我们以MySQL为例，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性： SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2; -- 无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。...在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑。...但目的都是保证相同记录在数据库中只存在一条。 方法一：给数据库添加唯一索引，然后如果执行时捕捉到了DuplicateKeyException会明白是重复插入导致的，继续往下执行业务即可。...2.6 分布式锁 使用Redis中的setnx操作，将幂等性的保证屏障设置在分布式锁中。如果setnx成功了说明这是第一次进行数据插入，继续执行SQL语句即可。
我们以MySQL为例，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性： SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2; -- 无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。...在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑。...但目的都是保证相同记录在数据库中只存在一条。 方法一：给数据库添加唯一索引，然后如果执行时捕捉到了DuplicateKeyException会明白是重复插入导致的，继续往下执行业务即可。...account + 10,version = version + 1 where id = 1412 and version = 10; 2.6 分布式锁 使用Redis中的setnx操作，将幂等性的保证屏障设置在分布式锁中
表格代码 表格宽度。可以用像素或百分比表示。）
当你的公司体量上来了时候，这个时候可能有一些公司开始找你进行技术对接了，转变成由你来提供api接口，那这个时候，我们应该如何设计并保证API接口安全呢？...如何保证API接口安全？...如何保证API接口安全？...在接口签名方案中，主要有四个核心参数： 1、appid表示应用ID，其中与之匹配的还有appsecret，表示应用密钥，用于数据的签名加密，不同的对接项目分配不同的appid和appsecret，保证数据安全
当你的公司体量上来了时候，这个时候可能有一些公司开始找你进行技术对接了，转变成由你来提供api接口，那这个时候，我们应该如何设计并保证API接口安全呢？...在接口签名方案中，主要有四个核心参数： 1、appid表示应用ID，其中与之匹配的还有appsecret，表示应用密钥，用于数据的签名加密，不同的对接项目分配不同的appid和appsecret，保证数据安全
主备切换是很正常的操作，比如服务下线,断电,软件升级等等,首先我们先了解另外一个概念就是同步延迟，与数据同步的三个时间点如下
如何保证token的安全 接口的安全性主要围绕 Token、Timestamp 和 Sign 三个机制展开设计，保证接口的数据不会被篡改和重复调用，下面具体来看： Token 授权机制 用户使用用户名密码登录后服务器给客户端返回一个...签名机制保证了数据不会被篡改。...被截取后在别的网络环境发出请求，在服务器通过请求 ip 与这个 ip 必须对上才能解密 拒绝重复调用 (非必须) 客户端第一次访问时，将签名 sign 存放到缓存服务器中，超时时间设定为跟时间戳的超时时间一致，二者时间一致可以保证无论在...最后说一句，所有的安全措施都用上的话有时候难免太过复杂，在实际项目中需要根据自身情况作出裁剪，比如可以只使用签名机制就可以保证信息不会被篡改，或者定向提供服务的时候只用 Token 机制就可以了。...如何裁剪，全看项目实际情况和对接口安全性的要求~
当你的公司体量上来了时候，这个时候可能有一些公司开始找你进行技术对接了，转变成由你来提供api接口，那这个时候，我们应该如何设计并保证API接口安全呢？...在接口签名方案中，主要有四个核心参数： appid表示应用ID，其中与之匹配的还有appsecret，表示应用密钥，用于数据的签名加密，不同的对接项目分配不同的appid和appsecret，保证数据安全
接口的安全性主要围绕 Token、Timestamp 和 Sign 三个机制展开设计，保证接口的数据不会被篡改和重复调用，下面具体来看： Token 授权机制 用户使用用户名密码登录后服务器给客户端返回一个...签名机制保证了数据不会被篡改。...被截取后在别的网络环境发出请求，在服务器通过请求 ip 与这个 ip 必须对上才能解密 拒绝重复调用 (非必须) 客户端第一次访问时，将签名 sign 存放到缓存服务器中，超时时间设定为跟时间戳的超时时间一致，二者时间一致可以保证无论在...最后说一句，所有的安全措施都用上的话有时候难免太过复杂，在实际项目中需要根据自身情况作出裁剪，比如可以只使用签名机制就可以保证信息不会被篡改，或者定向提供服务的时候只用 Token 机制就可以了。...如何裁剪，全看项目实际情况和对接口安全性的要求~
redis的作者的理念是‘简洁为美’，所以并没有为redis设计复杂的安全配置 redis需要运行在安全的环境下，要做好redis外部的安全工作，例如不使用re...
