在具体实现上，我们是在用户启动快应用中心的时候触发一次同步操作，由客户端将OpenID和客户端本地标识提交到服务端进行绑定。服务端的绑定逻辑是：判断OpenID是否已经存在，如果不存在则插入数据库，否则更新对应数据行的local_identifier字段（因为用户可能先后在两个不同的手机上登录同一个vivo账号）。在后续的业务流程中，我们就可以根据OpenID查询对应的local_identifier，反之亦可。
但是代码上线一段时间后，我们发现t_account数据表中居然存在许多重复的OpenID记录。根据如上所述的绑定逻辑，这种情况理论上是不应该发生的。所幸这些重复数据并没有对更新和查询的场景造成影响，因为在查询的SQL中我们加入了LIMIT 1的限制，因此针对一个OpenID的更新和查询操作实际上都只作用于ID最小的那条记录。
于是，我们猜测问题的产生应该是由于并发请求造成的！我们模拟了客户端对接口的并发调用，确实出现了重复插入数据的现象，进一步证实了这个猜测的合理性。但是，明明客户端的逻辑是每个用户在启动的时候进行一次同步，为什么会出现同一个OpenID并发请求呢？
事实上，代码的实际运行并不如我们想象中的那么理想，计算机的运行过程中往往存在一些不稳定的因素，比如网络环境、服务器的负载情况。而这些不稳定因素就可能导致客户端发送请求失败，这里的“失败”可能并不意味着真正的失败，而是可能整个请求时间过长，超过了客户端设定的超时时间，从而被人为地判定为失败，于是通过重试机制再次发送请求。那么最终就可能导致同样的请求被提交了多次，而且这些请求也许在中间某个环节被阻塞了（比如当服务器的处理线程负载过大，来不及处理请求，请求进入了缓冲队列），当阻塞缓解后这几个请求就可能在很短的时间内被并发处理了。
这其实是一个典型的并发冲突问题，可以把这个问题简单抽象为：如何避免并发情况下写入重复数据。事实上，有很多常见的业务场景都可能面临这个问题，比如用户注册时不允许使用相同的用户名。
一般来说，我们在处理这类问题时，最直观的方式就是先进行一次查询，当判断数据库中不存在当前数据时才允许插入。
显然，这个流程从单个请求的角度来看是没有问题的。但是当多个请求并发时，请求A和请求B都先发起一次查询，并且都得到结果是不存在，于是两者都又执行了数据插入，最终导致并发冲突。
ALTER TABLE t_account ADD UNIQUE uk_open_id( open_id );
Error Code: 1062. Duplicate entry 'xxx' for key 'uk_open_id'
对于Java语言，大家最熟悉的锁机制就是synchronized关键字了。
public synchronized void submit(String openId, String localIdentifier){
Account account = accountDao.find(openId);
if (account == null) {
// insert
}
else {
// update
}
}
但是，事情可没这么简单。要知道，我们的程序可不是只部署在一台服务器上，而是部署了多个节点。也就是说这里的并发不仅仅是线程间的并发，而是进程间的并发。因此，我们无法通过java语言层面的锁机制来解决这个同步问题，我们这里需要的应该是分布式锁。
CREATE TABLE `myLock` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`method_name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '锁定的方法名',
`value` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '锁信息',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uidx_method_name` (`method_name `) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='锁定中的方法';
然后，我们就可以通过插入数据和删除数据的方式来实现加锁和解锁：
#加锁
insert into myLock(method_name, value) values ('m1', '1');
#解锁
delete from myLock where method_name ='m1';
基于数据库实现的方式虽然简单，但是存在一些明显的问题：
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] NX
解锁操作只需要：
DEL key
public class RedisLock {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String LOCK_VALUE = "lock";
private static final int EXPIRE_SECONDS = 3;
@Autowired
protected JedisCluster jedisCluster;
public boolean lock(String openId) {
String redisKey = this.formatRedisKey(openId);
String ok = jedisCluster.set(redisKey, LOCK_VALUE, "NX", "EX", EXPIRE_SECONDS);
return LOCK_SUCCESS.equals(ok);
}
public void unlock(String openId) {
String redisKey = this.formatRedisKey(openId);
jedisCluster.del(redisKey);
}
private String formatRedisKey(String openId){
return "keyPrefix:" + openId;
}
}
在具体实现上，我们设置了3秒钟的过期时间，因为被加锁的任务是简单的数据库查询和插入，而且服务器与数据库部署在同个机房，正常情况下3秒钟已经完全能够足够满足代码的执行。
事实上，以上的实现是一个简陋版本的Redis分布式锁，我们在实现中并没有考虑线程的可重入性，也没有考虑锁被其他进程误释放的问题，但是它在这个业务场景下已经能够满足我们的需求了。假设推广到更为通用的业务场景，我们可以考虑在value中加入当前进程的特定标识，并在上锁和释放锁的阶段做相对应的匹配检测，就可以得到一个更为安全可靠的Redis分布式锁的实现了。
当然，像Redission之类的框架也提供了相当完备的Redis分布式锁的封装实现，在一些要求相对严苛的业务场景下，我建议直接使用这类框架。由于本文侧重于介绍排查及解决问题的思路，因此没有对Redisson分布式的具体实现原理做更多介绍，感兴趣的小伙伴可以在网上找到非常丰富的资料。
public class AccountService {
@Autowired
private RedisLock redisLock;
public void submit(String openId, String localIdentifier) {
if (!redisLock.lock(openId)) {
// 如果相同openId并发情况下，线程没有抢到锁，则直接丢弃请求
return;
}
// 获取到锁，开始执行用户数据同步逻辑
try {
Account account = accountDao.find(openId);
if (account == null) {
// insert
} else {
// update
}
} finally {
// 释放锁
redisLock.unlock(openId);
}
}
}
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