幂等性就是一个接口在短时间内被多次调用,产生的结果和只调用一次的结果相同。比如查询操作就天然幂等。
为什么说它是天然的幂等呢?
select * from staff where id = 1;
因为这个查询语句不管执行多少次都不会对资源造成修改,所以说是天然幂等的操作。
比如我们在给老婆转账一万块钱的时候不小心点击了 2 次支付按钮,这个时候如果支付接口没有幂等性,那么转出去的钱就是两万了。
所以,必须得通过一定手段来保证接口的幂等性
乐观锁就是非常乐观,每次查询数据的时候并不会上锁,认为别人不会修改数据。只有在自己修改数据的时候会判断在此期间内数据有没有被人修改。
乐观锁最常见的手段就是通过增加数据库表字段(版本号)来实现,如下:
update stock set count = count-1 , version = version + 1 where id=1 and version = 1
这样根据之前的版本号为条件来更新数据库,只有版本号没变才会更新成功。
但是乐观锁适用于读多写少的场景,这样冲突的情况可以大大减少进而省去了锁的开销,提高了系统的吞吐量。如果是写比较多的场景则会经常发生冲突导致失败,从而程序不断的进行重试,这样反倒是降低了系统的性能。
来看看用唯一性 token 如何实现接口的幂等:
当客户端请求页面时,服务器会生成一个随机令牌 token,并且将 token 暂存到 redis 当中,然后将 token 下发给客户端
下次客户端发起请求时,token 会带着一起提交到服务端。服务端第一次验证相同过后,会将 redis 中的 token 值更新。此时如果用户进行重复提交,第二次的 token 验证将失败,因为用户提交的 token 还是旧的,但服务端 redis 中 token 已经更新了。
但是需要注意的是在并发场景下,上述方法并不是线程安全的。
分布式锁的实现我们可以采用 redisson 来实现,如下:
RLock lock = null;
try {
lock = redissonClient.getLock(lockKey);
// 自旋等待时间,默认2S
int waitTime = 2;
if (!lock.tryLock(waitTime, 5, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new RuntimeException("重复操作!");
}
// 执行业务操作
} finally {
// 释放锁
if (lock != null && lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
这样我们就可以保证并发场景下的接口幂等性了。
说说你们是用的什么方式来保证接口的幂等性呢?