防止订单重复提交或支付分布式锁方案设计

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 防止订单重复提交或支付分布式锁方案设计

防止订单重复提交或支付分布式锁方案设计

在现代电子商务应用程序中,订单的提交和支付是核心业务流程之一。然而,由于各种原因,用户可能会多次提交订单或重复支付,这可能导致严重的问题,如库存错误、多次扣款等。为了解决这个问题,我们可以使用分布式锁来确保订单的唯一性,本文将介绍如何设计和实现一个防止订单重复提交或支付的分布式锁方案。

引言

在分布式系统中,多个节点同时访问共享资源时,需要一种机制来确保数据的一致性和唯一性。分布式锁就是这样一种机制,它可以用来协调不同节点对共享资源的访问,以防止并发冲突。在订单提交和支付的情景下,我们需要确保同一订单不会被多次提交或支付,因此需要一个分布式锁来保护订单数据。

分布式锁的选择

在设计分布式锁方案之前,我们需要选择合适的分布式锁实现。有多种分布式锁的实现方式,包括基于数据库、基于缓存、基于ZooKeeper等。在本文中,我们将使用基于缓存的分布式锁,因为它具有高性能和低延迟的特点,适用于订单提交和支付的场景。

我们将使用Redis作为缓存存储,因为Redis是一个高性能的内存数据库,具有分布式特性,可以方便地实现分布式锁。

设计分布式锁方案

步骤1:订单生成时获取锁

当用户提交订单时,系统首先需要生成一个唯一的订单号,并尝试获取一个分布式锁来锁定这个订单号。如果成功获取锁,说明订单号没有被使用过,可以继续创建订单;如果未能获取锁,说明订单号已经被其他用户占用,需要提示用户重新提交订单。

下面是获取锁的代码示例:

import redis

# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 订单号
order_number = generate_order_number()

# 尝试获取锁
lock_key = f'order_lock:{order_number}'
lock_value = str(time.time())  # 使用当前时间作为锁的值
lock_acquired = redis_client.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex=60)  # 设置锁的过期时间为60秒

if lock_acquired:
    # 获取锁成功,继续创建订单
    create_order(order_number)
else:
    # 获取锁失败,提示用户重新提交订单
    return "订单已经在处理中,请不要重复提交。"

在上面的代码中,我们首先生成一个唯一的订单号,然后尝试获取一个名为order_lock:{order_number}的锁,锁的值为当前时间戳,锁的过期时间设置为60秒。如果成功获取锁,就可以继续创建订单;如果获取失败,就返回一个提示消息给用户。

步骤2:订单支付时获取锁

当用户支付订单时,系统需要再次获取分布式锁来确保订单的唯一性。与订单生成时的逻辑类似,我们使用订单号作为锁的键,并尝试获取锁。如果成功获取锁,说明可以继续支付订单;如果获取失败,说明订单正在被其他用户支付,需要提示用户等待或重新支付。

下面是支付时获取锁的代码示例:

# 订单号
order_number = get_order_number_from_request()

# 尝试获取锁
lock_key = f'order_lock:{order_number}'
lock_value = str(time.time())  # 使用当前时间作为锁的值
lock_acquired = redis_client.set(lock_key, lock_value, nx=True, ex=60)  # 设置锁的过期时间为60秒

if lock_acquired:
    # 获取锁成功,继续支付订单
    process_payment(order_number)
else:
    # 获取锁失败,提示用户等待或重新支付
    return "订单正在支付中,请稍后或重新支付。"

同样,我们使用订单号作为锁的键,尝试获取锁,如果成功获取锁,就可以继续支付订单;如果获取失败,就返回一个提示消息给用户。

步骤3:释放锁

在订单生成或支付完成后,需要释放锁,以便其他用户可以使用相同的订单号进行操作。释放锁的代码如下:

# 订单号
order_number = get_order_number_from_request()

# 释放锁
lock_key = f'order_lock:{order_number}'
current_lock_value = redis_client.get(lock_key)

if current_lock_value and current_lock_value == lock_value:
    # 当前锁的值与之前设置的值相同,说明是当前用户的锁,可以释放
    redis_client.delete(lock_key)

在释放锁时,我们首先获取当前锁的值,并与之前设置的值进行比较,如果相同,说明是当前用户的锁,可以释放。

总结

通过使用基于Redis的分布式锁,我们可以有效地防止订单重复提交或支付的问题。在订单生成和支付时,通过获取和释放锁,可以确保同一订单只能被一个用户操作,从而保障了订单数据的一致性和唯一性。

在实际应用中,我们需要考虑更多的细节,如错误处理、超时处理等,以确保系统的稳定性和可靠性。同时,还可以考虑使用分布式事务来进一步增强数据一致性。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
5月前
|
监控 NoSQL Linux
【分布式】Redis的持久化方案解析
【1月更文挑战第25天】【分布式】Redis的持久化方案解析
|
5月前
|
存储 NoSQL Java
分布式锁中的王者方案 - Redission
分布式锁中的王者方案 - Redission
70 1
|
4月前
|
消息中间件 数据挖掘 程序员
【建议收藏】高并发下的分布式事务:如何选择最优方案?
本文介绍了分布式事务的三种常见解决方案。在分布式系统中,事务处理变得复杂,需确保ACID特性。TCC(Try-Confirm-Cancel)方案适用于严格资金要求的场景,如银行转账,通过预留、确认和取消步骤确保一致性。可靠消息最终一致性方案适合一致性要求较低的场景,如电商积分处理,通过消息中间件实现最终一致性。最大努力通知方案则用于允许不一致的场景,如数据分析,通过重复通知尽可能达成一致性。选择合适的方案取决于具体应用场景。
113 5
|
2月前
|
存储 NoSQL Java
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
这篇文章是关于Java面试中的分布式架构问题的笔记,包括分布式架构下的Session共享方案、RPC和RMI的理解、分布式ID生成方案、分布式锁解决方案以及分布式事务解决方案。
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
|
2月前
|
存储 运维 安全
多云网络部署存在挑战,F5分布式云应用简化方案解读
多云网络部署存在挑战,F5分布式云应用简化方案解读
39 0
|
4月前
|
NoSQL 算法 Java
技术好文:Redis实现分布式锁的7种方案
技术好文:Redis实现分布式锁的7种方案
|
3月前
|
消息中间件 编译器 C++
分布式篇问题之TCC方案中的Try阶段主要问题如何解决
分布式篇问题之TCC方案中的Try阶段主要问题如何解决
|
3月前
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
分布式篇问题之集群(Cluster)模式主控节点的高可用性问题如何解决
|
3月前
|
存储 运维 监控
在Spring Boot中集成分布式日志收集方案
在Spring Boot中集成分布式日志收集方案
|
4月前
|
消息中间件 存储 运维
轻量级分布式事务实现:掌握最大努力通知方案
本文介绍了分布式事务的重要概念,特别是最大努力通知方案。最大努力通知是一种基于消息通知的分布式事务处理方式,通过异步通知确保最终一致性。方案包括事务消息发送、消息中间件持久化和最大努力通知三个步骤。虽然它实现简单、性能高且灵活,但可能无法保证强一致性,且存在重试和人工干预的成本。文中还提供了一个电商订单与库存系统同步的案例,并分析了该方案的优缺点。
83 1
下一篇
无影云桌面