Java 中多个项目同时执行，如何避免同时扫描到同一条数据

分布式锁是唯一解决方案

搞个 redis 锁。或者把数据维护到 redis，只保留 10 条数据。。每次直接从 redis 取

这种跑一个定时任务不就好了

@huhu3312 一个定时任务效率太低了呀- -

@Saurichthys 感觉没啥意义，操作的是同个库同个表，修改数据会加锁，瓶颈在数据库上，跑多个定时任务有啥效率提升吗

。。。 就分布式锁就完事了呗

...上消息队列吧

悲观锁？

1 、分布式锁（推荐） 2 、通过数据库乐观锁加上更新条件，条件不满足自然更新不到。3 、不同的机器粉笔通过相关表 id%取模来达到取到不同的数据（不推荐）

redisson 里有包装好的 redis 客户端

或者用 xxl-job 一类的分布式框架, 有一台机子执行就行了

查询修改？乐观锁行吧

@huntcool001 +1，用 xxl-job

分布式锁，或者十个并发并不大，数据库加个 version 字段乐观锁

最简单的令牌桶，漏斗，麻烦点，消息队列。

可以这样， 多台机器 启动通过争抢的方式获取 leader 用来作为调度器 负责将来取数据库数据到缓存队列中，其他机器从缓存中获取数据处理更新数据表

xxl-job-gateway 投递-mq-应用系统消费(多几个消费端 多几个消费线程) 完美解决

xxl-job>gateway 投递>mq>应用系统消费(多几个消费端 多几个消费线程) 完美解决

方案二(垃圾方案 但是对你来说可能是改动最小的 主机名注册到一张表里面 server_config 配置处理序号 )，再从业务表里面挑出一个唯一字段 选取任务的时候进行 hash 然后取模 命中配置处理序号的，就有本台主机处理。 优点就是不加锁不用中间件 缺点就是主机挂了。有部分数据处理不到。只有等主机上线了。 有需要可以找我私聊。帮助大佬是我的美德

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本质就是错的，为啥不一个定时任务扫出来，再发给其他机器协同处理呢？？

@fewok 你好，一个任务扫出来，那就需要在创建一个项目来做这个事情了， 然后你原来项目的业务逻辑都要改了，之前是针对数据库，现在要针对这个任务转为接收数据执行业务逻辑。
目前综合各位大佬的意见，我觉得分布式锁 Redis 的方案可能会比较好一点，任务启动，执行的数据 key 锁住 + expireTime，其他任务并发任务执行到这条数据 有 key 就跳过！！！

分布式锁太麻烦了吧，db 加一列 runhost，大家都同时去 update runhost is null 的，然后再去查询一下就拿到只属于自己的任务了

上面回答什么分布锁啊, 消息队列啊都太麻烦了, 其实有个非常简单的方法, 也无需修改代码,可以读指定路径下的文件, 如果有就执行,没有就不执行, 想让哪台机器执行任务就在那台机器上放上指定的文件,其他机器就不会执行啦, 日后不管怎么换服务器都不用修改代码

@Saurichthys 为啥要创建服务，所有服务的 ip 挨个发送下消息等结果，不就完事了。可以用中间件的话，直接扔 MQ 。。。

为什么要分布式锁啊……数据库开事务锁呗

把代码改改，写操作抽象出来，单独部署

这个设计方案感觉有问题啊，建议使用下次队列+多个消费者的模式，每次增加一条记录，即往 MQ 中放入一个任务，然后，让多个消费者去处理，这样，每条数据，都能处理到，描述中关于取最新时间的 10 条数据，逻辑上是存在问题的，因为有可能会出现有数据没有被取到的情况，这样就有些数据处理了，有些数据没有处理，存在不一致的情况；

@Saurichthys 你为什么觉得低？你的数据真多到了一个线程跑不够的地步？那你首先要考虑的是需要一个生产者模型来分配任务，为了保证任务不重复，你生产的时候是要加锁的，加锁后性能也就那样。你觉得你到了这一步了吗？

什么叫“每次都是取最新时间的十条数据”。。
比如现在表里一共 20 条，A 取了 10 条最新的，这时候 B 进来是和 A 抢锁？还是取剩下的 10 条？还是等新的 10 条进来？

@lidlesseye11 是和 A 抢锁的呀， 都是处理最新的十条数据， 但是这十条可能 A 处理 也有 B 加载到需要处理呀，这不就很矛盾了吗