幂等性设计：震惊！吃一碗粉竟付了两碗的钱？

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我们从一个故事开始：

话说有一天，支付组的小王开了一上午的会，终于在12点半的时候结束了。饥肠辘辘的他掏出了手机准备点外卖，突然，他想起半个小时后还有个会。得了，外卖肯定来不及了，只能下楼随便吃点了。

下楼的路上，小王想起前几天听同事说，马路对过开了一家新的嗦粉店。那家的粉不贵，也不好吃。小王一想，这家人肯定不多，满足我快速就餐的需求，就这家了！

刚到门口小王就震惊了，原以为只有一两个人，没想到，居然一个人都没有！小王咽了咽口水，看了看时间，咱们赌一把这东西吃了不拉肚子吧。于是就坐下了。

点了碗菜单上的招牌“招牌炒粉”。上菜果然很快，味道也是“名副其实”，没想到的是，这家店居然开通了小王公司研发的支付工具。吃完后，小王就用自己负责的支付工具做了支付。刚做完支付，小王收到两条银行扣款通知，各扣了18块钱。纳尼？！难道是银行重复发了消息？小王点进自己的支付账单，看到了毛骨悚然的一幕，居然扣了两次钱！

小王心想，完了，肯定是幂等性出问题了。于是顾不上退款，赶紧就跑回了公司。因为小王担心，明天他可能就一碗粉都吃不上了！

01什么是幂等性

所以，我们今天就来聊聊幂等性这个话题。幂等性设计可以说是系统设计中最重要的一点，设计不好分分钟就发生资损。轻则一年白干，重则卷铺盖走人，更重则公司倒闭。

我们先解释一下“幂等性”这个词。

用大白话来说就是：“同一个动作无论重复多少次，结果都是一样的”。这里要注意的是“结果”两个字。一个动作可能带来多个结果，所以幂等性是针对其中的一个结果的。

我们拿洗碗举例：你洗了一个碗，然后放在水池边，过一会儿忙完了回到水池边又看到这个碗，但是你忘记了之前是否洗过（或者你不确定中间是否又被人使用过），保险起见你就是再洗一次。

那么对于碗来说，洗碗就是具备幂等性的。一个碗你洗一次、两次、n次，结果都是一样的，就是变干净了。但对于洗洁精来说，洗碗就不具备幂等性。一个碗你洗的次数越多，洗洁精就越少。

用数学公式来说就是：f(x) = f(f(x))。比如，计算绝对值就具备幂等性，abs(x) = abs(abs(x))。​

回到开头的例子。你吃了一碗粉，然后使用某支付工具支付。app往后端服务器发起了一笔支付请求，但是因为超时，app没有拿到这个支付结果，于是重试了一次。假设两次请求都到达了服务器但是没有做好幂等设计，就会扣两次钱，就出现了“吃一碗粉，付两碗钱”的结果。

这种事情如果出现多了，各种投诉及举报分分钟就可以让公司闭门歇业。

你也许会说，只要不发起重试就好了！那如果你是提供了一个支付接口呢？如果支付系统是收到了上游订单系统的异步消息然后进行支付，消息重发了呢？

你也许想到了自己系统的幂等性设计，你也许想到了一些最耳熟能详的方法论，但是相信我，好的幂等性设计远没有你想象的那么简单。

很多的幂等性设计都是存在漏洞的。甚至在大厂，幂等性设计都是一个重点话题。

02操作分类与幂等性

在具体讲设计之前，我们先聊下操作的分类以及对应的幂等性问题。

所有的操作无外乎CURD四种类型（CURD = Create Update Read Delete）。

【Read】读操作一般来说是天然具备幂等性的。

【Delete】删除操作也是天然具备幂等性，无论你带不带where条件，执行一次和执行一百次结果是一样的。

【Update】更新操作不具备天然的幂等性。例如：UPDATE 余额表 SET 余额=余额-1 WHERE 用户=CodingBetterLife。这个语句执行一次扣一块钱，执行了多次就反复扣。但是Update的问题是很好解决的，只需要在where条件中加上原始值就可以了。比如把上面的语句改为：UPDATE 余额表 SET 余额=余额-1 WHERE 用户=CodingBetterLife and 余额=100。

