幂等性是指一个操作在执行多次后,系统的状态仍然保持一致。在任务启动的场景中,确保启动任务具有幂等性是非常重要的,以避免因为重复执行任务而导致的系统状态错误。
要使启动任务具有幂等性,可以采用以下方法:
推荐的腾讯云相关产品:
推荐的产品介绍链接地址:
最近接手一个项目,基于Airflow实现ETL的功能。问题是这个ETL经常出问题,然后就是修数据,虽然有Airflow的优势,但是还是相当的烦人。我们项目都是基于Docker进行部署的,原来的启动方式是这样的:
幂等性是分布式环境下常见的问题;幂等性指的是多次操作,结果是一致的。(多次操作数据库数据是一致的。)
在实现TCC(Try-Confirm-Cancel)时,分布式事务日志的持久化和恢复是非常重要的,它可以帮助我们在分布式系统中实现可靠的事务处理。下面是一种常见的方法来处理分布式事务日志的持久化和恢复。
上面3种EOS语义有着不同的应用范围,幂等producr只能保证单分区上无重复消息;事务可以保证多分区写入消息的完整性;而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。以下是启用方法:
幂等是一个数学与计算机学概念,在数学中某一元运算为幂等时,其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中,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。
随着互联网的发展,后台服务的承载量越来越大,性能多高的单台机器也无法满足无限制增长的承载量,同时互联网业务的特点往往要求服务快速扩容,如此这些特点,使得现在的后台架构越来越复杂。完全从单机演化到分布式系统。分布式系统常常使用RPC技术作为其通信基础,RPC与传统的单机版过程/函数调用不同,传统的单机函数调用,不是成功就是失败;而RPC却不只是是与非的问题,它又引入了第三态,超时(timeout),超时的情况下,可能成功,也可能失败,换句话说,RPC的结果是未知的,超时情况下,可能会重试,这时候,接口的幂等性就是非常重要的了。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 一、什么是幂等性 幂等是一个数学与计算机学概念,在数学中某一元运算为幂等时,其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中,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
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
幂等性原本是数学中的含义,表达式的是N次变换与1次变换的结果相同。 而RESTFul API中的幂等性是指调用某个方法1次或N次对资源产生的影响结果都是相同的,需要特别注意的是:这里幂等性指的是对资源产生的影响结果,而不是调用HTTP方法的返回结果。 举个例子,RESTFul API中的GET方法是查询资源信息,不会对资源产生影响,所以它是符合幂等性的,但是每次调用GET方法返回的结果有可能不同(可能资源的某个属性在调用GET方法之前已经被其他方法修改了)。 实际上,在分布式架构中的API幂等性不仅仅针对RESTFul接口,而是对所有类型的接口适用,目的是为了确保调用1次或N次接口时对资源的影响结果都是相同的。
每个分区(Partition)都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的),不变的记录序列,这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号,该ID 唯一地标识分区中的每个记录。
Apache Kafka 从 0.11.0 开始,支持了一个非常大的 feature,就是对事务性的支持,在 Kafka 中关于事务性,是有三种层面上的含义:一是幂等性的支持;二是事务性的支持;三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现,关于 Kafka 事务性系列的文章我们只重点关注前两种层面上的事务性,与 Kafka Streams 相关的内容暂时不做讨论。社区从开始讨论事务性,前后持续近半年时间,相关的设计文档有六十几页(参考 Exactly Once Delivery and Transactional Messaging in Kafka)。事务性这部分的实现也是非常复杂的,之前 Producer 端的代码实现其实是非常简单的,增加事务性的逻辑之后,这部分代码复杂度提高了很多,本篇及后面几篇关于事务性的文章会以 2.0.0 版的代码实现为例,对这部分做了一下分析:
幂等性的问题不仅是在面试中经常问,在实际项目中也是不得不考虑的一个问题,我以前项目中就出现过因为没有保证幂等性而导致消息重复消费的问题,所以本文就来讲一讲在实际项目中该如何去保证接口的幂等性,并且提供了4种方案可供选择。
