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  • 关于等性那些

    2021-04-05 10:47:39
    1. 等性 接口等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因多次点击而产生副作用。比如支付场景,用户购买了商品支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户...

    1. 幂等性

    接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因多次点击而产生副作用。比如支付场景,用户购买了商品支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,流水记录变成2条,这就没有保证接口的幂等性

    2. 哪些情况需要防止

    1. 用户多次点击按钮
    2. 用户页面回退再次提交
    3. 微服务之间相互调用,由于网络问题,导致请求失败。feign触发重试机制
    4. 其他业务情况

    3. 哪些情况需要幂等

    以SQL为例

    1. 幂等
      1. select * from table where id=?
      2. update tab1 set col1=1 where col2=2
      3. delete from user where user_id=1
      4. insert into user(user_id,name) values(1,‘a’),user_id为唯一主键
    2. 不幂等
      1. update tab1 set col1=col1+1 where col2=2
      2. insert into user(user_id,name) values(1,‘a’),user_id不是主键

    4. 解决方案

    1. token机制

    1. 服务端提供了发送token的接口。在执行业务之前,先去获取token,服务器会把token保存到redis

    2. 然后调用业务接口请求,把token携带过去,一般放在请求头

    3. 服务器判断token是否存在redis中,存在则表示第一次请求,然后删除token,执行业务

    4. 如果判断token不存在redis中,就表示重复操作,直接返回重复标记给client

    5. 危险性:

      1. 先删除token还是后删除token

        1. 先删除可能导致,业务确实还没有执行,重试带上了之前的token,由于防重设计导致,请求还是不能执行
        2. 后删除可能导致,业务处理成功,但是服务闪断,出现超时,没有删除token,继续重试,导致业务执行2次
        3. 最好设计为先删除token。如果业务调用失败,就重新获取token再次请求
      2. Token获取、比较和删除必须是原子性的

        1. 如果不是原子的,可能导致高并发下,都get到相同的数据,判断都成功,继续业务并发执行

        2. 可以在redis中使用lua脚本来完成这个操作

          if redis.call('get',KEYS[1]==ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end)
          

    2. 各种锁机制

    1. 数据库悲观锁

    1. select * from xxx where id=1 for update
    2. 悲观锁使用时一般伴随着业务一起使用,数据锁定时间可能会很长,需要根据实际情况选用。
    3. id字段一定是主键或者唯一索引,不然可能造成锁表的结果,处理起来会非常麻烦

    2. 数据库乐观锁(主要用于处理读多写少的问题)

    1. 适合在更新场景中

      update t_product set count = count - 1.version = version + 1 where product_id=1 and version=1
      

    3. 分布式锁

    如果多个机器可能在同一时间处理相同的数据,比如多台机器定时任务都拿到了相同数据处理,我们就可以加分布式锁,锁定此数据,处理完成后释放锁,获取到锁的必须先判断这个数据是否被处理过。

    3. 各种唯一约束

    1. 数据库唯一约束

    插入数据应该按照唯一索引进行插入,比如订单号,相同的订单就不可能有两条记录插入

    2. redis set防重

    比如可以计算数据的MD5将其放入redis的set,每次处理数据,先看这个MD5是否已经存在,存在就不处理

    4. 防重表

    使用订单号作为去重表的唯一索引,把为索引插入去重表,在进行业务操作,且他们同一事务中。去重表和业务表应该在同一库中,这样就保证了在同一事务即使业务操作失败了,也会把去重表的数据回滚,这个很好的保证了数据的一致性

    5. 全局请求唯一id

    接口调用时,生成一个唯一id,redis将数据保存在集合中去,存在即处理过。

    可以使用nginx设置每一个请求的唯一id

    proxy_set_header X-Request-Id $request_id;

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  • 由于最近高一的小朋友们正在学习指数对数函数这一部分内容,再加上有不少小朋友私下和我吐槽这类比较大小的题目非常“打脑壳”。于是!小李老师终于忍受不了重复讲授n次的痛苦,选择将这类比较大小的题目汇总整理...

