幂等性的概念:
幂等性是指在相同的操作被重复执行多次时（迭代），产生的结果与只执行一次的结果相同。简单来说，无论执行多少次同样的操作，都不会产生额外的影响或变化。
在消息系统中，保证消息的幂等性非常重要，特别是在处理可能重复发送的消息时。如果消息在处理过程中发生重复，可能会导致不一致的结果和意外的行为。实现消息幂等性是通过一些特殊的操作或技术来确保幂等性，例如在数据库中使用 【唯一索引】 机制，或者使用 【乐观锁】 机制来保证同一操作的幂等性。通过保证消息的幂等性，可以避免因为重复消息而带来的数据不一致或业务逻辑错误，确保系统的可靠性和稳定性。
- 唯一索引机制
在数据库中，我们可以创建一个唯一索引，用于保证订单信息的唯一性。例如，可以通过订单号、用户ID等字段创建唯一索引，确保订单数据的唯一性和幂等性。 - 乐观锁机制
在实现乐观锁机制时，需要在表中添加一个版本号字段（或者使用时间戳作为版本号），每次更新订单信息时将版本号加一。当用户重复提交订单时，系统会检测当前版本号和提交的版本号是否一致，如果不一致，则说明该订单已经被更新（或者被其他用户提交）过，需要抛出异常或忽略掉。
以上两种方式都可以实现订单数据的幂等性，确保订单不被重复提交。然而，它们各自的实现方式略有不同，唯一索引机制通过数据库的特性来保证数据的唯一性，乐观锁机制则通过增加版本号的方式实现幂等性保证。
为什么要使用乐观锁而不是悲观锁，为什么叫乐观锁？
使用乐观锁与悲观锁的区别在于对数据并发修改的预测方式不同。
悲观锁假设在你操作数据时，会有其他用户同时访问并修改数据，因此会一直持有锁，以防止其他用户读取和修改数据。这种方式的问题在于，如果并发性高、并发冲突频繁，就可能导致大量的锁等待，进而影响系统性能。
相反，乐观锁则假设在你操作数据时，没有其他用户同时修改数据，因此不持有锁，直到提交更新请求才会检查在操作过程中是否有其他用户修改了数据。如果检测到数据被修改，则提交失败并返回错误信息，此时开发者就可以根据失败的原因和需要进行相应的处理。
乐观锁的这种乐观思维方式，相比悲观锁不仅不会导致大量的锁等待，而且还可以提高系统并发性和性能。
至于乐观锁的命名，则是由于它的实现思路非常“乐观”，即认为并发不常发生，因此不需要给每个读写操作上锁，才得以取得“乐观锁”的名号。
需要注意的是，乐观锁需要开发者在应用程序中自己实现，通常是利用版本号或时间戳等来实现。而悲观锁则可以通过数据库提供的锁机制来实现。由于乐观锁需要自己实现，因此开发者需要自己掌握乐观锁的实现细节和注意事项。
- 乐观锁示例：
假设有一个在线商店，某用户购买了一件商品，并在提交订单时使用了乐观锁。当系统接收到用户的订单数据并检查库存，发现库存数量不足，此时系统需要更新库存数量，但在更新时需要获取该商品的最新版本号。如果在更新期间该商品被其他用户购买并更新了版本号，提交更新时就会失败，此时系统将提示用户“库存不足，请重新下单”。 - 悲观锁示例：
假设有一个团队项目协作应用，某用户在编辑一个文档时，希望其他用户无法同时访问和编辑该文档。此时可以使用悲观锁，让该用户在打开文档时一直持有锁，直到用户编辑完成后才释放锁。其他用户在打开文件时需要检查是否有其他用户正在编辑，在发现锁被持有时，就需要等待锁被释放再进行操作。
综上所述，乐观锁适用于并发度不高的场景，可以提高系统性能；而悲观锁则适用于并发性较高的场景，能实现更好的数据安全性和一致性。具体应该采用何种锁策略，需要根据实际场景进行分析和选择。
以下是一个简单的 Java 代码示例，展示如何使用乐观锁机制实现订单更新的过程：
@Entity
@Table(name = "order")
public class Order {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
@Column(name = "version")
@Version
private int version;
// 其他订单信息字段...