【Create】新建操作也不具备天然幂等性。比如app重试支付请求，每次支付都会插入一条支付记录，需要有唯一键来控制（这个我们后面细说，仅仅唯一键是不够的）。

处理幂等性，最难的地方其实就在Create的部分。我们细细看来。

03幂等性如何设计

我们就拿开头吃粉的例子来看看如何设计幂等性。我们上面提到，幂等性是针对其中一个结果的，我们讨论的是针对支付结果的幂等性。因为结果幂等才是我们最关心的。

我们先一起确认下，幂等性设计的目标：

【目标1】无论是有意还是无意的重复支付请求，都不能出现扣两次钱的情况。

【目标2】要能够获得正确的支付结果（必须能获得，并且必须正确）。

开始我们的设计之旅：

（我们会从应对app支付的重复请求，过渡到一个支持重试的支付服务设计）

吃完粉以后，你掏出手机进行支付，整个过程如下所示：

99.99%的操作，都可以这样顺利地完成，但生活吧，意外总是不期而遇：

这种情况下，如果我们不做任何设计，自然就会重复支付。

要杜绝这种问题，最直接的思路就是：不要重试！不要重试！不要重试！（学一下三体）

针对【意外1】：app可以设计成点击后将按钮失效。

针对【意外2】和【意外3】：可以关闭相关的重试功能。

这是采用了“逃避”的思路，也就是不要让问题发生。但这真不是你能控制的。况且，一旦整个架构体系变得复杂，你很难评估是不是某个点会有重试的逻辑。

所以，解决幂等性问题，不能依赖别人“不重试”，而要以“肯定会重试”作为前提条件来设计。

但这并不是说所有的逻辑可以在后端完成，app侧起码要做一个基本的改造，那就是每次用户的点击请求，会生成唯一一个ID，并且把这个ID一路带下来。

然后，后端可以这样来设计：

注意：从这里开始，我们的后端设计不仅应对“不小心”的重复支付，更针对故意的调用方重试。你也可以理解为我们在做一个“支付服务”的设计。

（方案1）

此时，如果原始请求超时异常，然后重试的话，会被拦截，如下图：

据我了解，大部分幂等的设计都是这种方式，你可以对比下你的系统。

但这样设计会有个不容易想到的严重缺陷，看下图：

这种情况非常严重。你可以想象，如果调用方认为失败，但其实支付成功，会是什么结果？！

这里的关键问题在于：需要控制在任何时刻，任何一个唯一键请求，只有一个线程在执行。所以，我们需要在业务检验之前，就做一个分布式锁，保证只有一个线程处理支付。

这里我们有两个方案。

第一个方案是：将落支付流水的动作提到业务检验之前。如下图：

（方案2）

这个方案的问题在于，会有很多业务校验失败的流水在库中。这无论对检索的性能还是存储的成本来说，都是一个需要考虑的点。

另外，所有的请求直接落库，对数据库压力很大。例如有黑产用高并发扫你的接口，你不先做一次黑名单检查直接落库，对db来说风险极高，可能会横向影响其他业务。

如果你认为没有这种场景，并且有很多废流水没问题，这个方案是可以的。事实上，有些银行的接口就是这么设计的。

如果你不想有那么多废流水，你可以采用第二个方案，那就是在业务检验前加一个分布式锁。同时，如果分布式锁获取失败，则查一下流水库，返回流水状态。如下图：

（方案3）

上述方案采用的是redis分布式锁，也可以使用db的幂等表来实现。

但是，这个方案是有问题的。

如果原始请求在抢到分布式锁以后异常中断了（例如服务器重启）。重试的请求都只能获得“订单不存在”的状态。但是订单不存在有可能是因为中断，有可能是因为原始请求还没有走到落数据库这一步。对于调用方来说不敢直接认为失败。

我们看下图：

这种情况下，我们往往会给到调用方一个约定。约定：如果原始请求后超过一段时间（例如1小时，以下都以1小时举例）重试，依然获取到订单不存在，则可以认定为失败！服务端要保证1小时内，原始请求一定执行完（无论是成功、失败、还是异常终止）。​

到这里总该万事大吉了吧？

没错，到这里确实就可以了。很多大厂都是这么设计的。​

但是，这里有一个问题。那就是，对于调用方来说，如果服务端发生异常中断（例如机器重启）的情况，他只能等到约定的1小时后换号重新支付。

不要小看换号这个事情。调用方对一笔支付换号重试是高危操作，一旦换号，所有的幂等都失效。所以，如果调用方想要尽量保证支付成功，同时忌讳换号来做重试。该怎么办呢？

上面的方案中，之所以需要换号，是因为我们的分布式锁不会释放。那么，我们如果1小时后删除幂等，就可以做原号重试了。如下图：

（方案4）

不同于换号重试的是，原号重试依然在支付流水数据库层面有幂等控制，不会重复支付。这样，我们就实现了不换号重试的功能。

我们来总结一下，我们一共有三种方案来实现幂等，我们汇总如下图：

这三个方案有自己的使用场景，我最后来说一下：

【方案2】如果你确保没有恶意请求给数据库带来压力，并且接受大量废流水，可以直接使用这个方案。同时确保整个“从流水入库到支付完成”在一个事务中。如果不在一个事务中，会存在支付异常时支付流水悬挂的问题。需要通过补偿的方式推进。这个点我们此文不细讲了。如果有问题可以公众号给我留言。

【方案3】如果你可以要求调用方接受一段时间后换号重试。你可以使用这个方案。

【方案4】如果你的调用方无法接受换号重试，你可以选择这个方案。

事实上，【方案3】和【方案4】是大厂的最佳实践。你可以在设计自己系统时酌情参考。当然，有一些变种的实现，但原理上和核心环节上的设计是一致的。​

你现在再回头看看方案1，是不是就深刻体会到，幂等性设计并没有那么容易吧。

04结尾

到这里，我们就把幂等性问题讲完了。

在多年的工作过程中，我面试过很多候选人，我经常会结合候选人的工作，考察其在幂等性设计上的思考。因为幂等性是一个大家一定会碰到的点，其中的细节很能反映候选人的严谨性和技术能力。

对于架构来说，“异步”和“重试”是我们常用且重要的设计思路，而这两者都需要严格考虑“幂等性”。

所以，千万不要让你的用户发生“吃一碗粉付两碗钱”的情况，不然，也许没几天，你自己连一碗粉都付不起了。

建议你可以收藏本文，在你需要做系统或者架构设计的时候，拿出来做个参考。

本文转载自微信公众号「 CodingBetterLife​​」，作者「 赵志强 」，可以通过以下二维码关注。

转载本文请联系「 ​CodingBetterLife​​」公众号。

新闻标题：幂等性设计：震惊！吃一碗粉竟付了两碗的钱？
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