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    指数对数幂函数大小比较

    欢迎来到众学小课堂!由于最近高一的小朋友们正在学习指数对数幂函数这一部分内容,再加上有不少小朋友私下和我吐槽这类比较大小的题目非常“打脑壳”。于是!小李老师终于忍受不了重复讲授n次的痛苦,选择将这类比较大小的题目汇总整理并且附上独家秘笈做成一篇小推文。

    基础回顾

    首先,让我们先来整体复习一下指对幂函数的基本知识!

    指数

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    对数

    aeef0a1a5025f1d4539d85d35dbbcf0f.png

    幂函数

    13b0907061d4c3f89e7d513279697a38.png

    比较方法

    两种比较大小的方法

    在复习完前面的基础知识后,就要进入到本文的重点:指数,对数,幂函数大小比较的常用方法。这一部分题目相信正在深深地折磨了很多小朋友,那么今天,小李老师就为大家讲解一下,解决比较大小问题的两个法宝——媒介法和转化法!

    媒介法

    首先是媒介法,媒介值主要适用于两类题目。

    第一类题目是比较多个底数,指数(真数)都不相同的函数

    第二类题目是一道题目同时出现底数,指数,幂函数进行比较大小

    一般媒介法有两种情况,第一是以0,1作为划分界限,将函数先与0,1进行比较,再利用单调性求解。第二是选择一个或多个函数,以它为媒介对题目中的函数进行研究,一般也要利用函数的单调性。

    经典例题

    1965fac07107b4c99b858e45c3ed2013.pngc1f8ebc25734213393c6f494874ca05a.png4cf02495bb016a11007e1e7ce34656f3.png1565075e44fc9bd7ee2663ed80843a2c.png

    左右滑动查看答案

    转化法

    第二种常用的方法就是转化法,主要思路就是把不同底数,指数(真数)的函数,转化为同一个底数,指数(真数)的函数。

    经典例题

    97bc9a9037baf12f38d82fcb8dd97750.png5740d47ab7d12a9480dadea0e89038e7.png

    规律总结

    解题套路

    其实,指数对数幂函数比较大小并不复杂,解题思路大致是:先粗略判断各项与0,1的关系,接下来可以选取媒介函数利用单调性比较大小,或者转化为同底数,同指数(真数)的函数再利用单调性比较大小。

    变式练习

    最后的最后,再给大家布置一个小练习,答案和解析会公布在下一篇推文哦!

    482c433397ffbf918319924616065062.png74bb3786021de4382e37046d6aa87ddb.png

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  • 矩阵的快速是用来高效地计算矩阵的高次方的。

    矩阵的快速幂是用来高效地计算矩阵的高次方的。将朴素的o(n)的时间复杂度,降到log(n)。

    这里先对原理(主要运用了矩阵乘法的结合律)做下简单形象的介绍:
    一般一个矩阵的n次方,我们会通过连乘n-1次来得到它的n次幂。

    但做下简单的改进就能减少连乘的次数,方法如下:

    把n个矩阵进行两两分组,比如:A*A*A*A*A*A => (A*A)(A*A)(A*A)

    这样变的好处是,你只需要计算一次A*A,然后将结果(A*A)连乘自己两次就能得到A^6,即(A*A)^3=A^6。算一下发现这次一共乘了3次,少于原来的5次。

    其实大家还可以取A^3作为一个基本单位。原理都一样:利用矩阵乘法的结合律,来减少重复计算的次数。

    以上都是取一个具体的数来作为最小单位的长度,这样做虽然能够改进效率,但缺陷也是很明显的,取个极限的例子(可能有点不恰当,但基本能说明问题),当n无穷大的时候,你现在所取的长度其实和1没什么区别。所以就需要我们找到一种与n增长速度”相适应“的”单位长度“,那这个长度到底怎么去取呢???这点是我们要思考的问题。

    有了以上的知识,我们现在再来看看,到底怎么迅速地求得矩阵的N次幂。

    既然要减少重复计算,那么就要充分利用现有的计算结果咯!~怎么充分利用计算结果呢???这里考虑二分的思想。。

    大家首先要认识到这一点:任何一个整数N,都能用二进制来表示。。这点大家都应该知道,但其中的内涵真的很深很深(这点笔者感触很深,在文章的最后,我将谈谈我对的感想)!!