// Getters and Setters...
}
public class OrderService {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Transactional
public void updateOrder(Long orderId, Order updatedOrder) {
Order existingOrder = orderRepository.findById(orderId).orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Order not found."));
// 检查版本号是否一致
if (existingOrder.getVersion() != updatedOrder.getVersion()) {
throw new IllegalStateException("Order has been updated by other user.");
}
// 更新订单信息
existingOrder.setXXX(updatedOrder.getXXX);
existingOrder.setYYY(updatedOrder.getYYY);
// 更新版本号
existingOrder.setVersion(existingOrder.getVersion() + 1);
// 保存更新后的订单信息
orderRepository.save(existingOrder);
}
}
在上述示例中，Order 实体类添加了一个 version 字段，并使用 @Version 注解在数据库中映射为乐观锁机制所需的版本号字段。在 OrderService 类的 updateOrder 方法中，首先通过订单的 ID 查询到数据库中已存在的订单信息，并与传入的更新后的订单信息进行比较版本号。如果版本号不一致，说明订单已被其他用户更新，抛出异常。如果版本号一致，就将传入的字段值设置到已存在的订单信息中，并增加版本号。最后，通过调用 orderRepository.save() 方法保存更新后的订单信息。
该乐观锁机制能够有效地检测到订单在更新时是否已经被其他用户修改，并进行相应的处理。
以下是一个使用悲观锁机制更新订单的示例：
// 获取订单更新的独占锁
lock(order);
try {
// 从数据库中获取最新的订单信息
Order existingOrder = getOrderFromDatabase(orderId);
// 更新订单的状态
existingOrder.setStatus(updatedStatus);
// 保存更新后的订单
saveOrderToDatabase(existingOrder);
} finally {
// 释放独占锁
unlock(order);
}
在上述示例中，首先通过获取 order 对象的独占锁，确保其他用户无法同时对该订单进行修改。然后从数据库中获取最新的订单信息，并进行更新操作，并最终保存更新后的订单到数据库中。在整个过程中，其他用户无法获取到该订单的锁，保证了数据的一致性。
相比较乐观锁机制，悲观锁机制需要主动地获取和释放锁，确保在操作过程中数据不会被其他用户修改。由于悲观锁需要获取锁并持有锁，在高并发环境下，这可能会导致性能下降，因为它会限制其他用户对相同数据的并发操作，以保证数据一致性。
需要注意的是，悲观锁机制通常是在底层数据库或并发控制层面实现的，这里的示例只是一种演示。在实际开发中，对于悲观锁的使用需要考虑具体的场景和数据访问方式，并确保合理的锁粒度和正确的锁释放机制，以避免可能的死锁和性能问题。
下面通过两个实例来说明行级锁和表级锁的应用场景和实现方式。
- 行级锁实例：
假设有一个银行账户表，多个用户可以同时对某个账户进行存款和取款操作。为了保证并发操作时不会出现数据不一致的情况，我们可以使用行级锁来实现。
-- 假设账户表结构为：
CREATE TABLE account (
id INT PRIMARY KEY,
balance DECIMAL(10, 2)
);
-- 用户 A 执行存款操作
BEGIN;
SELECT balance FROM account WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- 获取 id=1 的账户行级锁，其他事务无法修改该行数据
UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE id = 1;
COMMIT;
-- 用户 B 执行取款操作
BEGIN;
SELECT balance FROM account WHERE id = 1 FOR UPDATE;
-- 获取 id=1 的账户行级锁，其他事务无法修改该行数据
UPDATE account SET balance = balance - 50 WHERE id = 1;
