接口服务中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
2021-06-19 21:48
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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
-
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
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 56c 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
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 ad8 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
-
先查询订单是否支付过
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)
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 1952 的Key
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
-
订单系统获取到申请的token, 发起支付请求,
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
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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