分布式系统如何防止重复下单?

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
应用实时监控服务-用户体验监控,每月100OCU免费额度
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 分布式系统如何防止重复下单?

问题背景:在高并发的分布式系统中,同一用户的多个请求可能会在短时间内到达不同的服务节点,并触发重复的下单操作,这会导致资源浪费和数据一致性问题。

image.png

如何避免重复下单:

  1. 使用唯一ID:每个订单生成一个唯一ID,下单请求中包含这个ID。服务端校验ID的唯一性来拒绝重复请求。可以使用UUID,数据库主键等作为ID。
  2. 悲观锁:在处理下单请求时,对订单数据行锁定。其他节点的重复请求会被阻塞,直到锁被释放。这种方式要考虑锁的性能影响。
  3. 乐观锁:使用订单版本号。请求中包含版本号,处理请求前校验当前版本号与数据库匹配,如果版本不一致则拒绝请求。这需要考虑版本号更新的原子性。解决ABA问题:乐观锁机制存在ABA问题,即一个值从A变B,再变回A,这时候版本号没变,但数据实际已变化。解决方案是使用时间戳版本号,每个更新记录时间戳,版本号为时间戳。即使值变为A,时间戳也已改变,可以避免ABA问题。示例代码:

下单请求:

public class OrderRequest {
    private String orderId; //唯一ID
    private long version;   //时间戳版本号
}

订单表:

public class Order {
    private String orderId; 
    private long version;     //时间戳版本号
    //其他字段...
}

处理请求:

public void placeOrder(OrderRequest request) {
    Order order = orderDao.getById(request.getOrderId());
    if (order == null) {   //新订单
        saveNewOrder(request); 
    } else {               //已存在订单
        if (order.getVersion() != request.getVersion()) {   //版本不一致,重复请求
            throw new DuplicateOrderException();
        } 
        //版本一致,正常保存订单,更新版本号
    } 
}

总结:分布式系统中防止重复下单是一个需要解决的难点。使用唯一ID,悲观锁和乐观锁(如时间戳版本号)等手段可以在一定程度解决这个问题。但还需要考虑这些方法带来的性能影响以及在高并发场景下的限制。综合使用多种手段可以达到较佳的效果

目录
相关文章
|
存储 缓存 NoSQL
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
853 0
|
10月前
|
NoSQL Java 关系型数据库
秒杀场景下如何保证数据一致性?就这个问题我给出了最详细的方案
本文主要讨论秒杀场景的解决方案。 什么是秒杀? 从字面意思理解,所谓秒杀,就是在极短时间内,大量的请求涌入,处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。 常见的秒杀场景有淘宝双十一、网约车司机抢单、12306抢票等等。
|
4月前
|
消息中间件 存储 NoSQL
解决MQ下单消息重复消费幂等机制详解
【11月更文挑战第20天】在分布式系统中,消息队列(Message Queue, MQ)作为一种常用的中间件,用于在不同系统或服务之间异步传输消息。MQ的应用场景广泛,如订单处理、日志收集、系统解耦等。然而,MQ的使用也伴随着一些挑战,其中消息重复消费是一个常见问题。特别是在下单场景中,如果消息被重复消费,可能会导致订单被重复创建或处理,从而引发一系列业务问题。
211 6
|
3月前
|
消息中间件 存储 缓存
如果对方没做幂等!记一次生产订单重复的反思
公司旧系统中发现一个严重bug:用户支付一年服务费,系统却将有效期增加了两年。经分析,原因是消息队列(MQ)向第三方服务发送了两次消息,且该接口未实现幂等性控制。此问题可能导致财务损失和信誉受损。解决方案包括:生产者端通过请求频率限制、幂等键等防重措施;消费者端利用缓存和数据库确保幂等性;消息队列层配置去重功能、TTL和死信队列等。
40 0
|
7月前
|
SQL 前端开发 NoSQL
关于幂等:大厂如何解决幂等问题?
为确保分布式系统中接口的幂等性,防止重复下单及更新数据时出现ABA问题,可采取以下措施:首先,每个请求需具备唯一标识符,如订单ID,确保同一订单ID仅能成功处理一次。其次,处理请求后需记录状态标识,如在数据库中记录支付流水。接收请求时检查是否已处理,利用数据库的唯一性约束防止重复操作。例如,支付前插入支付流水记录,若订单ID已存在,则阻止重复支付。此外,为解决ABA问题,可在订单表中增加版本号字段,更新数据时需验证版本号一致性并同步递增版本号,确保数据正确性及更新操作的幂等性。
|
7月前
|
SQL NoSQL 前端开发
大厂如何解决订单幂等问题
本文探讨了分布式系统中接口幂等性的重要性和实现方法,特别是在防止重复下单的场景中。首先介绍了通过数据库事务处理创建订单时的原子性需求。接着分析了服务间调用时可能遇到的重复请求问题,提出每个请求需具备唯一标识,并记录处理状态以识别并阻止重复操作。具体实践包括生成全局唯一的订单ID,利用数据库主键唯一性约束来防止重复插入,以及使用Redis存储订单支付状态。此外,文章还讨论了解决ABA问题(即数据在两次检查之间被修改的问题)的方法,引入版本号机制来确保数据更新的原子性和一致性。这些技术方案不仅限于订单服务,也可广泛应用于需要实现幂等性的其他业务场景中。
|
10月前
|
消息中间件 存储 缓存
中间件数据丢失与重复消费
中间件数据丢失与重复消费
69 1
|
10月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
秒杀系统之一致性
秒杀系统之一致性
129 0
|
10月前
|
缓存
什么情景与接口需要做幂等
什么情景与接口需要做幂等
87 0
|
10月前
|
消息中间件 存储 NoSQL
面试题解析:如何解决分布式秒杀系统中的库存超卖问题?
面试题解析:如何解决分布式秒杀系统中的库存超卖问题?
518 0