防止重复提交，接口幂等性

文章介绍了接口幂等性的概念及其重要性，即用户对同一操作发起的一次或多次请求结果一致，不会因多次点击产生副作用。文章列举了需要防止非幂等性的情况，如用户多次点击按钮、页面回退再次提交等，并以SQL为例说明了哪些操作是天然幂等的。对于如何保证幂等性，提出了多种解决方案：使用token机制（需注意先删除还是后删除token的问题及原子性）、数据库悲观锁与乐观锁、业务层分布式锁、数据库唯一约束、Redis set防重以及防重表和全局请求唯一ID等方法。这些方案各有优缺点，适用于不同的场景。

SpringCache

Spring从3.1版本开始引入了`Cache`和`CacheManager`接口来统一不同缓存技术，并支持JCache(JSR-107)注解以简化开发。`Cache`接口的实现包括`RedisCache`、`EhCacheCache`等。每次调用需要缓存的方法时，Spring会检查该方法是否已执行过，若存在结果则直接返回缓存中的数据；否则执行方法并将结果缓存后返回。 使用步骤如下： 1. 添加依赖：`spring-boot-starter-cache`。 2. 在配置文件中指定缓存类型（如Redis）及过期时间。 3. 编写配置类设置缓存序列化方式及其他属性。 4. 通过`@EnableCaching`启用缓存功能。 Spring Cache提供了多个注解如`@Cacheable`用于定义缓存、`@CachePut`更新缓存、`@CacheEvict`清除缓存等。此外，`@Caching`可以组合多种缓存操作。对于缓存问题，如穿透、击穿和雪崩，Spring提供了相应解决方案，例如缓存空值、加锁以及随机过期时间策略。针对读多写少且一致性要求不高的场景，Spring Cache是一个很好的选择。

分布式锁Redisson

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, B

Redis分布式锁基本原理

高并发下缓存失效问题:缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

MySql乐观锁和悲观锁

本文介绍了乐观锁和悲观锁的概念及其在数据库中的实现方式。乐观锁假设数据通常不会被其他事务修改，因此读取时不加锁，仅在提交更新时检查是否有冲突；常见的实现方法包括使用版本号或时间戳字段来跟踪数据更改。而悲观锁则认为数据很可能被其他事务修改，所以在每次操作前都会锁定数据，确保同一时间只有一个事务可以修改数据。乐观锁适用于读多写少的场景，能提高吞吐量但可能在高并发写入时导致多次重试；悲观锁适合写多读少的情况，虽然保证了数据的安全性，但会增加系统开销并降低吞吐量。此外，文章还提到了多版本并发控制（MVCC）作为另一种并发控制机制。