在项目中如何保证服务的幂等?

目录

1.为什么要解决数据重复插入
2.解决方案实战
3.可落地小总结

一、为什么要解决数据重复插入?

问题起源:当前端发起多次重复请求给服务器提交数据。

后端服务也很简单,伪代码如下:

public class SignLogService {
 
    public void saveSignLog(SignLogDO log) {
        // 简单插入做记录
        SignLogDAO.insert(log);
    }
}

发现数据库会存在重复数据行,提交时间一模一样,但业务需求是不能有多余的 log 出现,这明显是个问题。

问题是:重复请求导致的数据重复插入。这问题造成的后果很明显:

  • 数据冗余,可能不单单多一条
  • 有些业务需求不能有多余数据,造成服务问题

问题如图所示:

解决方式:如何将 同请求 A,不执行插入,而是读取前一个请求插入的数据并返回。

解决后流程应该如下:

二、解决方案实战

1、单库单表解决方案

  • 唯一索引 + 唯一字段
  • 幂等

上面说的那种业务场景:signlog 表会有 userid、signid、signtime 等,那么每次签到,每个人每天只有一条签到记录。

数据库层采取唯一索引的形式,保证数据记录唯一性,即 UNIQUE 约束,UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录。

另外,userid,signid,sign_time 三个组合适唯一字段。

创表的伪代码如下:

 CREATE TABLE sign_log(
    id int NOT NULL, 
    user_id int NOT NULL, 
    sign_id int, sign_time int, 
    CONSTRAINT unique_sign_log UNIQUE(user_id, sign_id, sign_time)
)

重点是 CONSTRAINT unique_sign_log UNIQUE(user_id,sign_id,sign_time)。

有个小问题,数据量大的时候,每条记录都会有对应的唯一索引,比较耗资源。

那么这样就行了吗?

答案是不行,服务不够健壮。

第一个请求插入成功,第二个请求直接报错,Java 服务会抛出 DuplicateKeyException 。

简单的幂等写法操作即可,伪代码如下:

public class SignLogService {
    public SingLogDO saveSignLog(SignLogDO log) {
        // 幂等处理
        SignLogDO insertLog = null;
        try {
            insertLog = signLogDAO.insert(log);
        } catch (DuplicateKeyException e) { 
            insertLog = selectByUniqueKeys(userId, signId, signTime);
        }
        return insertLog;
    }
}

的确,流量不是很大,也不算很高并发,重复写问题,这样处理即可。

那真正的大流量、高并发场景下,该如何解决?

2、分库分表解决方案

流量大了后,单库单表会演变成分库分表。那么基于单表的唯一索引形式,在碰到分表就无法保证呢,插入的地方可能是两个分表 A1 和 A2。

解决思路:将数据的唯一性条件放到其他存储,并进行锁控制

还是上面的例子,每天,每次签到,每个人只有一条签到记录,那么使用分布式锁 Redis 的解决方案。

大致伪代码如下:

a.加锁

// 加锁
jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  • lockKey 最简单的是 userid + signid + sign_time
  • expireTime 设置为一天

b.解锁

// 解锁
jedis.eval(script, lockKey, requestId);

c.幂等代码加强

public class SignLogService {
    public SingLogDO saveSignLog ( SignLogDO log ) {
 
        // 幂等校验
        SignLogDO existLog  = selectByUniqueKeys (userId,signId,signTime);
        if(Objects.nonNull(existLog)){
            return existLog;
        }
        
        // 加锁
        jedis.set
        
        SignLogDO insertLog = signLogDAO.insert(log);
                
        // 解锁
        jedis.eval
                
        return insertLog;
    }
}

这个方案供大家参考下。

三、可落地小总结

解决方案实战中,了解具体术。归纳如下:

  • 幂等:保证多次同一请求后结果一致
  • 并发控制:单表唯一索引、分布式多表分布式锁
  • 降级兜底方案:分布式锁锁失效 – 考虑乐观锁兜底

其他幂等策略,汇总资料

  • 【总结】高并发-幂等实现方案:https://blog.csdn.net/hemin1003/article/details/82882873
  • 幂等策略介绍:https://blog.csdn.net/hemin1003/article/details/72834265
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