架构与思维：高并发下幂等性解决方案

Posted 2022-01-02 Brand

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了架构与思维：高并发下幂等性解决方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1 背景

我们的云办公系统有一个会议预定模块，每个月最后一个工作日的下午三点，会启动对下个月会议室的可用预定。

公司的会议室大约200个，但是需求量远不止于此，所以会形成会议室抢订的场面（抢订大军为行政助理、人事助理、开发经理、产品运营等对会议室有刚性需求的人）。

程序团队，经常会接到投诉，A同学和B同学抢了同一个会议室，前端页面显示为两个占位图片，从数据库看，是插入了两条同一个会议位置的数据，这两条数据的发起人员分别是A和B。

这就牵扯出一个数学与计算机学概念：幂等。

在计算机系统操作中，有很多种行为，需要保证无论执行多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。

比如：

1、前端重复点击提交表单选中的数据，在后台应该只能有一个数据录入到数据库；

2、发送同一个消息，也应该只发一次，用户不会收到多条一样的数据；

3、创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，如果程序没有保证幂等，创建出多条订单数据，就混乱了。

4、在高并发情况下，对于单一的数据，不可以多次使用，比如一张确定位置的电影票，不会被多次预订成功。同理的，同一时间的一个会议室信息，不会被多次预订。

etc.很多重要的场景都需要幂等的特性来支持。

2 幂等性概念

幂等（idempotent）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。

在我们的开发过程中，保证幂等性就是保证你的程序的无论执行多少次，影响均与第一次执行的影响是一致的，产生的结果也是一样的。

而幂等函数(幂等方法)，是指使用相同的参数结构重复执行，产生相同的结果的函数，重复执行幂等函数不会影响系统的状态或者造成改变。

例如，"getUserName(String uCode)" 和 "delUser(String uCode)" 函数就是典型的幂等函数，而更复杂的幂等保证是类似高并发场景下的订单号（流水号）或者秒杀场景下的唯一有效数据等。

所以，幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的。

3 幂等性问题的常见解决方案

3.1 查询操作和删除操作

查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的，所以严格来说，select是天然的幂等操作。

删除也是一样的，对于单条数据来说，删除一次和删除多次都是把数据删除，影响和结果都是一样(当然，程序上的执行的返回结果可能会不一样，比如操作数据库的时候，删除的数据不存在，返回0，正常删除成功，返回1) 。

 -- 用户库查询某个身份证号的用户名
 select user_name from t_user where id_no =\'xxx\';
 
 -- 用户库删除某个身份证号的用户
 delete from t_user where id_no =\'xxx\';

3.2 使用唯一索引或者唯一组合索引

避免插入同样信息的脏数据。

比如：中秋节到了，淘宝上线某款限量版的月饼，每个用户都只能购买一盒月饼，如何防止用户被创建多条月饼订单数据，可以给月饼销售表中的用户ID加唯一索引（不允许被索引的数据列包含重复的值），

保证一个用户只能创建成功一条月饼订单记录。

 CREATE UNIQUE INDEX uni_user_userid ON t_user(userid);

唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据出现脏数据（当表存在唯一索引，并发执行时，先进入的执行成功，后进入的会执行失败，说明该数据已经存在了，返回结果即可）。如下图所示。

回到我们上面的哪个会议室预订，也可以是一样的方式，可以用会议室编号（该编号具有唯一标识）作为唯一索引，但是他的实际情况更复杂。

3.3 token机制

防止页面重复提交而导致的数据重复

业务现象：页面的数据只能被提交一次，或者提交多次的结果是一致的，不会产生多余的脏数据。

产生的原因：由于系统卡顿导致的重复点击或网络重发，还有就是nginx重发等情况，导致的数据被重复提交；

解决方法：

集群环境采用token加redis(redis单线程的，处理需要排队)；
单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存。