    计算机处理的是离散的信息,都是以0,1来作为信号的处理的。可想而知二进制在计算机上起着举足轻重的地位。它能将模拟信号转化成数字信号,将原来连续的实际模型,用一个离散的算法模型来解决。 好了,扯得有点多了,不过相信这写对下面的讲解还是有用的。

    回头看看矩阵的快速幂问题,我们是不是也能把它离散化呢?比如A^19 => (A^16)(A^2)(A^1),显然采取这样的方式计算时因子数将是log(n)级别的(原来的因子数是n),不仅这样,因子间也是存在某种联系的,比如A^4能通过(A^2)(A^2)得到,A^8又能通过(A^4)(A^4)得到,这点也充分利用了现有的结果作为有利条件。下面举个例子进行说明:

    现在要求A^156,而156(10)=10011100(2)

    也就有A^156=>(A^4)(A^8)(A^16)*(A^128) 考虑到因子间的联系,我们从二进制10011100中的最右端开始计算到最左端。细节就说到这,下面给核心代码:

    while(N)
     {
                    if(N&1)
                           res=res*A;
                    n>>=1;
                    A=A*A;
     }

    里面的乘号,是矩阵乘的运算,res是结果矩阵。

    第3行代码每进行一次,二进制数就少了最后面的一个1。二进制数有多少个1就第3行代码就执行多少次。

    好吧,矩阵快速幂的讲解就到这里吧。在文章我最后给出我实现快速幂的具体代码(代码以3*3的矩阵为例)。

    现在我就说下我对二进制的感想吧:

    我们在做很多”连续“的问题的时候都会用到二进制将他们离散简化

    1.多重背包问题

    2.树状数组

    3.状态压缩DP

    ……………还有很多。。。究其根本还是那句话:化连续为离散。。很多时候我们并不是为了解决一个问题而使用二进制,更多是时候是为了优化而使用它。所以如果你想让你的程序更加能适应大数据的情况,那么学习学习二进制及其算法思想将会对你有很大帮助。

    代码如下:

    #include <cstdlib>
    #include <cstring>
    #include <cstdio>
    #include <iostream> 
    using namespace std;
    int N;
    struct matrix
    {
           int a[3][3];
    }origin,res;
    matrix multiply(matrix x,matrix y)
    {
           matrix temp;
           memset(temp.a,0,sizeof(temp.a));
           for(int i=0;i<3;i++)
           {
                   for(int j=0;j<3;j++)
                   {
                           for(int k=0;k<3;k++)
                           {
                                   temp.a[i][j]+=x.a[i][k]*y.a[k][j];
                           }
                   }
           }
           return temp;
    }
    void init()
    {
         printf("随机数组如下:\n");
         for(int i=0;i<3;i++)
         {
                 for(int j=0;j<3;j++)
                 {
                         origin.a[i][j]=rand()%10;
                         printf("%8d",origin.a[i][j]);
                 }
                 printf("\n");
         }//
         printf("\n");
         memset(res.a,0,sizeof(res.a));
         res.a[0][0]=res.a[1][1]=res.a[2][2]=1;                  //将res.a初始化为单位矩阵 
    }
    void calc(int n)
    {
         while(n)
         {
                 if(n&1)
                        res=multiply(res,origin);
                 n>>=1;
                 origin=multiply(origin,origin);
         }
         printf("%d次幂结果如下:\n",n);
         for(int i=0;i<3;i++)
         {
                 for(int j=0;j<3;j++)
                         printf("%8d",res.a[i][j]);
                 printf("\n");
         }
         printf("\n");
    }
    int main()
    {
        while(scanf("%d",&N)
        {
                init();
                calc(N);
        }
        return 0;
    }