COMMIT;
在上述示例中，用户 A 和用户 B 分别执行存款和取款操作。在执行前，他们首先对账户表的特定行加上行级锁，以确保在操作期间其他事务无法修改该行数据。这样可以保证并发操作时账户余额的一致性。
- 表级锁实例：
假设有一个日志表，多个用户可以同时插入日志记录。为了避免并发插入引起的数据写入冲突，我们可以使用表级锁来实现。
-- 假设日志表结构为：
CREATE TABLE log (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
message VARCHAR(100),
timestamp DATETIME
);
-- 用户 A 执行插入日志操作
BEGIN;
LOCK TABLE log WRITE;
-- 锁定整个 log 表，其他事务无法修改表数据
INSERT INTO log (message, timestamp) VALUES ('Log message', NOW());
UNLOCK TABLES;
-- 用户 B 执行插入日志操作
BEGIN;
LOCK TABLE log WRITE;
-- 锁定整个 log 表，其他事务无法修改表数据
INSERT INTO log (message, timestamp) VALUES ('Another log message', NOW());
UNLOCK TABLES;
在上述示例中，用户 A 和用户 B 分别执行插入日志的操作。在执行前，他们使用表级锁锁定整个日志表，以确保在操作期间其他事务无法修改表的数据。这样可以避免并发插入引起的数据冲突问题。
java代码实例（JDBC API）
- 行级锁示例：
// 假设已经建立数据库连接 conn，并开启了事务
try {
// 设置事务隔离级别为可串行化
conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE);
// 执行查询并加锁
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM your_table WHERE id = ? FOR UPDATE");
stmt.setInt(1, yourRecordId);
ResultSet rs = stmt.executeQuery();
// 处理查询结果
if (rs.next()) {
// 更新数据
// ...
}
// 提交事务
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
// 处理异常
conn.rollback();
} finally {
// 关闭连接等资源
// ...
}
在上述示例中，我们使用 SELECT ... FOR UPDATE 语句查询，并在查询语句中加上 FOR UPDATE 声明获取行级锁。事务隔离级别设置为 TRANSACTION_SERIALIZABLE，确保在并发情况下保持数据的一致性。
- 表级锁示例：
// 假设已经建立数据库连接 conn，并开启了事务
try {
// 执行锁表操作
PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("LOCK TABLE your_table IN EXCLUSIVE MODE");
stmt.executeUpdate();
// 执行数据操作
// ...
// 提交事务
conn.commit();
} catch (SQLException e) {
// 处理异常
conn.rollback();
} finally {
// 关闭连接等资源
// ...
}
在上述示例中，我们使用 LOCK TABLE ... IN EXCLUSIVE MODE 语句锁定整个表，并且该锁是排他锁，确保在执行数据操作期间其他事务无法修改该表的数据。
数据库加这种悲观锁锁与业务层加lock锁（独占锁）这种悲观锁有啥不同？
1、实现方式不同：
数据库层的悲观锁：数据库层的悲观锁是通过数据库管理系统提供的机制来实现的，如行级锁或表级锁。这些锁是在数据库内部进行管理和维护的，在数据访问时自动加锁。常见的实现方式包括使用 SELECT … FOR UPDATE 语句获取行级锁或使用 LOCK TABLES 语句获取表级锁。
业务层的独占锁：业务层的独占锁是在应用程序中手动加锁来实现的，通常使用编程语言提供的锁机制，如Java中的 synchronized 关键字或 Lock 接口。这些锁是由开发人员在代码中显式地加锁和释放锁的。
2、锁的粒度不同：
数据库层的悲观锁：数据库层的悲观锁可以以不同的粒度进行加锁，包括行级锁、页级锁和表级锁。锁的粒度越小，允许并发操作的程度越高，但也会增加开销和冲突的可能性。
业务层的独占锁：业务层的独占锁通常是对整个业务逻辑进行加锁，以保证在并发环境下对共享资源的互斥访问。锁的粒度较大，会限制并发性能，但可以确保数据一致性。
