SQLAlchemy报键冲突,跑进去一看却没有对应键值的行

[banxi1988]

RT:
错误信息如下:
(IntegrityError) duplicate key value violates unique constraint "ix_cid"

下面是我生成cid的方法:
_cid_rlock = threading.RLock()
def generate_cid():
with _cid_rlock:
return long((time.time()-1377964800.000000)*1000000000)

但是经过我使用多线程测试,发现不太可能生成相同的id(测试代码见下)

应用用的是Flask,数据库层SQLAlchemy,Flask-SQLAlchemy插件(默认配置)
数据库postgresql 9.1.9
系统ubuntu 12.04.2
应用跑在 gunicorn 加gevent
gunicorn -k gevent app:app -w 2

在做提交的时候,直接用的是:
类似如下的代码:
db.session.execute(Story.__table__.insert(), story_values)
db.session.commit()

Google了一阵子了,还是没有找出原因来. 不知道从哪里debug起了....


测试生成cid的代码如下:
https://gist.github.com/banxi1988/6681583

[BOYPT]

什么叫不太可能生成相同的id，你的核心id生成要素仅仅是time.time()一个元素而已。

[banxi1988]

@BOYPT
你可以跑下我的测试代码,我跑过很多,没有可能生成相同的id,相差都比较大.
除非系统的时钟不可信,
而且我们是单系统.

而且就算是重复的id,冲突之后数据库中没有对应id值的数据行怎么解释呢?

[keakon]

time.time() 的精度甚至不保证达到一秒，你放大那么多倍就别期待它的精度了……

你用了 2 个进程，加锁也没意义……

story_values 里如果有重复的键，插入第一次是成功的，第二次会失败，然后抛出异常，程序退出，断开连接，事务回滚，数据库里当然就没这条记录了。

[banxi1988]

@keakon
你说的给了我点感觉.感谢已发.
你说time.time()精度1秒都达不到,我看到文档有句原话:
not all systems provide time with a better precision than 1 second
但是我上面测试的时候基本可以达到很高很高的精度.001纳秒.

嗯,我在服务器上测试下先.

PS:请教下,要生成比较可靠的id(要求整型,不太连续)应该怎么做?

[banxi1988]

@keakon
我试了下:
[20760718020319L, 20760718020689L, 20760718020811L, 20760718020908L, 20760718020999L, 20760718021090L, 20760718021180L, 20760718021259L, 20760718021349L, 20760718021440L, 20760718021531L, 20760718021609L, 20760718021700L, 20760718021779L, 20760718021860L, 20760718021950L, 20760718022029L, 20760718022120L, 20760718022210L, 20760718022298L, 20760718022379L, 20760718022460L, 20760718022539L, 20760718022630L, 20760718022708L, 20760718022789L, 20760718022880L, 20760718022971L, 20760718023049L, 20760718023130L, 20760718023219L, 20760718023300L, 20760718023390L, 20760718023469L, 20760718023550L, 20760718023629L, ]

上面提我在服务端跑出来的部分id.可以看出几乎不会重复的.而且还是程序单纯生成id不做其他事件的情况下.在正常的应用声场景下原因是id重量的可能性不太.
time.time()在对应服务器的精度也是很高的.

[keakon]

@banxi1988 那个精度是骗你的，它只负责给你一个 float，这玩意是 64 位的，但并不表示实际精度是那么多位。

生成 ID 可以参考这个： http://www.zhihu.com/question/20180484
比较简单的办法是用 Redis 的 INCRBY / HINCRBY，每次增加一个随机数即可。