幂等性、原子性的简单理解

这里不作探讨,仅作简要说明。

”幂等性”指的是一个操作或请求,无论执行多少次,结果都是相同的。

”原子性”指的是一个操作是不可分割的,要么完全执行,要么完全不执行。

通过上述的名词解释,两者的区别显而易见。

幂等性,相对来说稍微复杂些,说明如下。

幂等性示例

  • 用户在购物网站在相同页面,连续点击了多次提交订单按钮,购物网站后台应该只产生一个订单;
  • 用户将订单向购物网站发起支付请求,由于网络问题或系统性能原因夯住,购物网站应该只扣一次钱。 

设计思路

幂等被设计为,外部调用者会存在多次调用的情况,为了防止外部多次调用对系统数据状态的发生多次改变,将服务设计成幂等。

例外

幂等关注的是相同请求的多次提交是否对资源产生副作用,而不关注结果。

<think>嗯,用户想了解Java幂等性的实现方案。首先,我需要回忆一下幂等性的定义。根据引用[3],幂等性指的是无论调用一次还是多次,结果都是一样的,这在接口设计中很重要。接下来,用户需要具体的实现方法,我得结合提供的引用资料来整理。 引用[1]和[2]提到了使用自定义注解和AOP切面来处理幂等性。比如@NotRepeat和@Idempotent注解,结合AOP在方法执行前进行校验。这应该是一个常见的方案,需要详细说明如何实现,比如生成唯一key,使用Redis加锁或令牌机制。 然后,可能需要考虑其他方法,比如数据库唯一约束、乐观锁、分布式锁等。这些方法虽然在引用中没有直接提到,但属于常见的幂等性解决方案。不过用户提供的引用主要围绕注解和AOP,所以需要优先详细说明这些,再补充其他方法。 还要注意用户提供的代码示例,比如Idempotent注解中的fields()和timeout()参数,说明如何利用这些参数生成Redis的key,并设置过期时间。同时,需要解释整个流程,从注解声明到切面处理,再到具体的校验逻辑,比如检查请求是否重复。 另外,引用[3]提到幂等性应用在接口设计,需要确保多次调用结果一致。因此,在实现方案中要强调如何防止重复提交或重复处理,比如通过Token机制,前端先获取token,提交时携带token进行验证,之后删除token,避免重复使用。 可能还需要比较不同方法的优缺点,比如基于Token的实现适合交互式操作,而唯一索引适合数据库插入场景。分布式锁适用于分布式系统,而状态机适合有状态转换的业务。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能想进一步了解的点,比如具体实现细节、不同方案的对比、常见问题处理以及实际应用场景。这样能帮助用户更深入地理解幂等性的各个方面。</think>### Java幂等性实现方案分步说明 幂等性设计是防止重复操作导致数据不一致的核心技术,以下是Java中常见的6种实现方案: --- #### 1. **注解+AOP方案(推荐)** **实现步骤**: 1. 定义幂等性注解(如`@Idempotent`或`@NotRepeat`) ```java @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface Idempotent { String[] fields() default {}; // 参与生成唯一标识的参数字段 long timeout() default 10; // Redis键过期时间 } ``` 2. 使用AOP切面拦截注解方法 ```java @Aspect @Component public class IdempotentAspect { @Around("@annotation(idempotent)") public Object checkIdempotent(ProceedingJoinPoint joinPoint, Idempotent idempotent) { // 生成唯一标识(如:用户ID+接口名+参数哈希) String key = generateUniqueKey(joinPoint, idempotent.fields()); // 使用Redis原子操作 Boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", idempotent.timeout(), TimeUnit.SECONDS); if (!Boolean.TRUE.equals(success)) { throw new RepeatRequestException("请勿重复提交"); } return joinPoint.proceed(); } } ``` **优势**:代码侵入性低,通过注解声明式实现[^2][^3] --- #### 2. **Token机制** **实现流程**: 1. 客户端先请求获取临时Token(例如UUID) 2. 服务端存储Token到Redis(设置较短有效期) 3. 客户端提交请求时携带Token 4. 服务端校验Token存在性后删除Token ```java // 生成Token接口 public String generateToken() { String token = UUID.randomUUID().toString(); redisTemplate.opsForValue().set(token, "1", 300, TimeUnit.SECONDS); return token; } // 校验Token切面 public void verifyToken(String token) { if (!redisTemplate.delete(token)) { throw new RepeatRequestException("无效或已使用的Token"); } } ``` **适用场景**:表单重复提交防护[^3] --- #### 3. **唯一索引约束** **实现方式**: ```sql ALTER TABLE orders ADD UNIQUE KEY uniq_request_id (request_id); ``` ```java try { // 插入带唯一标识的业务数据 orderDao.insert(order); } catch (DuplicateKeyException e) { // 捕获重复异常 } ``` **注意**:需提前生成全局唯一业务ID(如雪花算法ID) --- #### 4. **乐观锁方案** **实现步骤**: 1. 数据表增加版本号字段 2. 更新时校验版本号 ```sql UPDATE product SET stock=stock-1, version=version+1 WHERE id=1001 AND version=5; ``` ```java int affectedRows = productMapper.updateStock(productId, currentVersion); if (affectedRows == 0) { throw new OptimisticLockException("库存更新冲突"); } ``` --- #### 5. **分布式锁** **实现示例**: ```java public void processOrder(String orderId) { String lockKey = "order_lock:" + orderId; try { // 尝试获取分布式锁 boolean locked = redisLock.tryLock(lockKey, 30, TimeUnit.SECONDS); if (!locked) { throw new RepeatRequestException("订单正在处理中"); } // 业务处理... } finally { redisLock.unlock(lockKey); } } ``` --- #### 6. **状态机校验** **实现逻辑**: ```java public void updateOrderStatus(String orderId, OrderStatus newStatus) { Order order = orderDao.get(orderId); if (!order.getStatus().canTransitionTo(newStatus)) { throw new IllegalStateException("非法状态变更"); } // 更新状态... } ``` --- ### 方案对比表 | 方案 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |---------------|-------------------------|-----------------------|-----------------------| | 注解+AOP | 所有接口 | 低侵入、易维护 | 依赖中间件 | | Token机制 | 表单提交 | 交互友好 | 需额外接口调用 | | 唯一索引 | 数据创建场景 | 简单可靠 | 依赖数据库特性 | | 乐观锁 | 数据更新场景 | 无锁竞争 | 需设计版本字段 | | 分布式锁 | 分布式系统 | 强一致性 | 性能开销较大 | | 状态机 | 业务流程控制 | 业务耦合性低 | 需完整状态设计 | ---
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