程序函数 幂等性

最新推荐文章于 2024-07-12 23:52:14 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mingdashu/p/9028250.html

幂等性

       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。

       幂等操作对于代理和缓存来说具有“友好性”，因为幂等操作的额外执行不会对二者产生危害性后果（除了带宽浪费）。 

      换句话说，某个操作具有幂等性，就是这个操作执行一次和执行多次对系统内部的状态影响是一样的。

      例如我们初始化了Person对象‘老王'，然后执行老王.setAge(56)设置老王的年龄，

      无论老王.setAge(56)执行多次，对老王这个对象的内部状态的影响是一样的，因此说Person的setAge()方法是幂等的。

转载于:https://www.cnblogs.com/mingdashu/p/9028250.html

什么是幂等性？如何解决幂等性问题？
技术杠精的博客
04-02 1万+
本文讲解了什么是幂等性、幂等性的场景以及如何解决幂等性问题
Spark操作Hive表幂等性探索
SunnyRivers
08-11 1149
旁边的实习生一边敲着键盘一边很不开心的说：做数据开发真麻烦，数据bug排查太繁琐了，我今天数据跑的有问题，等我处理完问题重新跑了代码，发现报表的数据很多重复，准备全部删了重新跑。我：你的数据操作具备幂等性吗？实习生：啥事幂等性？数仓中的表还要考虑幂等性吗？
了解程序中的幂等性
六道有言的博客
04-09 979
【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 目...
程序幂等性
Seven的博客
09-25 147
幂等性是开发当中很常见也很重要的一个需求，尤其是支付、订单等与金钱挂钩的服务，保证接口幂等性尤其重要对于下单等存在唯一主键的，可以使用“唯一主键方案”的方式实现。对于更新订单状态等相关的更新场景操作，使用“乐观锁方案”实现更为简单。类似于前端重复提交、重复下单、没有唯一ID号的场景，可以通过 Token 与 Redis 配合的“防重 Token 方案”实现更为快捷。
程序函数设计的幂等性
@_囚徒-2018_的家园
06-23 1477
1.幂等性        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。幂等操作对于代理和缓存来说具有“友好性”，因为幂等操作的额外执行不会对二者产生危害性后果（除了带宽浪费）。        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。       在实际场景中，因为客户端
程序开发幂等性设计
weixin_38772076的博客
02-18 225
幂等性数学概念 幂等性的数学概念为x的n次幂值均相同，即： f(f(x)) = f(x) 计算机网络幂等性规则 那么在计算机网络中则代表着，重发多次相同参数请求到服务端，服务端执行最终结果都是一致的（注意：这不代表返回结果值相同）。 这就相当于服务端每次执行的结果都是根据请求参数做直接赋值相关操作：y=fromReqParam，而不是加减乘除使得y值发生改变的操作。 幂等性接口设计 幂等性的接口...
详解接口幂等性及其处理方案
m0_65013257的博客
07-12 1141
那我们得借用一下redis老哥啦,我们在进入这个页面随机生成一个UUID携带,然后配置一个拦截器,当我们请求添加时,拦截器拦下,检查是否携带这样一个标志,如果存在,我们剔除,如果不存在,我们直接打回.想想,我们想要它能够幂等就得保证唯一,我们能通过什么手段保证传过来这么多次是唯一的呢?在我们实际开发场景当中,很多时候都会有重复消费的业务场景出现.这是我们不希望出现的.例如。,如何保持我们只消费一次的现象,成为了一个难题.,所以我们就不会让他添加,构成幂等性的条件.还有就是删除一条数据时,我们删除过后,
S7-200SMART PLC_10的幂函数库文件+使用说明.rar
07-12
这些函数可能包括了求10的幂、对数等基本运算，也可能包含了一些高级功能，如非整数指数计算的近似方法。使用这个库文件，用户可以方便地调用相应的函数，实现PLC程序中的指数运算。 为了充分利用这个库文件，我们...
Kafka中的幂等性Producer：防止消息重复写入
AI天才研究院
06-01 1014
Kafka中的幂等性Producer：防止消息重复写入 1.背景介绍 在分布式系统中,确保数据的一致性和可靠性是一个重要的挑战。Kafka作为一个分布式流处理平台,被广泛应用于各种场景,如消息队列、日志收集、数据管道等。然而,在生产者(Producer)向Kafka写入
解决python中的幂函数、指数函数问题
09-18
在Python编程语言中，处理幂函数和指数函数是常见的数学操作。本文将深入探讨如何解决在使用这些函数时遇到的问题，特别是与`ValueError: math ...通过这些方法，我们可以确保程序在处理各种幂运算时的健壮性和准确性。
程序幂等性设计
王侯将象的博客
05-06 1560
幂等的含义 一句话定义：一个操作如果任意多次执行所产生的结果与一次执行的结果相同，这个操作就是幂等的 在数学里，幂等有两种主要的定义： 1.在某二元运算下，幂等元素是指被自己重复运算的结果等于它自己的元素。例：乘法下两个幂等实数为0和1 2.某一元运算为幂等的时候，其作用在任意元素两次后会和其作用一次的结果相同。例：高斯符号 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...
