背景

本文实际生产案例讲解配套文章：sysUserList 中为何会出现多个具有相同 userId 的 SysUser 对象

提问：为什么sysUserList中会存在多个SysUser对象具有相同的userId？一个userId不是表示一个SysUser对象吗

在理想情况下，userId 应该是唯一的，每个 SysUser 对象应该有一个唯一的 userId。然而，在实际开发中，可能会出现一些意外情况导致 sysUserList 中存在多个 SysUser 对象具有相同的 userId。

以下是一些可能导致这种情况的原因：

原因

1. 数据库设计或约束问题

• 缺少唯一约束：如果数据库表中没有为 userId 字段设置唯一约束，那么就可能存在多个记录具有相同的 userId。
• 数据导入错误：在数据导入或迁移过程中，可能会因为某些原因导致重复数据的插入。

2. 业务逻辑问题

• 并发问题：在高并发环境下，多个请求可能同时插入相同的数据，导致重复记录。
• 业务规则未严格执行：某些业务逻辑可能没有严格检查 userId 的唯一性，导致重复数据的生成。

3. 测试数据

• 测试数据生成：在开发和测试阶段，为了方便测试，可能会故意生成一些具有相同 userId 的测试数据。
• 模拟场景：有时候为了模拟某些特定的场景，可能会故意插入重复数据。

4. 数据库同步问题

• 多数据源同步：如果系统从多个数据源同步数据，可能会因为同步机制的问题导致重复数据的产生。
• 数据备份恢复：在数据备份和恢复过程中，可能会因为某些原因导致重复数据的插入。

5. 编程错误

• 代码逻辑错误：程序中的某些逻辑错误可能导致多次插入相同的数据。
• 缓存问题：如果使用了缓存机制，缓存中的数据可能与数据库中的数据不一致，导致重复数据的生成。

如何避免和处理键冲突

1. 数据库层面

• 添加唯一约束：在数据库表中为 userId 字段添加唯一约束，确保每条记录的 userId 都是唯一的。
• 数据清洗：定期对数据库中的数据进行清洗，删除重复的记录。

2. 业务逻辑层面

• 严格校验：在插入或更新数据时，严格校验 userId 的唯一性。
• 并发控制：使用事务管理或锁机制来防止高并发环境下的重复数据插入。

3. 测试数据管理

• 规范测试数据生成：确保测试数据生成工具不会生成重复的 userId。
• 测试数据清理：在测试结束后，及时清理测试数据，避免影响生产环境。

4. 代码层面

• 合并函数：在使用 Collectors.toMap 时，通过合并函数来处理键冲突。例如，可以选择保留第一个遇到的对象，或者选择最新的对象。
• 异常处理：在发现键冲突时，可以选择抛出异常，中断程序执行并进行调试。

示例代码

假设我们希望在键冲突时选择最新的 SysUser 对象，可以这样修改合并函数：

Map<Long, SysUser> sysUserMap = sysUserList.stream().collect(Collectors.toMap(SysUser::getUserId, a -> a, (k1, k2) -> k2 // 选择最新的对象));

在这个例子中，(k1, k2) -> k2 表示当出现键冲突时，选择第二个遇到的对象（k2）并忽略第一个对象（k1）。

总结

虽然在理想情况下 userId 应该是唯一的，但在实际开发中可能会出现各种意外情况导致键冲突。通过在数据库、业务逻辑和代码层面采取适当的措施，可以有效避免和处理键冲突问题，确保系统的稳定性和数据的准确性。