幂等性问题剖析_网络超时在幂等的讨论范围吗

所谓幂等，简单地说，就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。扩展一下，这里的接口，可以理解为对外发布的HTTP接口或者Thrift接口，也可以是接收消息的内部接口，甚至是一个内部方法或操作。

数学上的定义：f(f(x)) = f(x)。x被函数f作用一次和作用无限次的结果是一样的。幂等性应用在软件系统中，我把它简单定义为：某个函数或者某个接口使用相同参数调用一次或者无限次，其造成的后果是一样的，在实际应用中一般针对于接口进行幂等性设计。举个栗子，在系统中，调用方A调用系统B的接口进行用户的扣费操作时，由于网络不稳定，A重试了N次该请求，那么不管B是否接收到多少次请求，都应该保证只会扣除该用户一次费用。

那么我们为什么需要接口具有幂等性呢？设想一下以下情形：

在App中下订单的时候，点击确认之后，没反应，就又点击了几次。在这种情况下，如果无法保证该接口的幂等性，那么将会出现重复下单问题。
在接收消息的时候，消息推送重复。如果处理消息的接口无法保证幂等，那么重复消费消息产生的影响可能会非常大。
在分布式环境中，网络环境更加复杂，因前端操作抖动、网络故障、消息重复、响应速度慢等原因，对接口的重复调用概率会比集中式环境下更大，尤其是重复消息在分布式环境中很难避免。Tyler Treat也在《You Cannot Have Exactly-Once Delivery》一文中提到：

Within the context of a distributed system, you cannot have exactly-once message delivery.

分布式环境中，有些接口是天然保证幂等性的，如查询操作。有些对数据的修改是一个常量，并且无其他记录和操作，那也可以说是具有幂等性的。其他情况下，所有涉及对数据的修改、状态的变更就都有必要防止重复性操作的发生。通过间接的实现接口的幂等性来防止重复操作所带来的影响，成为了一种有效的解决方案。

GTIS#
GTIS就是这样的一个解决方案。它是一个轻量的重复操作关卡系统，它能够确保在分布式环境中操作的唯一性。我们可以用它来间接保证每个操作的幂等性。它具有如下特点：

高效：低延时，单个方法平均响应时间在2ms内，几乎不会对业务造成影响；
可靠：提供降级策略，以应对外部存储引擎故障所造成的影响；提供应用鉴权，提供集群配置自定义，降低不同业务之间的干扰；
简单：接入简捷方便，学习成本低。只需简单的配置，在代码中进行两个方法的调用即可完成所有的接入工作；
灵活：提供多种接口参数、使用策略，以满足不同的业务需求。
实现原理#
基本原理

GTIS的实现思路是将每一个不同的业务操作赋予其唯一性。这个唯一性是通过对不同操作所对应的唯一的内容特性生成一个唯一的全局ID来实现的。基本原则为：相同的操作生成相同的全局ID；不同的操作生成不同的全局ID。

生成的全局ID需要存储在外部存储引擎中，数据库、Redis亦或是Tair等均可实现。考虑到Tair天生分布式和持久化的优势，目前的GTIS存储在Tair中。其相应的key和value如下：

key：将对于不同的业务，采用APP_KEY+业务操作内容特性生成一个唯一标识trans_contents。然后对唯一标识进行加密生成全局ID作为Key。
value：current_timestamp + trans_contents，current_timestamp用于标识当前的操作线程。
判断是否重复，主要利用Tair的SETNX方法，如果原来没有值则set且返回成功，如果已经有值则返回失败。

内部流程

GTIS的内部实现流程为：

业务方在业务操作之前，生成一个能够唯一标识该操作的transContents，传入GTIS；
GTIS根据传入的transContents，用MD5生成全局ID；
GTIS将全局ID作为key，current_timestamp+transContents作为value放入Tair进行setNx，将结果返回给业务方；
业务方根据返回结果确定能否开始进行业务操作；
若能，开始进行操作；若不能，则结束当前操作；
业务方将操作结果和请求结果传入GTIS，系统进行一次请求结果的检验；
若该次操作成功，GTIS根据key取出value值，跟传入的返回结果进行比对，如果两者相等，则将该全局ID的过期时间改为较长时间；
GTIS返回最终结果。
实现难点

GTIS的实现难点在于如何保证其判断重复的可靠性。由于分布式环境的复杂度和业务操作的不确定性，在上一章节分布式锁的实现中考虑的网络断开或主机宕机等问题，同样需要在GTIS中设法解决。这里列出几个典型的场景：

