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一、gRPC超时重试
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1.1 客户端
package main
import (
"context"
"fmt"
retry "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/retry"
"go_test_learn/grpc_retry/proto"
"google.golang.org/grpc"
"google.golang.org/grpc/codes"
"google.golang.org/grpc/credentials/insecure"
"time"
)
func main() {
// 创建客户端拦截器
interceptor := func(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error{
start := time.Now()
fmt.Println("客户端拦截器")
err := invoker(ctx, method, req, reply, cc, opts...)
fmt.Printf("耗时：%s\n", time.Since(start))
return err
}
opt := grpc.WithUnaryInterceptor(interceptor)
//********方式二;在此处配置******
retryOpt:=[]retry.CallOption{
retry.WithMax(3), //重试3次
retry.WithPerRetryTimeout(1*time.Second), // 超过1s就要重试
retry.WithCodes(codes.Unknown,codes.DeadlineExceeded,codes.Unavailable), // 哪些状态码重试
}
conn, err := grpc.Dial("127.0.0.1:50052",
opt,
grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials()),
// 客户端拦截器中加入retry--》多长时间超时？重试几次？
// 方式一：配合下面
//grpc.WithUnaryInterceptor(retry.UnaryClientInterceptor()),
// 方式二：配置上面
grpc.WithUnaryInterceptor(retry.UnaryClientInterceptor(retryOpt...)),
)
if err != nil {
panic("连接服务异常")
}
defer conn.Close()
client := proto.NewHelloClient(conn)
request := proto.HelloRequest{Name: "lqz",}
// **********方式一：在此处配置重试超时时间和重试次数和错误状态码********
//res, err := client.Hello(context.Background(),
// &request,
// retry.WithMax(3), //重试3次
// retry.WithPerRetryTimeout(3*time.Second), // 超过1s就要重试
// retry.WithCodes(codes.Unknown,codes.DeadlineExceeded,codes.Unavailable), // 哪些状态码重试
//)
//*****方式二;
res, err := client.Hello(context.Background(),
&request,
)
if err != nil {
panic("调用方法异常")
}
fmt.Println(res.Reply)
}
1.2 服务端
package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware"
grpc_auth "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/auth"
grpc_recovery "github.com/grpc-ecosystem/go-grpc-middleware/recovery"
"go_test_learn/grpc_retry/proto"
"google.golang.org/grpc"
"net"
"time"
)
type HelloServer struct {
}
func (s *HelloServer) Hello(context context.Context, request *proto.HelloRequest) (*proto.HelloResponse, error) {
fmt.Println(request.Name)
time.Sleep(2*time.Second)
return &proto.HelloResponse{
Reply: "收到客户端的数据：" + request.Name,
}, nil
}
func main() {
// 使用第三方拦截器，使用了grpc_auth和grpc_recovery
myAuthFunction := func(ctx context.Context) (context.Context, error) {
fmt.Println("走了认证")
return ctx, nil
}
opt := grpc.UnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryServer(
grpc_auth.UnaryServerInterceptor(myAuthFunction),
grpc_recovery.UnaryServerInterceptor(),
))
g := grpc.NewServer(opt)
// 使用拦截器结束
s := HelloServer{}
proto.RegisterHelloServer(g, &s)
lis, error := net.Listen("tcp", "0.0.0.0:50052")
if error != nil {
panic("启动服务异常")
}
g.Serve(lis)
}
1.3 proto
syntax = "proto3";
option go_package = ".;proto";
service Hello{
rpc Hello(HelloRequest) returns(HelloResponse);
}
message HelloRequest {
string name = 1;
}
message HelloResponse {
string reply = 1;
}
二、接口幂等性
2.1 什么是幂等性
幂等性是系统服务对外一种承诺，承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。
2.2 什么情况下需要幂等
- 以SQL为例：
- SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2，无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。
- UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2，无论执行成功多少次状态都是一致的，因此也是幂等操作。
- UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2，每次执行的结果都会发生变化，这种不是幂等的。
- insert into user(userid,name) values(1,’a’) 如userid为唯一主键，即重复操作上面的业务，只会插入一条用户数据，具备幂等性。
- 如userid不是主键，可以重复，那上面业务多次操作，数据都会新增多条，不具备幂等性。
- delete from user where userid=1，多次操作，结果一样，具备幂等性
2.3 如何保证幂等
（1）token机制
1、服务端提供了发送token的接口。我们在分析业务的时候，哪些业务是存在幂等问题的，就必须在执行业务前，先去获取token，服务器会把token保存到redis中。
2、然后调用业务接口请求时，把token携带过去，一般放在请求头部。
3、服务器判断token是否存在redis中，存在表示第一次请求，然后删除token,继续执行业务。
4、如果判断token不存在redis中，就表示是重复操作，直接返回重复标记给client，这样就保证了业务代码，不被重复执行。
（2）关键点 先删除token，还是后删除token
-
后删除token：如果进行业务处理成功后，删除redis中的token失败了，这样就导致了有可能会发生重复请求，因为token没有被删除。这个问题其实是数据库和缓存redis数据不一致问题，后续会写文章进行讲解。
-
先删除token：如果系统出现问题导致业务处理出现异常，业务处理没有成功，接口调用方也没有获取到明确的结果，然后进行重试，但token已经删除掉了，服务端判断token不存在，认为是重复请求，就直接返回了，无法进行业务处理了。
-
先删除token可以保证不会因为重复请求，业务数据出现问题。出现业务异常，可以让调用方配合处理一下，重新获取新的token，再次由业务调用方发起重试请求就ok了。
（3）token机制缺点
- 业务请求每次请求，都会有额外的请求（一次获取token请求、判断token是否存在的业务）。其实真实的生产环境中，1万请求也许只会存在10个左右的请求会发生重试，为了这10个请求，我们让9990个请求都发生了额外的请求。
（4）乐观锁机制
- 这种方法适合在更新的场景中，
update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=2 and version = 1 - 根据version版本，也就是在操作库存前先获取当前商品的version版本号，然后操作的时候带上此version号。我们梳理下，我们第一次操作库存时，得到version为1，调用库存服务version变成了2；但返回给订单服务出现了问题，订单服务又一次发起调用库存服务，当订单服务传如的version还是1，再执行上面的sql语句时，就不会执行；因为version已经变为2了，where条件就不成立。这样就保证了不管调用几次，只会真正的处理一次。
- 乐观锁主要使用于处理读多写少的问题
（5）唯一主键
-
这个机制是利用了数据库的主键唯一约束的特性，解决了在insert场景时幂等问题。但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生成全局唯一的主键。
-
如果是分库分表场景下，路由规则要保证相同请求下，落地在同一个数据库和同一表中，要不然数据库主键约束就不起效果了，因为是不同的数据库和表主键不相关。
（6）防重表
- 使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引，把唯一索引插入去重表，再进行业务操作，且他们在同一个事务中。这个保证了重复请求时，因为去重表有唯一约束，导致请求失败，避免了幂等问题。这里要注意的是，去重表和业务表应该在同一库中，这样就保证了在同一个事务，即使业务操作失败了，也会把去重表的数据回滚。这个很好的保证了数据一致性。
（7）唯一ID
- 调用接口时，生成一个唯一id，redis将数据保存到集合中（去重），存在即处理过。
（8）唯一ID机制
- 调用者生成一个唯一ID