資料庫存數據時，邏輯上防重了為啥還會出現重覆記錄？

来源:https://www.cnblogs.com/kevinbai/archive/2019/11/07/11817150.html
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在很多異常情況下，比如高併發、網路糟糕的時候，資料庫里偶爾會出現重覆的記錄。 假如現在有一張書籍表，結構類似這樣 在異常情況下，可能會出現下麵這樣的記錄 但是，想了想，自己在處理相關數據的時候也加了判重的相關邏輯，比如，新增時當圖書 name 相同時，會提示圖書重覆而返回。 初次遇到這個情況的時候， ...


在很多異常情況下，比如高併發、網路糟糕的時候，資料庫里偶爾會出現重覆的記錄。

假如現在有一張書籍表，結構類似這樣

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+

在異常情況下，可能會出現下麵這樣的記錄

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  2 | 人類簡史     |
|  3 | 人類簡史     |
+----+--------------+

但是，想了想，自己在處理相關數據的時候也加了判重的相關邏輯，比如，新增時當圖書 name 相同時，會提示圖書重覆而返回。

初次遇到這個情況的時候，感覺有點摸不著頭腦，後面想了想，還是理清了，其實這和資料庫的事務隔離級別有一定關係。

先簡單說下資料庫事務的 4 個隔離級別，然後重現下上述問題，最後說說解決辦法。

1 資料庫事務的 4 個隔離級別

1.1 未提交讀

顧名思義，當事務隔離級別處於這個設置的時候，不同事務能讀取其它事務中未提交的數據。

便於說明，我開了兩個客戶端（A 以及 B），並設置各自的隔離級別為未提交讀。（並沒有全局設置）

設置隔離級別命令

SET [SESSION | GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE}

好了，開始。

Client A

mysql> SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> SELECT @@session.tx_isolation;
+------------------------+
| @@session.tx_isolation |
+------------------------+
| READ-UNCOMMITTED       |
+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) values('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  4 | 人類簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

當 A 中的事務沒有關閉的時候，我們去 B 中看下數據

Client B

mysql> SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> SELECT @@session.tx_isolation;
+------------------------+
| @@session.tx_isolation |
+------------------------+
| READ-UNCOMMITTED       |
+------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  4 | 人類簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

B 中可以讀取 A 未提交的數據，所謂未提交讀就是這樣。

最後，記得把各個事務提交。

Client A & Client B

mysql> commit;

1.2 提交讀

不能事務可以讀取其它事務中已經提交的數據。

篇幅問題，這裡我就不貼出設置隔離級別的語句，測試某個隔離級別的時候，預設已經設置好該級別。

Client A

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) values('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  5 | 人類簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

A 沒提交，在 B 裡面去看下數據

Client B

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

和預期一樣，A 中未提交的數據在 B 中看不到。

A 中提交事務

Client A

mysql> commit;

在 B 中看下

Client B

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  5 | 人類簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

B 中能看到 A 中提交的數據。

1.3 可重覆讀

細心的朋友可能會發現一個問題，那就是在 B 中的同一個事務讀同一個表，得到的結果卻不一致，開始只有 1 條，後面有 2 條，而如果沒有這個問題的話，也就是可重覆讀了。

我們來驗證下

Client A

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) values('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  6 | 人類簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

Client B

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

Client A

mysql> commit
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

Client B

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

和預期一致。B 中事務沒有受到 A 中事務的提交影響，讀取的數據和事務剛開始的時候一致，books 中都只有一條數據，這就是可重覆讀。

當然，B 在自己的事務中做修改，肯定是可見的。

Client B

mysql> insert into books(name) value ('時間簡史');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
|  8 | 時間簡史     |
+----+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

1.4 串列化

這是隔離級別最嚴格的一級，在該級別中，不同事務中的讀寫會相互阻塞。

Client A

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

當 A 未提交的時候在 B 中對同一個表進行寫

Client B

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books;
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) value ('人類簡史');
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction

由於不同事務中的讀寫相互阻塞，所以出現了上面超時的情況。

如果 A 中提交事務

Client A

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

那麼在 B 中就能正常寫了

Client B

mysql> insert into books(name) value ('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

同理，在 A 中開啟事務並向 books 中插入一條記錄後不提交，B 中開啟事務並對該表進行讀操作，也會超時。當 A 中的事務提交後，B 中對 books 的讀操作就沒有問題了。

2 重現問題

由於 MySQL 的 Innodb 的預設事務隔離級別為可重覆讀，也就導致了判重邏輯可能會出現問題，我們來重現一下。

現在，資料庫的數據是這樣的

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
+----+--------------+

後端邏輯類似這樣的

try:
    book_name = '人類簡史'
    book = get_by_name(book_name)
    if book:
        raise Exception(f'圖書 {book_name} 已存在')

    # 新增操作
    # 其它操作

    db.session.commit()
    return {'success': True}
except Exception as e:
    db.session.rollback()
    return {'success': False, 'msg': f'新增圖書失敗 {e}'}

當兩個用戶輸入書名「人類簡史」並提交後，同時有兩個線程執行這段邏輯，也就相當於上面兩個客戶端同時開啟了事務，我們以這兩個客戶端來說明問題

Client A

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books where name = '人類簡史';
Empty set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) values('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

A 中檢測圖書不存在，然後插入，但是由於「其它操作」由於網路或者其它原因太費時間，導致事務提交延遲。

這時在 B 中執行類似操作

Client B

mysql> start transaction;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from books where name = '人類簡史';
Empty set (0.00 sec)

mysql> insert into books(name) values('人類簡史');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

由於事務隔離級別是可重覆讀的，B 中無法讀取 A 中未提交的數據，所以判重邏輯順利通過，也插入了同一本書。（也就是說隔離級別在提交讀及以上都有可能出現這個問題）

最後 A 和 B 都提交後

Client A & Clinet B

mysql> commit;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

就出現了重覆記錄了

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 世界簡史     |
| 12 | 人類簡史     |
| 13 | 人類簡史     |
+----+--------------+

3 怎麼解決

3.1 資料庫層面

從底層進行限制，對 name 添加唯一索引後，插入重覆記錄會報錯，簡單粗暴的解決了這個問題。

3.2 代碼層面

加唯一索引能解決，但是總覺得代碼不夠完整，其實在代碼層面也可以解決這個問題。

如果我們在接收請求的時候如果碰到關鍵參數相同的請求，我們可以直接拒絕，返回類似「操作進行中」的響應，這樣也就從源頭上解決了這個問題。

實現上面的思路也很簡單，藉助 redis 的 setnx 即可。

book_name = request.form.get('book_name', '')
if not book_name:
    reutrn json.dumps({'success': False, 'msg': '請填寫書名'})

redis_key = f'add_book_{book_name}'
set_res = redis_client.setnx(redis_key, 1)
if not set_res:
    reutrn json.dumps({'success': False, 'msg': '操作進行中'})

add_res = add_book(book_name)  # 添加操作

redis_client.delete(redis_key)
return json.dumps(add_res)

如果類似場景比較多，可以考慮把 redis 的操作封裝成一個裝飾器，讓代碼能復用起來，這裡不再贅述。

4 小結

由於資料庫隔離級別的原因，一些數據就算是邏輯上進行防重了，也有可能出現重覆記錄。解決這個問題，可以在資料庫層面加唯一索引解決，也可以在代碼層面進行解決。

原文博客：www.kevinbai.com
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