java分布式并发唯一键冲突解决总结

在单台web服务器情况下，我们处理并发的时候，可以用到关键字sychronized或相关并发类库即可方便处理。

一旦遇到多台web服务器情况下，也就是分布式并发下，采用上述处理方式是不行的，因为存在多个jvm，以上方法就失效了。

下面让我们考虑一个这样一个场景：

业务背景：举办一场讲座，采取网上抢票分号码的行，号码不能重复，及讲座id与号码形成一个唯一键，如course表：id，seatNum，其他字段等等
环境：多台web服务器提供服务

要保证上述业务正常运行，可能会碰到并发情况，多个人抢到的号码一样，这样存入db时候，会抛出异常，因为设置了唯一键，不允许号码重复。那有什么方法能很好解决呢？

可以采用对表加锁方式，采用悲观锁能很好解决这个问题，但是效率不高，还可能出现死锁。采用乐观锁，也就是用程序实现时候发现抛出异常，就继续处理，这种方式较暴力，也没很好解决这个问题。
额外加一张表course_extra，seatNum作为自增主键，course_id等，每次分号码，直接往这个插入一条数据，这样保证每次seatNum自增，不会出现重复。

要是有多场讲座，并且每场讲座的号码都从1开始呢？采用额外表的时候，是不是每场讲座都需要额外建一张表呢？这也太浪费数据库空间了吧。

这样的话，可以建另外一张表course_sequence：id, current_val, increment，每次取的时候，都获取current_val的值，并且采用自建函数如next_val或存储过程，每次获取当前值的时候，自动获取下一个值更新当前值，类似事务处理方式，不能拆开执行。否则，也有并发情况存在，导致重复。
采用分布式缓存memcache，采用自带的原子递增方式，能很好解决这个问题。为了防止缓存失效等问题，需要定时读、写数据库，保证号码是最大的，否则缓存一旦失效，也会面临类似并发问题。注意：原子递增时候，都需要采用string类型，int也需要转string才行。

总结，最后在实际应用中，考虑到各种问题的存在，采用了memcache来解决。