分享是最有效的学习方式。故事又是一个风和日丽没好的一天，小猫戴着耳机，安逸地听着音乐，撸着代码，这种没有会议的日子真的是巴适得板。不料祸从天降，组长火急火燎地跑过来找到了小猫。“快排查一下，目前有A公司用户反馈积分被多扣了”。小猫回忆了一下“不对啊，这接口我也没动过啊，前几天对外平台的老六直接找我要个支付接口，我就给他了的，以前的代码，我都没有动过的......”。于是小猫一边疑惑一边翻看着以前的代码，越看脸色越差......小猫做的是一个标准的积分兑换商城，以前和客户合作的时候，客户直接用的是小猫单位自己定制的h5页面。这次合作了一家公司有点特殊，由于公司想要定制化自己个性化的H5，加上本身
分享是最有效的学习方式。故事又是一个风和日丽没好的一天，小猫戴着耳机，安逸地听着音乐，撸着代码，这种没有会议的日子真的是巴适得板。不料祸从天降，组长火急火燎地跑过来找到了小猫。“快排查一下，目前有A公司用户反馈积分被多扣了”。小猫回忆了一下“不对啊，这接口我也没动过啊，前几天对外平台的老六直接找我要个支付接口，我就给他了的，以前的代码，我都没有动过的......”。于是小猫一边疑惑一边翻看着以前的代码，越看脸色越差......小猫做的是一个标准的积分兑换商城，以前和客户合作的时候，客户直接用的是小猫单位自己定制的h5页面。这次合作了一家公司有点特殊，由于公司想要定制化自己个性化的H5，加上本身
一、什么是幂等性？简单来说，就是对一个接口执行重复的多次请求，与一次请求所产生的结果是相同的，听起来非常容易理解，但要真正的在系统中要始终保持这个目标，是需要很严谨的设计的，在实际的生产环境下，我们应该保证任何接口都是幂等的，而如何正确的实现幂等，就是本文要讨论的内容。二、哪些请求天生就是幂等的？首先，我们要知道查询类的请求一般都是天然幂等的，除此之外，删除请求在大多数情况下也是幂等的，但是ABA场景下除外。举一个简单的例子比如，先请求了一次删除A的操作，但由于响应超时，又自动请求了一次删除A的操作，如果在两次请求之间，又插入了一次A，而实际上新插入的这一次A，是不应该被删除的，这就是ABA问
一、什么是幂等性？简单来说，就是对一个接口执行重复的多次请求，与一次请求所产生的结果是相同的，听起来非常容易理解，但要真正的在系统中要始终保持这个目标，是需要很严谨的设计的，在实际的生产环境下，我们应该保证任何接口都是幂等的，而如何正确的实现幂等，就是本文要讨论的内容。二、哪些请求天生就是幂等的？首先，我们要知道查询类的请求一般都是天然幂等的，除此之外，删除请求在大多数情况下也是幂等的，但是ABA场景下除外。举一个简单的例子比如，先请求了一次删除A的操作，但由于响应超时，又自动请求了一次删除A的操作，如果在两次请求之间，又插入了一次A，而实际上新插入的这一次A，是不应该被删除的，这就是ABA问
目录一、简介1.1什么是幂等？1.2为什么需要幂等性？1.3接口超时，应该如何处理？1.4幂等性对系统的影响二、RestfulAPI接口的幂等性三、实现方式3.1数据库层面，主键/唯一索引冲突3.2数据库层面，乐观锁3.3数据库层面，悲观锁（selectforupdate）【不推荐】3.4数据库层面，状态机3.5应用层面，token令牌【不推荐】3.6应用层面，分布式锁【推荐】四、Java代码实现4.1@NotRepeat注解4.2AOP切面4.3RedisUtils工具类4.4测试类4.5测试结果一、简介1.1什么是幂等？幂等是一个数学与计算机科学概念，英文idempotent[aɪˈdem
RabbitMQ之幂等性1.概念2.消息重复消费3.解决思路4.消费端的幂等性保障5.唯一ID+指纹码机制6.Redis原子性1.概念用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生副作用。举个简单的例子，那就是支付，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，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再相应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。2.消息重复消费消费者在消费MQ中的消
在我们旅行于数据海洋的途中，如果把Kafka比作是一艘承载无数信息航行的快船，前文《Kafka实战漫谈：大数据领域的不败王者》已经讲述了如何搭建起这艘快船，让它在起风的早晨开始了第一次航行。但随着大浪的拍打，我们必须让它做好准备，以应对那些未知的暴风雨。今天，我们来谈谈如何让这艘快船变得更强壮——让它有能力在风急浪高时稳稳地前行，不至于让宝贵的数据货物沉入海底。在Kafka这艘数据游轮载着数据航行时，我们这些开发者——也就是船上的水手来说，Kafka集群的高可用性、消息消费的一致性和延时队列等都是确保数据航行安全的关键特性。所以，拿起你的望远镜，让我们来一探Kafka高级知识的奥秘吧！一、背景
服务幂等性架构设计作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?防重表实现幂等对于防止数据重复提交，还有一种解决方案就是通过防重表实现。防重表的实现思路也非常简单，首先创建一张表作为防重表，同时在该表中建立一个或多个字段的唯一索引作为防重字段，用于保证并发情况下，数据只有一条。在向业务表中插入数据之前先向防重表插入，如果插入失败则表示是重复数据。为什么不用悲观锁对于防重表的解决方案，可能有人会说为什么不使用悲观锁，悲观锁在使用的过程中也是会发生死锁的。悲观锁是通过锁表的方式实现的，假设现在一个用户A访问表A（锁住
参考资料RabbitMQ官方网站RabbitMQ官方文档噼咔噼咔-动力节点教程文章目录十一、队列Queue的消息属性11.1具体属性11.2自动删除11.2自定义参数11.2.1**MessageTTL**消息存活时间11.2.2**Autoexpire**队列自动到期时间11.2.3**Overflowbehaviour**溢出行为11.2.4**Singleactiveconsumer**单一消费者模式11.2.5**Deadletterexchange**死信交换机和**Deadletterroutingkey**死信路由key11.2.6Maxlength队列最大信息数和Maxleng
1.幂等性用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，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，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。消息幂等性，其实就是保证同一个消息不被消费者重复消费两次1.1消息重复消费&重复投递重复投递：生产在往MQ发送消息时，MQ收到消息并持久化到本地后，进行发布确
