java 幂等性

一、什么是幂等性?

幂等(idempotence),来源于数学中的一个概念,例如:幂等函数/幂等方法(指用相同的参数重复执行,并能获得相同结果的函数,这些函数不影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变)。

通俗来说:就是多次调用对系统的产生的影响是一样的,即对资源的作用是一样的。

幂等性,强调的是外界通过接口对系统内部的影响, 只要一次或多次调用对某一个资源应该具有同样的副作用就行。

二、为什么出现幂等性?

非幂等的重要因素是重复提交引起的,一般情况下,接口调用时都能正常返回信息,不会重复提交,但遇见以下情况时就可能会出现问题,常见的场景如下:

  • 因网络波动,用户重复提交请求
  • 用户恶意进行刷单行为
  • 接口超时重试请求
  • 定时任务重试
  • 使用消息队列时,重复消费现象

三、解决方案

 方案1:防重Token令牌实现幂等

此方案包含两个请求阶段:

1.客户端请求服务端申请获取token。

2.客户端携带token再次请求,服务端校验token后进行操作。

方案2:分布式锁

分布式锁的逻辑是,每次请求都通过业务唯一ID来尝试获取锁,如果获取成功,就进行后续业务逻辑操作,如果获取失败,就舍弃请求直接返回。

分布式锁通常是基于redis来实现的。

方案3:悲观锁实现幂等性

悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,具有强烈的独占和排他特性。

通过mysql 的sql 语句 for update 可以锁住数据;

 select * from account where id = 123 for update;

方案4:数据库乐观锁实现幂等性

数据库乐观锁方案适用于执行更新操作,通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号等于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据

 update account set amount=amount-50,version=version+1 
 
 where id=123 and version = 1;

<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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