随机数使用不当引发的生产bug

Posted sunnick

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了随机数使用不当引发的生产bug相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前几天负责的理财产品线上出现问题:一客户赎回失败,查询交易记录时显示某条交易记录为其他人的卡号。

交易的链路如下:

 技术分享图片

出现该问题后,我们对日志进行了分析,发现主站收到的两笔流水号完全相同,然而主站却没有做重复校验,将两笔订单(AB)都发往基金系统,基金系统做了重复校验,收到A之后开始处理,收到B之后直接报错返回,A处理完后又正常返回。但是主站根据流水号更新数据库状态,却将两笔订单更新错了,导致客户的交易记录出错。

该问题虽然不会造成用户的资金损失或记账出错,但是交易记录出错会带来极差的用户体验,引发客户投诉,并对公司声誉带来不良影响。因此主站通过增加重复校验来解决此问题。

但是问题的根源在于为何会产生重复的流水号,只有从源头上消灭重复的流水号,该问题才算彻底解决,因此我们对代码进行了分析。

流水号由APP -server产生,并传入后续的交易。流水号生成代码如下:

 技术分享图片

 

可以看出,流水号由13时间戳+3位随机数+固定数字“38”组成。一般情况下,该规则生成的流水号是不会重复的,因为时间戳是精确到毫秒的。但是在高并发的情况下,同一毫秒收到多个请求,此时只能由三位随机数来保证流水号的唯一性。

虽然就单次请求来说,与同一毫秒内其它请求的流水号重复的几率极小,可以忽略。假设每一毫秒有2个请求,那么这两个请求的3位随机数重复的概率为1/1000,不重复的概率为999/1000(假设是这么大的概率,没有经过数学计算)。我们通过程序来看下流水号的重复概率:

技术分享图片 

程序运行结果如下(为了方便查看,随机数加了-用来分隔):

技术分享图片

程序运行多次,也无法复现流水号重复的问题。但无法复现不代表没有问题,只能说明发生概率较小,因此需要调大循环次数。

循环次数调大后,log输出已无法靠肉眼去看是否重复,需要将每个流水号出现的次数存入Map,最后再看有多少个次数大于1的流水号。代码片段如下:

 技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

执行以上代码,结果如下:

 技术分享图片

可以看出,随着统计样本的扩大,出现重复的流水号的几率也在增加。也就是说,在系统长时间处于高并发的情况下,每一毫秒都会有重复的概率产生(如1/1000),随着时间的推移,在相当长的一段时间内,不发生重复的概率为999/1000 * 999/1000 * ........,不重复的概率越来越小,发生重复的概率越来越大。

如何避免发生重复呢?目前我想到的有以下几种方法:

  1. 使用数据库的自增id作为流水号,但这样会增加数据库IO开销,降低性能;
  2. 使用Redis存储流水号,每次使用时到Redis获取并加1,配合着分布式锁一同使用。同方案1一样,会增加IO开销,降低性能;
  3. 使用开源的发号器,如Snowflake等(有机会单独介绍)。
  4. 使用UUID,但UUID生成是字符串,不是数字,有些场景不一定适用。

 

如果各位有好的想法,欢迎关注我的公众号(程序员顺仔)或留言讨论~

技术分享图片

 


以上是关于随机数使用不当引发的生产bug的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用 JOGL 使用 VBO 渲染随机引发异常

使用“要求发送地图输出位置以进行随机播放”引发无限期等待

Azure - SqlBulkCopy 引发超时过期异常

为啥我使用PyTorch来生成随机数总会失败?

再谈随机数引起的阻塞问题

滚动表格视图时,iOS 应用程序随机崩溃,不确定如何处理引发的错误