高并发下的接口幂等性解决方案

合集下载

分布式数据库中的数据重复与幂等性处理方法

分布式数据库中的数据重复与幂等性处理方法

分布式数据库中的数据重复与幂等性处理方法在分布式数据库中,数据重复和幂等性是常见的问题,对于保证数据的准确性和一致性至关重要。

本文将探讨数据重复和幂等性的概念并介绍一些处理方法。

一、数据重复的概念和问题数据重复是指在分布式数据库中存在多个相同的数据副本。

造成数据重复的主要原因有网络延迟、系统故障和并发操作等。

数据重复可能导致数据不一致、冗余和浪费存储空间的问题。

对于数据重复问题,通常有以下几种处理方法:1. 唯一标识符(Unique Identifier):为每条数据生成一个唯一标识符,通过唯一标识符来判断是否存在重复数据。

但是,唯一标识符需要在分布式环境中保证唯一性,这需要额外的开销和复杂的实现。

2. 一致性哈希(Consistent Hashing):一致性哈希将数据均匀地分布在多个节点上,根据数据的哈希值来确定数据存储的节点。

这样可以避免数据重复问题,但是一致性哈希需要维护哈希环和节点的加入和移除操作。

3. 事务(Transaction):分布式事务可以保证一组操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。

通过使用事务,可以在多个节点上执行一组操作,并在操作失败时回滚。

但是,事务会增加系统的开销,并且需要面对并发操作和故障恢复的挑战。

二、幂等性的概念和问题幂等性是指对同一操作的多次调用会产生相同的结果。

在分布式数据库中,幂等性问题是指在并发操作下可能导致重复执行产生不一致的结果。

幂等性问题的处理方法包括:1. 乐观锁(Optimistic Locking):乐观锁通过使用版本号或时间戳来判断是否需要执行某个操作。

对于相同的操作,只有一个操作可以执行成功,其他操作将被忽略。

但是,乐观锁需要额外的字段来保存版本号或时间戳,并且可能导致操作的延迟和冲突。

2. 悲观锁(Pessimistic Locking):悲观锁通过在执行操作之前锁定数据,阻止其他操作对该数据的访问。

只有当操作完成后才释放锁。

但是,悲观锁可能导致操作的延迟和阻塞,并且需要考虑锁的粒度和并发度的平衡。

数据同步并发冲突应对策略总结

数据同步并发冲突应对策略总结

数据同步并发冲突应对策略总结应对数据同步过程中可能出现的并发冲突,可以采取以下措施:1.锁机制:使用锁机制来控制对数据的并发访问。

例如,排他锁可以确保同时只有一个操作能够修改数据,其他操作需要等待。

2.版本控制:每次修改数据时增加版本号,只允许最新的版本进行修改。

这样可以避免并发冲突。

3.数据库乐观锁:几乎适用于所有的并发场景。

使用方法:在数据库表中增加一个版本号字段,每一次更新和删除时把当前持有的对象版本号和数据库中最新的版本号进行比对,如果相同则验证通过,不然则操作失败。

4.幂等性设计:确保每个操作都是幂等的,即多次执行同一个操作不会产生不同的结果。

这可以减少并发冲突的可能性。

5.队列机制:对于高并发的场景,可以考虑使用队列来处理请求。

队列可以按照先进先出的原则对请求进行排序,从而减少并发冲突。

6.时间戳:为每个数据项添加时间戳,当发生冲突时,可以根据时间戳来判断哪个操作更新的时间更晚,从而决定哪个操作应该被执行。

7.日志记录:详细记录每一次数据操作,包括操作的时间、操作用户、操作内容等,以便在发生冲突时能够查找到问题的原因。

8.数据冗余:在某些场景下,可以考虑数据冗余来减少并发冲突。

例如,可以将数据备份到另一个服务器或数据库中,当主数据发生冲突时,可以从备份数据中获取数据。

9.调整业务逻辑:根据实际业务逻辑和数据访问特点,调整并发访问的模式和逻辑,避免发生冲突的可能性。

例如,可以使用会话锁、读锁等方式来避免并发冲突。

通过以上措施,可以有效地应对数据同步过程中可能出现的并发冲突问题。

需要注意的是,应根据具体的应用场景和数据特点选择适合的解决方案,并根据实际情况进行调整和优化。

高并发解决方法

高并发解决方法

高并发解决方法
高并发指系统在瞬间接受的并发请求较多时,响应时间相对较长或者无法响应的情况。

为解决高并发问题,常用的方法有以下几种:
1. 增加硬件资源:如增加服务器资源、增加缓存容量等来提高系统处理能力。

2. 使用负载均衡技术:将请求分散到多台服务器上,以达到平衡负载的效果。

通常使用的负载均衡技术包括DNS轮询、软件负载均衡和硬件负载均衡等。

3. 使用缓存技术:将常用的数据、页面等缓存在内存或者缓存服务器中,以减少数据库或者其他后台查询的负担,从而提高系统的响应速度。

4. 使用消息队列技术:将高并发的请求转化为消息,以异步的方式进行处理,从而避免直接访问数据库等资源,减轻系统负担。

5. 数据库技术优化:如使用索引、分表、分库等技术,将数据库请求均衡分布在多个数据库中,减少单个数据库的负担。

同时需要注意数据库连接池配置、SQL 语句优化等。

总之,解决高并发问题需要综合考虑多种技术手段,合理配置硬件资源和软件配置,以提高系统的稳定性和响应速度。

接口的幂等性问题怎么解决?

接口的幂等性问题怎么解决?

接⼝的幂等性问题怎么解决?
答:
幂等的意思是重复操作,接⼝的幂等性也就是接⼝被重复调⽤了,在前端不进⾏限制的情况下,同⼀个接⼝可能重复调⽤多次,为了避免类似重复下单的问题,可以通过以下⼏种⽅式来解决幂等性问题:
1、全局唯⼀ID,根据业务操作和内容⽣成全局唯⼀的ID,然后在执⾏操作前先判断是否已经存在该ID,如果不存在则将该ID进⾏持久化(存在数据库或者redis中),如果已经存在则证明该接⼝已经被调⽤过了。

