0 文章概述
在RPC场景中因为重试或者没有实现幂等性而导致的重复数据问题，必须引起大家重视，有可能会造成例如一次购买创建多笔订单，一条通知信息被发送多次等问题，这是技术人员必须面对和解决的问题。
有人可能会说：当调用失败时程序并没有显示重试，为什么还会产生重复数据问题呢？这是因为即使没有显示重试，RPC框架在集群容错机制中自动进行了重试，这个问题必须引起关注。
本文我们以DUBBO框架为例分析为什么重试，怎么做重试，怎么做幂等三个问题。
1 为什么重试
如果简单对一个RPC交互过程进行分类，可以分为三类：响应成功、响应失败、没有响应。
对于响应成功和响应失败两种情况，消费者很好处理。因为响应信息明确，所以只要根据响应信息，继续处理成功或者失败逻辑即可。但是没有响应这种场景比较难处理，这是因为没有响应可能包含以下情况：
(1) 生产者根本没有接收到请求
(2) 生产者接收到请求并且已处理成功，但是消费者没有接收到响应
(3) 生产者接收到请求并且已处理失败，但是消费者没有接收到响应
假设你是一名RPC框架设计者，究竟是选择重试还是放弃调用呢？其实最终如何选择取决于业务特性，有的业务本身就具有幂等性，但是有的业务不能允许重试否则会造成重复数据。
那么谁对业务特性最熟悉呢？答案是消费者，因为消费者作为调用方肯定最熟悉自身业务，所以RPC框架只要提供一些策略供消费者选择即可。
2 怎么做重试
2.1 集群容错策略
DUBBO作为一款优秀RPC框架，提供了如下集群容错策略供消费者选择：
Failover： 故障转移
Failfast： 快速失败
Failsafe： 安全失败
Failback： 异步重试
Forking： 并行调用
Broadcast：广播调用
(1) Failover
故障转移策略。作为默认策略，当消费发生异常时，通过负载均衡策略再选择一个生产者节点进行调用，直到达到重试次数
(2) Failfast
快速失败策略。消费者只消费一次服务，当发生异常时则直接抛出
(3) Failsafe
安全失败策略。消费者只消费一次服务，如果消费失败则包装一个空结果，不抛出异常
(4) Failback
异步重试策略。消费发生异常时返回一个空结果，失败请求将会进行异步重试。如果重试超过最大重试次数还不成功，放弃重试并不抛出异常
(5) Forking
并行调用策略。消费者通过线程池并发调用多个生产者，只要有一个成功就算成功
(6) Broadcast
广播调用策略。消费者遍历调用所有生产者节点，任何一个出现异常则抛出异常
2.2 源码分析
2.2.1 Failover
Failover故障转移策略作为默认策略，当消费发生异常时，通过负载均衡策略再选择一个生产者节点进行调用，直到达到重试次数。即使业务代码没有显示重试，也有可能多次执行消费逻辑从而造成重复数据：
public class FailoverClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
public FailoverClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
}
@Override
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 所有生产者Invokers
List<Invoker<T>> copyInvokers = invokers;
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 获取重试次数
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
RpcException le = null;
// 已经调用过的生产者
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyInvokers.size());
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
// 重试直到达到最大次数
for (int i = 0; i < len; i++) {
if (i > 0) {
// 如果当前实例被销毁则抛出异常
checkWhetherDestroyed();
// 根据路由策略选出可用生产者Invokers
copyInvokers = list(invocation);
// 重新检查
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
}
// 负载均衡选择一个生产者Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyInvokers, invoked);
invoked.add(invoker);
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// 服务消费发起远程调用
Result result = invoker.invoke(invocation);
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress() + ", but there have been failed providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le);
}
// 有结果则返回
return result;
} catch (RpcException e) {
// 业务异常直接抛出
if (e.isBiz()) {
throw e;
}
le = e;
} catch (Throwable e) {
// RpcException不抛出继续重试
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
// 保存已经访问过的生产者
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + ". Tried " + len + " times of the providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}
}
消费者调用生产者节点A发生RpcException异常时（例如超时异常），在未达到最大重试次数之前，消费者会通过负载均衡策略再次选择其它生产者节点消费。试想如果生产者节点A其实已经处理成功了，但是没有及时将成功结果返回给消费者，那么再次重试就可能造成重复数据问题。
2.2.2 Failfast
快速失败策略。消费者只消费一次服务，当发生异常时则直接抛出，不会进行重试：
public class FailfastClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
public FailfastClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
}
@Override
public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 检查生产者Invokers是否合法
checkInvokers(invokers, invocation);
// 负载均衡选择一个生产者Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
try {
// 服务消费发起远程调用
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 服务消费失败不重试直接抛出异常
if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) {
throw (RpcException) e;
}
throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0,
"Failfast invoke providers " + invoker.getUrl() + " " + loadbalance.getClass().getSimpleName()
+ " select from all providers " + invokers + " for service " + getInterface().getName()
+ " method " + invocation.getMethodName() + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " use dubbo version " + Version.getVersion()
+ ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(),
e.getCause() != null ? e.getCause() : e);
}
}
}
2.2.3 Failsafe
安全失败策略。消费者只消费一次服务，如果消费失败则包装一个空结果，不抛出异常，不会进行重试：
public class FailsafeClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FailsafeClusterInvoker.class);
public FailsafeClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
}
@Override
public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
// 检查生产者Invokers是否合法
checkInvokers(invokers, invocation);
// 负载均衡选择一个生产者Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// 服务消费发起远程调用
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 消费失败包装为一个空结果对象
logger.error("Failsafe ignore exception: " + e.getMessage(), e);
return new RpcResult();
}
}
}
2.2.4 Failback
异步重试策略。消费发生异常时返回一个空结果，失败请求会进行异步重试。如果重试超过最大重试次数还不成功，放弃重试并不抛出异常：
public class FailbackClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FailbackClusterInvoker.class);
private static final long RETRY_FAILED_PERIOD = 5;
private final int retries;
private final int failbackTasks;
private volatile Timer failTimer;
public FailbackClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
int retriesConfig = getUrl().getParameter(Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_FAILBACK_TIMES);
if (retriesConfig <= 0) {
retriesConfig = Constants.DEFAULT_FAILBACK_TIMES;
}
int failbackTasksConfig = getUrl().getParameter(Constants.FAIL_BACK_TASKS_KEY, Constants.DEFAULT_FAILBACK_TASKS);
if (failbackTasksConfig <= 0) {
failbackTasksConfig = Constants.DEFAULT_FAILBACK_TASKS;
}
retries = retriesConfig;
failbackTasks = failbackTasksConfig;
}
private void addFailed(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, Invoker<T> lastInvoker) {
if (failTimer == null) {
synchronized (this) {
if (failTimer == null) {
// 创建定时器
failTimer = new HashedWheelTimer(new NamedThreadFactory("failback-cluster-timer", true), 1, TimeUnit.SECONDS, 32, failbackTasks);
}
}
}
// 构造定时任务
RetryTimerTask retryTimerTask = new RetryTimerTask(loadbalance, invocation, invokers, lastInvoker, retries, RETRY_FAILED_PERIOD);
try {
// 定时任务放入定时器等待执行
failTimer.newTimeout(retryTimerTask, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failback background works error,invocation->" + invocation + ", exception: " + e.getMessage());
}
}
@Override
protected Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
Invoker<T> invoker = null;
try {
// 检查生产者Invokers是否合法
checkInvokers(invokers, invocation);
// 负责均衡选择一个生产者Invoker
invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// 消费服务发起远程调用
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failback to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", wait for retry in background. Ignored exception: " + e.getMessage() + ", ", e);
// 如果服务消费失败则记录失败请求
addFailed(loadbalance, invocation, invokers, invoker);
// 返回空结果
return new RpcResult();
}
}
@Override
public void destroy() {
super.destroy();
if (failTimer != null) {
failTimer.stop();
}
}
/**
* RetryTimerTask
*/
private class RetryTimerTask implements TimerTask {
private final Invocation invocation;
private final LoadBalance loadbalance;
private final List<Invoker<T>> invokers;
private final int retries;
private final long tick;
private Invoker<T> lastInvoker;
private int retryTimes = 0;
RetryTimerTask(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, Invoker<T> lastInvoker, int retries, long tick) {
this.loadbalance = loadbalance;
this.invocation = invocation;
this.invokers = invokers;
this.retries = retries;
this.tick = tick;
this.lastInvoker = lastInvoker;
}
@Override
public void run(Timeout timeout) {
try {
// 负载均衡选择一个生产者Invoker
Invoker<T> retryInvoker = select(loadbalance, invocation, invokers, Collections.singletonList(lastInvoker));
lastInvoker = retryInvoker;
// 服务消费发起远程调用
retryInvoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failed retry to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", waiting again.", e);
// 超出最大重试次数记录日志不抛出异常
if ((++retryTimes) >= retries) {
logger.error("Failed retry times exceed threshold (" + retries + "), We have to abandon, invocation->" + invocation);
} else {
// 未超出最大重试次数重新放入定时器
rePut(timeout);
}
}
}
private void rePut(Timeout timeout) {
if (timeout == null) {
return;
}
Timer timer = timeout.timer();
if (timer.isStop() || timeout.isCancelled()) {
return;
}
timer.newTimeout(timeout.task(), tick, TimeUnit.SECONDS);
}
}
}
2.2.5 Forking
并行调用策略。消费者通过线程池并发调用多个生产者，只要有一个成功就算成功：
