并发数据问题
技术是解决问题慢慢出现的，不是凭空设计的。
幂等
定义：
接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的 ；
幂等的实现：
- 数据库UK天然实现，插入时考虑同一个uk时的告警处理，更新时可以使用数据库乐观锁，加version；
- redis实现，指令setnx；
模型示例：
正常创单模型
- 用户创单生成订单落库，此时订单状态位待支付
- 用户支付成功，更改订单状态已支付，履约接单
- 物理域操作拣货-代发货，出库-已发货，货到达快递点-待收货
- 用户收获，交易完成
涉及三方模型
上述创单成功，现在和三方和作，比如现在比较多的店长团长端需要看到用户信息，则订单支付成功后，需要同步调用店长端应用，进行部分可见订单信息的处理，示意如下；
店长域展示
本次设计只是做幂等方面的展示，模型仅仅示例，主要是店长域的订单插入和更新做幂等校验。我们要考虑的核心点是：分布式情况下，接口调用多次，怎么保证插入到店长订单DB的数据不会重复
表设计
表名：leader_order
uk：order_id
名称 类型 可空 注释
id bigint N
gmt_creat datetime N 创建时间
gmt_modify datetime N 修改时间
order_id varchar(32) N 订单号，年月日+redis生成的数字，从1开始，不够了补位，24位
order_status int N 订单状态，0-已支付，10-代发货，20-已发货，30-待取货，40-交易完后，80-交易关闭
order_amount varchar(32) N 支付金额
version int N 版本号，默认0
表详细字段示例：
链路示意
更改和插入链路一样，不做赘述
代码展示
数据库层面实现
插入
无uk插入
数据库设计不做订单号唯一uk情况；是会插入相同的数据的；
service
public void insertOrder(OrderStatusRequest request) {
// 模拟并发线程切换
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始休眠，" + "时间：" + new Date());
try {
Thread.sleep(1000*10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
LeaderOrderVO leaderOrderVO = LeaderOrderConvert.convert2LeaderOrderVO(request);
leaderOrderDAO.insertOrder(leaderOrderVO);
}
sql
<insert id="insertOrder" parameterType="com.blabla.dao.vo.LeaderOrderVO">
insert into leader_order
values (null,now(),now(),#{orderId},#{orderStatus},#{orderAmount},0);
</insert>
代码日志示例
数据库插入数据
增加团长订单表订单id为唯一uk，其实唯一uk已经作了天然幂等；
uk插入
uk示例：
调用示例：
这里两种方案：
-
try-catch掉主键冲突,sql不变,java代码 {
// 模拟并发线程切换
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + “开始休眠，” + “时间：” + new Date());
try {
Thread.sleep(1000 * 10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
LeaderOrderVO leaderOrderVO = LeaderOrderConvert.convert2LeaderOrderVO(request);
try {
leaderOrderDAO.insertOrder(leaderOrderVO);
} catch (DuplicateKeyException e) {
System.out.println(“主键冲突：” + e.getMessage());
}
}
效果：
-
插入sql加ignore，进行去重；运行不报错。
insert ignore into leader_order
values (null,now(),now(),#{orderId},#{orderStatus},#{orderAmount},0);
- 插入sql，存在就更新，但是对于订单来说，我们希望保存第一手的数据，这里只做sql示意
insert into leader_order value（“xx”,“xx”） ON DUPLICATE KEY UPDATE
- 插入sql，存在就更新，但是对于订单来说，我们希望保存第一手的数据，这里只做sql示意
更新
数据库乐观锁实现，主要是version关键子
public void updateOrderStatusByOrderId(OrderStatusRequest request) {
Integer version = leaderOrderDAO.getVersionByOrderId(request.getOrderId());
LeaderOrderVO leaderOrderVO = LeaderOrderConvert.convert2LeaderOrderVO(request);
leaderOrderVO.setVersion(version);
System.out.println("获取数据库version：" + version);
// 模拟并发线程切换
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始休眠，" + "时间：" + new Date());
try {
Thread.sleep(1000 * 10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
leaderOrderDAO.updateOrderStatus(leaderOrderVO);
}
<update id="updateOrderStatus" parameterType="com.blabla.dao.vo.LeaderOrderVO">
update leader_order
set
gmt_modify = now()
<!--<if test ="LeaderOrderVO.getOrderStatus != null">
,order_status = #{orderStatus}
</if>
<if test ="LeaderOrderVO.getOrderAmount != null">
,order_amount = #{orderAmount}
</if>-->
,version = version+1
where
order_id = #{orderId} and
version = #{version}
</update>
redis实现
setnx 以插入为例
public void insertOrder(OrderStatusRequest request) {
// 模拟并发线程切换
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始休眠，" + "时间：" + new Date());
try {
Thread.sleep(1000 * 10);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
LeaderOrderVO leaderOrderVO = LeaderOrderConvert.convert2LeaderOrderVO(request);
if (redisUtil.setnxExpire(request.getOrderId(), request.getOrderStatus(), 60L)) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "准备执行插入数据库");
leaderOrderDAO.insertOrder(leaderOrderVO);
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "未执行插入数据库");
}
}
package com.blabla.utils;
import com.sun.org.apache.regexp.internal.RE;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author yzw
* @date 2022/1/23 16:25
* @desc redis工具类
*/
@Component
public class RedisUtil {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
public boolean set(final Object key, Object value){
if(null == key){
return true;
}
redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
return true;
}
public synchronized boolean setnx(final Object key, Object value){
if(null == key){
return true;
}
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
public boolean setExpire(final Object key, Object value, Long seconds){
if(null == key){
return true;
}
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);
return true;
}
public synchronized boolean setnxExpire(final Object key, Object value, Long seconds){
if(null == key){
return true;
}
return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, seconds, TimeUnit.SECONDS);
}
}
<insert id="insertOrder" parameterType="com.blabla.dao.vo.LeaderOrderVO">
insert into leader_order
values (null,now(),now(),#{orderId},#{orderStatus},#{orderAmount},0);
</insert>
运行结果：
更新其实原理一样，主要是setnx的原子操作，考虑好缓存的key 和value 以及过期时间的设置；