⽐如下单时可以⽣产⼀个流⽔号来作为该订单的唯⼀标识。

2、可以使⽤select+insert来进⾏判断,因为⼀般订单的ID都是唯⼀索引,在⾼并发场景下不推荐。

3、可以使⽤乐观锁解决,在表中可以添加⼀个version字段。

4、token机制,将token放在redis中。

高并发解决方案

高并发解决方案

高并发解决方案随着互联网的迅猛发展,特别是移动互联网的兴起,人们对于网站和应用程序的并发访问需求也越来越高。

高并发访问是指在同一时间段内,大量用户对网站或应用程序进行访问。

在这种情况下,系统可能会遇到性能瓶颈,导致响应时间延长甚至系统崩溃。

为了应对这种情况,我们需要采取一些高并发解决方案。

一、负载均衡负载均衡是一种将多个请求分发到多个服务器上的技术。

通过将负载分散到多个服务器上,可以提高系统的并发处理能力。

负载均衡可以在多个维度进行,如基于网络层的负载均衡,基于应用层的负载均衡等。

在网络层,可以使用负载均衡器将用户的请求分发到不同的服务器上。

负载均衡器可以通过轮询、随机、加权等算法来选择服务器。

这样可以有效分担单个服务器的负载压力,提高系统的并发能力。

在应用层,可以通过反向代理服务器来实现负载均衡。

反向代理服务器接收用户的请求,并根据一定的策略将请求分发到不同的后端服务器上。

通过这种方式,可以实现动态的负载均衡,根据服务器的负载情况动态调整请求的分发策略。

二、缓存技术缓存技术是将一些常用的数据存储在内存中,以便快速响应用户的请求。

通过将一部分数据缓存在内存中,可以减轻数据库的负载,提高系统的并发处理能力。

常见的缓存技术有Redis和Memcached 等。

通过将热点数据存储在缓存中,可以大大加快数据的读取速度。

另外,还可以使用分布式缓存技术,将缓存数据分布到多台服务器上,进一步提高系统的并发处理能力。

三、数据库优化数据库在高并发场景下往往成为瓶颈。

为了提高数据库的并发处理能力,可以采取以下措施。

首先,可以对数据库进行读写分离。

通过将读操作和写操作分别分发到不同的数据库实例上,可以减轻单个数据库的负载压力。

读写分离可以通过主从复制等技术来实现。

其次,可以对数据库进行垂直拆分和水平拆分。

垂直拆分是指将一个大的数据库拆分为多个较小的数据库,每个数据库只负责一部分数据。

水平拆分是指将一个大的表拆分为多个较小的表,每个表只负责一部分数据。

消息幂等方案

消息幂等方案

消息幂等方案引言在分布式系统中,消息的处理经常会面临幂等性的问题。

幂等性是指在相同的条件下,对同一操作的多次执行所产生的结果是一致的。

幂等性在消息处理中非常重要,因为在网络传输中,消息可能会发生重复发送、网络超时等问题。

解决消息幂等性的方案可以保证系统在面临这些问题时,依然能够保持正确的状态和一致性。

本文将介绍几种解决消息幂等性的常见方案,包括唯一标识符、请求-响应模型、乐观锁和令牌桶算法。

唯一标识符唯一标识符是解决幂等性问题的一种常见方案。

通过为每个操作生成一个唯一的标识符,并将标识符与操作存储在数据库或缓存中,系统可以在处理消息时判断是否重复执行。

在处理消息时,系统首先检查该消息的唯一标识符是否存在。

如果存在,则说明该消息已经被处理过,可以直接返回结果;如果不存在,则说明该消息是新的,系统可以执行相应的操作,并将唯一标识符存储起来。

使用唯一标识符的优点是简单、易于实现。

然而,唯一标识符不适用于高并发场景,因为每个操作都需要查询数据库或缓存,可能导致性能瓶颈。

请求-响应模型请求-响应模型是另一种解决消息幂等性问题的方案。

