在数据库更新语句中添加版
实现复杂度较高，性能开销大。 实现方式： 使用Redis、ZooKeeper等分布式锁组件。 4. 乐观锁 适用场景： 并发操作，允许冲突发生。 优点： 实现简单，性能较好。 缺点： 冲突发生时需要重试，可能导致性能下降。 实现方式： 本号或时间戳字段。 5. 悲观锁 适用场景： 并发操作，不允许冲突发生。 优点： 数据一致性强。 缺点： 性能较差，容易导致死锁。 实现方式： 数据库的行锁或表锁。 6. 版本号 适用场景： 需要跟踪数据版本，防止覆盖旧数据。优点： 防止覆盖旧数据，保证数据一致性。 缺点： 实现相对复杂。 实现方式： 在数据表中添加版本号字段，每次更新时比较版本号。 7. 状态机 适用场景： 操作流程复杂，需要跟踪状态。 优点： 流程清晰，易于维护。 缺点： 实现复杂度较高。 实现方式： 使用状 https://wsdatab.com/ 态机模式，记录操作的各个阶段。 8. 消息队列 适用场景： 异步处理，解耦系统。 优点： 提高系统性能，降低耦合度。 缺点： 实现复杂度较高。 实现方式： 使用RabbitMQ、Kafka等消息队列。 选择建议 读多写少： 优先考虑缓存。
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需要持久化记录： 使用数据库记录。 并发操作： 考虑分布式锁、乐观锁或悲观锁。 防止覆盖旧数据： 使用版本号。 复杂业务流程： 使用状态机。 异步处理： 使用消息队列。 选择时需要综合考虑以下因素： 业务场景： 不同的业务场景对幂等性的要求不同。 系统复杂度： 系统越复杂，实现幂等性越困难。 性能要求： 幂等性会带来一定的性能开销，需要在性能和可靠性之间进行权衡。 数据一致性要求： 对于强一致性要求高的场景，需要结合分布式事务等机制来保证数据一致性。 总结 选择合适的幂等性解决方案是一个综合考虑的过程，没有一劳永逸的答案。
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