面试必问,如何保证接口的幂等性?

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简介: 我们都知道面试的时候,什么问题,都会有,这个全看面试官想问什么,但是有一些比较专业的术语,可能对于小白来说,就不是很好,一个学妹,面试的时候,就被问到了一个问题,接口的幂等性,你们是怎么保证的?这个问题,学妹可能不知道幂等性是个什么概念,所以,也就没有办法精准的定位,把面试官想要的答案说出来,今天就来说说如何保证接口的幂等性。

微信图片_20220907155003.jpg我们都知道面试的时候,什么问题,都会有,这个全看面试官想问什么,但是有一些比较专业的术语,可能对于小白来说,就不是很好,一个学妹,面试的时候,就被问到了一个问题,接口的幂等性,你们是怎么保证的?这个问题,学妹可能不知道幂等性是个什么概念,所以,也就没有办法精准的定位,把面试官想要的答案说出来,今天就来说说如何保证接口的幂等性。

什么是幂等性

幂等性就是一个方法短时间内被多次调用,但是产生的结果和只调用一次的结果相同,那么这个操作就是幂等的。比如select操作天然幂等。

为什么说它是天然的幂等呢?

select * from user where id = 2

因为这个查询语句无论执行多少次都不会对资源造成副作用,所以可以说是天然的幂等。

而这也是接口的幂等性,那么为什么接口需要幂等性呢?

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为什么要保证接口的幂等性呢?

这就来了,为什么要保证接口的幂等性,这很简单,比如我们在买某些商品的时候,不小心点击了下单的2次按钮,如果不做接口的幂等性,那么付出去的钱,就是双倍了,相同数据,回应两个结果,扣钱直接扣2次,如果你是消费者,你会不会直接就说以后再也不来了。虽然最后会通过各种办法退还给你,但是心里总还是不爽的,不是么?

所以,就得通过开发来保证接口的幂等性。

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如何保证接口的幂等性

思路1:token验证机制

第一步:当客户端请求页面时,服务器会生成一个随机数token,并且将token放置到session当中。

第二步:然后将token发给客户端(一般通过构造hidden表单)。

第三步:下次客户端提交请求时,token会随着表单一起提交到服务器端。服务器端第一次验证相同过后,会将session中的token值更新下,若用户重复提交,第二次的验证判断将失败,因为用户提交的表单中的token没变,但服务器端session中token已经改变了。

但是在高并发的请求中,token的验证机制,是不是线程安全的呢?

如果要是线程不安全的话,我们也没有办法保证这个操作的幂等性吧。于是就有了下面的思路。

思路二:token+分布式锁

分布式锁的实现,可太多,阿粉就举例子实现一种,比如说我们使用 Redis 来实现分布式锁,

咱们也不整那个虚头巴脑的东西,直接上,RedisLockRegistry。

RedisLockRegistry相当于一个锁的管理器,所有的分布式锁都可以从中获取,如上定义,锁的键名为 “redis-lock: 你定义的 key”,超时时间也可以自己设定,默认超时时间是 60s。

实例代码:

// 测试Demo
public void test(String lockKey) {
    // 获取锁
    Lock lock = redisLockRegistry.obtain(lockKey);
    // 加锁
    lock.lock();
    try {
        // 此处是你的代码逻辑,处理需要加锁的一些事务
    } catch (Exception e) {
    } finally {
        // 配合解锁逻辑
        lock.unlock();
    }
}

剩下的阿粉不多说,大家肯定也都知道怎么用,我们说说这个token+Redis 在什么样子的业务场景下经常的会用到的。

其实最简单的,还是我们的支付场景

  • 获取全局唯一的token,接口处理生成唯一标识(token) 存储到redis中,并返回给调用客户端。
  • 发起支付操作并附带token

接口处理的内容:

  • 获得分布式锁(处理并发情况)
  • 判断redis中是否存在token
  • 存在 执行支付业务逻辑,否则返回该订单已经支付
  • 释放分布式锁

如此使用的情况下,我们就能保证了这个支付场景下的接口幂等性的操作了。

思路三:乐观锁实现幂等性

我们先说说什么是乐观锁,实际上乐观锁可以理解为一个马大哈。总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,只在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。

而最常用的就是通过版本号或者CAS来实现乐观锁。

就比如我们最常见的:

订单服务 —> 库存服务 (PRC远程调用(服务接口))

因为分布式部署,很有可能在调用库存服务时,因为网络等原因,订单服务调用失败,但其实库存服务已经处理完成,只是返回给订单服务处理结果时出现了异常。这个时候一般系统会作补偿方案,也就是订单服务再此放起库存服务的调用,库存减1。

update t_goods set count = count -1 where good_id=22

相当于这个时候,库存已经减掉了,但是,因为返回的时候,出现了错误,又减了一次库存,这就离谱了,到时候发现商品库存不够了。那估计就得被领导给优化掉了。

而加入版本号之后怎么实现呢?

update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=2 and version = 1

这样更新的时候,根据版本号来更新,如果版本号一致,那才更新,不然的话就获取最新版本号再次更新。

像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能。

既然我们说到了乐观锁,肯定就会有人说,乐观锁不是会出现 ABA 的问题么?

这个就得看你的 version 版本号是什么设计了, 如果你的 version 版本一直是自增的就不会出现这种情况。

所以你对如何保证接口的幂等性了解了么?

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