【项目场景】如何保证接口的幂等性?-阿里云开发者社区

什么是幂等性？

幂等性:任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同

幂等性用在接口上可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。

调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。

比如下面这些情况，如果没有实现接口幂等性会有很严重的后果：

支付接口，重复支付会导致多次扣钱

订单接口，同一个订单可能会多次创建。

什么情况会发生幂等性问题

有时我们在填写某些form表单时，保存按钮不小心快速点了两次，表中竟然产生了两条重复的数据，只是id不一样。
我们在项目中为了解决接口超时问题，通常会引入了重试机制。第一次请求接口超时了，请求方没能及时获取返回结果（此时有可能已经成功了），为了避免返回错误的结果，于是会对该请求重试几次，这样也会产生重复的数据。

MQ消费者在读取消息时，有时候会读取到重复消息，如果处理不好，也会产生重复的数据。

这些都是幂等性问题。

幂等性的解决方案

幂等性的解决方案有很多，本文主要讲Redis+Token保证接口幂等性

唯一索引

使用唯一索引可以避免脏数据的添加，当插入重复数据时数据库会抛异常，保证了数据的唯一性。

在表中加唯一索引，这是一个非常简单，并且有效的方案。

alter table `order` add UNIQUE KEY `un_code` (`code`);

如果是java程序需要捕获：DuplicateKeyException异常，如果使用了spring框架还需要捕获：MySQLIntegrityConstraintViolationException异常。

乐观锁

这里的乐观锁指的是用乐观锁的原理去实现，为数据字段增加一个version字段，当数据需要更新时，先去数据库里获取此时的version版本号

select version from tablename where xxx

更新数据时首先和版本号作对比，如果不相等说明已经有其他的请求去更新数据了，提示更新失败。

update tablename set count=count+1,version=version+1 where version=#{version}

悲观锁

乐观锁可以实现的往往用悲观锁也能实现，在获取数据时进行加锁，当同时有多个重复请求时其他请求都无法进行操作。

比如在支付场景中，用户A的账号余额有150元，想转出100元，正常情况下用户A的余额只剩50元。一般情况下，sql是这样的：

update user amount = amount-100 where id=123;

如果出现多次相同的请求，可能会导致用户A的余额变成负数。这是很严重的系统bug。

为了解决这个问题，可以加悲观锁，将用户A的那行数据锁住，在同一时刻只允许一个请求获得锁，更新数据，其他的请求则等待。

select * from user id=123 for update;

需要特别注意的是：如果使用的是mysql数据库，存储引擎必须用innodb，因为它才支持事务。此外，这里id字段一定要是主键或者唯一索引，不然会锁住整张表。

建防重表

有时候表中并非所有的场景都不允许产生重复的数据，只有某些特定场景才不允许。这时候，直接在表中加唯一索引，显然是不太合适的。

针对这种情况，我们可以通过建防重表来解决问题。

该表可以只包含两个字段：id 和唯一索引，唯一索引可以是多个字段比如：name、code等组合起来的唯一标识，例如：susan_0001。

分布式锁

幂等的本质是分布式锁的问题，分布式锁正常可以通过redis或zookeeper实现；在分布式环境下，锁定全局唯一资源，使请求串行化，实际表现为互斥锁，防止重复，解决幂等。


	Redis	Zookeeper
实现	简单	稍微复杂点

可靠性	低(锁可能无法释放)	高，锁会自动释放，不会死锁
性能	Redis 在没抢占到锁的情况下一般会去自旋获取锁，比较浪费性能(自选的期间干不了其他什么事情)	ZK 是通过注册监听器的方式获取锁，性能而言优于 Redis。

状态机

很多时候业务表是有状态的，比如订单表中有：1-下单、2-已支付、3-完成、4-撤销等状态。如果这些状态的值是有规律的，按照业务节点正好是从小到大，我们就能通过它来保证接口的幂等性。

假如id=123的订单状态是已支付，现在要变成完成状态。

update `order` set status=3 where id=123 and status=2;

第一次请求时，该订单的状态是已支付，值是2，所以该update语句可以正常更新数据，sql执行结果的影响行数是1，订单状态变成了3。

后面有相同的请求过来，再执行相同的sql时，由于订单状态变成了3，再用status=2作为条件，无法查询出需要更新的数据，所以最终sql执行结果的影响行数是0，即不会真正的更新数据。但为了保证接口幂等性，影响行数是0时，接口也可以直接返回成功。

token机制

token机制的核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证，也就是token。一个token在操作的每一个阶段只有一次执行权，一旦执行成功则保存执行结果。对重复的请求，返回同一个结果。token机制的应用十分广泛。

具体实现步骤

下面是Redis+Token机制流程图：

首先引入需要的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

编写创建Token和验证Token的接口以及实现类

@Service
public interface TokenService {
    public Response createToken();
    public Response checkToken(HttpServletRequest request);
}

具体实现类，核心的业务逻辑都写在注释中了

@Service
public class TokenServiceImpl implements TokenService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Override
    public Response createToken() {
        //生成uuid当作token
        String token = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
        //将生成的token存入redis中
        redisTemplate.opsForValue().set(token,token);
        //返回正确的结果信息
        Response response=new Response(0,token.toString(),null);
        return response;
    }
    @Override
    public Response checkToken(HttpServletRequest request) {
        //从请求头中获取token
        String token=request.getHeader("token");
        if (StringUtils.isBlank(token)){
            //如果请求头token为空就从参数中获取
            token=request.getParameter("token");
            //如果都为空抛出参数异常的错误
            if (StringUtils.isBlank(token)){
                throw new ServiceException(ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT.getCode().toString(),ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT.getMsg());
            }
        }
        //如果redis中不包含该token，说明token已经被删除了，抛出请求重复异常
        if (!redisTemplate.hasKey(token)){
            throw new ServiceException(ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getCode().toString(),ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getMsg());
        }
        //删除token
        Boolean del=redisTemplate.delete(token);
        //如果删除不成功（已经被其他请求删除），抛出请求重复异常
        if (!del){
            throw new ServiceException(ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getCode().toString(),ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getMsg());
        }
        return new Response(0,"校验成功",null);
    }
}

配置自定义注解

@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface ApiIdempotent {
}

接口拦截器

public class ApiIdempotentInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Autowired
    private TokenService tokenService;
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        if (!(handler instanceof HandlerMethod)) {
            return true;
        }
        HandlerMethod handlerMethod= (HandlerMethod) handler;
        Method method=handlerMethod.getMethod();
        ApiIdempotent methodAnnotation=method.getAnnotation(ApiIdempotent.class);
        if (methodAnnotation != null){
            // 校验通过放行，校验不通过全局异常捕获后输出返回结果
            tokenService.checkToken(request);
        }
        return true;
    }
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
    }
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    }
}

配置拦截器以及redis

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(apiIdempotentInterceptor());
    }
    @Bean
    public ApiIdempotentInterceptor apiIdempotentInterceptor() {
        return new ApiIdempotentInterceptor();
    }
}

最后是controller

@RestController
@RequestMapping("/token")
public class TokenController {
    @Autowired
    private TokenService tokenService;
    @GetMapping
    public Response token(){
        return tokenService.createToken();
    }
    @PostMapping("checktoken")
    public Response checktoken(HttpServletRequest request){
        return tokenService.checkToken(request);
    }
}

结果验证

首先通过token接口创建一个token出来，此时redis中也存在了该token

在jmeter中同时运行50个请求，我们可以观察到，只有第一个请求校验成功，后续的请求均提示请勿重复操作。

【项目场景】如何保证接口的幂等性?