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1次訂單事故，扣了我3個(gè)月績(jī)效！

作者：funnyZpC
開(kāi)發(fā) 前端 開(kāi)發(fā)工具
去年年底的時(shí)候，我們線上出了一次事故。

 [[388607]] 

圖片來(lái)自 Pexels

這個(gè)事故的表象是這樣的：系統(tǒng)出現(xiàn)了兩個(gè)一模一樣的訂單號(hào)，訂單的內(nèi)容卻不是不一樣的，而且系統(tǒng)在按照訂單號(hào)查詢的時(shí)候一直拋錯(cuò)，也沒(méi)法正?；卣{(diào)，而且事情發(fā)生的不止一次，所以 這次系統(tǒng)升級(jí)一定要解決掉。

經(jīng)手的同事之前也改過(guò)幾次，不過(guò)效果始終不好：總會(huì)出現(xiàn)訂單號(hào)重復(fù)的問(wèn)題， 所以趁著這次問(wèn)題我好好的理了一下我同事寫(xiě)的代碼。

這里簡(jiǎn)要展示下當(dāng)時(shí)的代碼：

  1. /** 
  2.      * OD單號(hào)生成 
  3.      * 訂單號(hào)生成規(guī)則：OD + yyMMddHHmmssSSS + 5位數(shù)(商戶ID3位+隨機(jī)數(shù)2位) 22位 
  4.      */ 
  5.     public static String getYYMMDDHHNumber(String merchId){ 
  6.         StringBuffer orderNo = new StringBuffer(new SimpleDateFormat("yyMMddHHmmssSSS").format(new Date())); 
  7.         if(StringUtils.isNotBlank(merchId)){ 
  8.             if(merchId.length()>3){ 
  9.                 orderNo.append(merchId.substring(0,3)); 
  10.             }else { 
  11.                 orderNo.append(merchId); 
  12.             } 
  13.         } 
  14.         int orderLength = orderNo.toString().length(); 
  15.         String randomNum = getRandomByLength(20-orderLength); 
  16.         orderNo.append(randomNum); 
  17.         return orderNo.toString(); 
  18.     } 
  19.  
  20.  
  21.     /** 生成指定位數(shù)的隨機(jī)數(shù) **/ 
  22.     public static String getRandomByLength(int size){ 
  23.         if(size>8 || size<1){ 
  24.             return ""; 
  25.         } 
  26.         Random ne = new Random(); 
  27.         StringBuffer endNumStr = new StringBuffer("1"); 
  28.         StringBuffer staNumStr = new StringBuffer("9"); 
  29.         for(int i=1;i<size;i++){ 
  30.             endNumStr.append("0"); 
  31.             staNumStr.append("0"); 
  32.         } 
  33.         int randomNum = ne.nextInt(Integer.valueOf(staNumStr.toString()))+Integer.valueOf(endNumStr.toString()); 
  34.         return String.valueOf(randomNum); 
  35.     } 

可以看到，這段代碼寫(xiě)的其實(shí)不怎么好，代碼部分暫且不議，代碼中使訂單號(hào)不重復(fù)的主要因素點(diǎn)是隨機(jī)數(shù)和毫秒，可是這里的隨機(jī)數(shù)只有兩位。

在高并發(fā)環(huán)境下極容易出現(xiàn)重復(fù)問(wèn)題，同時(shí)毫秒這一選擇也不是很好，在多核 CPU 多線程下，一定時(shí)間內(nèi)(極小的)這個(gè)毫秒可以說(shuō)是固定不變的(測(cè)試驗(yàn)證過(guò))。

所以這里我先以 100 個(gè)并發(fā)測(cè)試下這個(gè)訂單號(hào)生成，關(guān)注微信訂閱號(hào)碼匠筆記，回復(fù)架構(gòu)獲取一些列的架構(gòu)知識(shí)。

測(cè)試代碼如下：

  1. public static void main(String[] args) { 
  2.         final String merchId = "12334"; 
  3.         List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>()); 
  4.         IntStream.range(0,100).parallel().forEach(i->{ 
  5.             orderNos.add(getYYMMDDHHNumber(merchId)); 
  6.         }); 
  7.  
  8.         List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 
  9.  
  10.         System.out.println("生成訂單數(shù)："+orderNos.size()); 
  11.         System.out.println("過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)："+filterOrderNos.size()); 
  12.         System.out.println("重復(fù)訂單數(shù)："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); 
  13.     } 

果然，測(cè)試的結(jié)果如下：

  1. 生成訂單數(shù)：100 
  2. 過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)：87 
  3. 重復(fù)訂單數(shù)：13 

生成訂單數(shù)：100過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)：87重復(fù)訂單數(shù)：13

當(dāng)時(shí)我就震驚了，一百個(gè)并發(fā)里面竟然有 13 個(gè)重復(fù)的!!!我趕緊讓同事先不要發(fā)版，這活兒我接了!