如果操作执行失败，理想的情况应该是另一个相同的操作可以立即进行。因此，需要对业务方的操作结果进行判断，如果操作失败，那么就需要立即删除该全局ID；

如果操作超时或主机宕机，当前的操作无法告知GTIS操作是否成功。那么我们必须引入超时机制，一旦长时间获取不到业务方的操作反馈，那么也需要该全局ID失效；

结合上两个场景，既然全局ID会失效并且可能会被删除，那就需要保证删除的不是另一个相同操作的全局ID。这就需要将特殊的标识记录下来，并由此来判断。这里所用的标识为当前时间戳。

可以看到，解决这些问题的思路，也和上一章节中的实现有很多类似的地方。除此以外，还有更多的场景需要考虑和解决，所有分支流程如下:

使用说明#
使用时，业务方只需要在操作的前后调用GTIS的前置方法和后置方法，如下图所示。如果前置方法返回可进行操作，则说明此时无重复操作，可以进行。否则则直接结束操作。

使用方需要考虑的主要是下面两个参数：

空间全局性：业务方输入的能够标志操作唯一性的内容特性，可以是唯一性的String类型的ID，也可以是map、POJO等形式。如订单ID等
时间全局性：确定在多长时间内不允许重复，1小时内还是一个月内亦或是永久。
此外，GTIS还提供了不同的故障处理策略和重试机制，以此来降低外部存储引擎异常对系统造成的影响。

目前，GTIS已经持续迭代了7个版本，距离第一个版本有近1年之久，先后在美团点评多个项目中稳定运行。

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结语#
在分布式环境中，操作互斥性问题和幂等性问题非常普遍。经过分析，我们找出了解决这两个问题的基本思路和实现原理，给出了具体的解决方案。

针对操作互斥性问题，常见的做法便是通过分布式锁来处理对共享资源的抢占。分布式锁的实现，很大程度借鉴了多线程和多进程环境中的互斥锁的实现原理。只要满足一些存储方面的基本条件，并且能够解决如网络断开等异常情况，那么就可以实现一个分布式锁。目前已经有基于Zookeeper和Redis等存储引擎的比较典型的分布式锁实现。但是由于单存储引擎的局限，我们开发了基于ZooKeeper和Tair的多引擎分布式锁Cerberus，它具有使用灵活方便等诸多优点，还提供了完善的一键降级方案。

针对操作幂等性问题，我们可以通过防止重复操作来间接的实现接口的幂等性。GTIS提供了一套可靠的解决方法：依赖于存储引擎，通过对不同操作所对应的唯一的内容特性生成一个唯一的全局ID来防止操作重复。

目前Cerberus分布式锁、GTIS都已应用在生产环境并平稳运行。两者提供的解决方案已经能够解决大多数分布式环境中的操作互斥性和幂等性的问题。值得一提的是，分布式锁和GTIS都不是万能的，它们对外部存储系统的强依赖使得在环境不那么稳定的情况下，对可靠性会造成一定的影响。在并发量过高的情况下，如果不能很好的控制锁的粒度，那么使用分布式锁也是不太合适的。总的来说，分布式环境下的业务场景纷繁复杂，要解决互斥性和幂等性问题还需要结合当前系统架构、业务需求和未来演进综合考虑。Cerberus分布式锁和GTIS也会持续不断地迭代更新，提供更多的引擎选择、更高效可靠的实现方式、更简捷的接入流程，以期满足更复杂的使用场景和业务需求。

WEB资源或API方法的幂等性是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。幂等性是系统的接口对外一种承诺(而不是实现), 承诺只要调用接口成功, 外部多次调用对系统的影响是一致的。幂等性是分布式系统设计中的一个重要概念，对超时处理、系统恢复等具有重要意义。声明为幂等的接口会认为外部调用失败是常态, 并且失败之后必然会有重试。例如，在因网络中断等原因导致请求方未能收到请求返回值的情况下，如果该资源具备幂等性，请求方只需要重新请求即可，而无需担心重复调用会产生错误。实际上，我们常用的HTTP协议的方法是具有幂等性语义要求的，比如：get方法用于获取资源，不应有副作用，因此是幂等的；post方法用于创建资源，每次请求都会产生新的资源，因此不具备幂等性；put方法用于更新资源，是幂等的；delete方法用于删除资源，也是幂等的。

