分布式锁实例教程之防止重复提交分布式锁实例教程之防止重复

抛出一个问题
正常的代码逻辑

1、注册controller
2、注册service
3、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。
【分布式锁实例教程之防止重复提交】
正常的代码逻辑
1、注册controller

/** * 用户注册请求 * @param userDto * @param bindingResult * @return */@RequestMapping(value=https://www.it610.com/article/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

/** * 用户注册——最普通的操作，没有任何加锁，没有任何防止重复提交 * * @param userDto * @return * @throws Exception */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

文章图片

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

/** * 用户注册，基于redisson的分布式锁 * * @param userDto * @return */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。

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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。

/** * 用户注册，redisson分布式锁，redis防止重复提交 * * @param userDto * @return */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

/** * 用户注册，redisson分布式锁，redis防止重复提交 * * @param userDto * @return */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：