10. MQ高级 - 消费者的可靠性 - 业务幂等性

何为幂等性?
幂等是一个数学概念,用函数表达式来描述是这样的:f(x) = f(f(x)),例如求绝对值函数。
在程序开发中,则是指同一个业务,执行一次或多次对业务状态的影响是一致的。例如:

  • 根据id删除数据
  • 查询数据
  • 新增数据

但数据的更新往往不是幂等的,如果重复执行可能造成不一样的后果。比如:

  • 取消订单,恢复库存的业务。如果多次恢复就会出现库存重复增加的情况
  • 退款业务。重复退款对商家而言会有经济损失。

所以,我们要尽可能避免业务被重复执行。
然而在实际业务场景中,由于意外经常会出现业务被重复执行的情况,例如:

  • 页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交
  • 服务间调用的重试
  • MQ消息的重复投递

我们在用户支付成功后会发送MQ消息到交易服务,修改订单状态为已支付,就可能出现消息重复投递的情况。如果消费者不做判断,很有可能导致消息被消费多次,出现业务故障。
举例:

  1. 假如用户刚刚支付完成,并且投递消息到交易服务,交易服务更改订单为已支付状态。
  2. 由于某种原因,例如网络故障导致生产者没有得到确认,隔了一段时间后重新投递给交易服务。
  3. 但是,在新投递的消息被消费之前,用户选择了退款,将订单状态改为了已退款状态。
  4. 退款完成后,新投递的消息才被消费,那么订单状态会被再次改为已支付。业务异常。

因此,我们必须想办法保证消息处理的幂等性。这里给出两种方案:

  • 唯一消息ID
  • 业务状态判断

1. 唯一消息ID

这个思路非常简单:

  1. 每一条消息都生成一个唯一的id,与消息一起投递给消费者。
  2. 消费者接收到消息后处理自己的业务,业务处理成功后将消息ID保存到数据库
  3. 如果下次又收到相同消息,去数据库查询判断是否存在,存在则为重复消息放弃处理。

我们该如何给消息添加唯一ID呢?
其实很简单,SpringAMQP的MessageConverter自带了MessageID的功能,我们只要开启这个功能即可。
以Jackson的消息转换器为例:

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id,用于识别不同消息,也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jjmc.setCreateMessageIds(true);
    return jjmc;
}

消费者如何取出messageId

2. 业务判断

业务判断就是基于业务本身的逻辑或状态来判断是否是重复的请求或消息,不同的业务场景判断的思路也不一样。
例如我们当前案例中,处理消息的业务逻辑是把订单状态从未支付修改为已支付。因此我们就可以在执行业务时判断订单状态是否是未支付,如果不是则证明订单已经被处理过,无需重复处理。

相比较而言,消息ID的方案需要改造原有的数据库,所以我更推荐使用业务判断的方案。

以支付修改订单的业务为例,我们需要修改OrderServiceImpl中的markOrderPaySuccess方法:

    @Override
    public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {
        // 1.查询订单
        Order old = getById(orderId);
        // 2.判断订单状态
        if (old == null || old.getStatus() != 1) {
            // 订单不存在或者订单状态不是1,放弃处理
            return;
        }
        // 3.尝试更新订单
        Order order = new Order();
        order.setId(orderId);
        order.setStatus(2);
        order.setPayTime(LocalDateTime.now());
        updateById(order);
    }

上述代码逻辑上符合了幂等判断的需求,但是由于判断和更新是两步动作,因此在极小概率下可能存在线程安全问题。

我们可以合并上述操作为这样:

@Override
public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {
    // UPDATE `order` SET status = ? , pay_time = ? WHERE id = ? AND status = 1
    lambdaUpdate()
            .set(Order::getStatus, 2)
            .set(Order::getPayTime, LocalDateTime.now())
            .eq(Order::getId, orderId)
            .eq(Order::getStatus, 1)
            .update();
}

注意看,上述代码等同于这样的SQL语句:

UPDATE `order` SET status = ? , pay_time = ? WHERE id = ? AND status = 1

我们在where条件中除了判断id以外,还加上了status必须为1的条件。如果条件不符(说明订单已支付),则SQL匹配不到数据,根本不会执行。


如果觉得有收获,欢迎点赞和评论,更多知识,请点击关注查看我的主页信息哦~

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容