这也是一个比较典型的场景题,在用户尝试将商品加入购物车时,若设备断网,需要一个机制来确保在重新联网后,购物车中的商品能够正确地同步到服务器。
想要实现这个功能,需要有以下几方面的机制:
要实现客户端的本地缓存,可以使用本地数据库(如 SQLite)或文件存储来缓存购物车操作请求。
SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的SQL 数据库引擎。
同时,需要设计一个数据结构来存储操作请求,包括商品ID、数量、操作类型(加入购物车、删除商品等)和时间戳等信息。
使用系统提供的网络状态监听 API(例如,Android 的 ConnectivityManager
)来检测网络连接的状态变化。当网络状态变为可用时,触发同步机制,将本地缓存的请求发送到服务器。
这里可以考虑实现一个"指数退避"的重试策略,即每次重试的间隔时间逐渐增加,避免频繁请求导致的服务器压力。
指数退避算法是适用于网络应用的标准错误处理策略,使用这种策略时,客户端会定期重试失败的请求,并不断增加各次请求之间的延迟时间。客户端应对发送到 Memorystore for Redis 且返回 HTTP
5xx
和429
响应代码错误的所有请求使用指数退避算法。
因为网络连接恢复以后会重试,所以这里就可能存在重复处理的问题。所以幂等性一定要考虑。
想要确保每个请求的处理是幂等的,通常通过使用唯一的请求 ID 来实现。例如,生成唯一的请求 ID 并在服务器端存储,避免重复处理相同请求。