    三维的矩阵快速幂,适用于所有的快速幂,这里还有二维的矩阵,作用类似三维。但是在单位矩阵赋值的时候,必须赋成一样的数,造成的结果是只可以计算2的倍数的快速幂。(为什么呢?在二维的计算中,矩阵运算的基本算法造成了这一现象)

    #include<cstdio>
    #include<cstring>
    #include<algorithm>
    #include<iostream>
    #include<cmath>
    #include<string>
    #include<queue>
    #include<map>
    using namespace std;
    const int MOD=10000;
    struct matrix
    {
        int m[2][2];
    }base,one;
    matrix calculate(matrix a,matrix b)
    {
        matrix ans;
        for(int i=0;i<2;++i)
        for(int j=0;j<2;++j)
        {
            ans.m[i][j]=0;//初始赋值0 
            for(int k=0;k<2;++k)
            ans.m[i][j]=(ans.m[i][j]+a.m[i][k]*b.m[k][j])%MOD;
        }
        return ans;
    }//矩阵乘法运算函数 
    int fastpow(int n)
    {
        one.m[0][0]=one.m[0][1]=one.m[1][0]=1;
        one.m[1][1]=0;
        base.m[0][0]=base.m[1][1]=1;  
        base.m[0][1]=base.m[1][0]=0;//base初始化为单位矩阵 
        while(n!=0)
        {
            if(n&1)//末位是否为一 
            {
                base=calculate(base,one);
            }//实现base*=t;其中要先把base赋值给ans,然后用base=ans*t 
            one=calculate(one,one);
            n=n/2;
        }
        return base.m[0][1];
    }//求矩阵one的n次幂 
    int main()
    {
        int n;
        while(true)
        {   
            scanf("%d",&n);
            if (n==-1) break;
            else printf("%d\n",fastpow(n));
        }
        return 0;
    }

    这个快速幂还有些问题,以后更新吧。
    2017.4.13

    展开全文
  • 关于等性的二三

    2019-12-31 10:07:11
    最近做了很多合作伙伴API的案例,对于等性有了一些理解。 事情是这样的,我们有个客户他们是用x-ms-request-id作为参数来做一系列等性的请求,但是最近他们发现这个请求出现了问题,会出现很多重复的数据。问题...

    最近做了很多合作伙伴API的案例,对于幂等性有了一些理解。

    事情是这样的,我们有个客户他们是用x-ms-request-id作为参数来做一系列幂等性的请求,但是最近他们发现这个请求出现了问题,会出现很多重复的数据。问题的原因排查下来是因为x-ms-request-id其实根本不具有幂等性,所以当多次请求的时候,会产生多个结果,导致数据出错。

    在HTTP 的请求中的幂等方法,是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次,还是调用一百次,一千次,结果都是相同的。

    GET     /tickets       # 获取ticket列表
    GET     /tickets/12    # 查看某个具体的ticket
    POST    /tickets       # 新建一个ticket
    PUT     /tickets/12    # 更新ticket 12
    PATCH   /tickets/12    # 更新ticket 12
    DELETE  /tickets/12    # 删除ticekt 12
    

