目录
- 1、介绍
- 2、乐观锁
- 2.1、核心思想
- 2.2、实现方式
- 1. 使用version字段（推荐）
- 2. 使用timestamp字段
- 2.3、如何处理冲突
- 2.4、乐观锁局限性
- 3、幂等性
- 3.1、什么是幂等性
- 3.2、乐观锁与幂等性的关系
- 1. 乐观锁如何辅助幂等性？
- 2. 乐观锁的局限性
- 3.3、如何设计
- 3.4、order_no添加唯一约束
- 1、防止重复创建订单
- 2、保证业务逻辑的正确性
- 3、支持幂等性设计
- 4、节点故障场景
- 4.1. 数据库层面
- 1、事务的原子性
- 2、自动提交（Autocommit）
- 4.2. 应用层
- 1、重试机制
- 2、幂等性设计
- 3、异步消息队列
- 4.3. 网络恢复后的处理
- 1、客户端检测网络状态
- 2、服务端日志与监控
- 总结
1、介绍
在分布式系统中，乐观锁、幂等性设计和数据插入失败处理是保障数据一致性和系统可靠性的三大核心机制，它们共同协作以解决并发冲突、重复请求和网络异常等问题。
1.乐观锁：
- 通过在数据库中添加version或timestamp字段，确保并发更新时的数据一致性。每次更新时检查版本号是否匹配。
- 若匹配则更新并递增版本号，否则抛出异常（如StaleObjectStateException）。适用于读多写少的场景，减少锁竞争，但需业务层配合处理冲突重试。
2.幂等性设计：
- 确保同一请求多次执行的结果与一次执行相同，常用于支付、订单等关键业务。通过唯一业务标识符（如订单号）、请求ID、数据库唯一约束或缓存记录来拦截重复请求。
- 例如，插入订单前先检查order_no是否已存在，若存在则直接返回结果，避免重复操作。
3.数据插入失败的处理：
1、网络宕机：
若插入操作未提交，数据库事务会自动回滚；若已提交部分数据，需通过补偿机制（如回滚或修复）修正。
2、重试机制：
在网络恢复后，客户端可结合指数退避算法重试请求，但需确保重试操作是幂等的（如通过唯一约束或请求ID）。
3、异步队列：
将请求放入消息队列（如 Kafka、RabbitMQ），确保网络中断时消息不丢失，恢复后继续处理。
典型场景示例：
用户提交支付请求时，系统通过order_no的唯一约束防止重复订单，使用乐观锁避免并发修改价格，若网络中断则通过重试机制重新提交（但依赖幂等性设计避免重复扣款）。
核心目标：
通过乐观锁保证数据一致性，幂等性防止重复操作，重试与补偿应对网络异常，三者结合构建高可用、可靠的分布式系统。
2、乐观锁
mysql的乐观锁是一种并发控制机制，它假设数据冲突（多个事务同时修改同一数据）的概率较低，因此在读取数据时不加锁，而是在更新时检查数据是否被其他事务修改过。
如果冲突发生，事务会失败并重试。
2.1、核心思想
- 读取数据时：记录数据的版本号（或时间戳）。
- 更新数据时：检查版本号是否一致，如果一致则更新，否则抛出异常（冲突）。
2.2、实现方式
在MySQL中，乐观锁通常通过以下方式实现：
1. 使用version字段（推荐）
- 在表中添加一个version字段（整数类型），每次更新时自动递增。
- 读取数据时获取当前version值。
- 更新时将version作为条件，如果匹配则更新并递增version。
示例表结构
CREATE TABLE product (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
price DECIMAL(10,2),
version INT DEFAULT 0 -- 乐观锁版本号
);
示例操作
1.读取数据：
SELECT id, name, price, version FROM product WHERE id = 1; -- 假设返回: id=1, name='Apple', price=10.00, version=5
2.更新数据（带版本号检查）：
UPDATE product SET price = 12.00, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 5;
3.判断是否更新成功：
如果version=5的记录还存在，则更新成功。
如果version已经被其他事务修http://www.devze.com改为6，则更新失败（影响行数为0），此时需要抛出异常或重试。
2. 使用timestamp字段
- 类似version字段，但使用timestamp或DateTime类型。
- 每次更新时自动更新该字段。
- 更新时检查timestamp是否匹配。
1.读取数据：
SELECT id, name, price, update_time FROM product WHERE id = 1; -- 假设返回: id=1, name='Apple', price=10.00, update_time='2023-10-01 12:00:00'
2.更新数据（带时间戳检查）：
