诺尔诺达网站建设,国外做鞋子的网站有哪些,哪个网站做任务可以赚钱,wordpress文章设置仅会员可见这段内容涉及两个关键点#xff1a;幂等性防护 和 拼团目标量判断#xff0c;下面我将分别解释这两个问题#xff0c;并重点说明#xff1a;
“如果没有拦截#xff0c;最终访问数据#xff0c;也会有数量判断拦截。” 这句话的意思。 ✅ 1. 查询外部交易 outTradeNo 是…这段内容涉及两个关键点幂等性防护 和 拼团目标量判断下面我将分别解释这两个问题并重点说明
“如果没有拦截最终访问数据也会有数量判断拦截。” 这句话的意思。 ✅ 1. 查询外部交易 outTradeNo 是否存在未完成订单幂等性防护 背景
在分布式系统或高并发场景中客户端可能会因为网络超时、重试等原因重复发送相同的请求。为了避免重复处理同一个业务操作如重复下单我们需要通过 幂等性机制 来保障。 实现方式
使用唯一标识如 outTradeNo作为幂等键。在创建订单前先查询数据库是否存在该 outTradeNo 的未完成订单记录
GroupBuyOrderList existingOrder groupBuyOrderListDao.queryByOutTradeNo(outTradeNo);
if (existingOrder ! null !existingOrder.isCompleted()) {return Response.success(existingOrder); // 幂等返回已有结果
} 如果不查会怎样
数据库表设计了唯一索引如 UNIQUE KEY uq_out_trade_no (out_trade_no)。当插入重复的 outTradeNo 时数据库会抛出异常从而阻止重复写入。但这种方式是 被动防御会导致 插入失败后需要捕获异常再处理增加数据库压力客户端体验不好需重试或等待 DB 异常返回
✅ 所以主动查询是一种更优雅、更安全的幂等防护手段。 ✅ 2. 判断拼团是否已完成目标人数锁单数量 背景
拼团的核心逻辑之一是“凑够一定人数才算成功”。如果已经凑满人数则新用户不能再参与该拼团。 实现方式
查询当前拼团单的 completeCount 和 targetCount
GroupBuyOrder currentTeam groupBuyOrderDao.queryGroupBuyProgress(teamId);
if (currentTeam.getCompleteCount() currentTeam.getTargetCount()) {return Response.fail(该拼团已满员);
} 如果不查询最终访问数据也会有数量判断拦截 是什么意思
这是指
❗ 不做前置判断 → 直接执行锁单操作如更新数据库
系统尝试增加 lockCount 或 completeCount 字段值。数据库层面会有字段值判断
UPDATE group_buy_order
SET lock_count lock_count 1
WHERE team_id ?AND lock_count target_count;
如果条件不满足比如 lock_count target_count则更新失败影响行数为 0。服务层可以据此判断拼团已满拒绝后续操作。
⚠️ 为什么说“这会带来性能问题”
虽然最终可以通过数据库字段判断来拦截无效请求但在高并发场景下这种做法会带来以下问题 问题 描述 行级锁争用 多个线程同时更新同一 team_id数据库会对该行加锁导致大量请求排队等待。 TPS 下降 每次更新都要访问数据库增加了数据库负载降低整体吞吐量。 用户体验差 用户可能长时间等待响应甚至因超时而失败。 ✅ 如何优化
引入缓存机制如 Redis提前判断库存/剩余名额
Long remainingSlots redisTemplate.opsForValue().get(team: teamId :remaining);
if (remainingSlots null || remainingSlots 0) {return Response.fail(拼团已满);
}
如果 Redis 中还有名额 → 继续走数据库流程。如果 Redis 中没有名额 → 提前拦截请求避免数据库压力。 Redis 缓存建议与数据库同步策略
使用 Lua 脚本保证原子性更新数据库的同时更新缓存设置缓存过期时间防止脏数据。 ✅ 总结 场景 是否需要前置查询 原因 outTradeNo 是否存在未完成订单 ✅ 需要 幂等性控制避免重复下单 拼团是否已满员 ✅ 需要 提前拦截无效请求减轻数据库压力 如果不做前置查询 ❌ 不推荐 数据库最终能拦截但效率低、并发差、用户体验差 所以“如果没有拦截最终访问数据也会有数量判断拦截”的意思是即使你不主动判断数据库层面也能兜底拦截非法操作但这不是最佳实践。我们应该尽可能在进入数据库前做好预判提升系统性能和用户体验。 优化手段 如幂等校验 Redis 库存预判 数据库更新
