解决"并发下查询并更新带来的问题"

场景：

在平常开发中常常遇到先根据条件判断某条数据是否存在，若是不存在的话就插入，若是存在的话就更新或提示异常。通常代码的模式都写成下面这个样子，是一种很常见的写法，可是在并发状况下很容易会重复插入两条数据，大概的状况就是第一个请求进来，没有查询到该用户经过了if判断，可是if中有比较耗时的逻辑，在第一个请求还没执行insert的时候第二个请求也进来了，由于这个时候第一个请求还没执行insert操做，因此第二个请求也没有查询到该用户也经过了if判断，这个样子就形成了两条重复的数据。

// 查询名字叫user1的用户是否存在
UserVo userVo= userMapper.selectUserByName("user1");
    // 若是不存在就插入数据
    if (userVo==null) {
        Thread.sleep(10000);
        UserVo userVo = new UserVo();
        userVo.setUserName("user1");
        userMapper.insert(userVo);
     }
}

解决方法：

1.使用synchronized同步代码块

直接将查询校验逻辑和插入逻辑都进行同步，也就是说第一个请求的逻辑没结束，第二个请求就会一直等待着，只有当第一个请求执行完同步代码块中的逻辑释放锁后第二个请求才能获取到锁执行这段逻辑。

private Object obj = new Object();

synchronized (object){
    // 查询名字叫user1的用户是否存在
    UserVo userVo= userMapper.selectUserByName("user1");
    // 若是不存在就插入数据
    if (userVo==null) {
        Thread.sleep(10000);
        UserVo userVo = new UserVo();
        userVo.setUserName("user1");
        userMapper.insert(userVo);
     }
}

2.使用Lock锁

其实和synchronized代码块是相同的做用，可是要注意必须在finally中释放锁，避免出现异常死锁了。

private Lock lock = new ReentrantLock();
try {
    lock.lock();
    // 查询名字叫user1的用户是否存在
    UserVo userVo = userMapper.selectUserByName("user1");
    // 若是不存在就插入数据
    if (userVo == null) {
        Thread.sleep(10000);
        UserVo userVo = new UserVo();
        userVo.setUserName("user1");
        userMapper.insert(userVo);
    }
} finally {
    lock.unlock();
}

3.给数据库索引

既然是要根据用户名字判断是否有重复数据，因此能够直接在数据库上给userName字段添加UNIQUE索引，这样在第二次重复插入的时候就会提示异常。若是不想重复插入的时候有报错提示可使用INSERT IGNORE INTO语句。而代码则没必要作任何逻辑操做。

// 查询名字叫user1的用户是否存在
UserVo userVo= userMapper.selectUserByName("user1");
// 若是不存在就插入数据
if (userVo==null) {
    Thread.sleep(10000);
    UserVo userVo = new UserVo();
    userVo.setUserName("user1");
    userMapper.insert(userVo);
   }
}

4.使用redis中setnx来做为锁

redis中setnx命令是只有当你存入的key不存在时才会成功存入，并返回1，而若是key已经存在的时候则存入失败并返回0，咱们能够拿这个特性来当作锁。首先这个方法进来第一步就是执行setnx操做，把查询的用户名存入redis，而后查询该用户是否存在，第一个请求进到if判断中可是没执行插入逻辑，第二个请求虽然也没有查询到该用户，可是它的setnx会失败，由于第一个请求存的key还没删除，因此这样就避免了并发从新插入的问题，并且最大的优势就是它不像synchronized和Lock不管全部请求进来都只能一个一个经过，使用这种方法是只有当操做同一个用户有并发请求的时候才会阻塞，而若是是请求两个不一样的用户时是不会阻塞的，均可以顺利经过，由于存入的key是不一样的。

// 自动注入spring的redis操做类
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;

public String addUser (String userName) {
    // 执行setnx命令，存入当前拿来判断的用户名
    BoundValueOperations operations = redisTemplate.boundValueOps(userName);
    // 执行setnx命令的结果，这里封装的方法是直接返回true和false
    boolean addFlag = operations.setIfAbsent(1);

    // 返回结果
    String result = null;
    
    UserVo userVo= userMapper.selectUserByName(userName);
    try {
        if (userVo == null && addFlag == true) {
            Thread.sleep(10000);
            UserVo userVo = new UserVo();
            userVo.setUserName("user1");
            userMapper.insert(userVo);
            result = "更新成功";
        } else{
            result = "更新失败";
        }
    } finally {
        // 不管更新成功和失败都去删除setnx添加的key
        operations.getOperations().delete(userName);
    }
    return result;
}

总结：

上述四种方法，给数据库加索引、Lock和redis都有使用过，synchronized和Lock也差很少，我的感受给数据库加索引来控制这种并发太死板了，万一系统中有其余地方的逻辑是须要重复添加这个字段的数据，这个时候就没办法使用索引了，synchronized和Lock效率过低了，若是是并发量太大的这种方式确定是不可缺的，而redis的这种方法则效率高不少，比较适合并发量高的操做。

结尾：

由于本人接触的系统的并发量也不是很大，因此对这方面的技术也是本身在钻研摸索，可能会有不少地方有遗漏和错误，若是你们有更好的方法欢迎一块儿留言讨论，也欢迎指出错误。