


















在分布式支付系统中,幂等性是确保交易准确性和用户信任的核心原则之一。本文从支付架构设计的角度,深入探讨了幂等性原理及其在支付系统中的重要性,分析了业务幂等、通用幂等组件、全局幂等等多种实现方案及其适用场景,并讨论了分布式场景下实现幂等性的挑战与应对策略,供大家参考。

今天聊一个专业的技术问题:如何做到分布式场景下的幂等?本文主要讲清楚什么是幂等性原理,在支付系统中的重要应用,业务幂等、全部幂等这些不同的幂等方案选型带来的收益和复杂度权衡,幂等击穿场景及可能的严重后果。
这也是支付公司面试的必考题目之一。
幂等性是一个数学和计算机科学术语,用于描述无论操作执行多少次,都产生相同结果的属性。在软件行业,应用极其广泛,当我们说一个接口支持幂等时,无论调用多少次,对系统造成的结果是一致的。
注意这里说的“对系统造成的结果是一致的”是指系统内部数据或状态的变更,不是指返回值。不同的系统设计,返回值可能是不一样的。
举个例子,你在淘宝免密支付10元,淘宝针对这笔订单调用支付宝支付接口进行支付,无论是调用1次,还是调用100次,最终只扣了你10元。但是第二次有可能返回“重复请求”,也有可能返回“支付成功”,这个取决于接口设计。也就是支付宝内部只扣了你10元,但是接口可能返回给商户是是不同的结果。

我个人倾向于方案一,如果等幂等,就返回:重复请求。减少误解,虽然两种方案中系统都只扣了一次钱。
支付系统必须以最高的可靠性和准确性处理交易,这对于用户信任至关重要。如果一个支付系统不能保证幂等性,可能会导致多次扣除同一笔费用,引发用户不满和法律责任,严重时就会有舆情风险,甚至会被吊销牌照。
一般情况下,支付系统的幂等性能力要求比电商系统要求更高,如果用户在电商下单多了,只要没有支付,用户还是可以忍受的,但一旦多扣了用户的钱,后果就会比较严重。
这也是为什么幂等性会是支付系统招人的面试必考题目之一。
幂等是针对重复请求的,支付系统一般会面临以下几个重复请求的场景:
用户多次点击支付按钮:在网络较差或系统过载情况下,用户由于不确定交易是否完成而重复点击。
自动重试机制:系统在超时或失败时重试请求,可能导致同一支付多次尝试。
网络数据包重复:数据包在网络传输过程中,复制出了多份,导致支付平台收到多次一模一样的请求。
异常恢复:在系统升级或崩溃后,未决事务需要根据已有记录恢复和完成。内部系统重发操作。

所谓业务幂等,就是由各域自己把唯一性的交易ID作为数据库唯一索引,这样可以保证不会重复处理。
在数据库前面可以加一层缓存来提高性能,但是缓存只用于查询,查到数据认为就返回幂等成功,但是但不到,需要尝试插入数据库,插入成功后再刷新数据到缓存。
为什么要使用数据库的唯一索引做为兜底,是因为缓存是可能失效的。
在面临时经常有同学只回答到“使用redis分布式锁来实现幂等”,这是不对的。因为缓存有可能失效,分布式锁只是用于防并发操作的一种手段,无法根本性解决幂等问题,幂等一定是依赖数据库的唯一索引解决。
大部分简单的支付系统只要有业务幂等基本也够用了。

每个域都要做幂等处理,那就单独出一个独立的幂等组件,各子业务系统通过引用这个公共JAR包解决。
适用场景:应用部署不太多的时候。如果应用非常多,独立幂等DB的连接池就不够用。

这个时候,可以把幂等组件的代码共用,但是幂等数据库表使用业务系统的DB资源。解决独立幂等DB导致的连接数不够用的场景。

解决DB连接数不够用的第二个解决方案:幂等组件服务化。这样的坏处就是复杂度和耗时RT都会增加,而且幂等服务有可能成为瓶颈,所以一般很少这么用。

在多机房部署情况下,需要解决机房之间的幂等服务。这就使用到了全局幂等概念。
所谓全局幂等,就是多个机房共用一份幂等数据,这里面涉及的技术比较复杂。除了极少数全球部署的多活支付系统都用不上。
核心字段:
简单的支付系统,只需要使用业务幂等就够。
中型的支付系统,推荐使用通用幂等组件。这样方便运维。
全局幂等方案只有极少数公司会考虑。
分布式支付系统面临的幂等性挑战核心有两点:
为了解决这些挑战,可以采取以下解决方案:
尽管有了上述措施,幂等性仍然可能因为以下原因失效:
在支付系统中,只要幂等被击穿,基本上都会出现资损事件。有时候是用户资损,有时候是平台资损。曾经碰到一个真实案例,上游域把某个幂等字段组成规则的取值变了,但是下游不知道,导致下游幂等失败,对同一笔业务处理了2次,资损出现。
幂等性是分布式支付系统的基本要求,对于确保交易的正确性和避免重复扣费至关重要。除了支付系统外,各种交易类的互联网应用比如电商等基本上都需要有幂等能力。
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