幂等函数
weixin_34082695的博客
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第一次听说感觉高大上，其实也就是一个名词，没有固定的解决方案，不同的业务场景用不同方法实现。 什么是幂等？ 　　软件开发中的幂等通常是系统接口对外的一种承诺，承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。 为什么要做幂等？ 　　比如说一个提现接口： bool withdraw(account_id, amount); 　　这个接口存在一个典型的调用环境：分布式系统的网...
程序开发中的幂等性
ybb_ymm的专栏
02-10 373
幂等其实是我们数学与计算机学中的一个概念。数学中，作用在任意一个元素中一次和多次的计算结果相同就是幂等性计算机中，指任意N次执行所产生的的结果和一次执行产生的结果是相同的在程序开发中我们的幂等性，指的是相同的参数重复N次执行，最终的结果都是一样的，这些函数无论执行多少次都不会对系统产生任何不同影响，也不用单行重复执行会对系统结果造成任何改变影响。
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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。 在事务提交失败会重复提交达到最大重复次数时返回失败的 设计中  保持幂等性是尤为重要的
幂等性 详解
suge大帝的博客
04-26 1万+
文章介绍了幂等的数学概念、业务概念和概述，然后从应用场景出发，提出5种解决方案。
幂等性原理
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02-21 1962
一、幂等 (idempotence) 的概念 幂等的数学概念 幂等是源于一种数学概念。其主要有两个定义如果在一元运算中，x 为某集合中的任意数，如果满足 f(x) = f(f(x)) ，那么该 f 运算具有幂等性，比如绝对值运算 abs(a) = abs(abs(a)) 就是幂等性函数。如果在二元运算中，x 为某集合中的任意数，如果满足 f(x,x) = x，前提是 f 运算的两个参数均为 x，那么我们称 f 运算也有幂等性，比如求大值函数 max(x,x) = x 就是幂等性函数。 幂等性在开发中的概念
什么是幂等性？
Leon_Jinhai_Sun的博客
04-23 370
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。 ...
kafka幂等性 重复消费
最新发布
03-22
### Kafka中的幂等性配置 Kafka通过引入幂等性机制来解决消息重复发送的问题。该特性允许生产者在发生网络分区或其他异常情况下重新发送消息而不导致数据不一致[^1]。为了启用幂等性，需要设置以下几个关键参数： - `enable.idempotence`：将其设为`true`即可开启幂等性支持。 - `acks`：必须设置为`all`或`-1`以确保每条消息都被所有副本确认。 - `retries`：应设置为大于零的值以便在网络中断时自动重试。 以下是启动生产者的代码示例，其中启用了幂等性： ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.commonserialization.StringSerializer"); // 启用幂等性 props.put("enable.idempotence", "true"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", Integer.MAX_VALUE); KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ``` ### 防止消息重复消费的最佳实践 对于消费者端的消息重复问题，主要依赖于Kafka的事务语义以及合理的偏移量管理策略[^2]。以下是一些最佳实践： #### 1. **精确一次交付 (Exactly Once Delivery)** 使用Kafka事务可以实现跨多个主题和分区的原子操作，从而保证消息被恰好处理一次。这通常涉及将生产和提交偏移量作为一个整体进行控制。 #### 2. **手动提交偏移量** 自动提交可能会因消费者崩溃而丢失进度记录，因此推荐采用手动提交的方式，并仅当消息成功处理后再更新偏移量。 #### 3. **去重逻辑的设计** 在某些复杂场景下，即使有上述措施也可能无法完全杜绝重复现象。此时可以在应用层面上增加唯一标识符字段（如UUID），并利用数据库表或者缓存存储已接收过的ID列表来进行过滤。 下面展示了一个简单的Java程序片段用于演示如何安全地提交偏移量： ```java try { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { processMessage(record); // 假设有这样一个方法用来实际处理接收到的数据包 } // 只有全部消息都正常处理完毕才调用此函数保存当前读取位置 consumer.commitSync(); } catch (Exception e) { log.error("Error while processing messages.", e); } finally{ consumer.close(); } ```
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