Kafka 消息的顺序保证原理单分区内的消息顺序：Kafka 只能保证单个分区（Partition）内的消息是有序的。对于一个分区内的消息，生产者按顺序发送，消费者也会按顺序接收。...多分区间的消息顺序：如果一个主题（Topic）有多个分区，Kafka 不会保证分区之间的消息顺序。需要特别设计和配置以确保全局的顺序性。2....3.2 全局顺序性如果需要全局顺序性（所有消息按照严格的顺序消费），可以考虑以下方法：使用单分区：将主题配置为只有一个分区，这样 Kafka 自然会保证所有消息的顺序。...对于单分区内的顺序保证相对简单，通过分区键或自定义分区器即可实现。对于全局顺序性，需要在设计上进行更多考虑，如使用单分区、应用层排序或 Kafka Streams 等方法。
在使用xlsx导出excel表格的时候，有时候我们需要将某些表格进行合并，该如何做呢，代码如下： import XLSX from 'xlsx'; // ... // xlsxData 是 Excel...以上便是使用xlsx导出excel表格时合并单元格的用法，希望对你有所帮助。
这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。 一 什么情况会导致消息被重复消费呢?...kafka重读消费栗子 其实重复消费不可怕，可怕的是没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。 再举个重复消费的栗子。...二 如何保证消息不被重复消费或者说保证消息的幂等性?...如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看 大致思路就是判重: （1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下 （2）比如你是写redis...如果消费过了，就别处理了，保证不重复处理相同的消息即可。 再比如基于数据库的设置唯一键来保证重复数据不会重复插入多条.
blog.csdn.net/qq_40885085/ article/details/107092891 1、消息整体处理过程 Producer发送消息阶段 Broker处理消息阶段 Consumer消费消息阶段 2、如何保证消息不被重复消费...总结 consumer端要保证消费消息的可靠性，主要通过At least Once+消费重试机制保证。...支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 2、如何保证消息不被重复消费...因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。
重复消费如何保证幂等？ 这两个问题在实际工作中也很常见，既能考察你对 MQ 的掌握程度又能很好的判断是否有对应的实战经验。...通过消息一步发送并接受消息队列的 ACK 来更新消息表状态，若果未发送则继续重试发送，保证消息一定发送出去。...消费者保证 100% 处理原理 消息在被追加到 Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移（offset）。...Kafka 通过偏移量（offset）可以保证消息在分区内的顺序性。 当消费者拉取到了分区的某个消息之后，消费者会自动提交了 offset。...开启手动提交的时候消费端需要去保证幂等性。
本文将详细讲解什么是接口幂等性，为什么需要它，以及如何在实际开发中实现接口幂等性。一、什么是接口幂等性？幂等性的概念源于数学，指的是某个操作执行一次或多次，其结果都是相同的。...如果接口没有实现幂等性，可能会导致：重复下单重复扣款数据不一致系统资源浪费因此，保证接口幂等性对于系统的可靠性和稳定性至关重要。三、常见的幂等性解决方案1....通过合理使用以上几种机制，我们可以有效地保证接口的幂等性，提高系统的可靠性和用户体验。在实际应用中，往往需要根据具体的业务场景，选择合适的幂等性解决方案，有时甚至需要组合使用多种方案。
ZAB协议是共识算法的一种，共识算法仅能保证单个提案在集群中达成共识，如果是多个提案要保证事务的话，需要在上层再做一次封装。ZAB被称为原子广播协议，也是做了这一层封装，即：multi命令。
上篇文章提到过，在elasticsearch和磁盘之间还有一层cache也就是filesystem cache，大部分新增或者修改，删除的数据都在这层cache中，如果没有flush操作，那么就不能100%保证系统的数据不会丢失...很显然es的设计者早就考虑了这个问题，在两次full commit操作（flush）之间，如果发生故障也不能丢失数据，那么es是如何做到的呢？
RabbitMQ如何保证消息不丢失？...ack)即可 //持久化到数据库 (TODO 注意: 有时候 (严格保证消息投递成功的场景下) 可能需要增加定时任务， //TODO 定时扫描 redis或者DB (这里我们把投递失败的保存到了...DB 所以定时任务扫描DB就可以了) 中投递失败的数据，重新投递到MQ中,这也是保证消息投递成功的一个手段) //TODO (但是 : 如果是需要顺序消费的话，这种重新投递的策略就显得不那么合适了...publisher.publishEvent(noticeEvent); } 2、(MQ需要做的) 开启持久化参数 durable=true 3、消费者需要做的 (消费者) 需要做的 手动ack,保证业务执行完后再
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