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常见用来保证幂等的手段：#
1.MVCC方案
多版本并发控制，该策略主要使用update with condition（更新带条件来防止）来保证多次外部请求调用对系统的影响是一致的。在系统设计的过程中，合理的使用乐观锁，通过version或者updateTime（timestamp）等其他条件，来做乐观锁的判断条件，这样保证更新操作即使在并发的情况下，也不会有太大的问题。例如

1
2
select * from tablename where condition=#condition# //取出要跟新的对象，带有版本versoin
update tableName set name=#name#,version=version+1 where version=#version#
在更新的过程中利用version来防止，其他操作对对象的并发更新，导致更新丢失。为了避免失败，通常需要一定的重试机制。

2.去重表
在插入数据的时候，插入去重表，利用数据库的唯一索引特性，保证唯一的逻辑。

3.悲观锁

select for update，整个执行过程中锁定该订单对应的记录。注意：这种在DB读大于写的情况下尽量少用。

4. select + insert
   并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，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。注意：核心高并发流程不要用这种方法。

5.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，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。

6. token机制，防止页面重复提交

业务要求：页面的数据只能被点击提交一次
发生原因：由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交
解决办法：

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
处理流程：

数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间
提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回
　　token特点:要申请，一次有效性，可以限流

7. 对外提供接口的api如何保证幂等

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)

总结： 幂等性应该是合格程序员的一个基因，在设计系统时，是首要考虑的问题，尤其是在像支付宝，银行，互联网金融公司等涉及的都是钱的系统，既要高效，数据也要准确，所以不能出现多扣款，多打款等问题，这样会很难处理，用户体验也不好 。

这里需要关注几个重点：

幂等不仅仅只是一次（或多次）请求对资源没有副作用（比如查询数据库操作，没有增删改，因此没有对数据库有任何影响）。

幂等还包括第一次请求的时候对资源产生了副作用，但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。

幂等关注的是以后的多次请求是否对资源产生的副作用，而不关注结果。

网络超时等问题，不是幂等的讨论范围。

幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。

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什么情况下需要幂等#
业务开发中，经常会遇到重复提交的情况，无论是由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求，或是前端的操作抖动而造成重复提交情况。 在交易系统，支付系统这种重复提交造成的问题有尤其明显，比如：

用户在APP上连续点击了多次提交订单，后台应该只产生一个订单；

向支付宝发起支付请求，由于网络问题或系统BUG重发，支付宝应该只扣一次钱。 很显然，声明幂等的服务认为，外部调用者会存在多次调用的情况，为了防止外部多次调用对系统数据状态的发生多次改变，将服务设计成幂等。

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幂等VS防重#
上面例子中小明遇到的问题，只是重复提交的情况，和服务幂等的初衷是不同的。重复提交是在第一次请求已经成功的情况下，人为的进行多次操作，导致不满足幂等要求的服务多次改变状态。而幂等更多使用的情况是第一次请求不知道结果（比如超时）或者失败的异常情况下，发起多次请求，目的是多次确认第一次请求成功，却不会因多次请求而出现多次的状态变化。

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什么情况下需要保证幂等性#
以SQL为例，有下面三种场景，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性：

SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2，无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。

UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2，无论执行成功多少次状态都是一致的，因此也是幂等操作。

UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2，每次执行的结果都会发生变化，这种不是幂等的。

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为什么要设计幂等性的服务#
幂等可以使得客户端逻辑处理变得简单，但是却以服务逻辑变得复杂为代价。满足幂等服务的需要在逻辑中至少包含两点：

首先去查询上一次的执行状态，如果没有则认为是第一次请求

在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑

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幂等的不足#
幂等是为了简化客户端逻辑处理，却增加了服务提供者的逻辑和成本，是否有必要，需要根据具体场景具体分析，因此除了业务上的特殊要求外，尽量不提供幂等的接口。

增加了额外控制幂等的业务逻辑，复杂化了业务功能；

把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率。

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保证幂等策略#
幂等需要通过唯一的业务单号来保证。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。 下面以支付为例，在不考虑并发的情况下，实现幂等很简单：①先查询一下订单是否已经支付过，②如果已经支付过，则返回支付成功；如果没有支付，进行支付流程，修改订单状态为‘已支付’。

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防重复提交策略#
上述的保证幂等方案是分成两步的，第②步依赖第①步的查询结果，无法保证原子性的。在高并发下就会出现下面的情况：第二次请求在第一次请求第②步订单状态还没有修改为‘已支付状态’的情况下到来。既然得出了这个结论，余下的问题也就变得简单：把查询和变更状态操作加锁，将并行操作改为串行操作。

