面试官:说下你负责的系统如何设计防止并发重复提交? 作为一名java程序员，面试时，不知你有没有遇到防止重复请求的问题。有次我到一家公司面试，面试官就问了我这样一个问题。 说下你负责的系统如何设计防止并发重复提交？ 对于这个问题，我们在平时开发中，也时常会遇到防止重复请求的问题。 要是没有处理好，重复请求导致数据重复，会影响系统正常使用，在交易系统、支付系统中较为明显。支付接口：第三方支付前台回调
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2024-04-01 17:27:08
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开发者（KaiFaX）
面向全栈工程师的开发者
专注于前端、Java/Python/Go/PHP的技术社区
概述如图是一个简化的下单流程，首先是提交订单，然后是支付。支付的话，一般是走支付网关（支付中心），然后支付中心与第三方支付渠道（微信、支付宝、银联）交互，支付成功以后，异步通知支付中心，支付中心更新自身支付订单状态，再通知业务应用，各业务再更新各自订单状态。这个过程中经常可能
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2024-08-07 14:19:18
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一、问题背景最简单的：DB 事务。如创建订单时，同时往订单表、订单商品表插数据，这些 Insert 须在同一事务执行。Order 服务调用 Pay 服务，刚好网络超时，然后 Order 服务开始重试机制，于是 Pay 服务对同一支付请求，就接收到了两次，而且因为轮询负载均衡算法，落在了不同业务节点！所以一个分布式系统接口，须保证幂等性。二、如何避免重复下单前端页面也可直接防止用户重复提交表单，但网
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2023-08-22 19:16:42
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在上一节中，我们分析了Lock的源代码并一起实践了粗粒度锁对于性能的影响，在本节中，我们将用锁机制来解决一个生产环境实际的案例。下面的案例是一个真实的案例。之前我在一家移动医疗公司做架构师的时候， 我司有一个主要的业务是通过网络来完成预约挂号的业务，对于下单操作，之前的版本都是各个jvm独立完成，各个服务之间没有依赖，由于号源是非常珍贵的资源，所以就存在黄牛刷号的情况，最后就出现了，同一个用户在同
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2024-07-26 08:48:41
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类型消息是否会重复消息是否会丢失优势劣势使用场景最多一次否是生产端发送消息后不用等待和处理服务端响应，消息发送速度会很快网络或服务端有问题会造成消息的丢失消息系统吞吐量大且对消息的丢失不敏感。例如，日志收集、用户行为收集等场景最少一次是否生产端发送消息后需要等待和处理服务端响应，如果失败会重试吞吐量较低，有重复发送的消息消息系统吞吐量一般，但是绝不能丢消息，对于重复消息不敏感有且仅有一次否否消息不
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2024-04-02 15:13:06
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# 如何保证在Java中new Date不重复
## 1. 流程
在Java中，我们可以通过以下流程来保证new Date不重复：
```mermaid
gantt
title 保证new Date不重复
dateFormat YYYY-MM-DD
section 步骤
定义需求 :done, des1, 2021-10-01, 1d
原创
2024-03-17 04:49:53
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如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？》幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。kafka 的机制： Kafka 实际上有个offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的offset提
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2023-08-26 23:51:36
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（微信java面试攻略04）1、Kafka保证消息不重复消费 一般是在消息消费的时候做幂等性处理。 常见的方案如下： 1）利用数据库的唯一约束实现幂等 2）为更新的数据设置前置条件（CAS） 3）记录并检查操作（在发送消息时，给每条消息指定一个全局唯一的 ID，消费时，先根据这个 ID 检查这条消息是否有被消费过，如果没有消费过，才更新数据，然后将消费状态置为已消费。）2、Kafka的消息是有序的
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2024-02-13 13:43:12
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kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果直接kill进程了，再重启。这
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2023-08-07 13:48:21
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# Redis 保证 ID 不重复