對(duì)這一燙手的山竽拿到手里沒(méi)有一個(gè)清晰的解決方案可是不行的，我大概花了 6 分多鐘和同事商量了下業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

最后決定做如下更改：

  • 去掉商戶 ID 的傳入(按同事的說(shuō)法，傳入商戶 ID 也是為了防止重復(fù)訂單的，事實(shí)證明并沒(méi)有叼用)
  • 毫秒僅保留三位(縮減長(zhǎng)度同時(shí)保證應(yīng)用切換不存在重復(fù)的可能)
  • 使用線程安全的計(jì)數(shù)器做數(shù)字遞增(三位數(shù)最低保證并發(fā) 800 不重復(fù)，代碼中我給了 4 位)
  • 更換日期轉(zhuǎn)換為 java8 的日期類以格式化(線程安全及代碼簡(jiǎn)潔性考量)

經(jīng)過(guò)以上思考后我的最終代碼是：

  1. /** 訂單號(hào)生成(NEW) **/ 
  2.    private static final AtomicInteger SEQ = new AtomicInteger(1000); 
  3.    private static final DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern("yyMMddHHmmssSS"); 
  4.    private static ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of("Asia/Shanghai"); 
  5.    public static String generateOrderNo(){ 
  6.        LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID); 
  7.        if(SEQ.intValue()>9990){ 
  8.            SEQ.getAndSet(1000); 
  9.        } 
  10.        return  dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+SEQ.getAndIncrement(); 
  11.    } 

當(dāng)然代碼寫(xiě)完成了可不能這么隨隨便便結(jié)束了，現(xiàn)在得走一個(gè)測(cè)試 main 函數(shù)看看：

  1. public static void main(String[] args) { 
  2.  
  3.     List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>()); 
  4.     IntStream.range(0,8000).parallel().forEach(i->{ 
  5.         orderNos.add(generateOrderNo()); 
  6.     }); 
  7.  
  8.     List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 
  9.  
  10.     System.out.println("生成訂單數(shù)："+orderNos.size()); 
  11.     System.out.println("過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)："+filterOrderNos.size()); 
  12.     System.out.println("重復(fù)訂單數(shù)："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); 
  13. } 
  14.  
  15. /** 
  16.     測(cè)試結(jié)果：  
  17.     生成訂單數(shù)：8000 
  18.     過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)：8000 
  19.     重復(fù)訂單數(shù)：0 
  20. **/ 

真好，一次就成功了，可以直接上線了。。。

然而，我回過(guò)頭來(lái)看以上代碼，雖然最大程度解決了并發(fā)單號(hào)重復(fù)的問(wèn)題，不過(guò)對(duì)于我們的系統(tǒng)架構(gòu)還是有一個(gè)潛在的隱患。

如果當(dāng)前應(yīng)用有多個(gè)實(shí)例(集群)難道就沒(méi)有重復(fù)的可能了?鑒于此問(wèn)題就必然需要一個(gè)有效的解決方案，所以這時(shí)我就思考：多個(gè)實(shí)例應(yīng)用訂單號(hào)如何區(qū)分開(kāi)呢?

以下為我思考的大致方向：

  • 使用 UUID(在第一次生成訂單號(hào)時(shí)初始化一個(gè))
  • 使用 Redis 記錄一個(gè)增長(zhǎng) ID
  • 使用數(shù)據(jù)庫(kù)表維護(hù)一個(gè)增長(zhǎng) ID
  • 應(yīng)用所在的網(wǎng)絡(luò) IP
  • 應(yīng)用所在的端口號(hào)
  • 使用第三方算法(雪花算法等等)
  • 使用進(jìn)程 ID(某種程度下是一個(gè)可行的方案)

在此我想了下，我們的應(yīng)用是跑在 Docker 里面，而且每個(gè) Docker 容器內(nèi)的應(yīng)用端口都一樣，不過(guò)網(wǎng)路 IP 不會(huì)存在重復(fù)的問(wèn)題，至于進(jìn)程也有存在重復(fù)的可能，對(duì)于 UUID 的方式之前吃過(guò)虧。

總之吧，Redis 或 DB 也算是一種比較好的方式，不過(guò)獨(dú)立性較差。。。

同時(shí)還有一個(gè)因素也很重要，就是所有涉及到訂單號(hào)生成的應(yīng)用都是在同一臺(tái)宿主機(jī)(Linux 實(shí)體服務(wù)器)上， 所以就目前的系統(tǒng)架構(gòu)我選用了 IP 的方式。

