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java 解決分布式環境中 高并發環境下數據插入重復問題
前言
原因:服務器同時接受到的重復請求
現象:數據重復插入 / 修改操作
解決方案 : 分布式鎖
對請求報文生成 摘要信息 + redis 實現分布式鎖
工具類
分布式鎖的應用
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; /** * 并發攔截 * 高并發下 過濾掉 相同請求的工具 * @author 楊. * */ public class ContextLJ { private static final Integer JD = 0; /** * 上鎖 使用redis 為分布式項目 加鎖 * @param sign * @param tiD * @return * @throws Exception */ public static boolean lock(String sign, String tiD) { synchronized (JD) { // 加鎖 Jedis jedis = RedisUtil.getJedis(); String uTid = jedis.get(sign); if (uTid == null) { jedis.set(sign, tiD); jedis.expire(sign, 36); return true; } return false; } } /** * 鎖驗證 * @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); } /** * 去掉鎖 * @param sign * @param tiD */ public static void clent (String sign, String tiD){ if (checklock(sign, tiD)) { Jedis jedis = RedisUtil.getJedis(); jedis.del(sign); } } /** * 獲取摘要 * @param request * @return */ public static String getSign(ServletRequest request){ // 此工具是將 request中的請求內容 拼裝成 key=value&key=value2 的形式 源碼在線面 Map<String, String> map = SignUtil.getRequstMap((HttpServletRequest) request); String sign = null; try { // 這里使用md5方法生成摘要 SignUtil.getRequstMap 方法源碼就不貼了 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; }
下面是過濾器代碼
對分布式鎖的利用
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; /** * 對事物進行控制 并且 避免接口 直接報漏異常信息 * 并且過濾頻繁請求 * 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(); // 當前線程的身份 try { if (!ContextLJ.lock(sign, tiD)) { log.warn("放棄相同 并發請求" + sign); frequentlyError(myResp); return; } if (!ContextLJ.checklock(sign, tiD)) { log.warn("加鎖驗證失敗 " + sign + " " + tiD); frequentlyError(myResp); return; } chain.doFilter(request, myResp); // 放行 } catch (Exception e) { // 捕獲到異常 進行異常過濾 log.error("", e); retrunErrorInfo(myResp); } finally { ContextLJ.clent(sign, tiD); } } /** * 頻繁請求 * @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,不要頻繁請求"); re.setCode(ApiRtnCode.API_VERIFY_FAIL); myResp.getWriter().write(new Gson().toJson(re)); } /** * 返回異常信息 * @param myResp */ private void retrunErrorInfo(ServletResponse myResp) throws IOException { ApiResult<Object> re = new ApiResult<>(); re.setMsg("server error"); // 這里不必理會 re.setCode(ApiRtnCode.SERVICE_ERROR); myResp.getWriter().write(new Gson().toJson(re)); } @Override public void destroy() { } }
程序本身應該還有需要完善的地方, 不過經過一段時間的測試。 這個解決方案還是比較可靠的 并發測試 + 生產環境上 也沒有再出現 重復請求的問題
非極端情況下 還是很可靠的
以上所述是小編給大家介紹的java解決分布式環境中高并發環境下數據插入重復問題詳解整合,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持!
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