设计高并发场景下的分布式幂等接口

题目

设计高并发场景下的分布式幂等接口

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

Spring MVC请求处理流程,分布式锁实现,接口幂等性设计,高并发优化,防重机制

快速回答

实现高并发幂等接口的核心要点：

• 使用分布式锁（如Redis RedLock）保证原子性操作
• 通过唯一请求ID实现幂等性校验（客户端生成或服务端颁发）
• 采用三级防重策略：请求ID内存缓存 → Redis标记 → 数据库唯一索引
• 使用异步处理+状态查询分离读写压力
• 数据库操作使用乐观锁或唯一约束

1. 问题背景与挑战

在分布式系统中，当用户重复提交、网络重试或服务重发时，需要保证接口的幂等性。典型场景如：支付回调、订单创建等。高并发下需解决：

• 重复请求导致数据不一致
• 数据库写入冲突
• 系统资源竞争

2. 核心实现方案

2.1 幂等性设计原理

幂等性指同一请求多次执行结果一致。关键要素：

• 唯一请求ID：客户端生成（如前端UUID）或服务端颁发（Token机制）
• 状态记录：记录请求处理状态（pending/success/fail）

2.2 Spring MVC接口实现

@RestController
public class PaymentController {
    @PostMapping("/pay")
    public ResponseEntity<String> payment(
        @RequestHeader("X-Request-ID") String requestId, 
        @RequestBody PaymentRequest request) {

        // 1. 幂等校验
        IdempotentService.verifyRequestId(requestId);

        // 2. 业务处理（含分布式锁）
        return paymentService.process(requestId, request);
    }
}

2.3 三级防重策略

// 伪代码实现
public class IdempotentService {
    // 一级：本地缓存（Guava Cache）
    private static final Cache<String, Boolean> localCache = 
        CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS).build();

    // 二级：Redis标记
    public static void verifyRequestId(String requestId) {
        // 本地缓存检查
        if (localCache.getIfPresent(requestId) != null) {
            throw new DuplicateRequestException();
        }

        // Redis原子操作（SETNX+EXPIRE）
        boolean locked = redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) conn -> 
            conn.set(requestId.getBytes(), "1".getBytes(), 
                Expiration.seconds(30), 
                RedisStringCommands.SetOption.SET_IF_ABSENT)
        );

        if (!locked) throw new DuplicateRequestException();
        localCache.put(requestId, true);
    }
}

2.4 数据库层防护

-- 创建唯一索引
ALTER TABLE payments ADD UNIQUE INDEX idx_request_id (request_id);

3. 高并发优化策略

• 读写分离：
  • 写操作：异步处理（@Async + 线程池）
  • 读操作：返回202 Accepted + 结果查询接口
• 锁优化：
  • 使用Redisson红锁（RedLock）替代简单Redis锁
  • 锁粒度控制到业务ID级别（如用户ID+业务类型）
• 流量控制：
  • Guava RateLimiter限流
  • Nginx层限速

4. 常见错误与规避

• 错误1：仅用本地缓存 → 分布式系统失效
  规避：必须结合分布式存储
• 错误2：未设置锁超时 → 死锁风险
  规避：Redis锁必须设置过期时间
• 错误3：先查DB再操作 → 并发间隙
  规避：用唯一索引兜底

5. 扩展知识

• Token方案：预生成令牌（防止客户端重复生成ID）
  1. 客户端获取token（GET /token）
  2. 携带token发起请求（POST /pay?token=xxx）
• 状态机设计：业务状态流转校验（如订单状态：created → paid → fulfilled）
• 消息队列：Kafka/RocketMQ自带消息去重机制