public class ForkingClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(new NamedInternalThreadFactory("forking-cluster-timer", true));
public ForkingClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
}
@Override
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
checkInvokers(invokers, invocation);
final List<Invoker<T>> selected;
// 获取配置参数
final int forks = getUrl().getParameter(Constants.FORKS_KEY, Constants.DEFAULT_FORKS);
final int timeout = getUrl().getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
// 获取并行执行的Invoker列表
if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {
selected = invokers;
} else {
selected = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < forks; i++) {
// 选择生产者
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
// 防止重复增加Invoker
if (!selected.contains(invoker)) {
selected.add(invoker);
}
}
}
RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
final BlockingQueue<Object> ref = new LinkedBlockingQueue<>();
for (final Invoker<T> invoker : selected) {
// 在线程池中并发执行
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// 执行消费逻辑
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 存储消费结果
ref.offer(result);
} catch (Throwable e) {
// 如果异常次数大于等于forks参数值说明全部调用失败，则把异常放入队列
int value = count.incrementAndGet();
if (value >= selected.size()) {
ref.offer(e);
}
}
}
});
}
try {
// 从队列获取结果
Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 如果异常类型表示全部调用失败则抛出异常
if (ret instanceof Throwable) {
Throwable e = (Throwable) ret;
throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0, "Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e.getCause() != null ? e.getCause() : e);
}
return (Result) ret;
} catch (InterruptedException e) {
throw new RpcException("Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e);
}
} finally {
RpcContext.getContext().clearAttachments();
}
}
}
2.2.6 Broadcast
广播调用策略。消费者遍历调用所有生产者节点，任何一个出现异常则抛出异常：
public class BroadcastClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BroadcastClusterInvoker.class);
public BroadcastClusterInvoker(Directory<T> directory) {
super(directory);
}
@Override
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
checkInvokers(invokers, invocation);
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);
RpcException exception = null;
Result result = null;
// 遍历调用所有生产者节点
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
try {
// 执行消费逻辑
result = invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
exception = e;
logger.warn(e.getMessage(), e);
} catch (Throwable e) {
exception = new RpcException(e.getMessage(), e);
logger.warn(e.getMessage(), e);
}
}
// 任何一个出现异常则抛出异常
if (exception != null) {
throw exception;
}
return result;
}
}
3 怎么做幂等
经过上述分析我们知道，RPC框架自带的重试机制可能会造成数据重复问题，那么在使用中必须考虑幂等性。幂等性是指一次操作与多次操作产生结果相同，并不会因为多次操作而产生不一致性。常见幂等方案有取消重试、幂等表、数据库锁、状态机这些方案。
3.1 取消重试
取消重试有两种方法，第一是设置重试次数为零，第二是选择不重试的集群容错策略。
<!-- 设置重试次数为零 -->
<dubbo:reference id="helloService" interface="com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService" retries="0" />
<!-- 选择集群容错方案 -->
<dubbo:reference id="helloService" interface="com.java.front.dubbo.demo.provider.HelloService" cluster="failfast" />
3.2 幂等表
假设用户支付成功后，支付系统将支付成功消息，发送至消息队列。物流系统订阅到这个消息，准备为这笔订单创建物流单。
但是消息队列可能会重复推送，物流系统有可能接收到多次这条消息。我们希望达到效果：无论接收到多少条重复消息，只能创建一笔物流单。
解决方案是幂等表方案。新建一张幂等表，该表就是用来做幂等，无其它业务意义，有一个字段名为key建有唯一索引，这个字段是幂等标准。
物流系统订阅到消息后，首先尝试插入幂等表，订单编号作为key字段。如果成功则继续创建物流单，如果订单编号已经存在则违反唯一性原则，无法插入成功，说明已经进行过业务处理，丢弃消息。
这张表数据量会比较大，我们可以通过定时任务对数据进行归档，例如只保留7天数据，其它数据存入归档表。
还有一种广义幂等表就是我们可以用Redis替代数据库，在创建物流单之前，我们可以检查Redis是否存在该订单编号数据，同时可以为这类数据设置7天过期时间。
3.3 状态机
物流单创建成功后会发送消息，订单系统订阅到消息后更新状态为完成，假设变更是将订单状态0更新至状态1。订单系统也可能收到多条消息，可能在状态已经被更新至状态1之后，依然收到物流单创建成功消息。
解决方案是状态机方案。首先绘制状态机图，分析状态流转形态。例如经过分析状态1已经是最终态，那么即使接收到物流单创建成功消息也不再处理，丢弃消息。
3.4 数据库锁
数据库锁又可以分为悲观锁和乐观锁两种类型，悲观锁是在获取数据时加锁：
select * from table where col='xxx' for update
乐观锁是在更新时加锁，第一步首先查出数据，数据包含version字段。第二步进行更新操作，如果此时记录已经被修改则version字段已经发生变化，无法更新成功：
update table set xxx,
version = #{version} + 1
where id = #{id}
and version = #{version}
4 文章总结
本文首先分析了为什么重试这个问题，因为对于RPC交互无响应场景，重试策略是一种重要选择。然后分析了DUBBO提供的六种集群容错策略，Failover作为默认策略提供了重试机制，在业务代码没有显示重试情况下，仍有可能发起多次调用，这必须引起重视。最后我们分析了几种常用幂等方案，希望本文对大家有所帮助。
JAVA前线