在该模型中,请求方发送一个带有唯一请求标识符的请求到接收方,接收方在处理完请求后,将唯一请求标识符作为响应返回给请求方。

请求方接收到响应后,可以通过唯一请求标识符来判断请求是否成功处理。

使用请求-响应模型的优点是能够实现幂等性,同时还可以提供数据一致性和可靠性。

请求方可以使用请求标识符来判断是否重复发送请求,并且接收方可以根据请求标识符来保证响应的正确性。

然而,请求-响应模型的缺点是增加了网络传输的复杂性和延迟。

每次请求都需要等待响应才能继续执行后续操作,可能影响系统的性能。

乐观锁乐观锁是一种常用的解决幂等性问题的方案。

在使用乐观锁时,系统通过引入版本号或时间戳等字段来确保同一资源在并发操作时不会被多次修改。

在处理消息时,系统首先读取资源的当前版本号或时间戳,并将其保存起来。

然后,系统执行相应的操作,并在操作完成后,再次读取资源的当前版本号或时间戳。

一口气说出四种幂等性解决方案,面试官露出了姨母笑~

一口气说出四种幂等性解决方案,面试官露出了姨母笑~

一口气说出四种幂等性解决方案,面试官露出了姨母笑~什么是幂等性?幂等是一个数学与计算机学概念,在数学中某一元运算为幂等时,其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。

“在计算机中编程中,一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。

幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。

这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变。

什么是接口幂等性?在HTTP/1.1中,对幂等性进行了定义。

它描述了一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果(网络超时等问题除外),即第一次请求的时候对资源产生了副作用,但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。

这里的副作用是不会对结果产生破坏或者产生不可预料的结果。

也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。

为什么需要实现幂等性?在接口调用时一般情况下都能正常返回信息不会重复提交,不过在遇见以下情况时可以就会出现问题,如:1.前端重复提交表单:在填写一些表格时候,用户填写完成提交,很多时候会因网络波动没有及时对用户做出提交成功响应,致使用户认为没有成功提交,然后一直点提交按钮,这时就会发生重复提交表单请求。

2.用户恶意进行刷单:例如在实现用户投票这种功能时,如果用户针对一个用户进行重复提交投票,这样会导致接口接收到用户重复提交的投票信息,这样会使投票结果与事实严重不符。

3.接口超时重复提交:很多时候HTTP 客户端工具都默认开启超时重试的机制,尤其是第三方调用接口时候,为了防止网络波动超时等造成的请求失败,都会添加重试机制,导致一个请求提交多次。

4.消息进行重复消费:当使用MQ 消息中间件时候,如果发生消息中间件出现错误未及时提交消费信息,导致发生重复消费。

“使用幂等性最大的优势在于使接口保证任何幂等性操作,免去因重试等造成系统产生的未知的问题。

引入幂等性后对系统有什么影响?幂等性是为了简化客户端逻辑处理,能放置重复提交等操作,但却增加了服务端的逻辑复杂性和成本,其主要是:1.把并行执行的功能改为串行执行,降低了执行效率。