    HTTP GET 方法

    HTTP GET 方法,用于获取资源,不管调用多少次接口,结果都不会改变,所以是幂等的。

    GET     /tickets       # 获取ticket列表
    GET     /tickets/12    # 查看某个具体的ticket
    

    只是查询数据,不会影响到资源的变化,因此我们认为它幂等。

    值得注意,幂等性指的是作用于结果而非资源本身。怎么理解呢?例如,这个 HTTP GET 方法可能会每次得到不同的返回内容,但并不影响资源。

    可能你会问有这种情况么?当然有咯。例如,我们有一个接口获取当前时间,我们就应该设计成

    GET     /service_time # 获取服务器当前时间
    

    它本身不会对资源本身产生影响,因此满足幂等性。

    HTTP POST 方法

    HTTP POST 方法是一个非幂等方法,因为调用多次,都将产生新的资源。

    POST    /tickets       # 新建一个ticket
    

    因为它会对资源本身产生影响,每次调用都会有新的资源产生,因此不满足幂等性

    HTTP PUT 方法

    HTTP PUT 方法是不是幂等的呢?我们来看下

    PUT     /tickets/12    # 更新ticket 12
    

    因为它直接把实体部分的数据替换到服务器的资源,我们多次调用它,只会产生一次影响,但是有相同结果的 HTTP 方法,所以满足幂等性。

    HTTP PATCH 方法

    HTTP PATCH 方法是非幂等的。HTTP POST 方法和 HTTP PUT 方法可能比较好理解,但是 HTTP PATCH 方法只是更新部分资源,怎么是非幂等的呢?

    因为,PATCH 提供的实体则需要根据程序或其它协议的定义,解析后在服务器上执行,以此来修改服务器上的资源。换句话说,PATCH 请求是会执行某个程序的,如果重复提交,程序可能执行多次,对服务器上的资源就可能造成额外的影响,这就可以解释它为什么是非幂等的了。

    可能你还不能理解这点。我们举个例子

    PATCH   /tickets/12    # 更新ticket 12
    

    此时,我们服务端对方法的处理是,当调用一次方法,更新部分字段,将这条 ticket 记录的操作记录加一,这次,每次调用的资源是不是变了呢,所以它是有可能是非幂等的操作。

    HTTP DELETE 方法

    HTTP DELETE 方法用于删除资源,会将资源删除。

    DELETE  /tickets/12    # 删除ticekt 12
    

    调用一次和多次对资源产生影响是相同的,所以也满足幂等性。

    如何设计符合幂等性的高质量 RESTful API

    HTTP GET vs HTTP POST

    也许,你会想起一个面试题。HTTP 请求的 GET 与 POST 方式有什么区别? 你可能会回答到:GET 方式通过 URL 提交数据,数据在 URL 中可以看到;POST 方式,数据放置在 HTML HEADER 内提交。但是,我们现在从 RESTful 的资源角度来看待问题,HTTP GET 方法是幂等的,所以它适合作为查询操作,HTTP POST 方法是非幂等的,所以用来表示新增操作。

    但是,也有例外,我们有的时候可能需要把查询方法改造成 HTTP POST 方法。比如,超长(1k)的 GET URL 使用 POST 方法来替代,因为 GET 受到 URL 长度的限制。虽然,它不符合幂等性,但是它是一种折中的方案。

    HTTP POST vs HTTP PUT

    对于 HTTP POST 方法和 HTTP PUT 方法,我们一般的理解是 POST 表示创建资源,PUT 表示更新资源。当然,这个是正确的理解。

    但是,实际上,两个方法都用于创建资源,更为本质的差别是在幂等性。HTTP POST 方法是非幂等,所以用来表示创建资源,HTTP PUT 方法是幂等的,因此表示更新资源更加贴切。

    HTTP PUT vs HTTP PATCH

    此时,你看会有另外一个问题。HTTP PUT 方法和 HTTP PATCH 方法,都是用来表述更新资源,它们之间有什么区别呢?我们一般的理解是 PUT 表示更新全部资源,PATCH 表示更新部分资源。首先,这个是我们遵守的第一准则。根据上面的描述,PATCH 方法是非幂等的,因此我们在设计我们服务端的 RESTful API 的时候,也需要考虑。如果,我们想要明确的告诉调用者我们的资源是幂等的,我的设计更倾向于使用 HTTP PUT 方法。

                                                                             

