深入解析计算机专业面试中的业务上BUG一条及解答

提出

在计算机专业的面试中，面试官可能会提出一些实际业务中的BUG以考察者的实际编程能力和解决能力。是一个典型的业务上BUG

：在开发一个在线购物平台时，用户在提交订单后，系统会生成一个订单号，并返回给用户。在实际测试中，我们发现用户在短时间内连续提交多个订单，会导致系统返回相同的订单号。请分析这个并给出解决方案。

分析

我们需要分析为什么会出现用户连续提交订单却得到相同订单号的。是一些可能的原因：

1. 订单号生成算法：订单号是通过简单的自增序列生成的，在高并发的情况下，可能会出现重复。

2. 数据库事务处理：订单号的生成依赖于数据库的事务，而事务处理有延迟，可能会出现两个订单完成事务并生成相同的订单号。

3. 系统性能瓶颈：在高并况下，系统处理速度跟不上订单提交的速度，导致订单号生成逻辑无确执行。

解决方案

针对上述我们可以采取几种解决方案：

1. 改进订单号生成算法：

– 使用雪花算法（Snowflake Algorithm）生成订单号，该算法可以保证在分布式系统中生成唯一的订单号。

– 使用UUID（Universally Unique Identifier）作为订单号，确保每个订单号都是唯一的。

2. 优化数据库事务处理：

– 确保数据库事务的隔离级别足够高，避免并发事务导致的订单号重复。

– 使用乐观锁或悲观锁来控制并发访问，确保在生成订单号时不会有其他事务干扰。

3. 提升系统性能：

– 增加服务器资源，提高系统处理速度。

– 优化代码逻辑，减少不必要的数据库访问和计算。

具体实现

是一个使用雪花算法生成订单号的简单实现示例：

java

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class OrderIdGenerator {

private final AtomicLong workerId = new AtomicLong(0);

private final AtomicLong datacenterId = new AtomicLong(0);

private final long sequence = 0L;

public OrderIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {

this.workerId.set(workerId);

this.datacenterId.set(datacenterId);

}

public synchronized long generate() {

long timestamp = timeGen();

if (timestamp < lastTimestamp) {

throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp – timestamp));

}

if (lastTimestamp == timestamp) {

sequence = (sequence + 1) & 0xFFFFFFFFL;

if (sequence == 0) {

timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);

}

} else {

sequence = 0L;

}

lastTimestamp = timestamp;

return ((timestamp – twepoch) << 22) | (datacenterId << 12) | (workerId << 5) | sequence;

}

private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

long timestamp = timeGen();

while (timestamp <= lastTimestamp) {

timestamp = timeGen();

}

return timestamp;

}

private long timeGen() {

return System.currentTimeMillis();

}

private long lastTimestamp = -1L;

}

在这个示例中，我们创建了一个`OrderIdGenerator`类，它使用雪花算法来生成唯一的订单号。每个订单号由时间戳、数据中心ID、工作ID和序列号组成。

在面试中遇到业务上BUG时，要分析的原因，根据具体情况提出解决方案。在实际开发中，我们需要综合考虑系统的性能、可扩展性和可靠性，选择合适的方案来解决。通过上述分析和实现，我们可以更好地理解如何在业务场景中处理类似的BUG。