UPDATE product SET price = 12.00, update_time = NOW() WHERE id = 1 AND update_time = '2023-10-01 12:00:00';
3.判断是否更新成功：
如果update_time匹配，则更新成功。
否则更新失败（影响行数为0）。
2.3、如何处理冲突
当乐观锁检测到冲突时（更新失败），应用程序需要：
- 抛出异常（如StaleObjectStateException）。
- 重试逻辑：重新读取数据，重新尝试更新（可能需要限制重试次数）。
代码示例（Java）
int retryCount = 0;
while (retryCount < MAX_RETRIES) {
Product product = getProductFromDatabase(productId); // 包含 version
product.setPrice(newprice);
int rowsUpdated = updateProductInDatabase(product); // 使用 version 条件更新
if (rowsUpdated == 1) {
break; // 更新成功
} elandroidse {
retryCount++;
// 可能需要等待一段时间再重试
}
}
if (retryCount >= MAX_RETRIES) {
throw new RuntimeException("乐观锁重试失败");
}
小结：
它适用于读多写少或冲突概率低的场景，能有效提高并发性www.devze.com能，但需要业务层配合实现冲突处理逻辑。
如下图所示：
对比于悲观锁
2.4、乐观锁局限性
- 需要业务层配合：必须显式实现版本号检查和重试逻辑。
- 无法完全避免冲突：在极端高并发下仍可能发生冲突。
- 不适合复杂事务：如果事务涉及多个表，乐观锁可能难以维护一致性。
3、幂等性
通过上面对于乐观锁的介绍，感觉是不是可以作为幂等性的处理手段呢？
乐观锁可以作为处理幂等性问题的一种手段，但它的作用和适用范围需要结合具体场景来看。
3.1、什么是幂等性
幂等性（Idempotency）是指同一个操作多次执行的结果与执行一次的结果相同。
例如：
- 发送重复的支付请求，不会导致重复扣款。
- 提交重复的订单，不会生成多个订单。
- 更新资源时，多次相同请求不会改变最终状态。
幂等性设计的核心目标：
防止因网络重传、用户重复点击、系统故障等原因导致的重复请求对业务逻辑产生副作用。
3.2、乐观锁与幂等性的关系
乐观锁（Optimistic Locking）主要用于解决并发更新时的数据一致性问题，而幂等性解决的是重复请求对业务逻辑的影响。
两者的结合可以增强系统的健壮性。
1. 乐观锁如何辅助幂等性？
乐观锁通过版本号（version）或时间戳（timestamp）保证数据更新的原子性，防止并发冲突。
在某些场景下，它可以间接支持幂等性：
- 场景：更新某个资源时，重复的请求可能因版本号不匹配而失败，避免重复操作。
- 示例：用户多次提交更新请求，若第一次请求已修改了数据版本号，后续重复请求会因版本号不一致而失败，从而避免重复操作。
2. 乐观锁的局限性
乐观锁无法直接解决幂等性问题，因为它不处理“重复请求”的识别和过滤。
例如：
- 如果用户多次提交相同的请求参数（如相同的订单号、交易号），乐观锁无法识别这是重复请求，只会检查版本号是否冲突。
- 如果请求参数不同（如不同的版本号），乐观锁可能允许更新，但业务逻辑可能需要拒绝重复操作。
3.3、如何设计
在实际开发中，通常需要将乐观锁与其他幂等性策略结合使用，例如：
- 唯一业务标识符（Business Key）
- 请求ID（Request ID）
- 数据库唯一约束
- 缓存记录已处理的请求
示例：支付接口的幂等性设计
假设用户发起支付请求，接口需要确保同一笔订单不会被重复扣款：
-- 表结构
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
order_no VARCHAR(50) UNIQUE, -- 唯一业务标识符
amount DECIMAL(10,2),
status VARCHAR(20),
version INT DEFAULT 0 -- 乐观锁版本号
);
处理流程：
客户端发送请求，包含order_no和request_id（唯一请求ID）。
服务端处理：
检查缓存或数据库，是否存在已处理的order_no或request_id。
- 如果存在，直接返回结果（幂等性保障）。
- 如果不存在，继续处理。
执行支付操作时，使用乐观锁更新订单状态：
sql语句如下所示：
UPDATE orders SET status = 'PAID', version = version + 1 WHERE id = ? AND version = ?;
如果更新失败（版本号不匹配），说明订单状态已被其他事务修改，需重试或报错。
关键点：
- 唯一业务标识符（order_no）：直接过滤重复请求。
