新冠疫情結束在即，各位小伙伴想必也開始工作了吧......

　　2020年伊始，世界仿佛開了一個大玩笑。好在天佑中華，武漢也解封了，一切都在向好的地方發展。希望小伙伴們的工作和生活沒有受到太大的影響。

　　據我7年以來的開發經驗，工業級別的代碼，幾乎三分之二都是在處理異常情況。而且我們去面試，面試官考察應試者的最好的方法，就是考察他是否能夠思考周全，想到所有異常情況的處理方案。

相信大家都使用過消息MQ，他可以很好地進行系統解耦，減低變成的複雜度，又可以進行削峰，增加系統在高併發的穩定性。那麼使用MQ有哪些註意事項呢？是不是MQ就是萬無一失呢？一條MQ消息從產生到消費，有沒有可能失敗？在哪些環節可能失敗，如何處理？

1.消息生產失敗

　　一般來說，從生產者到MQ中間件是通過網路調用的，是網路調用就有可能存在失敗。下麵這些原因，都有可能造成MQ生產失敗，例如網路波動，儘管生產者到MQ伺服器之間是內網調用，並不意味著網路調用的成功率就是百分之百，內網調用也會遇到網路波動，造成調用超時或者失敗。又如調用的MQ機器瞬間Crash掉，這也是有可能造成調用失敗的。面對生產者調用MQ的失敗，我們是容易比較容易處理的，我們只要簡單地進行重試即可，如果重試2-3次失敗，那麼非常有可能是出現大問題，這個時候再重試意義不大，需要進行告警並處理。

2.MQ處理存儲失敗

　　消息到達消息中間件之後，通常是會被存儲起來的，只有被寫入到磁碟中，消息才是真正地被存儲，不會丟失。但是，大部分MQ中間件並不是收到消息就立馬寫入磁碟的，只是由於磁碟的寫入速度相對於記憶體，現得慢得多得多，所以，像Kafka這樣的消息系統，是會把消息寫到緩衝區中，非同步寫入磁碟，如果機器在中途突然斷電，是有可能會丟失消息的。為瞭解決這個問題，大部分的MQ都是採用分散式部署，消息會在多台機器上寫入緩存中成功才會返回給業務方成功，由於多台機器同時斷電的可能性較低，我們可以認為這是比較低成本又可靠的方案。

3.消費者處理失敗

　　一般的MQ都有MQ重試機制，如果處理失敗，就會嘗試重覆消費這個MQ。這個帶來的問題就是，MQ可能已經成功消費了，但是在通知MQ中間件的時候失敗了，這個時候帶來的結果就是消息重覆消費。同理，在生產者重試的時候，也會遇到消息重覆消費的問題。這個時候，就要求我們儘量把介面設計得有冪等性，這個時候即便是重覆消費，也不用擔心什麼問題了。基本上做好這三點，我們就能夠大大地提高我們地系統地可用性了！

這裡需要關註幾個重點：

1. 冪等不僅僅只是一次（或多次）請求對資源沒有副作用（比如查詢資料庫操作，沒有增刪改，因此沒有對資料庫有任何影響）。

2. 冪等還包括第一次請求的時候對資源產生了副作用，但是以後的多次請求都不會再對資源產生副作用。

3. 冪等關註的是以後的多次請求是否對資源產生的副作用，而不關註結果。

冪等性是系統服務對外一種承諾（而不是實現），承諾只要調用介面成功，外部多次調用對系統的影響是一致的。聲明為冪等的服務會認為外部調用失敗是常態，並且失敗之後必然會有重試。

什麼情況下需要冪等

業務開發中，經常會遇到重覆提交的情況，無論是由於網路問題無法收到請求結果而重新發起請求，或是前端的操作抖動而造成重覆提交情況。 在交易系統，支付系統這種重覆提交造成的問題有尤其明顯，比如：

1. 用戶在APP上連續點擊了多次提交訂單，後臺應該只產生一個訂單；

2. 向支付系統發起支付請求，由於網路問題或系統BUG重發，支付系統應該只扣一次錢。 很顯然，聲明冪等的服務認為，外部調用者會存在多次調用的情況，為了防止外部多次調用對系統數據狀態的發生多次改變，將服務設計成冪等。

冪等VS防重

上面例子中遇到的問題，只是重覆提交的情況，和服務冪等的初衷是不同的。重覆提交是在第一次請求已經成功的情況下，人為的進行多次操作，導致不滿足冪等要求的服務多次改變狀態。而冪等更多使用的情況是第一次請求不知道結果（比如超時）或者失敗的異常情況下，發起多次請求，目的是多次確認第一次請求成功，卻不會因多次請求而出現多次的狀態變化。

