MongoDB Bulk write operation error on server duplicate key error问题解决-CFANZ编程社区

背景

在做数据推送功能遇到的一个问题。具体来说，通过SQL查询语句，将Impala中100多万条数据写入到MongoDB时报错。大致的报错信息如下：

java.lang.Exception: org.springframework.dao.DuplicateKeyException: Bulk write operation error on server 
101.202.303.404:7056. Write errors: [BulkWriteError{index=0, code=11000, message='E11000 duplicate key error collection:
pddai_cbd_report_api.autojobtab_fa42f748674d59091a3f71adf25de2d5 index: _id_ dup key: { _id:ObjectId('628cdb23d04f507321288fa5') }', details={}}]

解决过程

问题出在_id这个key重复。故而需要先提一点关于ObjectId的理论知识。

_id的特征：

_id是集合中文档的主键，用于区分文档（记录）
_id自动编入索引。指定{ _id: }的查找将使用_id索引。

默认情况下，_id字段的类型为 ObjectID，支持用户自定义。ObjectID 长度为 12 字节，由4部分组成：

4 字节的值，表示自 Unix 纪元以来的秒数
3 字节的机器标识符
2 字节的进程 ID
3 字节的计数器，以随机值开始

一般情况下，不建议使用自定义并覆盖已有的_id生成方式，除非是对全局唯一主键生成算法（如：snowflake等）比较熟悉，或者业务数据量非常大导致MongoDB自带的生成方式不满足要求等。

在我的业务场景中，使用MongoDB字段的默认生成方式。

因此导致_id重复的原因只可能是：

同时插入两条一模一样的数据，即这两条数据的_id相同；
或者插入MongoDB中已存在的数据，后面插入的数据的_id是之前计算好的。

第2种情况的一个场景：比如2022年6月3日 13:29:43，根据这个时间戳生成一批_id数据。这批数据可能放在代码的内存中，在2022年6月3日 13:30:58，再次插入。

调试见真章：

MongoDB Bulk write operation error on server duplicate key error问题解决_数据

此时才意识到自己犯下一个很愚蠢的错误：业务数据量还算较大，SQL查询百万甚至千万级别，从JDBC中获取结果时，不是一次性组装到List<Document>，而是分批组装塞到list里面去，batchNum=500000。分批insert到MongoDB中，满足batchNum后，List<Document>没有重新new ArrayList<Document>初始化。

问题解决

是不是很小白的问题，是不是感觉很傻？

一个数组list或者集合collection，进行for循环，取list或者collection里面的数据赋值到另外一个list<实体类>里面，在for循环里面需要对实体类进行初始化。又或者遇到批量取数的情况，也是需要对list<实体类>进行初始化。

借口：之所以出错，是因为他人写的代码，if，else，for，while循环层层嵌套（不下8层），导致自己在维护他人的代码时犯迷糊。

经过简化的错误的代码片段：

List<Document> documentList = new LinkedList<>();
int q = 0;
boolean isLast = false;
long allCount = 0L;
while (!isLast) {
    String execSql = this.buildExecSql(driver, sql);
    ResultSet rs = ps.executeQuery(execSql);
    ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
    int columnCount = metaData.getColumnCount();
    while (rs.next()) {
        allCount++;
        Document document = new Document();
        for (int j = 0; j < columnCount; j++) {
            document.append(metaData.getColumnLabel(j + 1), rs.getObject(j + 1));
        }
        documentList.add(document);
    }
    if (q == 0 && documentList.size() <= 0) {
        Document document = new Document();
        for (int j = 0; j < columnCount; j++) {
            // 存空值
            document.append(metaData.getColumnLabel(j + 1), null);
        }
        documentList.add(document);
    }
    totalCount += documentList.size();
    if (documentList.size() < batchNum) {
        isLast = true;
    }
    // 如果循环的是第一次先删除再创建
    if (q == 0) {
        // 10天有效期, createCollectionWithExpire会先检查集合是否存在, 如果存在, 则先删除, 再新建集合
        MongodbUtil.createCollectionWithExpire(mongoTemplate, key, 10 * 60 * 60 * 24);
    }
    // 是否需要缓存到MongoDB数据库
    if (cacheApi) {
        MongodbUtil.insertCollection(mongoTemplate, documentList, key);
    }
    q++;
}