幂等性问题解决实战能力

背景 如何防止接口中同样的数据提交，以及如何保证消息不被重复消费，这些都是 shigen 在学习的过程中遇到的问题。今天，趁着在学习 redis 的间隙，我写了一篇文章进行简单的实现。 注意：仅使用于单机的场景，对于分布式、高并发场景，还是建议使用分布式锁。 首先我

现如今很多系统都会基于分布式或微服务思想完成对系统的架构设计。那么在这一个系统中，就会存在若干个微服务，而且服务间也会产生相互通信调用。那么既然产生了服务调用，就必然会存在服务调用延迟或失败的问题。当出现这种问题，服务端会进行重试等操作或客户

面对分布式架构和微服务复杂的系统架构和网络超时服务器异常等带来的系统稳定性问题，分布式接口的幂等性设计显得尤为重要。本文简要介绍了几种分布式接口幂等性设计实现，包括Token去重机制、乐观锁机制、数据库主键和状态机实现等，以加深理解。 1、分布式接口幂

服务不稳定是一类常态，面对此类场景恰当的应对策略应该是什么？退一步说，即使我们能够确保第一方服务的稳定性，我们又应该如何面对网络延迟以及掌控以外的不确定性？这都是本篇文章会谈到的内容 本文是团队内部分享的文字版，敏感信息已经抹去或者重写。我们通

      对于一个没有写过支付的小白，打开微信支付官方文档时彻底懵逼 ，因为 微信支付文档太过详细， 导致我无从下手，所以写此文章，帮助第一次写支付的小伙伴梳理一下。 一、流程分为三个接口：（这是前言，先看一遍，保持印象，方便理解代码） 1、第一个接口：

                                                                   💧 【 R a b b i t M Q 教程】第八章—— R a b b i t M Q − 幂等性、优先级、惰性 color{#FF1493}{【RabbitMQ教程】第八章 —— RabbitMQ - 幂等性、优先级、惰性} 【 R abbi tMQ 教程】第八章

现在的系统或平台，为了追求体验性、内容丰富性，都是前后端分离，系统为了解藕会引入各种MQ等，都不可避免就引入了数据幂等性的问题。 幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一运算为幂等时，其作用在任一元素两次会和其作用一次的结果相同。 在计算机编程中

目录 1.幂等性是什么？ 2.如何实现幂等性呢？ 1.新增管理员，出弹窗的同时，请求后台。 2.后端根据雪花算法生成唯一标识key，以雪花数为key存到redis。并返回key给前端。 3.前端保存后端传过来的key。 4.前端输入完成信息，点击【保存】，携带key请求后端。 5.请求到达后端，

适用于消息在写入到服务器日志后，由于网络故障，生产者没有及时收到服务端的 ACK 消息，生产者误以为消息没有持久化到服务端，导致生产者重复发送该消息，造成了消息的重复现象，而幂等性就是为了解决该问题。 通过3个值的唯一性去重： PID：生产者ID 分区号 seq：单

在RPC场景中因为重试或者没有实现幂等机制而导致的重复数据问题，必须引起大家重视，有可能会造成例如一次购买创建多笔订单，一条通知信息被发送多次等问题，这是技术人员必须面对和解决的问题。 有人可能会说：当调用失败时程序并没有显示重试，为什么还会产生重

在开发订单系统时，我们常遇见支付问题，既用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，

SpringBoot+Redis+自定义注解实现接口防刷(限制不同接口单位时间内最大请求次数)： SpringBoot+Redis+自定义注解实现接口防刷(限制不同接口单位时间内最大请求次数)_redis防刷_霸道流氓气质的博客-CSDN博客 以下接口幂等性的实现方式与上面博客类似，可参考。 什么是幂等性？ 幂等

分布式幂等性框架的作用是确保在分布式系统中的操作具有幂等性，即无论操作被重复执行多少次，最终的结果都是一致的。幂等性是指对同一操作的多次执行所产生的效果与仅执行一次的效果相同。 以下是分布式幂等性框架的主要作用： 避免重复操作： 在分布式系统中，