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接口的幂等性设计和防重保证,详细分析幂等性的几种实现方法

简介: 本篇文章详细说明了幂等性,解释了什么是幂等性,幂等性的使用场景,讨论了幂等和防重的概念。分析了幂等性的情况以及如何设计幂等性服务。阐述了幂等性实现防重的几种策略,包括乐关锁,防重表,分布式锁,token令牌以及支付缓冲区。

什么是幂等性

  • 幂等性定义:

    • 一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果
    • 任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同
  • 幂等性定义的几个重点:

    • 幂等不仅仅只是一次或者多次请求对资源没有副作用

      • 比如,查询数据库操作,没有增删改,无论多少次操作对数据库都没有任何影响
    • 幂等还包括第一次请求的时候对资源产生了副作用,但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用
    • 幂等关注的是以后多次请求是否对资源产生副作用,并不关注结果
    • 网络超时等问题,不是幂等的讨论范围
  • 幂等性是系统服务对外一种承诺,而不是实现
  • 承诺只要调用接口成功,外部多次调用对系统的影响是一致的
  • 声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态,并且失败后必然会有重试

幂等性的使用场景

  • 业务开发中,经常遇到重复提交的情况:

    • 由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求
    • 前端的操作抖动而造成的重复提交的情况
  • 在交易系统中,支付系统这种重复提交造成的问题尤为明显:

    • 用户在APP上连续点击多次提交订单,后台应该只产生一个订单
    • 向支付系统发起请求,由于网络问题或者系统Bug问题导致重发,支付系统应该只做一次扣除操作
  • 声明幂等的服务认为,外部调用者会存在多次调用的情况,为了防止外部多次调用对系统的数据状态发生多次改变,需要将服务设计为幂等

幂等和防重

  • 重复提交的情况和服务幂等的初衷是不同的

    • 重复提交是在第一次请求已经成功的情况下 ,人为地进行多次操作, 导致不满足幂等要求的服务多次改变状态
    • 幂等更多使用的情况是第一次请求因为某些情况,不如超时,而导致不知道结果或者请求失败的异常情况下,发起多次请求
  • 幂等的目的是请求多次确认第一次请求成功,不会因为多次请求而出现多次的状态变化

保证幂等性的情况

  • 在SQL中,有以下三种场景,只有第三种场景需要保证幂等性:

    • SELECT col1 FROM tab1 WHERE col2=2 : 无论执行多少次都不会改变状态,是天然的幂等
    • UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2 : 无论执行成功多少次状态都是一致的,也是幂等操作
    • UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2: 每次执行的结果都会发生变化,这种不是幂等的,要采取策略保证幂等性

设计幂等性服务

  • 幂等使得客户端逻辑处理很简单,但是服务端逻辑会很复杂
  • 满足幂等性服务需要包含两点逻辑:

    • 首先去查询上一次的执行状态,如果没有则认为是第一次请求
    • 在服务改变状态的业务逻辑前保证防重复提交的逻辑

保证幂等策略

  • 幂等需要通过唯一的业务单号来保证:

    • 相同的业务单号,认为是同一业务
    • 使用唯一的业务单号确保:后面多次相同业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的
  • 幂等实现示例-支付:

    • 先查询订单是否支付过
    • 如果已经支付过,返回支付成功
    • 如果没有支付,则进行支付流程,修改订单的状态为已支付

防重复提交策略

  • 在保证幂等的策略中,执行是分两步执行的,后面一步依赖上面一步的查询结果,这样就无法保证原子性
  • 无法保证原子性在高并发的情况下会存在问题:

    • 第二次请求在第一次请求的下一步订单状态没有修改为"已支付状态"时进行
    • 为了解决这个问题 :将查询和变更状态操作加锁,并将并行操作改为串行执行
乐观锁
  • 如果只是更新已有的数据,没有必要对业务进行加锁
  • 设计表结构时使用乐观锁,一般通过version来实现乐观锁:

    • 保证执行效率
    • 保证幂等
  UPDATE tab1
  SET    col1=1,version=version+1
  WHERE    version=#version# 

由于ABA问题会导致乐观锁存在失效的情况,只要保证version值自增就不会出现ABA的问题

防重表
  • 使用orderNo作为去重表中的唯一索引,每次请求都根据订单号orderNo向去重表中插入一条数据:

    • 第一次请求查询订单支付状态:

      • 订单没有支付
      • 进行支付操作
      • 无论成功与否,执行完成之后更新订单的状态为成功或失败,删除去重表中的数据
      • 后续订单因为表中的唯一索引插入失败,返回操作失败,直到第一次请求完成(成功或者失败)
  • 防重表的作用是实现加锁的功能
分布式锁
  • 可以使用Redis分布式锁代替防重表的功能
  • 示例:

    • 订单发起支付请求
    • 支付系统会去Redis缓存中查询是否存在该订单Key
    • 如果不存在,向Redis中增加Key为订单号
    • 查询订单支付是否已经支付
    • 如果没有则进行支付,支付完成后删除该订单的Key
  • 通过Redis实现分布式锁,只有这次订单请求完成,下次请求才会进来
  • 对比去重表,Redis分布式锁将放并发做在缓存中,效率更高
  • 同一时间只能完成一次支付请求
token令牌
  • token令牌分为两个阶段:

    • 申请token阶段:

      • 在进入到提交订单页面之前,需要订单系统根据用户信息向支付系统发起一次申请token的请求
      • 支付系统将token保存到Redis缓存中,给支付阶段使用
    • 支付阶段:

      • 订单系统获取到申请的token, 发起支付请求,
      • 支付系统检查Redis是否存在该token

        • 如果存在,表示第一次发起支付请求,删除缓存中的token开始支付逻辑处理
        • 如果缓存中不存在,表示非法请求
支付缓冲区
  • 支付缓冲区:

    • 将订单的支付请求都快速地接收下来,是一个快速接收请求的缓冲管道
    • 使用异步任务处理管道中的数据,过滤调掉重复的待支付的数据
  • 优点: 同步转异步,高吞吐
  • 缺点: 无法及时返回支付结果,需要后续监听支付结果的异步返回
幂等的不足:
- 幂等是为了简化客户端逻辑,但是增加了服务提供者的逻辑和成本
- 幂等的使用需要根据具体场景具体分析
- 增加了额外控制幂等的业务逻辑,复杂了业务功能
- 将并行的功能转化为串行,降低了执行效率

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