在 IT 的很多术语中,正向解释非常难,反向描述反而更容易懂。幂等性处理就是这类。
举两个数据处理时,非幂等性常见的场景:
1.在创建订单时,偶有因网络抖动,痴呆,掉线等因素,造成客户端与 服务器 之间通讯不畅。比如,客户端发起请求后,在约定时间内(通常 30秒),没有得到服务器的反馈,导致重复发起创建订单的请求,实际上前面看似失败的订单已创建成功,最终造成创建两个甚至多个同样的订单
2.重复扣款,扣库存。这个是最不能容忍的。如前所述,客户端重新不断发起扣款、扣库存的请求,会导致账目混乱。
由此可见,做好程序的幂等性处理,非常重要!
很多教科书,会笼统的说,幂等性处理是一种最终返回结果一致的程序处理。这么讲,不完美。幂等性处理,不仅对结果有约束,对处理造成的负面影响也有约束。
来看关系型数据库的 DML 的幂等性处理。在库存管理软件中,对同一批货物操作增删改,就可能带来负面影响。
比如在苹果门店的仓库管理软件中,某天门店客流量非常大,操作库存也比平时频繁了很多。这样一来,给库存管理就带来了风险。
比如某台结算终端,就因为访问人数过多,经常掉线,超时。小王好不容易卖出去两台,结果死活就是结账不成功,连续操作4,5次后无果后,小王叫店长来重启了电脑。
等重启后,结算是成功了,但库存为 0 了。店长跑去仓库一看,10 台 iPhone 13 都好好躺在那里,为什么库存为 0 了呢?
这就是非幂等性处理造成的。客户端发起交易后,网络堵塞,结账请求一直没发成功。等计算机重启后,连续将之前的订单,重复发送了 10次,结果库存全扣没了。
看下库存表的设计:
ProductInventoryProductLotId ProductName ProductInventoryVolume
iPhone 13 库存是这样的:
ProductLotIdProductNameProductInventoryVolumeA0001iPhone13
更新程序也挺简单:
ProductInventory ProductInventoryVolume ProductInventoryVolume ProductLotId
由此可见,是连续的交易请求,让库存清 0 了。
于是,第一种幂等性处理方法就来了 – UUID 通用唯一标识符:
ProductSalesTransactionAuditAuditId RequestUUID UniqueIdentifierRequestCompleted
在每次请求中,加入一个 RequestUUID(Universally Unique Identifier,通用唯一标识符, Java/C#/Python 等编程语言均有实现 UUID 的库)
在数据库端维护一张表 ProductSalesTransactionAudit,若有请求被数据库接收到,先去该表查询是否存在.
若存在且 RequestCompleted 为1,就表示该请求被数据库正确处理过,可以跳过这次处理,并将 RequestCompleted 返回给客户端;没有,则在这表里插入一行,且把数据库的处理结果,更新到 RequestCompleted.
这样,一个可行的幂等性处理,就完成了。但不是十分完美,因为该表数据量,会显著性增长,造成性能缓慢。
于是,要寻找下一种幂等性处理方案。
接下来再看这个例子,依旧是以苹果这家门店为例。

某天仓库中剩余 10只 iPhone 13. 小王和小黄同时销售出去 2只,理论上剩下 6只。按照正常操作,小王和小黄在操作库存时,同时看到有 10只,每人减去 2只,剩余 8只,由于看不到对方的操作,因此显示 8只剩余时,两个人都没觉得库存错了。
ProductInventoryProductLotId ProductName ProductInventoryVolume
小王和小黄,同时查询 iPhone 的库存时,是这样:
ProductLotIdProductNameProductInventoryVolumeA0001iPhone
他俩抓取后,经过他俩各自的本地计算(网页端或手持设备),变成了这样:
ProductLotIdProductNameProductInventoryVolumeA0001iPhone
当他们把本地数据上传时,无论谁先,数据库最终的 iPhone 13 的存量,都成了 8. 但事实上,错的离谱,店长要骂娘!
