Payment-ByteByteGo - How to avoid double payment? 避免重复交易

本系列文章全部从 https://blog.bytebytego.com/ 搬运,也包括些许总结和备注(以下划线字体区分)。

How to avoid double payment? - by Alex Xu

支付系统中常见的严重问题之一包括对客户重复收费(double charge),而在设计支付系统时,确保有且只有一次( exactly-once)收费显得非常重要。

从算术角度(Mathematically)来看,一次操作只发生一次需满足以下条件:

1,至少会执行一次(It is executed at least once.)。

2,与此同时,最多也就执行一次(At the same time, it is executed at most once.)。

以下分别解释

如何通过重试机制(retry)实现至少一次(at least once )。

如果通过幂等性校验(idempotency check)实现最多一次(at most once)。

Retry 

上图Retry部分描述了Client发起一笔$10交易,但因为网络不畅/超时原因造成支付失败,则Client采用失败就重试的方式,终于在第四次网络环境变好的情况下,完成了交易。

Idempotency

从API角度出发,幂等性(idempotency)意味着客户端client可以重复提交请求,而服务端不会因为多次提交而受影响。

对于web和移动app这种客户端和服务器端的调用,许多公司包括Stripe and PayPal,采用在http header加入 idempotency key (一种由客户端产生,可以是订单编号,具有唯一性,固定时间会过期,格式<idempotency-key: key_value>)来由服务端判重,以区分是否是同一笔交易。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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