分布式锁实例教程之防止重复提交

2024-04-02 19:04:59 162人浏览独家记忆

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摘要

目录抛出一个问题正常的代码逻辑1、注册controller2、注册service3、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

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



@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



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



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。



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



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：