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分布式订单防重的处理。。。。0
目前系统是这样的：我们是一个出票系统，分布式10台server做接票服务，做负载均衡，接到订单做一系列校验、扣款、入库等工作。
目前有这么一个问题：有一家客户商有几台机子做投注工作，可能对方内部系统的问题，偶尔会出现同一个订单几台机子同时投注的情况，并且几乎是同步的，我预计是对方几台机子同时在跑job，并且同时取到了同一个订单。我们的系统是做了防重处理的，但是目前问题是对方同一个订单几乎是同时投注，就绕过了我们的防重处理。
我们的解决办法：1、分布式锁，但是这样影响接票性能。2、数据库用userid、订单号做联合唯一索引，就算绕过应用系统的排重，也入不了库，catch异常做处理。但是我觉得这种处理方式不是很好，请问您有没有好的解决办法，谢谢。
问题补充：大家有没有好的想法，解决方案呢。。。2015年1月05日 10:20
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session防重：
方式1：一次性token
缓存防重：
方式1：Redis HyperLogLog
方式2：计数器
注意：需考虑清理机制
数据库防重
方式1：唯一约束
方式2：先插入数据，再统计是否超过1条，超过则作废（第1条不作废）2017年5月19日 10:33
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根据楼主的描述，如果问题没有出在你那儿，还是让客户解决吧。技术手段不能解决业务问题。
就楼主的描述来看，貌似楼主负责的接口几乎是无法分清订单是由于客户端定时任务抓住了同一条数据，还是由于并发量搞确确实实滴产生了一条订单号相同的数据。
所以，治病要治根本呀2015年3月11日 16:43
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使用全局唯一订单编号来解决，无论订单从哪来，你使用独立的程序来生成全局的唯一订单编号，给每一个订单请求分配一个独立的编号，依次作为依据来处理...
原则上其他的方式都会存在重复的可能。2015年1月08日 13:18
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这种情况应该是要加锁才能解决，用数据库行锁 for update
1、先锁数据
2、判断状态，如果判断不正确，直接返回
3、业务处理
4、修改状态。
我们目前是这么处理的。2015年1月07日 13:45
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你这个和分布式没什么关系啊。
就是一个强一致性的OLTP。
存储既然是DB,用唯一索引是最简洁的方案。想那么多干吗？
性能瓶颈如果是DB，看看能不能上SSD，不能的话订单数据做分片。
2015年1月06日 13:23
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直接把对方订单号扔redis或者MC里，处理完再remove掉，第一个放进去的正常处理，以后放不进去的全当并发错误返回结果，这样应该不会影响到性能
2015年1月06日 10:05
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感觉你只能用锁解决，但你说的影响性能，应该不是很大吧，做一个主键锁，锁住你订单的唯一主键，那么只有同一个订单过来才会等待，其它订单不影响啊，多的开销只有和分布式锁介质的通信。
2015年1月05日 17:53
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