【Spring Cloud系列】- 分布式系统中实现幂等性的几种方式

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-10-15 12:23 13阅读 0赞

## 【Spring Cloud系列】- 分布式系统中实现幂等性的几种方式 ##

#### 文章目录 ####

*  【Spring Cloud系列】- 分布式系统中实现幂等性的几种方式
 *   *  一、概述
     *  二、什么是幂等性
     *  三、幂等性需关注几个重点
     *  四、幂等性有什么用
     *  五、常见用来保证幂等的手段
     *   *  5.1 MVCC方案
         *  5.2 去重表
         *  5.3 去重表
         *  5.4 select + insert
         *  5.5 状态机幂等
         *  5.6 token机制，防止页面重复提交
         *  5.7 对外提供接口的api如何保证幂等
         *  5.7 全局唯一ID
         *  5.8 分布式锁
     *  六、总结

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### 一、概述 ###

在开发订单系统时，我们常遇见支付问题，既用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常问题。如果保证一个订单从创建到支付成功整个订单生命周期中，数据是一致，不因异常而改变。这种机制就需要用到幂等性。

### 二、什么是幂等性 ###

幂等是一个数学与计算机的概念，常见于常见于抽象代数中。

幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。

**幂等性**：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

接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的，有些接口可以天然的幂等性，比如查询接口，调用一次和调用多次，对系统得到的结果，是一样的。并不会因为调用的次数改变查询的结果。

**插入**（INSERT）和**修改**（UPDATE）方法是非幂等性的，需要通过机制在需要的场景处理以确保多次执行无副作用。

**删除**（delete）执行一次或多次都是结果为空（即结果一致），并且无副作用，所以在根据主键ID删除可以认为是（伪）幂等性的，根据非主键删除的如果多次执行无副作用（都是把数据删除），也可以认为是（伪）幂等性。

### 三、幂等性需关注几个重点 ###

1.  幂等不仅仅只是一次（或多次）请求对资源没有副作用（比如查询数据库操作，没有增删改，因此没有对数据库有任何影响）
2.  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。
3.  幂等关注的是以后的多次请求是否对资源产生的副作用，而不关注结果。
4.  网络超时等问题，不是幂等性的讨论范围。

> 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，并且失败之后必然会有重试。

### 四、幂等性有什么用 ###

业务开发中，经常会遇到重复提交的情况，无论是由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求，或是前端的操作抖动而造成重复提交情况。 在交易系统，支付系统这种重复提交造成的问题有尤其明显，比如：

1.  用户在APP上连续点击了多次提交订单，后台应该只产生一个订单；
2.  向支付宝发起支付请求，由于网络问题或系统BUG重发，支付宝应该只扣一次钱。 **很显然，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数据状态的发生多次改变，将服务设计成幂等。**
3.  出库单反复请求产生多个出库单信息。

### 五、常见用来保证幂等的手段 ###

#### 5.1 MVCC方案 ####

多版本并发控制，该策略主要使用update with condition（更新带条件来防止）来保证多次外部请求调用对系统的影响是一致的。在系统设计的过程中，合理的使用乐观锁，通过version或者updateTime（timestamp）等其他条件，来做乐观锁的判断条件，这样保证更新操作即使在并发的情况下，也不会有太大的问题。例如

select * from tablename where condition=#condition# //取出要跟新的对象，带有版本versoin
    update tableName set name=#name#,version=version+1 where version=#version#

在更新的过程中利用version来防止，其他操作对对象的并发更新，导致更新丢失。为了避免失败，通常需要一定的重试机制。

#### 5.2 去重表 ####

在插入数据的时候，插入去重表，利用数据库的唯一索引特性，保证唯一的逻辑。

这种方法适用于在业务中有唯一标的插入场景中，比如在以上的支付场景中，如果一个订单只会支付一次，所以订单ID可以作为唯一标识。这时，我们就可以建一张去重表，并且把唯一标识作为唯一索引，在我们实现时，把创建支付单据和写入去去重表，放在一个事务中，如果重复创建，数据库会抛出唯一约束异常，操作就会回滚。

#### 5.3 去重表 ####

select for update，整个执行过程中锁定该订单对应的记录。注意：这种在DB读大于写的情况下尽量少用。

#### 5.4 select + insert ####

并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。注意：核心高并发流程不要用这种方法。

#### 5.5 状态机幂等 ####

在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。

这种方法适合在有状态机流转的情况下，比如就会订单的创建和付款，订单的付款肯定是在之前，这时我们可以通过在设计状态字段时，使用int类型，并且通过值类型的大小来做幂等，比如订单的创建为1000，付款成功为1。付款失败为999。

#### 5.6 token机制，防止页面重复提交 ####

业务要求：页面的数据只能被点击提交一次，

发生原因：由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交

**解决办法**：

*  集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队）
 *  单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存

**处理流程**：

*  数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间
 *  提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回
 *  token特点:要申请，一次有效性，可以限流

#### 5.7 对外提供接口的api如何保证幂等 ####

如微信提供的付款接口：需要接入商户提交付款请求时附带：source来源，seq序列号。source+seq在数据库里面做唯一索引，防止多次付款，(并发时，只能处理一个请求)

\*\*总结：\*\*幂等性应该是合格程序员的一个基因，在设计系统时，是首要考虑的问题，尤其是在像支付宝，银行，互联网金融公司等涉及的都是钱的系统，既要高效，数据也要准确，所以不能出现多扣款，多打款等问题，这样会很难处理，用户体验也不好 。

#### 5.7 全局唯一ID ####

如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、redis等。如果存在则表示该方法已经执行。

从工程的角度来说，使用全局ID做幂等可以作为一个业务的基础的微服务存在，在很多的微服务中都会用到这样的服务，在每个微服务中都完成这样的功能，会存在工作量重复。另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。

使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。但是这个方案看起来很美但是实现起来比较麻烦，下面的方案适用于特定的场景，但是实现起来比较简单。

#### 5.8 分布式锁 ####

在进入方法时，先去获取锁，假如获取到锁，就继续后面的流程。假如没有获取到锁，就等待锁的释放直到获取到锁。当执行完方法时，释放锁。当然，锁要设个超时时间，防止意外没有释放到锁。它用来解决分布式系统的幂等性，常用的实现方案是 redis 和 zookeeper 等工具。

### 六、总结 ###

**幂等性**增加了额外控制幂等的业务逻辑，复杂化了业务功能，把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率。

幂等性虽然复杂化了业务功能和降低了执行效率，但为了保证系统的正确性，是必要的。就上面更新 X 的例子，在单台服务器上，给那段代码加上锁，并给 X 设为 volatile，就保证来数据的正确性了。在分布式环境下并且 X 是从数据库或者文件里查询出来的，用上面加锁的方式实现就不能保证数据的正确性了，这时候就需要用到分布式锁了。所以，保证方法或接口的幂等性是非常有必要的，因为数据是不能出现任何问题的。

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