在数据库中使用“一锁二查三更新”策略仍出现重复数据，通常由以下原因导致：

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1. 锁的粒度不足

• 问题：如果锁定的是行级锁或范围不正确，其他事务仍可能插入重复数据。
  例如：两个事务同时检查某唯一字段（如用户名）是否存在，均未找到记录，导致都成功插入。此时行锁无法阻止插入，因为查询时未命中任何行，导致未加锁。
• 解决方案：
  使用间隙锁（Gap Lock） 或 表级锁 锁定可能插入的范围。例如：

  SELECT * FROM table WHERE unique_field = 'value' FOR UPDATE; -- 行锁
  -- 或者使用间隙锁（如MySQL的Next-Key Lock）

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2. 未使用唯一约束

• 问题：仅依赖应用层逻辑检查唯一性，但数据库层面缺少唯一索引。高并发时，多个事务可能同时通过检查并插入重复数据。
• 解决方案：
  强制数据库唯一性：

  ALTER TABLE table ADD UNIQUE INDEX idx_unique_field (unique_field);

  数据库唯一索引是防止重复的最后防线，即使应用层逻辑有漏洞，也能通过唯一约束报错拦截。

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3. 事务隔离级别不当

• 问题：在可重复读（Repeatable Read） 隔离级别下，若未正确使用锁，可能出现幻读（Phantom Read）。例如，事务A查询未发现数据，事务B插入并提交后，事务A仍能插入相同数据。
• 解决方案：
  • 使用 SELECT ... FOR UPDATE 显式锁定查询范围（加间隙锁）。
  • 将隔离级别提升为 Serializable（可能牺牲性能）。

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4. 查询与更新之间存在时间差

• 问题：即使锁定数据，若查询后锁被释放（如非事务内操作），其他事务仍可能插入重复数据。
• 解决方案：
  确保整个操作在事务内完成：

  BEGIN;
  SELECT * FROM table WHERE unique_field = 'value' FOR UPDATE; -- 加锁
  -- 检查结果，若无数据则插入
  INSERT INTO table (unique_field) VALUES ('value');
  COMMIT;

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5. 分布式环境下的锁失效

• 问题：在分布式系统中，若未使用分布式锁，不同节点的线程可能同时通过检查并插入数据。
• 解决方案：
  • 使用 Redis分布式锁 或 ZooKeeper 协调全局唯一性。
  • 最终仍需依赖数据库唯一约束兜底。

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总结

• 核心原则：应用层检查 + 数据库唯一约束 + 合理锁机制，三者缺一不可。
• 推荐方案：
  1. 为关键字段添加唯一索引。
  2. 在事务中使用 SELECT ... FOR UPDATE 锁定查询范围。
  3. 处理唯一键冲突异常（如MySQL的 Duplicate entry 错误），在应用层友好提示用户。

通过上述组合策略，可彻底避免重复数据问题。