我一直认为接口幂等性设计是构建可靠、稳定分布式系统的关键一环。在我多年的实践中,我发现很多开发者对接口幂等性的理解和应用存在一定的误区。本文将深入探讨接口幂等性的概念、设计原则以及提供一个实际的代码示例,帮助读者更好地理解和应用接口幂等性。
在说幂等性之前,我们先来看一种情况,假如老王在某电商平台进行购物,付款的时候不小心手抖了一下,连续点击了两次支付,但此时服务器没做任何验证,于是老王账户里面的钱被扣了两次,这显然对当事人造成了一定的经济损失,并且还会让用户丧失对平台的信任。而幂等性问题说的就是如何防止接口的重复无效请求。
精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS),Kafka的EOS主要体现在3个方面:
HTTP/1.1中对幂等性的定义是:一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果(网络超时等问题除外)。也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
即发送的数据根本没有保存到Broker端。出现这个情况的原因可能是,网络抖动,导致消息压根就没有发送到 Broker 端;也可能是消息本身不合格导致 Broker 拒绝接收(比如消息太大了,超过了 Broker 的承受能力)等等。
在分布式系统中,消息队列扮演着至关重要的角色,它们为系统提供了异步通信、解耦和缓冲等关键功能。Apache Kafka作为一款高性能的分布式消息队列,广泛应用于各种业务场景中。然而,在使用Kafka时,我们经常会面临消息的重复发送和重复处理问题。为了解决这些问题,Kafka引入了幂等性机制。
这些问题均可以通过接口幂等性设计来解决。幂等性意味着同一个请求无论被重复执行多少次,都能产生相同的结果,不会导致重复的操作或不一致的数据状态。
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时,重复消费的结果与消费一次的结果是相同的,并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响
什么是幂等性?一次和多次请求某一个资源,对资源本身所产生的的影响均与一次执行的影响相同。
在日常一些技术设计方案评审会上,经常会提到注意服务接口的幂等性问题,最近有个同学就跑到跟前问我,到底啥是幂等性?
大型网站应用架构中,越来越多的SOA或Restful的web api的流行归功于http协议。 幂等性定义 Http协议涉及到一种重要性质:幂等性。 Http方法的幂等性指一次和多次请求某一个资源应该具有相同的副作用。 分布式事务 vs 幂等设计 先从一个例子说起,假设有一个从账户取钱的远程API(可以是HTTP的,也可以不是),我们暂时用类函数的方式记为: bool withdraw(account_id, amount) withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱
转载自 https://blog.csdn.net/mine_song/article/details/70992385
关于这个分布式服务的幂等性,这是在使用分布式服务的时候会经常遇到的问题,比如,重复提交的问题。而幂等性,就是为了解决问题存在的一个概念了。
所谓幂等性设计,就是说,一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是:f(x) = f(f(x))。
我们都知道面试的时候,什么问题,都会有,这个全看面试官想问什么,但是有一些比较专业的术语,可能对于小白来说,就不是很好,一个学妹,面试的时候,就被问到了一个问题,接口的幂等性,你们是怎么保证的?这个问题,学妹可能不知道幂等性是个什么概念,所以,也就没有办法精准的定位,把面试官想要的答案说出来,今天就来说说如何保证接口的幂等性。
RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式。 (1)单机模式: 单机模式就是demo级别的,生产中不会有人使用。 (2)普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面,但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。在你消费的时候,如果连接到了另一个实例,他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你。
常见的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,kafka,前两个属于集群模式部署来提供高可用,后两个可以部署分布式模式提供HA。
HTTP幂等方法,是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次,还是调用一百次,一千次,结果都是相同的。
实际开发中在接口设计的时候对于接口的幂等性问题一定要进行考虑的,现对这部分内容做一个梳理
