高并发场景下的幂等性设计与分布式事务理解

"分布式面试题免费下载，包含关于分布式幂等性和分布式事务的深度解析，适合面试准备。" 本文主要探讨了在分布式系统中保证幂等性和处理分布式事务的重要知识点。 ## 分布式幂等性设计 在高并发的分布式环境中，幂等性是一个关键特性，确保一个操作无论执行多少次，其结果始终一致，不会导致额外的副作用。以下是一些常见的幂等性设计方案： 1. **查询与删除操作**：查询操作天然具备幂等性，而删除操作在成功删除后，后续的尝试删除操作应直接返回成功，因为资源已不存在。 2. **唯一索引**：创建唯一索引或唯一组合索引，可以防止新增数据时出现脏数据。当尝试插入的数据违反唯一性约束时，系统可以快速识别并返回已存在结果。 3. **Token机制**：前端请求时获取一个Token，存储在Redis或JVM内存中，设定有效时间。提交时，后端验证Token并删除，成功删除表示验证通过，避免重复操作。 4. **悲观锁**：配合事务使用，但可能导致长时间锁定数据，适用性有限，且在某些情况下可能导致全表锁。 5. **乐观锁**：通过版本号（Version）字段实现，每次更新检查版本号是否已改变，防止脏读。 6. **分布式锁**：如Redis或Zookeeper提供的分布式锁，通过锁机制确保同一时刻只有一个请求能执行特定操作。 7. **保底方案**：先查询操作是否存在，若不存在再执行，避免重复操作。 ## 分布式事务理解 分布式事务是在多服务或多数据库间保持事务一致性的重要手段。它涉及到以下概念： **场景**：当操作跨越多个服务或数据库时，需要确保这些操作要么全部成功，要么全部失败。 **理论基础**： - **ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）**：这四个属性保证了事务的完整性和可靠性。 - **CAP（一致性、可用性、分区容错性）**：分布式系统只能满足其中两项，通常在高可用性和分区容错性之间做出选择。 - **BASE（基本可用、软状态、最终一致性）**：在分布式系统中，牺牲强一致性以换取系统的高可用性。 处理分布式事务的方法有多种，例如： - **两阶段提交（2PC）**：协调者收集所有参与者投票，所有参与者必须同意才能提交事务，缺点是阻塞严重，且容易出现单点故障。 - **三阶段提交（3PC）**：在2PC基础上引入预提交阶段，减少阻塞时间，但仍存在类似问题。 - **TCC（Try、Confirm、Cancel）**：尝试执行操作，若成功则确认，否则取消，需要服务支持回滚操作。 - **SAGA**：长事务拆分成多个可回滚的子事务，每个子事务都是幂等的，通过补偿操作保证一致性。 - **最终一致性模型**：允许短暂的不一致，随着时间推移，系统会达到一致状态。 分布式事务处理需要权衡性能、可用性和一致性，选择合适的策略以适应具体业务需求。