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幂等性

时间:2019-01-18 17:23:32      阅读:192      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据   http   n+1   导致   并发   是你   version   交互   订单号   

幂等性

定义
  • WEB资源或API方法的幂等性是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。

    场景
  • 表单重复提交
    • 尤其HTTP POST 操作既不是安全的,也不是幂等的(至少在HTTP规范里没有保证)。当我们因为反复刷新浏览器导致多次提交表单,多次发出同样的POST请求,导致远端服务器重复创建出了资源。
  • rpc远程调用失败后重试
  • mq消费

    产生幂等性原因
  • 用户误操作
  • 网络延时

幂等性解决方案
  • 乐观锁
    • 如果只是更新已有的数据,没有必要对业务进行加锁,设计表结构时使用乐观锁,一般通过version来做乐观锁,这样既能保证执行效率,又能保证幂等。例如: UPDATE tab1 SET col1=1,version=version+1 WHERE version=#version# 不过,乐观锁存在失效的情况,就是常说的ABA问题,不过如果version版本一直是自增的就不会出现ABA的情况。(从网上找了一张图片很能说明乐观锁,引用过来,出自Mybatis对乐观锁的支持)
  • 防重表
    • 使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引,每次请求都根据订单号向去重表中插入一条数据。第一次请求查询订单支付状态,当然订单没有支付,进行支付操作,无论成功与否,执行完后更新订单状态为成功或失败,删除去重表中的数据。后续的订单因为表中唯一索引而插入失败,则返回操作失败,直到第一次的请求完成(成功或失败)。可以看出防重表作用是加锁的功能。
  • 分布式锁
    • 这里使用的防重表可以使用分布式锁代替,比如Redis。订单发起支付请求,支付系统会去Redis缓存中查询是否存在该订单号的Key,如果不存在,则向Redis增加Key为订单号。查询订单支付已经支付,如果没有则进行支付,支付完成后删除该订单号的Key。通过Redis做到了分布式锁,只有这次订单订单支付请求完成,下次请求才能进来。相比去重表,将放并发做到了缓存中,较为高效。思路相同,同一时间只能完成一次支付请求。
  • token令牌
    • 这种方式分成两个阶段:申请token阶段和支付阶段。 第一阶段,在进入到提交订单页面之前,需要订单系统根据用户信息向支付系统发起一次申请token的请求,支付系统将token保存到Redis缓存中,为第二阶段支付使用。 第二阶段,订单系统拿着申请到的token发起支付请求,支付系统会检查Redis中是否存在该token,如果存在,表示第一次发起支付请求,删除缓存中token后开始支付逻辑处理;如果缓存中不存在,表示非法请求。 实际上这里的token是一个信物,支付系统根据token确认,你是你妈的孩子。不足是需要系统间交互两次,流程较上述方法复杂。

幂等性

标签:数据   http   n+1   导致   并发   是你   version   交互   订单号   

原文地址:https://www.cnblogs.com/frankltf/p/10288461.html

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