幂等性是指多次执行同一操作所产生的结果和效果与执行一次操作的结果和效果相同。换句话说,无论多次执行,结果都是一致的。
现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA,或者微服务,一套系统中包含了多个子系统服务,而一个子系统服务往往会去调用另一个服务,而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful,既然是通信,那么就有可能在服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉,这个时候用户端发现很久没有反应,那么就会多次点击按钮,这样请求有多次,那么处理数据的结果是否要统一呢?那是肯定的!尤其在支付场景。
导读 文章转载自幂等性如何实现?带你了解一波!!! 现在这个时代大家可能最关心的就是钱了,那么有没有想过你银行转账给你没有一次是转多的,要么失败,要么成功,为什么不能失误一下多转一笔呢?醒醒吧年轻人,别做梦了,做银行的能那么傻x吗? 今天我们就来谈一谈为什么银行转账不能多给我转一笔?关乎到钱的问题,小伙伴们打起精神!!! 要想要理解上述的疑惑,不得不提的一个概念就是幂等性,至于什么是幂等性,如何通过代码实现幂等性,下面将会详细讲述。 什么是幂等性 所谓幂等性通俗的将就是一次请求和多次请求同一个资源产生相同
在编程领域,幂等性一词听起来就像是一个复杂而古怪的概念,专门用于数学讨论或计算机科学讲座。然而,它的相关性远远超出了学术范围。
基于HTTP协议的Web API是时下最为流行的一种分布式服务提供方式。无论是在大型互联网应用还是企业级架构中,我们都见到了越来越多的SOA或RESTful的Web API。为什么Web API如此流行呢?我认为很大程度上应归功于简单有效的HTTP协议。HTTP协议是一种分布式的面向资源的网络应用层协议,无论是服务器端提供Web服务,还是客户端消费Web服务都非常简单。再加上浏览器、Javascript、AJAX、JSON以及HTML5等技术和工具的发展,互联网应用架构设计表现出了从传统的PHP、JSP、ASP.NET等服务器端动态网页向Web API + RIA(富互联网应用)过渡的趋势。Web API专注于提供业务服务,RIA专注于用户界面和交互设计,从此两个领域的分工更加明晰。在这种趋势下,Web API设计将成为服务器端程序员的必修课。然而,正如简单的Java语言并不意味着高质量的Java程序,简单的HTTP协议也不意味着高质量的Web API。要想设计出高质量的Web API,还需要深入理解分布式系统及HTTP协议的特性。
为了解决以上问题,就需要保证接口的幂等性,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。有些接口可以天然的实现幂等性,比如查询接口,对于查询来说,你查询一次和两次,对于系统来说,没有任何影响,查出的结果也是一样。
今年年初遇到项目灾难,解决了不少问题,这是其中一个问题。很早的时候写的,学以致用的。今天看到还有这样一篇稿文,那就整理下分享给大家学习!编程思想之幂等性
老婆问了个问题,什么是“幂等性”?这个问题,从现象上好解释,例如今儿是618大促,购物车添加了丰富的商品,满心欢喜地点击了支付按钮,支付成 功了,但是返回的时候网络异常,不知道是不是扣款成功了,实际上在服务端货款已经扣了,此时再点击支付按钮,如果第二次扣款成功,则就是多扣钱了,如果第 二次扣款不成功,符合我们的预期,说明这个支付的功能,满足“幂等性”。
客户点击提交订单按钮,但由于网络延迟,客户未看到反馈而再次点击提交。服务器需要处理这种可能的重复提交,确保订单只被创建一次。
将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 At Least Once 语义;
1:幂等性的实质是一次或多次请求同一个资源,其结果是相同的。其关注的是对资源产生的影响(副作用)而不是结果,结果可以不同。比如列表查询的时候,一边在save或者是update,而你这边还是在select,其结果肯定是不同的,但是你的select操作并未对数据(资源)产生影响(副作用);
幂等性(idempotence)是一个数学和计算机学概念,指的是对于同一操作,无论是一次还是多次执行,产生的结果是一致的,不会因为多次执行而产生副作用。在编程中,幂等操作是指可以使用相同参数重复执行,对系统产生的影响是一样的,即对资源的作用是一样的,不会发生副作用。
幂等概念来自数学,表示对数据源做N次变换和1次变换的结果是相同的。在工程中幂等性用来表示用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。
在日常工作中的一些技术设计方案评审会上,经常会有提到注意服务接口的幂等性问题,最近就有个同学就跑到跟前问我,幂等性到底是个啥?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云