处理步骤：

数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token需要设置有效时间，一般我们一个请求从request到respond时间是很短的，所以有效时间可以设置短一点；
提交后后台校验token，同时删除token，返回执行结果。token特点：一次有效性，用完即删，可以限流执行。

流程如下，注意：redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过；

3.4 悲观锁

获取数据的时候加锁获取。 select * from t_name where id=\'xxx\' for update;

注意：这边的id字段一定是主键或者唯一索引，不然会导致锁表。悲观锁使用时一般会配合事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用。

3.5 乐观锁

乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高，适用于多读少写的类型，并发大的情况。

乐观锁的实现方式多种多样，可以通过version或者其他状态条件：

1. 通过版本号实现 update t_name set name=#name,version=version+1 where version=#version；

2. 通过条件限制 update t_name set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where avai_amount-#subAmount# >= 0

使用版本号的方式执行过程如下图：

这边需要注意：乐观锁的更新操作，如果加上主键或者唯一索引来作为条件, 更新时锁的是行，否则更新时会锁表，性能效率差很多。所以上面两个sql改成下面两个会好很多。

 update t_name set name=#name#,version=version+1 where id=#id# and version=#version#；
 update t_name set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where id=#id# and avai_amount-#subAmount# >= 0；

3.6 分布式锁

如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，不同的链路业务可能分布在不同的数据库表中，所以唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，

在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，完成业务操作之后，释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。

关键点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供)。

后面有一篇专门分析分布式锁方案的文章，还在草稿箱，待整理。

3.7 select + insert

并发不高的后台系统，或者一些简单的执行任务，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。

但是同样有问题，核心高并发流程不便使用这种方法。因为他本质上还是两个步骤，中间还有执行间隙的，在超高并发的情况还是会造成数据不一致的情况，这对于核心业务就是灾难了。

3.8 状态机幂等

在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，

这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。

注意：订单等单据类业务，存在很长的状态流转，一定要深刻理解状态机，对业务系统设计能力提高有很大帮助

3.9 保证Api接口的幂等性

如银联提供的付款接口：需要接入商户提交付款请求时附带：source来源，seq序列号，source+seq在数据库里面做唯一索引，防止多次付款(并发时，只能处理一个请求) 。

关键点：核心业务功能，对外提供接口为了支持幂等调用，接口有两个字段必须传，一个是来源source，一个是来源方序列号seq，这个两个字段在提供方系统里面做联合唯一索引，这样当第三方调用时，

先在本方系统里面查询一下，是否已经处理过，返回相应处理结果；没有处理过，进行相应处理，返回结果。为了幂等友好，最好先查询一下，是否处理过该笔业务，不查询直接插入业务系统，会报错，而实际是已经处理过了。

4 会议室的解决方案

将每天的会议预定按照半个小时1位做48位占用位符预算，建立缓存机制，进行高效率的占位判断，并反写到预定表；启动额外调度服务做最终的预定持久化；

采用唯一联合索引保障高并发下的幂等性策略。将会议室ID、时间段、日期，建立唯一组合索引，防止新增脏数据，保证不会有两条一样的会议室预定记录插入

 CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX [ClusteredIndex_A9_MeetingReser] ON A9_MeetingReser
 (
 [timespan] ASC,
 [roomid] ASC,
 [sdate] ASC
 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

执行会议预订的事务脚本，如下，当数据库中存在一样的会议室信息时，会返回错误（被占用）的状态值。

  BEGIN TRAN T_Add;  
  DECLARE @code INT; DECLARE @occupyMeeing TABLE ( sMeetCode INT ); 
  DECLARE @resutlTable TABLE ( lType TINYINT, resutlValue NVARCHAR(60) ); 
  
  IF @@ERROR!=0 goto w_err;  
  COMMIT TRAN T_Add ; 
  goto w_end   w_err:  
  ROLLBACK TRAN T_Add ;  
  w_end:  SELECT * FROM @resutlTable;