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  • 等处理

    2019-02-21 20:26:00
    一、背景 1.前端重复提交选中的数据,应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。...3. 发送消息,也应该只发一次,同样的短信发给用户,用户...二、什么事幂等 一个操作,不论执行多少次,产生的效果和返回的结果都...
  • 让我们从一些数学事实开始:对于正n,aⁿ=a⨯a⨯...⨯a次对于负n,aⁿ=⅟a - ⁿ=⅟(a⨯a⨯...⨯a)。这意味着a不能为零。对于n = 0,aⁿ= 1,即使a为零或负数。所以让我们从积极的n案例开始,然后从那里开始工作......
  • 安全架构-等性设计-SQL

    千次阅读 2020-12-20 22:35:06
    等性设计的文章有几篇了,虽然侧重点不一样分为了api等,http等,sql等,实际上是一回。 本篇从侧重SQL语句操作入手介绍sql操作保证的等性。 文章目录安全架构-等性设计前言一、SQL等场景二、解决...
  • 了解一下

    2010-05-29 11:30:41
    google了一些中文的资料, 基本了解了等是怎么回事儿. 备忘一下. PUT,DELETE操作是等的。所谓等是指不管进行多少次操作,结果都一样。比如我用PUT修改一篇文章,然后在做同样的操作,每次操作后的结果并...
  • 快速乘与快速

    2021-03-18 21:41:57
    今天本来打算整理学长昨天讲的问题,结果下午…不多说了,快上正经 知识点一: 快速 在介绍快速之前我们先引进一个取模方法 例题: 求A^B的最后三位数表示的整数。 说明:A^B的含义是“A的B次方” 对此问题...
  • 深入理解等性

    2021-02-02 17:39:14
    什么事幂等性 所谓等性设计,就是说,一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。 用数学的语言来表达就是:f(x) = f(f(x))。 比如,求绝对值的函数,abs(x) = abs(abs(x))。 为什么我们需要这样的操作?说白...
  • math.pow()和取 由于这两个函数都已经在Python源代码中,所以我们需要做的就是定义一个求函数,并且我们可以在一个timeit调用中来调用它。“ 连乘 由于每一次power发生变化时,这个函数也会发生变化。所以每一...
  • 看了好几遍矩阵快速的相关入门资料,写的公式漫天飞的,眼睛都花了也没看懂,为了防止这种再次发生,特把相关心得记下,下次方便查阅 矩阵快速=快速+矩阵乘法 矩阵快速就是把快速的函数内容换成3层循环...
  • poj3070(矩阵快速)

    2019-08-15 10:30:20
    以前学快速取模的时候也看到了矩阵快速,但无奈当时耐不下性子去看导致后面就不了了之了,现在学到数学模块,必须得掌握了,回头看看其实也就那么回。 题目 这道题给的提示比较多,给了Fibonacci序列...
  • 有 志 者 竟 成,破 釜 沉 舟,百 二 秦 关 终 属 楚; 苦 心 人 天 不 负,卧 薪 尝 胆,三 千 越 甲 可 吞 吴! 矩阵快速-Fibonacci 今天是
  • 我们先看两道互联网大厂的面试题?1、分布式/微服务系统接口的等性如何设计?比如不能重复扣款;2、消息中间件如何解决消息的等性?消息怎么防止不被重复消费;...本课程带你聊聊接口等性的那些
  • 或者说,如何保证消息消费时的等性?面试官心理分析其实这是很常见的一个问题,这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息,那肯定要考虑会不会重复消费?能不能避免重复消费?或者重复消费了也别造成系统异常可以...
  • 1.什么事幂等? 在编程中,一个等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。等函数,或等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。 用通俗的话讲:就是针对一个...
  • 二分求与递归优化

    2017-02-03 11:08:19
    对于许多问题求解来说,设计相应的递归程序是非常自然的。例如,对于计算实数x的n次这一任务,一种高效求解算法的递归设计思想可表示如下: 记x的n次为P,若n为偶数,记y=x*x, P等于y的n/2次;若n为奇数,...

空空如也

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