如何使用Django的update_or_create方法解决并发写入问题？

1. 并发写入问题的本质

在使用Django开发Web应用时，update_or_create方法是处理存在性检查与更新/创建操作的常用工具。然而在高并发场景下，该方法可能引发数据竞争条件（Race Condition），导致出现重复记录或数据不一致。

2. 问题复现场景

典型并发问题通常出现在以下情境：

多线程/多进程同时调用相同查询条件
分布式系统节点并行处理相同业务逻辑
用户快速重复提交表单数据

示例代码漏洞：

# 不安全的使用方式
obj, created = Model.objects.update_or_create(
    defaults={'field': 'value'},
    unique_field='key'
)

3. 根本原因分析

该方法在底层实现分为两个阶段：

执行SELECT查询检查记录存在性
根据结果执行UPDATE或INSERT

这两个操作并非原子性执行，在间隙时间窗口可能出现：

多个进程同时判断记录不存在
导致创建重复记录
违反数据库唯一约束

4. 解决方案比较

方案	实现方式	适用场景
数据库事务	@transaction.atomic	单数据库环境
SELECT FOR UPDATE	select_for_update()	行级锁定
唯一索引+异常处理	try-except IntegrityError	简单业务逻辑
队列串行化	Celery任务队列	分布式系统

5. 推荐实现方案

最优解组合：

from django.db import transaction
from django.db.utils import IntegrityError

@transaction.atomic
def safe_update_or_create():
    try:
        return Model.objects.update_or_create(
            defaults={'field': 'value'},
            unique_field='key'
        )
    except IntegrityError:
        # 回滚后重试或处理异常
        transaction.set_rollback(True)
        return Model.objects.get(unique_field='key'), False

6. 性能优化建议

为查询字段添加数据库索引
合理设置事务隔离级别
考虑使用bulk_update_or_create扩展方法处理批量操作
监控长时间运行的事务

7. 进阶解决方案

对于超高并发系统：

实现乐观锁（Optimistic Locking）版本控制
使用Redis分布式锁
采用CQRS模式分离读写操作

8. 测试验证方法

建议使用：

并发单元测试（ThreadPoolExecutor）
压力测试工具（Locust/JMeter）
数据库死锁检测