我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。例如1. 前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果；2. 我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱；3. 发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会哭的；4. 创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题等等很多重要的情况都需要幂等的特性来支持。
所谓 热点账户 是指产生资金流入流出请求笔数巨大的账户，请求持续时间可能是秒级，也可能较长一段时间。
Mysql行锁是在引擎中实现的，并不是所有的存储引擎都支持行锁，比如myisam就不支持行锁，而innodb支持行锁，myisam在并发度高的系统中就会影响系统的性能，因为他仅仅支持表锁，这也就是他被innodb替换的原因之一
在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.
数据库事务是访问可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部成功，要么全部失败。提起事务，大家都知道ACID属性，这些特性在前边的文章里都有详细的讲解，感兴趣的可以通过历史文章查看。在Java中有并发编程，可以多线程并发执行，并发可以提高程序执行的效率，也会带来线程安全的。数据库事务和多线程一样，为了提高数据库处理事务的吞吐量，数据库也支持并发事务，在并发处理数据的过程中，也存在着安全问题。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
当前形势不佳，在这种情况下。小猫更是雪上加霜，他被裁了。投了个把月简历，终于约到一个面试。
事务，大家所熟悉的事务（Transcation），基本上会就往Spring事务靠。其实Spring事务管理基于底层数据库本身的事务处理机制。数据库事务的基础，是掌握Spring事务管理的基础。这篇总结下数据库事务。
记账处理过程主要包括两部分，一是记录记账凭证，二是更新账户的余额。为了保证账户不被其他请求影响数据的准确性，在进行记账处理时，会先对账户的资源加锁，记账处理完毕后会自动释放锁。随着账务处理业务量的增大，账务数据库中的账户常常会在瞬间产生多个并发操作，但所有对应的并发线程中只有一个线程能够持有当前账户的资源锁，其他线程必须等待该锁被释放后再逐一进行记账处理，这样该账户将会被频繁加锁释锁，使该账户成为账务数据库热点，产生性能瓶颈点，严重影响账务数据库的性能。
这次来盘个小伙伴分享给我的一个面试题，他说面试的过程中面试官的问了一个比较开放的问题：
本地事务 本地事务，即单体应用中单个线程内对一个数据库的事务提交。例如充值操作，充值成功后订单表状态更新为成功，账户表加钱，对应的数据库更新操作如下。 begin transaction update 订单表 set 状态='成功' where id = 110; update 账户表 set 余额=余额+10 where id = 111; commit 相应的程序代码也很简单： @Transactional public void update() { update订
在MySQL的世界里，InnoDB存储引擎就像心脏一样，为数据库的稳定运行提供了强大的动力。今天，我们将深入探讨InnoDB存储引擎的默认性、使用原因、运行原理、应用场景以及源码分析。如果你对数据库的内部机制感兴趣，或者正在寻找提高数据库性能的秘诀，那么这篇文章绝对不容错过！
互联网金融系统的核心是支付结算，而支付结算的基础又是账户系统。互金账户系统的特点是并发量大、响应快、交易金额大，热点账户问题突出。一个合格的账户系统既要解决上述问题，又必须绝对保证资金安全。作为宜信这家互联网金融公司的支付结算中心，其账户系统也必须具备上述特征。
说明：Java生鲜电商平台-生鲜电商高并发下的接口幂等性实现与代码讲解，实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。例如：
也叫做两阶段提交事务方案，这个举个例子，比如说咱们公司里经常tb是吧（就是团建），然后一般会有个tb主席（就是负责组织团建的那个人）。
在高并发的情况下，数据库的并发控制是非常重要的。如果多个线程同时对同一数据进行读写操作，就可能出现数据不一致或者数据丢失等问题。Gorm作为一个ORM框架，提供了一些并发控制的功能，可以帮助我们解决这些问题。
前段时间一个在深圳的，两年经验的小伙伴出去面试了一圈，收割了几个大厂 offer 的同时，还总结了一下面试的过程中遇到的面试题，面试题有很多，文末的时候我会分享给大家。
需求：我们开发了一个网站，需要对访问量进行统计，用户每次发一次请求，访问量+1，如何实现呢？
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候， Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
分布式事务 如果系统规模较小，数据表都在一个数据库实例上，上述本地事务方式可以很好地运行， 但是如果系统规模较大，比如用户A账户表和用户B账户表显然不会在同一个数据库实例上，他们往往分布在不同的物理节点上，这时本地事务已经失去用武之地。
在传统关系型数据库领域，我们常常通过配置事务的隔离级别来解决脏读、幻读、不可重复读的问题。不同的事务隔离级别对应解决问题的力度是不一样的，下表是不同事务隔离级别对脏读、幻读、不可重复读的容忍度，我们一起看一下：
综合这些基本概念，有效的并发控制机制需要确保共享资源的正确访问顺序，防止数据冲突，保障事务的一致性和持久性，同时在多个并发事务之间提供适当的隔离。
我们知道在单数据库系统中，实现数据的一致性，通过数据库的事务来处理比较简单。在微服务或分布式系统中，各个独立的服务都会有自己的数据库，而不是在同一个数据库中，所以当一组事务(如商品交易中，商品的库存、用户的账户资金和交易记录等)的处理是分布在不同数据库中的，分布式事务就是为了解决在多个数据库节点中保证这些数据的一致性。
我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。例如：
我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如： 1. 前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 2. 我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱； 3. 发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会哭的； 4. 创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况，这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 二、幂等性概念 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。 在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 我的理解：幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的 三、技术方案 1. 查询操作 查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select是天然的幂等操作 2. 删除操作 删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) 3.唯一索引，防止新增脏数据 比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录 要点： 唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据 （当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可） 4. token机制，防止页面重复提交 业务要求： 页面的数据只能被点击提交一次 发生原因： 由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法： 集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队） 单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存 处理流程： 1. 数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间 2. 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回 token特点： 要申请，一次有效性，可以限流 注意：redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用 5. 悲观锁 获取数据的时候加锁获取 select * from table_xxx where id='xxx' for update; 注意：id字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的 悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用 6. 乐观锁 乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。 乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件： 1. 通过版本号实现 update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version# 如下图(来自网上)：
