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详解java解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题

2019-03-31 21:36 555 查看

java 解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题

前言

原因：服务器同时接受到的重复请求
现象：数据重复插入 / 修改操作

解决方案：分布式锁

对请求报文生成摘要信息 + redis 实现分布式锁

工具类

分布式锁的应用

package com.nursling.web.filter.context;

import com.nursling.nosql.redis.RedisUtil;
import com.nursling.sign.SignType;
import com.nursling.sign.SignUtil;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
* 并发拦截
* 高并发下 过滤掉 相同请求的工具
* @author 杨.
*
*/
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
Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
String uTid = jedis.get(sign);
if (uTid == null) {
jedis.set(sign, tiD);
jedis.expire(sign, 36);
return true;
}
return false;
}
}

/**
* 锁验证
* @param sign
* @param tiD
* @return
*/
public static boolean checklock(String sign, String tiD){
Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
String uTid = jedis.get(sign);
return tiD.equals(uTid);
}

/**
* 去掉锁
* @param sign
* @param tiD
*/
public static void clent (String sign, String tiD){
if (checklock(sign, tiD)) {
Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
jedis.del(sign);
}
}

/**
* 获取摘要
* @param request
* @return
*/
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
Map<String, String> map =       SignUtil.getRequstMap((HttpServletRequest) request);
String sign = null;
try {
// 这里使用md5方法生成摘要 SignUtil.getRequstMap 方法源码就不贴了
sign = SignUtil.buildRequest(map, SignType.MD5);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return sign;
}
}

public static Map<String, String> getRequstMap(HttpServletRequest req){
Map<String,String> params = new HashMap<String,String>();
Map<String, String[]> requestParams = req.getParameterMap();
for (Iterator<String> 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;
}

下面是过滤器代码

对分布式锁的利用

package com.nursling.web.filter.transaction;

import com.google.gson.Gson;
import com.nursling.common.RandomUtil;
import com.nursling.dao.util.TransactionUtils;
import com.nursling.model.ApiResult;
import com.nursling.model.ApiRtnCode;
import com.nursling.web.filter.context.ContextLJ;
import org.apache.log4j.Logger;

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

/**
* 对事物进行控制 并且 避免接口 直接报漏异常信息
* 并且过滤频繁请求
* Created by yangchao on 2016/11/4.
*/
public class TransactionFilter implements Filter {

Logger log = Logger.getLogger(this.getClass());

@Override
public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
}

@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse myResp, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
String sign = "sign_" + ContextLJ.getSign(request); // 生成摘要
String tiD = RandomUtil.getRandomString(3) + "_" + Thread.currentThread().getId(); // 当前线程的身份
try {
if (!ContextLJ.lock(sign, tiD)) {
log.warn("放弃相同 并发请求" + sign);
frequentlyError(myResp);
return;
}
if (!ContextLJ.checklock(sign, tiD)) {
log.warn("加锁验证失败 " + sign + " " + tiD);
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);
retrunErrorInfo(myResp);
} finally {
ContextLJ.clent(sign, tiD);
}
}

/**
* 频繁请求
* @param myResp
*/
private void frequentlyError(ServletResponse myResp) throws IOException {
ApiResult<Object> re = new ApiResult<>();
((HttpServletResponse) myResp).setHeader("Content-type", "text/html;charset=UTF-8");
re.setMsg("稍安勿躁，不要频繁请求");
re.setCode(ApiRtnCode.API_VERIFY_FAIL);
myResp.getWriter().write(new Gson().toJson(re));
}

/**
* 返回异常信息
* @param myResp
*/
private void retrunErrorInfo(ServletResponse myResp) throws IOException {
ApiResult<Object> re = new ApiResult<>();
re.setMsg("server error");
// 这里不必理会
re.setCode(ApiRtnCode.SERVICE_ERROR);
myResp.getWriter().write(new Gson().toJson(re));
}

@Override
public void destroy() {

}
}

程序本身应该还有需要完善的地方，不过经过一段时间的测试。这个解决方案还是比较可靠的并发测试 + 生产环境上也没有再出现重复请求的问题

非极端情况下还是很可靠的

以上所述是小编给大家介绍的java解决分布式环境中高并发环境下数据插入重复问题详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

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