1. 问题背景与根本原因分析
在遗留系统中，常见的需求是通过数据库存储过程生成唯一的自增id。当此类存储过程在高并发环境下被调用时，即使应用层（如java spring的transactiontemplate）配置了serializable等高级事务隔离级别，仍可能出现id重复的问题。
原始的Sybase存储过程示例如下：
CREATE PROC getId
(@val int = -1 output)
AS
BEGIN
UPDATE ID_TABLE SET LAST_VALUE = LAST_VALUE + 1
SELECT @val = LAST_VALUE FROM ID_TABLE
RETURN @val
END该存储过程的逻辑是先更新ID_TABLE中的LAST_VALUE，然后查询更新后的LAST_VALUE作为生成的ID返回。在Sybase数据库中，如果存储过程内部没有显式地使用BEGIN TRAN和COMMIT TRAN来包装这些操作，那么UPDATE和SELECT可能被视为两个独立的语句，各自在默认的自动提交模式下运行。
根本原因在于： 应用层（如Spring的TransactionTemplate）设置的事务隔离级别，仅在其管理的事务范围内有效。如果数据库存储过程内部的操作未被明确地包含在一个事务中，或者数据库连接的autocommit设置为true，那么UPDATE和SELECT之间就存在一个竞态条件。一个并发请求可能在第一个请求执行UPDATE之后、SELECT之前，也执行了UPDATE操作，导致两个请求最终读取到相同的LAST_VALUE，从而产生重复ID。事务隔离级别对这种“语句间”的竞态条件无能为力，因为它要求这些语句首先处于同一个事务中。
2. 解决方案
针对上述问题，可以从数据库层面采取多种策略来确保ID生成的唯一性。
2.1 方案一：在存储过程内部添加显式事务
最直接的解决方案是在存储过程内部显式地定义一个事务块，将UPDATE和SELECT操作封装在其中。这样可以确保这两个操作作为一个原子单元执行，从而避免竞态条件。
CREATE PROC getId
(@val int = -1 output)
AS
BEGIN
BEGIN TRAN -- 开启事务
UPDATE ID_TABLE SET LAST_VALUE = LAST_VALUE + 1
SELECT @val = LAST_VALUE FROM ID_TABLE
COMMIT TRAN -- 提交事务
RETURN @val
END注意事项：
- 通过BEGIN TRAN和COMMIT TRAN，确保UPDATE和SELECT在数据库层面被视为一个不可分割的原子操作。
- 在此方案下，应用层设置的SERIALIZABLE隔离级别将能有效作用于这个显式事务，进一步增强并发安全性。
- 如果事务过程中发生错误，应考虑使用ROLLBACK TRAN进行回滚。
2.2 方案二：优化存储过程为单语句原子更新
更好的实践是将UPDATE和SELECT操作合并为一个原子语句。在Sybase中，可以在UPDATE语句中同时更新列并获取更新后的值。这种方法利用了数据库的原子性操作，通常比显式事务更简洁高效，且在特定情况下甚至可以消除对外部事务包装的依赖。
CREATE PROC getId
(@val int = -1 output)
AS
BEGIN
-- 在UPDATE语句中同时更新LAST_VALUE并将其赋值给输出参数@val
UPDATE ID_TABLE SET @val = LAST_VALUE + 1, LAST_VALUE = LAST_VALUE + 1
RETURN @val
END注意事项：
- 此优化方案将ID生成操作合并为单个UPDATE语句，数据库系统会将其视为一个原子操作。这意味着在语句执行期间，其他并发会话无法修改同一行数据，从而自然地避免了竞态条件。
- 对于这种单语句原子操作，即使没有显式的BEGIN TRAN/COMMIT TRAN，也通常能保证其内部的原子性，从而消除重复ID的风险（假设这是导致重复ID的根本原因）。
- 此方法更简洁，减少了事务管理的开销。
2.3 方案三：配置Sybase表锁粒度
对于Sybase ASE数据库，表的锁粒度（locking scheme）也会影响并发性能和数据一致性。默认的allpages或datapages锁粒度在某些情况下可能导致索引更新时的竞态条件或死锁。为了最大程度地减少此类问题，特别是对于高并发的ID生成表，建议将表的锁粒度配置为datarows。
datarows锁粒度意味着数据库在操作时会锁定具体的行，而不是整个数据页或索引页。这有助于减少锁竞争，提高并发性，并降低因索引更新导致的竞态条件或死锁的风险。
配置示例（Sybase ASE）：
-- 查看当前表的锁粒度 sp_help-- 修改表的锁粒度为 datarows ALTER TABLE ID_TABLE LOCK datarows
注意事项：
- datarows锁粒度虽然能提高并发性，但可能会增加锁管理的开销。在实际应用中，需要根据表的访问模式和并发量进行权衡。
- 此配置应在数据库维护窗口期进行，并经过充分测试。
- 确保ID_TABLE上用于LAST_VALUE的索引是高效的。
3. 总结与最佳实践
解决Sybase存储过程生成重复ID的问题，关键在于理解数据库事务的原子性和并发控制机制。
- 明确事务边界： 确保所有需要原子性执行的操作都包含在显式的数据库事务中。应用层（如Spring）的事务管理是必要的，但数据库内部的事务定义同样重要。
- 优化原子操作： 尽可能将多个相关操作合并为单个数据库原子语句，如在UPDATE语句中同时赋值，这通常是最高效且最安全的做法。
- 数据库配置： 针对高并发的ID生成表，考虑调整数据库的锁粒度（如Sybase的datarows），以优化并发性能和减少锁竞争。
- 全面审查： 如果在一个遗留系统中发现此类问题，建议对其他关键业务逻辑中的数据库操作进行全面审查，以确保所有涉及数据一致性的操作都得到了妥善的事务管理。
通过上述方法，可以有效避免Sybase存储过程在并发环境下生成重复ID的问题，确保系统的数据完整性和稳定性。