那么平时我们设计系统时,该怎么处理这种意料中的错误呢,这里涉及到事务管理的技巧。
有一种乐观派做法是,在库存表上,加一列,标识行的版本。当本行数据更新时,首先对比这个版本列,若相同,则更新,若不同,则报 ”您修改的数据,已被其他人抢先更新,请确定后再次保存“ 的提示,最后标识列会被自动更新。
接下来,实现上面这种版本控制的做法:
ProductInventoryProductLotId ProductName ProductInventoryVolume ,ProductLotTS
原库存是这样:
ProductLotIdProductNameProductInventoryVolumeProductLotTSA0001iPhone
他俩抓取后,经过各自的本地计算,变成了这样:
ProductLotId ProductName ProductInventoryVolumeProductLotTSA0001iPhone
当小王上传数据时,程序会同时以 A0001 + 2022050114364700001 作为更新条件,先将 ProductInventoryVolume 更新成8,同时因 timestamp 是系统自动更新的对象,已经变成了 2022050114364700002 .
等到小黄再更新,程序也同样同时以 A0001 + 2022050114364700001 作为更新条件,发现 ProductLotTS 已经改变了,意味着在读取数据后,有别人先一步做了更新,此时小黄更新库存就会失败。他必须重新读取数据后,再操作。
只要一次更新成功,ProductLotTS 就会改变,即使相同的请求再发送一遍,也会因为 ProductLotTS 不匹配,导致失败!
这就是第二种幂等性处理程序,不仅仅做了防重复处理,还能省去一张表的维护代价。
SQL到底有什么用呢
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”SQL(Structured Query Language)是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。 SQL同时也是数据库脚本文件的扩展名。 SQL是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。 它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。 它以记录集合作为操作对象,所有SQL语句接受集合作为输入,返回集合作为输出,这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入,所以SQL语句可以嵌套,这使他具有极大的灵活性和强大的功能,在多数情况下,在其他语言中需要一大段程序实现的功能只需要一个SQL语句就可以达到目的,这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。 结构化查询语言(Structured Query Language)最早是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言,它的前身是SQUARE语言。 SQL语言结构简洁,功能强大,简单易学,所以自从IBM公司1981年推出以来,SQL语言得到了广泛的应用。 如今无论是像Oracle、Sybase、Informix、SQL Server这些大型的数据库管理系统,还是像Visual Foxporo、PowerBuilder这些PC上常用的数据库开发系统,都支持SQL语言作为查询语言。 美国国家标准局(ANSI)与国际标准化组织(ISO)已经制定了SQL标准。 ANSI是一个美国工业和商业集团组织,负责开发美国的商务和通讯标准。 ANSI同时也是ISO和InterNATional Electrotechnical Commission(IEC)的成员之一。 ANSI 发布与国际标准组织相应的美国标准。 1992年,ISO和IEC发布了SQL国际标准,称为SQL-92。 ANSI随之发布的相应标准是ANSI SQL-92。 ANSI SQL-92有时被称为ANSI SQL。 尽管不同的关系数据库使用的SQL版本有一些差异,但大多数都遵循 ANSI SQL 标准。 SQL Server使用ANSI SQL-92的扩展集,称为T-SQL,其遵循ANSI制定的 SQL-92标准。 SQL语言包含4个部分: ※ 数据定义语言(DDL),例如:CREATE、DROP、ALTER等语句。 ※ 数据操作语言(DML),例如:INSERT、Update、DELETE语句。 ※ 数据查询语言(DQL),例如:SELECT语句。 ※ 数据控制语言(DCL),例如:GRANT、REVOKE、COMMIT、ROLLBACK等语句。 SQL语言包括三种主要程序设计语言类别的陈述式:数据定义语言(DDL),数据操作语言(DML)及数据控制语言(DCL)。
怎么样用SQL语句创建一个数据库
通常是使用CREATE DATABASE 数据库名称这个语句来创建数据库,但是在不同的数据库管理系统中,后续可以追加的参数有很大不同,例如数据文件存储在哪里,日志文件存储在哪里等,这需要看具体使用哪一种数据库了。
access sql语句creat table在哪里输入可以执行
可以在“SQL”视图中查看和编辑 SQL 语句,在“SQL”视图中更改查询后,查询的显示方式可能不同于以前在“设计”视图中的显示方式。 如果还是不是很明白,可以按下面的操作试一下看看--> 打开你的MDB --> 在数据库窗口中,点击“查询”,或在“视图”菜单中选择“数据库对象”-> “查询” --> 点击数据库窗口中的“新建”按钮 --> 点击“确定”,关闭“显示表”窗口 --> 点击工具栏上的“SQL”,或在“视图”菜单中选择“SQL 视图” --> 删掉所有的内容 --> 直接输入SQL语句即可
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