在实际的生产环境下,我们应该保证任何接口都是幂等的,而如何正确的实现幂等,就是本文要讨论的内容。
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哪些请求天生就是幂等的?
首先,我们要知道查询类的请求一般都是天然幂等的,除此之外,删除请求在大多数情况下也是幂等的,但是ABA场景下除外。
举一个简单的例子
比如,先请求了一次删除A的操作,但由于响应超时,又自动请求了一次删除A的操作,如果在两次请求之间,又插入了一次A,而实际上新插入的这一次A,是不应该被删除的,这就是ABA问题,不过,在大多数业务场景中,ABA问题都是可以忽略的。
除了查询和删除之外,还有更新操作,同样的更新操作在大多数场景下也是天然幂等的,其例外是也会存在ABA的问题,更重要的是,比如执行update table set a = a + 1 where v = 1这样的更新就非幂等了。
最后,就还剩插入了,插入大多数情况下都是非幂等的,除非是利用数据库唯一索引来保证数据不会重复产生。
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为什么需要幂等
1.超时重试
当发起一次RPC请求时,难免会因为网络不稳定而导致请求失败,一般遇到这样的问题我们希望能够重新请求一次,正常情况下没有问题,但有时请求实际上已经发出去了,只是在请求响应时网络异常或者超时,此时,请求方如果再重新发起一次请求,那被请求方就需要保证幂等了。
2.异步回调
异步回调是提升系统接口吞吐量的一种常用方式,很明显,此类接口一定是需要保证幂等性的。
3.消息队列
现在常用的消息队列框架,比如:Kafka、RocketMQ、RabbitMQ在消息传递时都会采取At least once原则(也就是至少一次原则,在消息传递时,不允许丢消息,但是允许有重复的消息),既然消息队列不保证不会出现重复的消息,那消费者自然要保证处理逻辑的幂等性了。
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实现幂等的关键因素
关键因素1
幂等唯一标识,可以叫它幂等号或者幂等令牌或者全局ID,总之就是客户端与服务端一次请求时的唯一标识,一般情况下由客户端来生成,也可以让第三方来统一分配。
关键因素2
有了唯一标识以后,服务端只需要确保这个唯一标识只被使用一次即可,一种常见的方式就是利用数据库的唯一索引。
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注解实现幂等性
下面演示一种利用Redis来实现的方式。
1.自定义注解
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
@Target(value = ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface Idempotent {
/**
* 参数名,表示将从哪个参数中获取属性值。
* 获取到的属性值将作为KEY。
*
* @return
*/
String name() default "";
/**
* 属性,表示将获取哪个属性的值。
*
* @return
*/
String field() default "";
/**
* 参数类型
*
* @return
*/
Class type();
}
2.统一的请求入参对象
@Data
public class RequestData<T> {
private Header header;
private T body;
}
@Data
public class Header {
private String token;
}
@Data
public class Order {
String orderNo;
}
3.AOP处理
@Aspect
@Component
public class IdempotentAspect {
@Resource
private RedisIdempotentStorage redisIdempotentStorage;
@Pointcut("@annotation(com.springboot.micrometer.annotation.Idempotent)")
public void idempotent() {
}
@Around("idempotent()")
public Object methodAround(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
Idempotent idempotent = method.getAnnotation(Idempotent.class);
String field = idempotent.field();
String name = idempotent.name();
Class clazzType = idempotent.type();
String token = "";
Object object = clazzType.newInstance();
Map<String, Object> paramValue = AopUtils.getParamValue(joinPoint);
if (object instanceof RequestData) {
RequestData idempotentEntity = (RequestData) paramValue.get(name);
token = String.valueOf(AopUtils.getFieldValue(idempotentEntity.getHeader(), field));
}
if (redisIdempotentStorage.delete(token)) {
return joinPoint.proceed();
}
return "重复请求";
}
}
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.reflect.CodeSignature;
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class AopUtils {
public static Object getFieldValue(Object obj, String name) throws Exception {
Field[] fields = obj.getClass().getDeclaredFields();
Object object = null;
for (Field field : fields) {
field.setAccessible(true);
if (field.getName().toUpperCase().equals(name.toUpperCase())) {
object = field.get(obj);
break;
}
}
return object;
}
public static Map<String, Object> getParamValue(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Object[] paramValues = joinPoint.getArgs();
String[] paramNames = ((CodeSignature) joinPoint.getSignature()).getParameterNames();
Map<String, Object> param = new HashMap<>(paramNames.length);
for (int i = 0; i < paramNames.length; i++) {
param.put(paramNames[i], paramValues[i]);
}
return param;
}
}
4.Token值生成
@RestController
@RequestMapping("/idGenerator")
public class IdGeneratorController {
@Resource
private RedisIdempotentStorage redisIdempotentStorage;
@RequestMapping("/getIdGeneratorToken")
public String getIdGeneratorToken() {
String generateId = IdGeneratorUtil.generateId();
redisIdempotentStorage.save(generateId);
return generateId;
}
}
public interface IdempotentStorage {
void save(String idempotentId);
boolean delete(String idempotentId);
}
@Component
public class RedisIdempotentStorage implements IdempotentStorage {
@Resource
private RedisTemplate<String, Serializable> redisTemplate;
@Override
public void save(String idempotentId) {
redisTemplate.opsForValue().set(idempotentId, idempotentId, 10, TimeUnit.MINUTES);
}
@Override
public boolean delete(String idempotentId) {
return redisTemplate.delete(idempotentId);
}
}
public class IdGeneratorUtil {
public static String generateId() {
return UUID.randomUUID().toString();
}
}
5. 请求示例
调用接口之前,先申请一个token,然后带着服务端返回的token值,再去请求。
@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {
@RequestMapping("/saveOrder")
@Idempotent(name = "requestData", type = RequestData.class, field = "token")
public String saveOrder(@RequestBody RequestData<Order> requestData) {
return "success";
}
}
请求获取token值。
带着token值,第一次请求成功。
第二次请求失败。
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