微服务架构之幂等性问题及设计思想,你不得不知的一些幂等方案

微服务架构之幂等性问题及设计思想,你不得不知的一些幂等方案

微服务架构之幂等性问题及设计思想,你不得不知的⼀些幂等⽅案前⾔⼩伙伴们有没有遇到过**⽣产环境经常出现过重复的数据?**在排查问题的时候,数据⼜是正常的。

这个是何解呢?怎么会出现这种情况,⽽且还很难排查问题。

今天我给⼤家分享⼀下这⾥的原因,以及解决⽅案。

罪魁祸⾸产⽣重复数据或数据不⼀致(假定程序业务代码没问题),绝⼤部分就是发⽣了重复的请求,重复请求是指同⼀个请求因为某些原因被多次提交。

导致这个情况会有⼏种场景:1)微服务场景,在我们传统应⽤架构中调⽤接⼝,要么成功,要么失败。

但是在微服务架构下,会有第三个情况【未知】,也就是超时。

如果超时了,微服务框架会进⾏重试。

2)⽤户交互的时候多次点击。

如:快速点击按钮多次。

3)MQ消息中间件,消息重复消费4)第三⽅平台的接⼝(如:⽀付成功回调接⼝),因为异常也会导致多次异步回调 5)其他中间件/应⽤服务根据⾃⾝的特性,也有可能进⾏重试。

我们知道了发⽣的原因,本质就是多次请求了,那如何解决呢?幂等性有些⼩伙伴们会想到幂等这个词,是的,就是我们在设计某些接⼝时,要考虑如何保证接⼝幂等,那什么是接⼝幂等呢?⽹上是这样介绍的【接⼝的幂等性实际上就是接⼝可重复调⽤,在调⽤⽅多次调⽤的情况下,接⼝最终得到的结果是⼀致的】⽹上的说法定义,有点不是太正确,我们看下怎么不正确如⼀个线程请求⽤户列表接⼝:select * from user,返回⽤户表中的数据,⽽另⼀个线程往⽤户表插⼊数据。

那请求⽤户列表的线程返回的数据每次都不⼀样,那按照上⾯的说法,**查询⽤户列表的接⼝就不是幂等的,**这显然是不正确的。

⽼顾的理解应该是多次调⽤对系统的产⽣的影响是⼀样的,即对资源的作⽤是⼀样的,但是返回值允许不同。

幂等场景我们来看⼀下SQL相关业务是否幂等?⼀、查询,select * from user where xxx,不会对数据产⽣任何变化,具备幂等性。

⼆、新增,insert into user(userid,name) values(1,‘a’),如userid为唯⼀主键,即重复操作上⾯的业务,只会插⼊⼀条⽤户数据,具备幂等性。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

高并发下的接口幂等性解决方案
我们实际系统中有很多操作,是不管做多少次,都应该产生一样的效果或返回一样的结果。

例如:
1.前端重复提交选中的数据,应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。

2.我们发起一笔付款请求,应该只扣用户账户一次钱,当遇到网络重发或系统
bug重发,也应该只扣一次钱;
3.发送消息,也应该只发一次,同样的短信发给用户,用户会哭的;
4.创建业务订单,一次业务请求只能创建一个,创建多个就会出大问题。

等等很多重要的情况,这些逻辑都需要幂等的特性来支持。

二、幂等性概念
幂等(idempotent、idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中。

在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。

幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。

这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变。

例如,“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现。

我的理解:幂等就是一个操作,不论执行多少次,产生的效果和返回的结果都是一样的
三、技术方案
1. 查询操作查询一次和查询多次,在数据不变的情况下,查询结果是一样的。

select是天然的幂等操作;
2. 删除操作删除操作也是幂等的,删除一次和多次删除都是把数据删除。

(注意可能返回结果不一样,删除的数据不存在,返回0,删除的数据多条,返回结果多个);
3.唯一索引,防止新增脏数据比如:支付宝的资金账户,支付宝也有用户账户,每个用户只能有一个资金账户,怎么防止给用户创建资金账户多个,那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引,所以一个用户新增成功一个资金账户记录。

