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。
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:
代码语言：javascript复制public class OrderRequest {
private String orderId; //唯一ID
private long version; //时间戳版本号
}订单表:
代码语言：javascript复制public class Order {
private String orderId;
private long version; //时间戳版本号
//其他字段...
}处理请求:
代码语言：javascript复制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