乐观锁#
如果只是更新已有的数据，没有必要对业务进行加锁，设计表结构时使用乐观锁，一般通过version来做乐观锁，这样既能保证执行效率，又能保证幂等。例如： UPDATE tab1 SET col1=1,version=version+1 WHERE version=#version# 不过，乐观锁存在失效的情况，就是常说的ABA问题，不过如果version版本一直是自增的就不会出现ABA的情况。（从网上找了一张图片很能说明乐观锁，引用过来，出自Mybatis对乐观锁的支持）

防重表#
使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引，每次请求都根据订单号向去重表中插入一条数据。第一次请求查询订单支付状态，当然订单没有支付，进行支付操作，无论成功与否，执行完后更新订单状态为成功或失败，删除去重表中的数据。后续的订单因为表中唯一索引而插入失败，则返回操作失败，直到第一次的请求完成（成功或失败）。可以看出防重表作用是加锁的功能。

分布式锁#
这里使用的防重表可以使用分布式锁代替，比如Redis。订单发起支付请求，支付系统会去Redis缓存中查询是否存在该订单号的Key，如果不存在，则向Redis增加Key为订单号。查询订单支付已经支付，如果没有则进行支付，支付完成后删除该订单号的Key。通过Redis做到了分布式锁，只有这次订单订单支付请求完成，下次请求才能进来。相比去重表，将放并发做到了缓存中，较为高效。思路相同，同一时间只能完成一次支付请求。

token令牌#
这种方式分成两个阶段：申请token阶段和支付阶段。 第一阶段，在进入到提交订单页面之前，需要订单系统根据用户信息向支付系统发起一次申请token的请求，支付系统将token保存到Redis缓存中，为第二阶段支付使用。 第二阶段，订单系统拿着申请到的token发起支付请求，支付系统会检查Redis中是否存在该token，如果存在，表示第一次发起支付请求，删除缓存中token后开始支付逻辑处理；如果缓存中不存在，表示非法请求。 实际上这里的token是一个信物，支付系统根据token确认，你是你妈的孩子。不足是需要系统间交互两次，流程较上述方法复杂。

支付缓冲区#
把订单的支付请求都快速地接下来，一个快速接单的缓冲管道。后续使用异步任务处理管道中的数据，过滤掉重复的待支付订单。优点是同步转异步，高吞吐。不足是不能及时地返回支付结果，需要后续监听支付结果的异步返回。

现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能再服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有反应，那么就会多次点击按钮，这样请求有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其再支付场景。

幂等性：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品使用约支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额返发现多扣钱了，流水记录也变成了两条．．．

在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。

在增删改查4个操作中，尤为注意就是增加或者修改，

查询对于结果是不会有改变的，

删除只会进行一次，用户多次点击产生的结果一样

修改在大多场景下结果一样

增加在重复提交的场景下会出现

那么如何设计接口才能做到幂等呢？

方法一、单次支付请求，也就是直接支付了，不需要额外的数据库操作了，这个时候发起异步请求创建一个唯一的ticketId，就是门票，这张门票只能使用一次就作废，具体步骤如下：

异步请求获取门票

调用支付，传入门票

根据门票ID查询此次操作是否存在，如果存在则表示该操作已经执行过，直接返回结果；如果不存在，支付扣款，保存结果

返回结果到客户端

如果步骤4通信失败，用户再次发起请求，那么最终结果还是一样的

方法二、分布式环境下各个服务相互调用

这边就要举例我们的系统了，我们支付的时候先要扣款，然后更新订单，这个地方就涉及到了订单服务以及支付服务了。

用户调用支付，扣款成功后，更新对应订单状态，然后再保存流水。

而在这个地方就没必要使用门票ticketId了，因为会比较闲的麻烦

（支付状态：未支付，已支付）

步骤：

1、查询订单支付状态

2、如果已经支付，直接返回结果

3、如果未支付，则支付扣款并且保存流水

4、返回支付结果

如果步骤4通信失败，用户再次发起请求，那么最终结果还是一样的

对于做过支付的朋友，幂等，也可以称之为冲正，保证客户端与服务端的交易一致性，避免多次扣款。

最后来看一下我们的订单流程，虽然不是很复杂，但是最后在支付环境是一定要实现幂等性的