msyql 除了加唯一索引，又其他办法防止同一时刻写入重复数据么？

队列 加锁

写操作串行化，扔队列呗。

"两边业务逻辑上都有查重的"，都查重了，还能重，那就是查重写得不对

先查后写。。mysql 好像没 merge into

为啥把 unique 除了？

查重没有加锁…

你没有开事务吧

@laravel 不知道，原来就没有加，现在加不了了，里面有不少重复的也不知道有没有用的数据

@qiyuey 开了，两边是独立的。

@R18 查到没有，我锁哪里，我锁表？

数据库唯一索引外，唯一解决办法，API 上面加分布式锁

队列
API 将数据塞到队列里,顺序消费掉避免并发写入.
这牺牲了实时性.如果要求实时返回插入结果的话不适用,只能使用事务

1 ）加个字段，然后加唯一索引
2 ）或者这两个 api 都调用底层的一个服务接口。服务接口里面采用分布式锁+先查后插
不知道是否可行

数据库解决，pg 是有语法可以插入时遇到重复直接忽略，但不知道 mysql 有没有，可以查文档看看。业务上解决可以用分布式锁，或者 api 不入库，而是扔到 redis 队列中，由 job 去取出入库。

1.分布式锁
2.mq

如果没插入，开了事务还重复，九成是因为你没有判断每条 sql 是否有影响行数，就一个 try catch 就回滚了。事实上每条 sql 都要判断影响行数，如果影响行数为 0，理论上也是要进行回滚的。

@zy445566 如果有插入，就开串行化级别的事务，但这个特别影响性能。

唯一索引建不了你怎么判断重复的，按你说如果重复的数据你都分不清哪一条有没有用，那你去重的意义在哪里？

15 楼正解

看着是有历史遗留问题，导致存量数据有重复数据。而且不好清洗。如果对数据及时性要求不高，我觉得可以 copy 一张一模一样的表，并添加唯一索引。使用 duplicate key update 插入数据。然后定时 insert select 同步表数据。相对来说插入效率和开发难度比自己加锁要快吧。

何必为难自己

建一新张表它的主键当唯一索引用。插入的时候开启事务，先插入新表，如果插入成功了，再插入现有的业务表。

做一个短时间的缓存锁队列

用 for update + 事务，查询共有的全局锁表，做悲观锁

@agui2200 这个方案实施起来比较简单，但是性能差一些

@agui2200 #24 已经是高并发才会出现重复了，还悲观锁，要搞死数据库吗

只能用队列了

建议增加一个字段，然后需要加唯一键的列加强这个辅助唯一键作为唯一键。

针对你该条数据的业务唯一建做分布式锁，抢锁成功后先查后插入

开分布式锁或者串行化

或者你新建一张表 /加个字段，然后把原来的数据处理一下迁移过来

把其中一个 API 的请求代理另一个 API

笨方法：分布式锁，可以基于数据库做，不需要引入其它组件。
begin(read committed 级别即可)
1. 插入锁表
2. 根据待插入数据 count 是否已存在，存在则 rollback
4. 插入数据
5. 删除锁
commit
个人倾向的方法：表新加个唯一 column

悲观锁方式：查重的时候直接锁表（因为后面是要新增数据的，所以只能锁表），新增数据或超时后解锁。此方式基本没人用。
变相乐观锁方式：第三方直接推送，若收到“有重复数据”错误再做后续处理；你这边单事务内查重加插入。此方式没啥特殊性，就是注册用户判断重复的逻辑，但是若你这个业务是高并发并且冲突情况占比大，此方式也不是太合适。

如果是高并发场景，并且第三方确实会发送重复数据，建议还是允许重复数据的好。或者，给第三方分配 ID，表中加一列“来源”，这样就不会出现重复数据了。

你的描述少了一个关键场景：第三方查重后如果发现重复了，是怎么处理的。

得看具体业务，乐观一点或者悲观一点。

你无法保证外部数据是否有重复，就算你有队列和分布式锁，但是他就是发了两个一样的，所以加唯一索引是最佳选择，如果旧数据过多可以考虑双联合索引，手动差异化一下。

要避免同时写入那就只能串行化。串行化要么加锁，要么队列。

唯一索引是最佳选择。

这是发生幻读了吧，把数据库隔离级别设置成串行化，也可以用队列在业务层串行化，唯一索引貌似是最方便的。

写之前全表加锁, 然后再 select 一次, 看看有没有主键重复, 最后 insert;
只需要改改 DAO 层就够了

用 redis 的话，setnx 一下？

@passerbytiny 其实这个也算不上什么高并发，就是第三方会完全不分青红皂白，同时请求了两个会写相同数据的不同接口。

@passerbytiny 重复了要把重复的删掉，反馈之后我查了一下，数据不多，有个 20 条左右相同的数据的吧，因为都还在部分测试吧。

select for update，排他锁。先查再写入。