在分布式系统中，生成全局唯一的 ID 是一个常见的需求。而在 Redis 中，可以通过使用自增的方式来生成不重复的 ID。本文将介绍如何使用 Redis 来保证 ID 的唯一性，并提供相应的代码示例。
## 一、Redis 自增操作
Redis 提供了一个自增命令 `INCR`，用于对指定的 key 进行自增操作。当该 key 不存在时，会先将其初始化为0
原创
2023-11-18 08:36:38
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Rabbit核心知识总结1.RabbitMQ是什么？ RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。PS:也可能直接问什么是消息队列？消息队列就是一个使用队列来通信的组件2.RabbitMQ特点
其实分享的方法在微信官网有较为详细的文档说明，现就其中一些比较绕的步骤进行总结，有问题随时交流哈。首先微信其实已经自带分享到朋友圈，朋友，qq空间等功能，对于开发微信专门提供了一个接口，可以根据需要修改一些配置。例如修改要分享内容的头像，链接，描述等。开发步骤：1.在公众平台配置js-sdk接口“公众号设置”——“功能设置”——“JS接口安全域名”2.在要分享的页面引入jshttp://res.w
在开发一个基于Java Spring框架的应用时，数据重复添加是一个常见且却复杂的问题。如何保证在多线程环境中不重复添加数据，是构建高效且可靠系统的关键。
## 问题背景
在某电商平台的用户注册过程中，为了提高用户体验，注册接口应保证用户账号的唯一性。以下是事件的时间线：
- 用户A尝试注册账号，输入邮箱地址 `user@example.com`。
- 用户B在几乎相同的时间内也尝试注册同样
kafka之浅谈如何去保证数据不重复消费一。背景：上游数据流，将数据推入kafka中，作为消费者，消费数据并进行处理，对于交易数据，非常敏感，不能出现重复，在消费这一过程中，如何去保证我们不会去重复消费数据。二。导致数据重复消费的原因一般有： 1.数据消费处理成功（落地入库，或者各种处理成功），向kafka中提交偏移量时，由于宕机，或者断网之类的失败了，这时候其实相对与系统来说，这笔数据已经是处理
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2024-01-10 11:34:38
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原理至上一：Map特点：双列数据，存储Key-Value对的数据解释：使用Set存储，保证key是无序的且唯一，value可重复，无序（Collection），再使用put放数据时，map中封装了底层使用的是entry中的key和value俩属性 ，并且Map中的key不能对应多个value值结构理解：Map中的key：无序、不可重复的，相当于使用Set存储所有的key —> 如果map中的
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2023-11-30 21:07:49
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# Java中修改如何保证不重复
在Java程序开发中，经常会遇到需要对数据进行修改的情况。然而，在进行数据修改时，我们需要确保数据的唯一性，避免出现重复数据的情况。本文将介绍如何在Java中修改数据时保证不重复，并提供一个实际问题的解决方案。
## 实际问题描述
假设我们有一个学生信息管理系统，其中包含学生的姓名、学号和年龄等信息。现在需要对学生的年龄进行修改，但是要确保修改后的年龄不重复
原创
2024-06-01 05:52:00
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# 如何在Java中保证修改不重复的实现步骤
## 1. 理解需求
首先，需要明确需求是什么，也就是要在Java代码中实现修改时保证不重复的功能。
## 2. 设计思路
我们可以使用HashSet来存储已经存在的数据，然后在插入新数据之前进行检查，确保数据不重复。
## 实现步骤
以下是具体的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个HashSet
原创
2024-03-10 04:52:34
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Java基础（十四）——Map（集合）一、MapMap：以键值对形式存储对象，key—value：key是唯一，value是可重复的。二、HashMapHashMap：key是无序不可重复。1、HashMap不可重复来验证下不可重复特性：可以看到，重复的并没有出现2、Key相同，后出现元素覆盖前面元素如果 Key 相同的情况下，后出现的元素会覆盖前面的元素：3、获取元素HashMap 获取元素不能
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2023-08-20 09:46:06
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# Redis Set如何保证不重复
## 简介
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，提供了多种数据结构，包括String、List、Set、Hash等。本文将重点介绍Redis中的Set数据结构，并探讨Redis Set如何保证不重复。
## Redis Set
Set是Redis提供的一种无序、唯一的数据结构，类似于数学中的集合。Set中的每个元素都是唯一的，Redis通过使用Ha
原创
2023-12-12 05:43:37
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文章目录HadoopHiveZookeeperzk仲裁机制SparkSparkStreamingRDD五大特性SparkStreaming背压机制SparkShuffle的优化配置Kafkakafka数据同步/镜像工具 kafka mirror makerKafka为什么快磁盘读写页缓存pagecache+buffcachemmap（内存文件映射）零拷贝（zero-copy）存储设计批量发送压缩
