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  • 如何保证接口的幂等性

    什么是幂等性

    幂等性是系统服务对外一种承诺,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。

    什么情况下需要幂等

    以SQL为例:

    SELECT col1 FROM tab1 WHER 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,因此也是幂等操作。
    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。
    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。
    delete from user where userid=1,多次操作,结果一样,具备幂等性

    如何保证幂等

    token机制

    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。

    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,然后删除token,继续执行业务。

    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。

    关键点 先删除token,还是后删除token。

    后删除token: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。这个问题其实是数据库和缓存redis数据不一致问题,后续会写文章进行讲解。

    先删除token:如果系统出现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。

    先删除token可以保证不会因为重复请求,业务数据出现问题。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
    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。

    乐观锁机制

    这种方法适合在更新的场景中,update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=2 and version = 1
    根据version版本,也就是在操作库存前先获取当前商品的version版本号,然后操作的时候带上此version号。我们梳理下,我们第一次操作库存时,得到version为1,调用库存服务version变成了2;但返回给订单服务出现了问题,订单服务又一次发起调用库存服务,当订单服务传如的version还是1,再执行上面的sql语句时,就不会执行;因为version已经变为2了,where条件就不成立。这样就保证了不管调用几次,只会真正的处理一次。
    乐观锁主要使用于处理读多写少的问题

    唯一主键
    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。

    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。

    防重表
    使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引,把唯一索引插入去重表,再进行业务操作,且他们在同一个事务中。这个保证了重复请求时,因为去重表有唯一约束,导致请求失败,避免了幂等问题。这里要注意的是,去重表和业务表应该在同一库中,这样就保证了在同一个事务,即使业务操作失败了,也会把去重表的数据回滚。这个很好的保证了数据一致性。

    唯一ID
    调用接口时,生成一个唯一id,redis将数据保存到集合中(去重),存在即处理过。

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