微服务架构之幂等性问题及设计思想，你不得不知的一些幂等方案

2019-07-12 08:14发布

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乱世女痞

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前言

小伙伴们有没有遇到过生产环境经常出现过重复的数据？在排查问题的时候，数据又是正常的。这个是何解呢？怎么会出现这种情况，而且还很难排查问题。今天我给大家分享一下这里的原因，以及解决方案。

罪魁祸首

产生重复数据或数据不一致（假定程序业务代码没问题），绝大部分就是发生了重复的请求，重复请求是指同一个请求因为某些原因被多次提交。导致这个情况会有几种场景：

1）微服务场景，在我们传统应用架构中调用接口，要么成功，要么失败。但是在微服务架构下，会有第三个情况【未知】，也就是超时。如果超时了，微服务框架会进行重试。2）用户交互的时候多次点击。如：快速点击按钮多次。3）MQ消息中间件，消息重复消费4）第三方平台的接口（如：支付成功回调接口），因为异常也会导致多次异步回调 5）其他中间件/应用服务根据自身的特性，也有可能进行重试。

我们知道了发生的原因，本质就是多次请求了，那如何解决呢？

幂等性

有些小伙伴们会想到幂等这个词，是的，就是我们在设计某些接口时，要考虑如何保证接口幂等，那什么是接口幂等呢？

网上是这样介绍的【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】

网上的说法定义，有点不是太正确，我们看下怎么不正确

如一个线程请求用户列表接口：select * from user，返回用户表中的数据，而另一个线程往用户表插入数据。那请求用户列表的线程返回的数据每次都不一样，那按照上面的说法，查询用户列表的接口就不是幂等的，这显然是不正确的。

老顾的理解应该是多次调用对系统的产生的影响是一样的，即对资源的作用是一样的，但是返回值允许不同。

幂等场景

我们来看一下SQL相关业务是否幂等？

一、查询，select * from user where xxx，不会对数据产生任何变化，具备幂等性。

二、新增，insert into user(userid,name) values(1,'a')，

如userid为唯一主键，即重复操作上面的业务，只会插入一条用户数据，具备幂等性。如userid不是主键，可以重复，那上面业务多次操作，数据都会新增多条，不具备幂等性。

三、修改，区分直接赋值和计算赋值。

1、直接赋值，update user set point = 20 where userid=1，不管执行多少次，point都一样，具备幂等性。2、计算赋值，update user set point = point + 20 where userid=1，每次操作point数据都不一样，不具备幂等性。

四、删除，delete from user where userid=1，多次操作，结果一样，具备幂等性。

上面场景中，我们发现新增没有唯一主键约束的数据，和修改计算赋值型操作都不具备幂等性

那怎么去解决呢？

网上介绍很多，但介绍的太简单了，且关键点都没有介绍到。老顾这里只介绍常用的方案

token机制

token方式的流程，上一张图，比较清晰

上图就是token+redis的幂等方案，适用绝大部分场景。主要思想：

1、服务端提供了发送token的接口。我们在分析业务的时候，哪些业务是存在幂等问题的，就必须在执行业务前，先去获取token，服务器会把token保存到redis中。（微服务肯定是分布式了，如果单机就适用jvm缓存）。2、然后调用业务接口请求时，把token携带过去，一般放在请求头部。3、服务器判断token是否存在redis中，存在表示第一次请求，可以继续执行业务，执行业务完成后，最后需要把redis中的token删除。4、如果判断token不存在redis中，就表示是重复操作，直接返回重复标记给client，这样就保证了业务代码，不被重复执行。

这种方案是比较常用的方案，也是网上经常介绍的，但是有一点不同的地方：

网上方案：检验token存在（表示第一次请求）后，就立刻删除token，再进行业务处理上面方案：检验token存在（表示第一次请求）后，先进行业务处理，再删除token

关键点就是先删除token，还是后删除token。

一、网上方案缺点

我们看下网上方案，先删除token，这是出现系统问题导致业务处理出现异常，业务处理没有成功，接口调用方也没有获取到明确的结果，然后进行重试，但token已经删除掉了，服务端判断token不存在，认为是重复请求，就直接返回了，无法进行业务处理了。

二、上面方案缺点

后删除token也是会存在问题的，如果进行业务处理成功后，删除redis中的token失败了，这样就导致了有可能会发生重复请求，因为token没有被删除

小伙伴们有没有发现，其实上面的问题就是数据库和缓存redis数据不一致的问题。之前老顾分享了一篇文章，里面详细介绍了如何解决数据库和缓存redis数据不一致的问题。小伙伴们可自行查阅。

其实根据这个场景的业务，可以有个简单的处理方式。老顾推荐是网上方案先删除token，先保证不会因为重复请求，业务数据出现问题。顶多再让用户处理一次。

出现业务异常，可以让调用方配合处理一下，重新获取新的token，再次由业务调用方发起重试请求就ok了。

token机制缺点

小伙伴们有没有发现，业务请求每次请求，都会有额外的请求（一次获取token请求、判断token是否存在的业务）。其实真实的生产环境中，1万请求也许只会存在10个左右的请求会发生重试，为了这10个请求，我们让9990个请求都发生了额外的请求。（当然redis性能很好，耗时不会太明显）

乐观锁机制

关于乐观锁老顾之前也讲过，大家可以去查阅。乐观锁这里解决了计算赋值型的修改场景。我们对之前的sql语句进行修改。

update user 
set point = point + 20, version = version + 1
 where
userid=1
 and
 version=1

加上了版本号后，就让此计算赋值型业务，具备了幂等性。

乐观锁机制缺点

就是在操作业务前，需要先查询出当前的version版本

唯一主键机制

这个机制是利用了数据库的主键唯一约束的特性，解决了在insert场景时幂等问题。但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生成全局唯一的主键，之前老顾的文章也介绍过分布式唯一主键ID的生成，可自行查阅。如果是分库分表场景下，路由规则要保证相同请求下，落地在同一个数据库和同一表中，要不然数据库主键约束就不起效果了，因为是不同的数据库和表主键不相关。因为对主键有一定的要求，这个方案就跟业务有点耦合了，无法用自增主键了。