- 请求ID（request_id）：记录已处理的请求，避免重复消费。
- 乐观锁（version）：防止并发更新导致的数据不一致。
3.4、order_no添加唯一约束
1、防止重复创建订单
假设用户点击“提交订单”按钮多次，或网络重传导致相同请求被多次发送。如果没有唯一约束，可能会导致以下问题：
- 重复插入订单：系统生成多个相同order_no的订单，浪费资源。
- 业务逻辑混乱：例如，重复扣款、重复发货等。
-- 假设没有唯一约束
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100);
-- 用户重复提交相同订单号
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100); -- 会成功插入第二条数据！
后果：系统会认为这是两个不同的订单，可能导致重复扣款、库存异常等问题。
2、保证业务逻辑的正确性
order_no是业务的核心标识符，如果允许重复，会导致：
- 数据不一致：无法通过order_no准确查询或修改订单。
- 幂等性失效：重复请求无法被拦截，破坏系统的一致性。
示例js：
-- 有唯一约束后，第二次插入会失败
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100); -- 成功
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100); -- 报错：Duplicate entry
3、支持幂等性设计
唯一约束是实现幂等性的关键手段之一：
- 幂等性：同一请求多次执行的结果与执行一次的结果相同。
- 唯一约束：通过数据库层强制拦截重复请求，避免业务逻辑重复执行。
示例：
-- 用户多次提交相同的订单号
BEGIN TRANSACTION;
-- 尝试插入订单
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100);
COMMIT;
-- 如果已经存在相同 order_no，会抛出异常，事务回滚，避免重复操作
4、节点故障场景
在插入数据的过程中如果发生网络宕机，处理方式取决于数据库的事务机制、应用层的容错设计以及网络恢复后的重试策略。
以下是详细的分析和解决方案：
4.1. 数据库层面
1、事务的原子性
如果插入操作被包裹在javascript事务中（例如使用begin transaction和commit），且数据库支持事务（如 MySQL 的 InnoDB 引擎）：
- 网络中断时：事务未提交，数据库会自动回滚未提交的更改。
- 恢复后：需要重新发送插入请求。
- 示例（MySQL）：
BEGIN;
INSERT INTO orders (order_no, amount) VALUES ('20231001-001', 100);
-- 网络中断，事务未提交，数据不会写入数据库
2、自动提交（Autocommit）
如果数据库处于自动提交模式（默认开启），每次插入操作会立即提交：
- 网络中断时：可能已部分提交数据（如部分字段写入），导致数据不一致。
- 解决方案：在应用层显式关闭自动提交，手动控制事务边界。
4.2. 应用层
1、重试机制
重试逻辑：在网络恢复后，客户端可以重试插入请求。
- 关键点：需确保重试操作是幂等的（见下文）。
重试策略：
- 指数退避（Exponential Backoff）：重试间隔逐渐增大（如 1s → 2s → 4s → ...），避免网络拥塞。
- 最大重试次数限制：防止无限循环重试（如最多重试 3 次）。
2、幂等性设计
唯一约束：通过数据库的unique约束（如订单号order_no）防止重复插入。
- 示例：即使重试，只要order_no唯一，重复插入会失败，避免数据冗余。
请求 ID（Request ID）：为每个请求生成唯一 ID，记录已处理的请求。
- 示例：在插入前检查请求 ID 是否已存在，若存在则直接返回结果。
3、异步消息队列
可靠性队列：将插入操作放入消息队列（如 Kafka、RabbitMQ），确保网络中断时消息不丢失。
- 生产者：将插入请求发送到队列，即使网络中断，消息仍保留在队列中。
- 消费者：网络恢复后，继续消费消息并执行插入操作。
- 优点：解耦生产与消费，提高系统鲁棒性。
4.3. 网络恢复后的处理
1、客户端检测网络状态
- 心跳机制：客户端定期检测与数据库的连接状态。
- 自动重连：网络恢复后，客户端自动重新建立连接并重试未完成的请求。
2、服务端日志与监控
- 记录失败请求：在服务端记录失败的插入请求（如日志或数据库表），便于人工介入处理。
- 告警通知：通过监控工具（如 Prometheus、Zabbix）检测异常，及时通知运维人员。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。
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