什么是幂等性?
幂等性:任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同 幂等性用在接口上可以理解为:同一个接口,多次发出同一个请求,必须保证操作只执行一次。 调用接口发生异常并且重复尝试时,总是会造成系统无法承受的损失,所以必须阻止这种现象的发生。
比如下面这些情况,如果没有实现接口幂等性会有很严重的后果: 支付接口,重复支付会导致多次扣钱 订单接口,同一个订单可能会多次创建。
什么情况会发生幂等性问题
- 有时我们在填写某些form表单时,保存按钮不小心快速点了两次,表中竟然产生了两条重复的数据,只是id不一样。
- 我们在项目中为了解决接口超时问题,通常会引入了重试机制。第一次请求接口超时了,请求方没能及时获取返回结果(此时有可能已经成功了),为了避免返回错误的结果,于是会对该请求重试几次,这样也会产生重复的数据。
- MQ消费者在读取消息时,有时候会读取到重复消息,如果处理不好,也会产生重复的数据。
这些都是幂等性问题。
幂等性的解决方案
幂等性的解决方案有很多,本文主要讲Redis+Token保证接口幂等性
唯一索引
使用唯一索引可以避免脏数据的添加,当插入重复数据时数据库会抛异常,保证了数据的唯一性。 在表中加唯一索引,这是一个非常简单,并且有效的方案。
alter table `order` add UNIQUE KEY `un_code` (`code`);
如果是java程序需要捕获:DuplicateKeyException异常,如果使用了spring框架还需要捕获:MySQLIntegrityConstraintViolationException异常。
乐观锁
这里的乐观锁指的是用乐观锁的原理去实现,为数据字段增加一个version字段,当数据需要更新时,先去数据库里获取此时的version版本号
select version from tablename where xxx
更新数据时首先和版本号作对比,如果不相等说明已经有其他的请求去更新数据了,提示更新失败。
update tablename set count=count+1,version=version+1 where version=
悲观锁
乐观锁可以实现的往往用悲观锁也能实现,在获取数据时进行加锁,当同时有多个重复请求时其他请求都无法进行操作。
比如在支付场景中,用户A的账号余额有150元,想转出100元,正常情况下用户A的余额只剩50元。一般情况下,sql是这样的:
update user amount = amount-100 where id=123;
如果出现多次相同的请求,可能会导致用户A的余额变成负数。这是很严重的系统bug。
为了解决这个问题,可以加悲观锁,将用户A的那行数据锁住,在同一时刻只允许一个请求获得锁,更新数据,其他的请求则等待。
select * from user id=123 for update;
需要特别注意的是:如果使用的是mysql数据库,存储引擎必须用innodb,因为它才支持事务。此外,这里id字段一定要是主键或者唯一索引,不然会锁住整张表。
建防重表
有时候表中并非所有的场景都不允许产生重复的数据,只有某些特定场景才不允许。这时候,直接在表中加唯一索引,显然是不太合适的。
针对这种情况,我们可以通过建防重表来解决问题。
该表可以只包含两个字段:id 和 唯一索引,唯一索引可以是多个字段比如:name、code等组合起来的唯一标识,例如:susan_0001。
分布式锁
幂等的本质是分布式锁的问题,分布式锁正常可以通过redis或zookeeper实现;在分布式环境下,锁定全局唯一资源,使请求串行化,实际表现为互斥锁,防止重复,解决幂等。
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| Redis | Zookeeper | 实现 | 简单 | 稍微复杂点 | 可靠性 | 低(锁可能无法释放) | 高,锁会自动释放,不会死锁 | 性能 | Redis 在没抢占到锁的情况下一般会去自旋获取锁,比较浪费性能(自选的期间干不了其他什么事情) | ZK 是通过注册监听器的方式获取锁,性能而言优于 Redis。 |
状态机
很多时候业务表是有状态的,比如订单表中有:1-下单、2-已支付、3-完成、4-撤销等状态。如果这些状态的值是有规律的,按照业务节点正好是从小到大,我们就能通过它来保证接口的幂等性。
假如id=123的订单状态是已支付,现在要变成完成状态。
update `order` set status=3 where id=123 and status=2;
第一次请求时,该订单的状态是已支付,值是2,所以该update语句可以正常更新数据,sql执行结果的影响行数是1,订单状态变成了3。
后面有相同的请求过来,再执行相同的sql时,由于订单状态变成了3,再用status=2作为条件,无法查询出需要更新的数据,所以最终sql执行结果的影响行数是0,即不会真正的更新数据。但为了保证接口幂等性,影响行数是0时,接口也可以直接返回成功。
token机制
token机制的核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证,也就是token。一个token在操作的每一个阶段只有一次执行权,一旦执行成功则保存执行结果。对重复的请求,返回同一个结果。token机制的应用十分广泛。
具体实现步骤
下面是Redis+Token机制流程图:
首先引入需要的依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
编写创建Token和验证Token的接口以及实现类
@Service
public interface TokenService {
public Response createToken();
public Response checkToken(HttpServletRequest request);
}
具体实现类,核心的业务逻辑都写在注释中了
@Service
public class TokenServiceImpl implements TokenService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Override
public Response createToken() {
String token = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-","");
redisTemplate.opsForValue().set(token,token);
Response response=new Response(0,token.toString(),null);
return response;
}
@Override
public Response checkToken(HttpServletRequest request) {
String token=request.getHeader("token");
if (StringUtils.isBlank(token)){
token=request.getParameter("token");
if (StringUtils.isBlank(token)){
throw new ServiceException(ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT.getCode().toString(),ResponseCode.ILLEGAL_ARGUMENT.getMsg());
}
}
if (!redisTemplate.hasKey(token)){
throw new ServiceException(ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getCode().toString(),ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getMsg());
}
Boolean del=redisTemplate.delete(token);
if (!del){
throw new ServiceException(ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getCode().toString(),ResponseCode.REPETITIVE_OPERATION.getMsg());
}
return new Response(0,"校验成功",null);
}
}
配置自定义注解
@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface ApiIdempotent {
}
接口拦截器
public class ApiIdempotentInterceptor implements HandlerInterceptor {
@Autowired
private TokenService tokenService;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (!(handler instanceof HandlerMethod)) {
return true;
}
HandlerMethod handlerMethod= (HandlerMethod) handler;
Method method=handlerMethod.getMethod();
ApiIdempotent methodAnnotation=method.getAnnotation(ApiIdempotent.class);
if (methodAnnotation != null){
tokenService.checkToken(request);
}
return true;
}
@Override
public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception {
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
}
}
配置拦截器以及redis
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(apiIdempotentInterceptor());
}
@Bean
public ApiIdempotentInterceptor apiIdempotentInterceptor() {
return new ApiIdempotentInterceptor();
}
}
最后是controller
@RestController
@RequestMapping("/token")
public class TokenController {
@Autowired
private TokenService tokenService;
@GetMapping
public Response token(){
return tokenService.createToken();
}
@PostMapping("checktoken")
public Response checktoken(HttpServletRequest request){
return tokenService.checkToken(request);
}
}
结果验证 首先通过token接口创建一个token出来,此时redis中也存在了该token 在jmeter中同时运行50个请求,我们可以观察到,只有第一个请求校验成功,后续的请求均提示请勿重复操作。
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