒一下，使用insert ... ignore也有可能會導緻死鎖。

之前聊過，因為有邏輯删除功能，給商品表加唯一索引，行不通。

後面又說了加分布式鎖，或者通過mq單線程異步添加商品，影響創建商品的性能。

那麼，如何解決問題呢？

我們能否換一種思路，加一張防重表，在防重表中增加商品表的name和model字段作為唯一索引。

例如：

CREATE TABLE `product_unique` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id', `name` varchar(130) DEFAULT NULL COMMENT '名稱', `model` varchar(255) NOT NULL COMMENT '規格', `user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '創建用戶id', `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '創建用戶名稱', `create_date` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '創建時間', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ux_name_model` (`name`,`model`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品防重表';

其中表中的id可以用商品表的id，表中的name和model就是商品表的name和model，不過在這張防重表中增加了這兩個字段的唯一索引。

視野一下子被打開了。

在添加商品數據之前，先添加防重表。如果添加成功，則說明可以正常添加商品，如果添加失敗，則說明有重複數據。

防重表添加失敗，後續的業務處理，要根據實際業務需求而定。

如果業務上允許添加一批商品時，發現有重複的，直接抛異常，則可以提示用戶：系統檢測到重複的商品，請刷新頁面重試。

例如：

try { transactionTemplate.execute((status) -> { productUniqueMapper.batchInsert(productUniqueList); productMapper.batchInsert(productList); return Boolean.TRUE; }); } catch(DuplicateKeyException e) { throw new BusinessException("系統檢測到重複的商品，請刷新頁面重試"); }

在批量插入數據時，如果出現了重複數據，捕獲DuplicateKeyException異常，轉換成BusinessException這樣運行時的業務異常。

還有一種業務場景，要求即使出現了重複的商品，也不抛異常，讓業務流程也能夠正常走下去。

例如：

try { transactionTemplate.execute((status) -> { productUniqueMapper.insert(productUnique); productMapper.insert(product); return Boolean.TRUE; }); } catch(DuplicateKeyException e) { product = productMapper.query(product); }

在插入數據時，如果出現了重複數據，則捕獲DuplicateKeyException，在catch代碼塊中再查詢一次商品數據，将數據庫已有的商品直接返回。

如果調用了同步添加商品的接口，這裡非常關鍵的一點，是要返回已有數據的id，業務系統做後續操作，要拿這個id操作。

當然在執行execute之前，還是需要先查一下商品數據是否存在，如果已經存在，則直接返回已有數據，如果不存在，才執行execute方法。這一步千萬不能少。

例如：

Product oldProduct = productMapper.query(product); if(Objects.nonNull(oldProduct)) { return oldProduct; } try { transactionTemplate.execute((status) -> { productUniqueMapper.insert(productUnique); productMapper.insert(product); return Boolean.TRUE; }); } catch(DuplicateKeyException e) { product = productMapper.query(product); } return product;

千萬注意：防重表和添加商品的操作必須要在同一個事務中，否則會出問題。

順便說一下，還需要對商品的删除功能做特殊處理一下，在邏輯删除商品表的同時，要物理删除防重表。用商品表id作為查詢條件即可。

說實話，解決重複數據問題的方案挺多的，沒有最好的方案，隻有最适合業務場景的，最優的方案。

此外，如果你對重複數據衍生出的幂等性問題感興趣的話，可以看看我的另一篇文章《高并發下如何保證接口的幂等性？》，裡面有非常詳細的介紹。

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