什麼情況下需要保證冪等性

以SQL為例，有下麵三種場景，只有第三種場景需要開發人員使用其他策略保證冪等性：

1. SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2，無論執行多少次都不會改變狀態，是天然的冪等。

2. UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2，無論執行成功多少次狀態都是一致的，因此也是冪等操作。

3. UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2，每次執行的結果都會發生變化，這種不是冪等的。

為什麼要設計冪等性的服務

冪等可以使得客戶端邏輯處理變得簡單，但是卻以服務邏輯變得複雜為代價。滿足冪等服務的需要在邏輯中至少包含兩點：

1. 首先去查詢上一次的執行狀態，如果沒有則認為是第一次請求

2. 在服務改變狀態的業務邏輯前，保證防重覆提交的邏輯

冪等的不足

冪等是為了簡化客戶端邏輯處理，卻增加了服務提供者的邏輯和成本，是否有必要，需要根據具體場景具體分析，因此除了業務上的特殊要求外，儘量不提供冪等的介面。

1. 增加了額外控制冪等的業務邏輯，複雜化了業務功能；

2. 把並行執行的功能改為串列執行，降低了執行效率。

保證冪等策略

冪等需要通過唯一的業務單號來保證。也就是說相同的業務單號，認為是同一筆業務。使用這個唯一的業務單號來確保，後面多次的相同的業務單號的處理邏輯和執行效果是一致的。 下麵以支付為例，在不考慮併發的情況下，實現冪等很簡單：

①先查詢一下訂單是否已經支付過，

②如果已經支付過，則返回支付成功；如果沒有支付，進行支付流程，修改訂單狀態為‘已支付’。

防重覆提交策略

上述的保證冪等方案是分成兩步的，第②步依賴第①步的查詢結果，無法保證原子性的。在高併發下就會出現下麵的情況：第二次請求在第一次請求第②步訂單狀態還沒有修改為‘已支付狀態’的情況下到來。既然得出了這個結論，餘下的問題也就變得簡單：把查詢和變更狀態操作加鎖，將並行操作改為串列操作。

樂觀鎖

如果只是更新已有的數據，沒有必要對業務進行加鎖，設計表結構時使用樂觀鎖，一般通過version來做樂觀鎖，這樣既能保證執行效率，又能保證冪等。例如： UPDATE tab1 SET col1=1,version=version+1 WHERE version=#version# 不過，樂觀鎖存在失效的情況，就是常說的ABA問題，不過如果version版本一直是自增的就不會出現ABA的情況。

防重表

使用訂單號orderNo做為去重表的唯一索引，每次請求都根據訂單號向去重表中插入一條數據。第一次請求查詢訂單支付狀態，當然訂單沒有支付，進行支付操作，無論成功與否，執行完後更新訂單狀態為成功或失敗，刪除去重表中的數據。後續的訂單因為表中唯一索引而插入失敗，則返回操作失敗，直到第一次的請求完成（成功或失敗）。可以看出防重表作用是加鎖的功能。

分散式鎖

這裡使用的防重表可以使用分散式鎖代替，比如Redis。訂單發起支付請求，支付系統會去Redis緩存中查詢是否存在該訂單號的Key，如果不存在，則向Redis增加Key為訂單號。查詢訂單支付已經支付，如果沒有則進行支付，支付完成後刪除該訂單號的Key。通過Redis做到了分散式鎖，只有這次訂單訂單支付請求完成，下次請求才能進來。相比去重表，將放併發做到了緩存中，較為高效。思路相同，同一時間只能完成一次支付請求。 

token令牌

這種方式分成兩個階段：申請token階段和支付階段。 第一階段，在進入到提交訂單頁面之前，需要訂單系統根據用戶信息向支付系統發起一次申請token的請求，支付系統將token保存到Redis緩存中，為第二階段支付使用。 第二階段，訂單系統拿著申請到的token發起支付請求，支付系統會檢查Redis中是否存在該token，如果存在，表示第一次發起支付請求，刪除緩存中token後開始支付邏輯處理；如果緩存中不存在，表示非法請求。 實際上這裡的token是一個信物，支付系統根據token確認，你是你媽的孩子。不足是需要系統間交互兩次，流程較上述方法複雜。 

支付緩衝區

把訂單的支付請求都快速地接下來，一個快速接單的緩衝管道。後續使用非同步任務處理管道中的數據，過濾掉重覆的待支付訂單。優點是同步轉非同步，高吞吐。不足是不能及時地返回支付結果，需要後續監聽支付結果的非同步返回。