要点:唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据(当表存在唯一索引,并发时新增报错时,再查询一次就可以了,数据应该已经存在了,返回结果即可)
4. token机制,防止页面重复提交
业务要求:
页面的数据只能被点击提交一次。

发生原因:由于重复点击或者网络重发,或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交
解决办法:集群环境:采用token加redis(redis单线程的,处理需要排队)单JVM环境:采用token加redis或token加jvm内存。

处理流程:
1.数据提交前要向服务的申请token,token放到redis或jvm内存,token有效时间
2.提交后后台校验token,同时删除token,生成新的token返回;
3.token特点:要申请,一次有效性,可以限流;
4.注意:redis要用删除操作来判断token,删除成功代表token校验通过,如果用select+delete 来校验token,存在并发问题,不建议使用;
5. 悲观锁获取数据的时候加锁获取select * from table_xxx where id=3939 for update;注意:id 字段一定是主键或者唯一索引,不然是锁表,会死人的悲观锁使用时一般伴随事务一起使用,数据锁定时间可能会很长,根据实际情况选用。

6. 乐观锁乐观锁只是在更新数据那一刻锁表,其他时间不锁表,所以相对于悲观锁,效率更高。

乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件:
1、通过版本号实现
update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version =#version#
2、通过条件限制
update tablexxx set avaiamount=avaiamount-#subAmount# where avaiamount-
#subAmount# >= 0
要求:quality-#subQuality# >= ,这个情景适合不用版本号,只更新是做数据安全校验,适合库存模型,扣份额和回滚份额,性能更高。

注意:乐观锁的更新操作,最好用主键或者唯一索引来更新,这样是行锁,否则更新时会锁表,上面两个sql改成下面的两个更好
update tablexxx set name=#name#,version=version+1 where id=#id# and version=#ve rsion# update tablexxx set avaiamount=avaiamount-#subAmount# where id=#id# and avai_amount-#subAmount# >= 0
7. 分布式锁还是拿插入数据的例子,如果是分布是系统,构建全局唯一索引比较困难,例如唯一性的字段没法确定
这时候可以引入分布式锁,通过第三方的系统(redis或zookeeper),在业务系统插入数据或者更新数据,获取分布式锁,然后做操作,之后释放锁。

这样其实是把多线程并发的锁的思路,引入多多个系统,也就是分布式系统中得解决思路。

要点:某个长流程处理过程要求不能并发执行,可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁,其他流程执行时获取锁就会失败,也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功,执行完成后,释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供)
8. select + insert并发不高的后台系统,或者一些任务JOB,为了支持幂等,支持重复执行,简单的处理方法是,先查询下一些关键数据,判断是否已经执行过,在进行业务处理,就可以了。

注意:核心高并发流程不要用这种方法。

9. 状态机幂等在设计单据相关的业务,或者是任务相关的业务,肯定会涉及到状态机(状态变更图),就是业务单据上面有个状态,状态在不同的情况下会发生变更,一般情况下存在有限状态机。

如果状态机已经处于下一个状态,这时候来了一个上一个状态的变更,理论上是不能够变更的,这样的话,保证了有限状态机的幂等。

注意:订单等单据类业务,存在很长的状态流转,一定要深刻理解状态机,对业务系统设计能力提高有很大帮助
10. 对外提供接口的api如何保证幂等
如银联提供的付款接口:需要接入商户提交付款请求时附带:source来源,seq序列号source+seq在数据库里面做唯一索引,防止多次付款,(并发时,只能处理一个请求)
重点对外提供接口为了支持幂等调用,接口有两个字段必须传,一个是来源source,一个是来源方序列号seq,这个两个字段在提供方系统里面做联合唯一索引。

这样当第三方调用时,先在本方系统里面查询一下,是否已经处理过,返回相应处理结果;没有处理过,进行相应处理,返回结果。

注意,为了幂等友好,一定要先查询一下,是否处理过该笔业务,不查询直接插入业务系统,会报错,但实际已经处理了。

总结
幂等性应该是合格程序员的一个基因,在设计系统时,是首要考虑的问题,尤其是在像支付宝,银行,互联网金融公司等涉及的都是钱的系统,既要高效,数据也要准确,所以不能出现多扣款,多打款等问题,这样会很难处理,用户体验也不好。

相关文档
最新文档