Java全栈大联盟RabbitMQ系列之消费端幂等性保障

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今天安妮就给小伙伴们列举以下几个点：

说明：以下内容非强制或必学，做到了解即可。但是，最好熟练！

1、幂等性概念

2、消费端如何保障幂等性

3、唯一ID+指纹码机制实现幂等

4、唯一ID+指纹码机制优缺点

5、利用Redis原子性实现幂等

6、Redis原子性实现幂等需考虑的问题

1、幂等性概念

首先，来看一个业务场景：

假设库存中存在100个手机，每卖一个，则count-1。

update T_REPS set count = count - 1

当库存量为1时，如果两个线程同时并发，即当前两个线程在同一时刻读取到手机库存量都为1，然后都想执行count-1操作。这种情况下，count可能会出现负数的情况。

那么如何解决这个问题呢？

在update语句下添加version条件。

update T_REPS set count = count - 1, version = version + 1 where version = 1

每执行一次count-1操作，就更新一次版本号。这样，即使两个线程读取到的库存量都是1（假设此时version值为1），都去执行count-1操作。只有有一个线程执行了count-1操作，则会更新当前的version值，version为2。那么另外一个线程再去执行

update T_REPS set count = count - 1, version = version + 1 where version = 1

时，由于verison值已经被线程1更新为2了（每次去更新数据时，它的version永远进行一个递增），所以这条sql语句不满足条件，则不会再去更新version为1时的count值了。通过这种方式，来确保线程的安全性。

幂等性概念：可能你要对一个事情进行一个操作，这个操作可能执行一百次，最终操作一百次的结果都是相同的。执行一条sql，并行的一瞬间可能要执行一百次，但无论执行多少次，这个结果都是唯一的相同的。

2、消费端如何保障幂等性

思考一个问题：

在海量订单产生的业务高峰期，如何避免消息的重复消费问题？

有好多消息到达MQ，消费端要监听大量的MQ消息，这个时候难免会出现消息的重复投递，或者网络原因导致的一些闪断，导致broker重发消息。这个时候，如果不去做幂等，就可能会出现重复消费。

消费端为了实现幂等，就意味着，我们的消息永远不会消费多次，即使我们收到了多条一样的消息，最终只对这个消息消费一次。

业界主流的幂等性操作：

1、唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重；

2、利用Redis的原子性去实现；

3、唯一ID+指纹码机制实现幂等

唯一ID+指纹码机制：它的目的，是为了保证这次操作是绝对唯一的，从而利用数据库主键去重。

可能有些用户，就是在某一瞬间多次频繁的几次消费。比如用户同一段时间内多次频繁的执行转账操作。指纹码可能是业务规则，或者是时间戳加上具体的银行给我们返回的唯一的信息码，并不一定是系统生成的，而是一些业务规则去拼接起来的东西。通过操作消息的唯一性，利用数据库主键去重，保障消息的幂等性消费。如果消息成功被消费，我们是会对消息进行入库操作的。

select count(*) from T_ORDER where ID = 唯一ID + 指纹码

如果数据库没有查询到这条消息，则返回为0，再执行插入操作。

如果数据库查询到存在消息记录，则返回为1，表示该消息已经被操作了，这个时候消费端就不会再去消费了。

4、唯一ID+指纹码机制优缺点

优点：实现简单，易于理解

缺点：在高并发情况下，如果操作的是同一个数据库，就会有数据库写入的性能瓶颈。因为要执行insert操作，哪怕都成功了，每次都是先读操作（判断消息在数据库中是否存在记录），再执行写操作。

解决方案：跟进ID进行分库分表策略，采用一些算法路由去做一个分压分流的机制。比如ID是一串数字，可以利用哈希算法将ID路由到不同的数据库中。

5、利用Redis原子性实现幂等

Redis原子性：无论是集群模式还是单点，比如set 一个key，如果第二次再去set时，它会将这个值更新成最新的。

使用Redis进行幂等，需要考虑的问题：

第一，是否需要进行数据落库。如果落库的话，关键解决的问题是数据库和缓存如何做到原子性？

比如订单过来，利用Redis将订单存到Redis里面，第二次假如同样的订单号过来，利用Redis的幂等性把它过滤掉了。如果没过滤掉，第一件事是set order id，设置到Redis中，接下来还得对具体的订单进行一个数据库的存储，这个时候会发现，如果要落库的话，你的关键解决点事，数据库和缓存之间怎么去做到数据的一致性，怎么做到同时成功，同时失败。

加事务？Redis缓存有自己的事务，数据库有自己的事务，这两个事务不是同一个事务，肯定是不行的。总有一种极端情况会发生，即Redis写成功了，数据库写失败了。那么这个时候，第二个相同的订单号过来，到底让不让它入库呢？Redis可能直接过滤掉，但数据库中没有订单记录。

第二，如果不进行落库（不对数据进行MySql持久化存储，都存到Redis），那么都存储到缓存中，怎么去设置一个定时同步的策略？

你的数据不可能一直都放在缓存里。肯定是要把缓存数据同步到关系型数据库来持久化，这才是最稳妥的。放到缓存中，就能保证，百分之百的成功吗？如果缓存哪天出现问题，怎么去做呢？缓存的可靠性保障？利用Redis做幂等需要考虑的核心问题。

6、Redis原子性实现幂等需考虑的问题

使用Redis原子性实现幂等需要考虑一下几个问题：

1、是否让消息入库

2、若入库，如何解决数据库与缓存的数据一致性

3、若不入库，如何实现缓存的可靠性保障，如何将缓存数据定时同步到数据库

考虑清楚这些问题后，我们才可以放心的去利用Redis原子性实现幂等。

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安妮