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[導(dǎo)讀]原文:www.cnblogs.com/QG-whz/p/10372458.html為什么需要保證冪等性編程中的“冪等性”是指任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響,與一次執(zhí)行的影響相同。一個(gè)擁有冪等性設(shè)計(jì)的接口,保證無(wú)論一次或多次來(lái)調(diào)用接口,都能夠得到相同的結(jié)果。接口的冪等性設(shè)計(jì)在某些場(chǎng)景下是...


為什么需要保證冪等性



編程中的“冪等性”是指任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響,與一次執(zhí)行的影響相同。一個(gè)擁有冪等性設(shè)計(jì)的接口,保證無(wú)論一次或多次來(lái)調(diào)用接口,都能夠得到相同的結(jié)果。接口的冪等性設(shè)計(jì)在某些場(chǎng)景下是必需的,例如用戶下單的場(chǎng)景。
我們知道,服務(wù)之間的調(diào)用存在三種狀態(tài):成功、失敗、超時(shí)。超時(shí)是一種未知的狀態(tài):被調(diào)服務(wù)是否執(zhí)行成功,這個(gè)狀態(tài)是未知的。上游服務(wù)調(diào)用下游服務(wù)超時(shí)時(shí)可能會(huì)進(jìn)行重試。對(duì)于用戶下單的場(chǎng)景的超時(shí)重試我們考慮以下問(wèn)題:
  • 是否會(huì)導(dǎo)致最終創(chuàng)建了兩條一樣的訂單?
  • 是否會(huì)扣除兩遍庫(kù)存?
  • 是否會(huì)重復(fù)扣除用戶的錢?

如果每一筆訂單都攜帶唯一的序號(hào),下單接口可以借助這個(gè)序號(hào),來(lái)記錄某次下單操作的狀態(tài)。當(dāng)下單的狀態(tài)為成功時(shí),就將重復(fù)的執(zhí)行攔截住,避免出現(xiàn)上述的問(wèn)題。這種方式是由下游被調(diào)方來(lái)保證冪等性。
除此之外,訂單服務(wù)也可以提供查詢訂單狀態(tài)的接口,上游在下單之前先進(jìn)行查詢,確認(rèn)該筆訂單并沒(méi)有成功支付后,再重復(fù)進(jìn)行下單操作。
一般來(lái)說(shuō),服務(wù)本身需要自己保證冪等性,而不應(yīng)該將冪等性交給上游的調(diào)用方來(lái)做。

唯一ID



就上面的冪等性下單接口來(lái)說(shuō),要做到冪等性,就需要借助一個(gè)唯一的ID來(lái)標(biāo)志每次交易。唯一ID的分配可以有幾種方式:
  • 由一個(gè)統(tǒng)一的ID分配中心來(lái)分配。
  • 由上游服務(wù)來(lái)生成唯一ID,但必須保證不產(chǎn)生沖突的ID。

采用統(tǒng)一的分配中心來(lái)分配唯一ID時(shí),業(yè)務(wù)方每次調(diào)用接口都多了一次調(diào)用分配中心獲取唯一ID的請(qǐng)求。這多了額外的開(kāi)銷。獲取唯一ID有一種方式,是借助mysql的自增索引,這其實(shí)也是一個(gè)ID分配中心。對(duì)服務(wù)性能有苛刻要求時(shí),可以采用第二種方式,由主調(diào)服務(wù)本身來(lái)生成這個(gè)唯一ID。為了保持不會(huì)產(chǎn)生重復(fù)的ID,可以使用一下幾種ID生成方法:

UUID



UUID的全稱是Universally Unique Identifier,通用唯一識(shí)別碼。具體可以看維基百科的介紹:https://en.wikipedia.org/wiki/Universally_unique_identifier
UUID是一個(gè)128bit的數(shù)字,用于標(biāo)志計(jì)算機(jī)的信息,雖然UUID不能保證絕對(duì)不重復(fù),但重復(fù)的概率小到可以被忽略。UUID的生成沒(méi)有什么規(guī)律,為了保證UUID的唯一性,規(guī)范定義了包括網(wǎng)卡MAC地址、時(shí)間戳、名字空間(Namespace)、隨機(jī)或偽隨機(jī)數(shù)、時(shí)序等元素,以及從這些元素生成UUID的算法。這也就意味著:
  • 128bit,占據(jù)了太多的內(nèi)存空間
  • 生成的ID不是人可以看懂的
  • 無(wú)法保證ID的遞增,某些場(chǎng)景需要按前后排序 無(wú)法滿足。

這是一個(gè)在線生成UUID的網(wǎng)站:https://www.uuidgenerator.net/ 你可以直觀感受一下UUID。

Snowflake



這是Twitter的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目,它是一個(gè)分布式ID的生成算法,它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)long類型的唯一ID,其核心算法是:
  • 時(shí)間部分:41bit作為毫秒數(shù),大概可以使用69.7年
  • 機(jī)器編號(hào)部分:10bit作為機(jī)器編號(hào),支持1024個(gè)機(jī)器實(shí)例。
  • 毫秒內(nèi)的序列號(hào):12bit,一毫米可以生成4096個(gè)序列號(hào)

如何避免重復(fù)提交?分布式服務(wù)的冪等性設(shè)計(jì)!
網(wǎng)上有各種語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的Snowflake算法的實(shí)現(xiàn),有興趣的閱讀一下實(shí)現(xiàn)代碼。
實(shí)際上,redis 或是 mongoDB 的全局ID生成器的算法和Snowflake算法大同小異。這是基于redis的分布式ID生成器實(shí)現(xiàn):https://github.com/hengyunabc/redis-id-generator
它的核心思想是:

  • 使用41 bit來(lái)存放時(shí)間,精確到毫秒,可以使用41年。
  • 使用12 bit來(lái)存放邏輯分片ID,最大分片ID是4095
  • 使用10 bit來(lái)存放自增長(zhǎng)ID,意味著每個(gè)節(jié)點(diǎn),每毫秒最多可以生成1024個(gè)ID

共享存儲(chǔ)



如果我們的冪等性服務(wù)是分布式的,那么存儲(chǔ)唯一ID也需要采用共享的存儲(chǔ),這樣每個(gè)服務(wù)就是無(wú)狀態(tài)的了??梢允褂胢ysql來(lái)存儲(chǔ),也可以使用k- v存儲(chǔ)例如redis。我在自己的業(yè)務(wù)中就采用了redis來(lái)存儲(chǔ)唯一key。

避免不必要的查詢



并不是所有的請(qǐng)求都是重復(fù)的,生產(chǎn)環(huán)境下可能99%的請(qǐng)求都不是重復(fù)請(qǐng)求。如果每個(gè)請(qǐng)求在執(zhí)行前都要去查詢下唯一ID是否存在,可能會(huì)帶來(lái)不必要的性能消耗。如果你使用mysql來(lái)存儲(chǔ)唯一ID,那么可以直接進(jìn)行insert,通過(guò)結(jié)果來(lái)判斷是否插入記錄成功,如果不成功則證明ID已經(jīng)存在:
insert into ... values ... on DUPLICATE KEY UPDATE ...
而如果使用的是redis,也可以使用redis的setEx,設(shè)置成功則證明key不存在,否則key存在說(shuō)明是重復(fù)請(qǐng)求。


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