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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。一個擁有冪等性設(shè)計的接口,保證無論一次或多次來調(diào)用接口,都能夠得到相同的結(jié)果。接口的冪等性設(shè)計在某些場景下是...


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。一個擁有冪等性設(shè)計的接口,保證無論一次或多次來調(diào)用接口,都能夠得到相同的結(jié)果。接口的冪等性設(shè)計在某些場景下是必需的,例如用戶下單的場景。
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。超時是一種未知的狀態(tài):被調(diào)服務(wù)是否執(zhí)行成功,這個狀態(tài)是未知的。上游服務(wù)調(diào)用下游服務(wù)超時時可能會進(jìn)行重試。對于用戶下單的場景的超時重試我們考慮以下問題:
  • 是否會導(dǎo)致最終創(chuàng)建了兩條一樣的訂單?
  • 是否會扣除兩遍庫存?
  • 是否會重復(fù)扣除用戶的錢?

如果每一筆訂單都攜帶唯一的序號,下單接口可以借助這個序號,來記錄某次下單操作的狀態(tài)。當(dāng)下單的狀態(tài)為成功時,就將重復(fù)的執(zhí)行攔截住,避免出現(xiàn)上述的問題。這種方式是由下游被調(diào)方來保證冪等性。
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)該筆訂單并沒有成功支付后,再重復(fù)進(jìn)行下單操作。
一般來說,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)用方來做。

唯一ID



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

采用統(tǒng)一的分配中心來分配唯一ID時,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的請求。這多了額外的開銷。獲取唯一ID有一種方式,是借助mysql的自增索引,這其實也是一個ID分配中心。對服務(wù)性能有苛刻要求時,可以采用第二種方式,由主調(diào)服務(wù)本身來生成這個唯一ID。為了保持不會產(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128bit的數(shù)字,用于標(biāo)志計算機(jī)的信息,雖然UUID不能保證絕對不重復(fù),但重復(fù)的概率小到可以被忽略。UUID的生成沒有什么規(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、時間戳、名字空間(Namespace)、隨機(jī)或偽隨機(jī)數(shù)、時序等元素,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
  • 無法保證ID的遞增,某些場景需要按前后排序 無法滿足。

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

Snowflake



這是Twitter的一個開源項目,它是一個分布式ID的生成算法,它會產(chǎn)生一個long類型的唯一ID,其核心算法是:
  • 時間部分:41bit作為毫秒數(shù),大概可以使用69.7年
  • 機(jī)器編號部分:10bit作為機(jī)器編號,支持1024個機(jī)器實例。
  • 毫秒內(nèi)的序列號:12bit,一毫米可以生成4096個序列號

如何避免重復(fù)提交?分布式服務(wù)的冪等性設(shè)計!
網(wǎng)上有各種語言實現(xiàn)的Snowflake算法的實現(xiàn),有興趣的閱讀一下實現(xiàn)代碼。
實際上,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生成器實現(xiàn):https://github.com/hengyunabc/redis-id-generator
它的核心思想是:

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

共享存儲



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

避免不必要的查詢



并不是所有的請求都是重復(fù)的,生產(chǎn)環(huán)境下可能99%的請求都不是重復(fù)請求。如果每個請求在執(zhí)行前都要去查詢下唯一ID是否存在,可能會帶來不必要的性能消耗。如果你使用mysql來存儲唯一ID,那么可以直接進(jìn)行insert,通過結(jié)果來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存在說明是重復(fù)請求。


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