* 实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如： 前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱； 发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会崩溃； 创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况，这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 下面说说幂等性概念： 幂等（idempotent、idemp
2 . 我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱；
很多刚入门的小伙伴可能会有疑惑，到底什么是NoSQL，很多人刚开始学习的时候很容易对NoSQL产生误会，其实NoSQL=Not Only SQL,它指的是“不仅仅是SQL”，那么它具体指代的是什么呢，它有哪些方面的特征呢，今天就和大家好好的聊一聊NoSQL。
一、背景 我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如： 1. 前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 2. 我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统bug重发，也应该只扣一次钱； 3. 发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会哭的； 4. 创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况，这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 二、幂等性概念 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。 在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 我的理解：幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的 三、技术方案 1. 查询操作 查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select是天然的幂等操作 2. 删除操作 删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) 3.唯一索引，防止新增脏数据 比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录 要点： 唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据 （当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可） 4. token机制，防止页面重复提交 业务要求： 页面的数据只能被点击提交一次 发生原因： 由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法： 集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队） 单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存 处理流程： 1. 数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间 2. 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回 token特点： 要申请，一次有效性，可以限流 注意：redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用 5. 悲观锁 获取数据的时候加锁获取 select * from table_xxx where id='xxx' for update; 注意：id字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的 悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用 6. 乐观锁 乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。 乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件： 1. 通过版本号实现 update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version# 如下图(来自网上)：
我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如：
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
小胖真的让人不省心。继上次小胖误删数据之后，这次这货直接给我把整个表锁住了。页面无响应，用户疯狂投诉，我特么脸都绿了。。。
前阵子从支付宝转账1万块钱到余额宝，这是日常生活的一件普通小事，但作为互联网研发人员的职业病，我就思考支付宝扣除1万之后，如果系统挂掉怎么办，这时余额宝账户并没有增加1万，数据就会出现不一致状况了。
在金融领域，随着数字化服务的深入和监管要求的提高，反洗钱工作变得尤为关键。洗钱活动不仅威胁金融安全，也对社会秩序构成挑战。本文深入探讨了国产 HTAP 分布式数据库 TiDB 在某国有大行反洗钱系统中的应用实践。
上一篇文章我们将整个交易系统进行了微服务化，拆分为了多个相互独立的业务组件，每个业务组件不只是包含自己业务的微服务，还包括了独立管理的数据库。那么，我们来考虑下单的场景，用户下委托单的时候，主要有三步操作：一是冻结金额，二是新增订单，三是投递给到撮合引擎。这三步需要保证事务的一致性。在服务和数据库都不拆分的情况下，是很容易满足的。但拆分之后，这几个步骤的操作也分开到不同业务组件了，服务是分开的，数据库也是分开的。在这种分布式的环境下，又要如何保证事务的一致性，这就是分布式事务问题了。
前面我们说了两期分布式事务模型，分别是2PC和3PC，2PC模型它的效率比较低，并且会出现事务阻塞等问题，所以引入了3PC模型， 3PC模型在2PC模型的基础上进行了改进，避免了事务阻塞问题，不过对于2PC和3PC模型，他们依然是阻塞的，也就是说当前事务在 执行的过程中，其他事务都会被阻塞，所以实际上他们的效率都不高，如果对于并发量不发的系统，那么可以选择它们，但是在高并发的 场景下，用2PC模型和3PC模型，显然就不行了，所以今天我们引入了TCC模型。
马克-to-win：在 实践当中，有很多数据并不是像火车票数或者账户余额这样的关键数据（存在的意义就是为了疯狂的加减，疯狂的变化）。它们只是普通数据库表的一个缓存而已。 比如淘宝网中展示的衣服数据，基本不变，即使变了，不实时准确的展示最新的，也不会引起灾难性的后果，不像银行账户或火车票数。马克-to-win：这种数据我们就考虑放在集 合框架当中。我们的备选方案有1）Hashtable，2）HashMap，3）Collections.synchronizedMap(new HashMap())或4）ConcurrentHashMap()。
JUC中的原子类都是都是依靠volatile、CAS、Unsafe类配合来实现的，需要了解的请移步： volatile与Java内存模型 java中的CAS JUC底层工具类Unsafe
来源：blog.csdn.net/u011635492/article/details/81058153
事务（Transaction）指的是一个操作序列，该操作序列中的多个操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位，是数据库环境中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。
事务是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行，是一组不可再分割的操作集合。
隔离性是指，多个用户的并发事务访问同一个数据库时，一个用户的事务不应该被其他用户的事务干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
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