以下是我的代碼：

  1. import org.apache.commons.lang3.RandomUtils; 
  2.  
  3. import java.net.InetAddress; 
  4. import java.time.LocalDateTime; 
  5. import java.time.ZoneId; 
  6. import java.time.format.DateTimeFormatter; 
  7. import java.util.ArrayList; 
  8. import java.util.Collections; 
  9. import java.util.List; 
  10. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; 
  11. import java.util.stream.Collectors; 
  12. import java.util.stream.IntStream; 
  13.  
  14. public class OrderGen2Test { 
  15.  
  16.     /** 訂單號(hào)生成 **/ 
  17.     private static ZoneId ZONE_ID = ZoneId.of("Asia/Shanghai"); 
  18.     private static final AtomicInteger SEQ = new AtomicInteger(1000); 
  19.     private static final DateTimeFormatter DF_FMT_PREFIX = DateTimeFormatter.ofPattern("yyMMddHHmmssSS"); 
  20.     public static String generateOrderNo(){ 
  21.         LocalDateTime dataTime = LocalDateTime.now(ZONE_ID); 
  22.         if(SEQ.intValue()>9990){ 
  23.             SEQ.getAndSet(1000); 
  24.         } 
  25.         return  dataTime.format(DF_FMT_PREFIX)+ getLocalIpSuffix()+SEQ.getAndIncrement(); 
  26.     } 
  27.  
  28.     private volatile static String IP_SUFFIX = null; 
  29.     private static String getLocalIpSuffix (){ 
  30.         if(null != IP_SUFFIX){ 
  31.             return IP_SUFFIX; 
  32.         } 
  33.         try { 
  34.             synchronized (OrderGen2Test.class){ 
  35.                 if(null != IP_SUFFIX){ 
  36.                     return IP_SUFFIX; 
  37.                 } 
  38.                 InetAddress addr = InetAddress.getLocalHost(); 
  39.                 //  172.17.0.4  172.17.0.199 , 
  40.                 String hostAddress = addr.getHostAddress(); 
  41.                 if (null != hostAddress && hostAddress.length() > 4) { 
  42.                     String ipSuffix = hostAddress.trim().split("\\.")[3]; 
  43.                     if (ipSuffix.length() == 2) { 
  44.                         IP_SUFFIX = ipSuffix; 
  45.                         return IP_SUFFIX; 
  46.                     } 
  47.                     ipSuffix = "0" + ipSuffix; 
  48.                     IP_SUFFIX = ipSuffix.substring(ipSuffix.length() - 2); 
  49.                     return IP_SUFFIX; 
  50.                 } 
  51.                 IP_SUFFIX = RandomUtils.nextInt(10, 20) + ""; 
  52.                 return IP_SUFFIX; 
  53.             } 
  54.         }catch (Exception e){ 
  55.             System.out.println("獲取IP失敗:"+e.getMessage()); 
  56.             IP_SUFFIX =  RandomUtils.nextInt(10,20)+""; 
  57.             return IP_SUFFIX; 
  58.         } 
  59.     } 
  60.  
  61.  
  62.     public static void main(String[] args) { 
  63.         List<String> orderNos = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>()); 
  64.         IntStream.range(0,8000).parallel().forEach(i->{ 
  65.             orderNos.add(generateOrderNo()); 
  66.         }); 
  67.  
  68.         List<String> filterOrderNos = orderNos.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 
  69.  
  70.         System.out.println("訂單樣例："+ orderNos.get(22)); 
  71.         System.out.println("生成訂單數(shù)："+orderNos.size()); 
  72.         System.out.println("過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)："+filterOrderNos.size()); 
  73.         System.out.println("重復(fù)訂單數(shù)："+(orderNos.size()-filterOrderNos.size())); 
  74.     } 
  75. } 
  76.  
  77. /** 
  78.   訂單樣例：20082115575546011022 
  79.   生成訂單數(shù)：8000 
  80.   過(guò)濾重復(fù)后訂單數(shù)：8000 
  81.   重復(fù)訂單數(shù)：0 
  82. **/ 

最后，代碼說(shuō)明及幾點(diǎn)建議：

  • generateOrderNo() 方法內(nèi)不需要加鎖，因?yàn)?AtomicInteger 內(nèi)使用的是 CAS 自旋轉(zhuǎn)鎖(保證可見(jiàn)性的同時(shí)也保證原子性，具體的請(qǐng)自行了解)
  • getLocalIpSuffix() 方法內(nèi)不需要對(duì)不為 null 的邏輯加同步鎖(雙向校驗(yàn)鎖，整體是一種安全的單例模式)
  • 本人實(shí)現(xiàn)的方式并不是解決問(wèn)題的唯一方式，具體解決問(wèn)題需要視當(dāng)前系統(tǒng)架構(gòu)具體而論
  • 任何測(cè)試都是必要的，我同事在前幾次嘗試解決這個(gè)問(wèn)題后都沒(méi)有自測(cè)，不測(cè)試有損開(kāi)發(fā)專業(yè)性!

作者：funnyZpC

編輯：陶家龍

出處：cnblogs.com/funnyzpc/p/13541713.html

 

責(zé)任編輯：武曉燕 來(lái)源： 博客園
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