得物面试：10wqps高并发，如何防止重复下单？

尼恩说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：

10wqps高并发，如何防止重复提交/支付订单？

10wqps高并发，如何防止重复下单？

10wqps高并发，如何防止重复支付？

10wqps高并发，如何解决重复操作问题？

最近有小伙伴在面试得物，又遇到了这个的面试题。小伙伴支支吾吾的说了几句，面试官不满意，面试挂了。

所以，尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。

当然，这道面试题，以及参考答案，也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V171版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

最新《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF，请关注本公众号【技术自由圈】获取，回复：领电子书

基础知识：电商订单支付核心流程

首先，来看看 订单支付的业务流程和交互流程。

图解：订单支付的业务流程和交互流程

结合下图来看看 订单支付的业务流程和交互流程。

订单支付流程， 分为 大致 的 6个步骤 ：

1.下单/结算：

下单作为支付的入口，但并非起点，

支付相关的金额等信息全部来至结算，此时订单处于 未支付 状态。

2.申请支付：

用户开始申请支付，客户端调用支付服务，

此时在支付系统内产生一笔订单支付流水，这笔支付流水处于 未支付 状态。

3.发起支付：

支付服务调用 第三方支付平台，

通常, 第三方支付平台 是 钱包类的支付方式，

在发起支付这一步骤，支付平台会响应一些支付的链接，客户端会对链接进行相应的处理。

4.钱包支付：

用户进行支付，

用户 APP端直接拉去钱包进行支付。

5.支付回调：

用户完成支付之后，三方支付平台会回调 商户的支付服务 接口，通知支付结果。

6.更新订单状态：

支付服务 确认订单支付完成后，会向 订单服务同步 支付的结果。

订单服务变更服务的状态：未支付变更为 待发货。

客户端通过轮询、长轮询，或者服务端主动推送的方式，在界面上变更订单状态。

图解：支付状态的变化

如下图，从支付流水角度来分析一下支付状态的变化：

1.从未支付，到有支付结果的终态，中间还有一个中间状态：支付中

2.户通过打开钱包–》完成支付–》支付回调，这段时间的支付流水就处于：支付中

重复下单的定义、危害、应对策略

什么是重复下单

现在问题来了， 什么是重复下单？

用户在下单页面进行下单时，由于用户点击下单按钮 多次 、或者 重试策略 导致在订单服务中接收到了 两次同样 的下单请求。

重复下单带来的危害

重复下单场景，第N次的下单会对数据进行打乱，导致系统整体数据异常

• 库存数据异常
• 金额数据异常
• 优惠券数据异常
• 等等

重复下单场景，第N次的下单需要等第一次下单操作完成

重复下单带来的危害， 总结起来，有以下几点：

1.系统资源占用与性能下降

• 重复下单会占用系统资源，包括服务器、数据库等，特别是在下单高峰期，可能导致系统性能下降，响应速度变慢。

• 重复请求可能引发系统拥堵，影响其他正常用户的购物体验。

2.订单处理复杂性增加

• 商家在处理订单时，需要花费额外的时间和精力去识别、合并或取消重复订单，增加了订单处理的复杂性。
• 重复订单可能导致库存数量出现错误，进而影响后续订单的履行。

3.财务结算与对账难度增大

• 重复下单可能导致财务结算时出现混乱，需要花费更多时间和精力去核对和调整账目。
• 对账过程中需要区分哪些是重复订单，哪些是有效订单，增加了对账的难度。

4.用户体验受损

• 消费者在遇到重复下单时，可能会感到困惑和不满，影响对电商平台的信任度和忠诚度。
• 重复下单可能导致消费者错过优惠活动或促销时机，影响其购物体验。

5.数据异常与决策误导

• 重复下单的数据会干扰销售数据的准确性，可能导致商家在决策时受到误导。
• 错误的销售数据可能影响商家的库存规划、生产计划等关键决策。

6.售后服务与退换货问题

• 如果消费者对重复下单的商品申请了退换货，会增加售后服务的处理难度和成本。
• 重复订单可能导致退换货政策执行混乱，影响消费者的售后体验。

7.安全风险与欺诈行为

• 重复下单有时可能是恶意行为，如刷单、欺诈等，给电商平台带来安全风险。
• 需要重点加强对重复下单的监控和识别，以防范潜在的安全风险。

重复下单问题，主要解决办法就是做好幂等，因为在分布式系统中，我们是没有办法保证用户一定不会快速点击两次下单。

Order 服务调用 Pay 服务，刚好网络超时，然后 Order 服务开始重试机制，于是 Pay 服务对同一支付请求，就接收到了两次，而且因为轮询负载均衡算法，请求落在了不同业务服务节点，所以一个分布式系统服务，须保证幂等性。

什么场景下回发生重复下单？

场景1：客户端bug

用户短时间内多次点击下单按钮，或浏览器刷新按钮导致。

比如下单的按键在点按之后，在没有收到服务器请求之前，按键的状态没有设为已禁用状态，还可以继续点击。又或者，在触摸屏下，用户手指的点按可能被手机操作系统识别为多次点击。

场景2：超时重试

Nginx或Spring Cloud Gateway 网关层、RPC通信重试或业务层重试，进行超时重试导致的。

用户的设备与服务器之间，可能是不稳定的网路。这样一个下单请求过去，服务器不一定及时返回结果。

超时最大的问题：从用户的角度，他无法确定下单的请求是否达到服务器，还是已经到了服务器但是返回结果时数据丢失了。所以用户无法区分到底这个订单是否下单成功。

场景3：用户APP强退/闪退之后重新下单

心急的用户可能会重启流程/重启App/重启手机。在这种强制的手段下，任何技术手段都会失效。

场景4：黑客或恶意用户

黑客或恶意用户使用postman等网络工具，重复恶意提交订单。

重复下单问题与幂等性问题

重复下单问题，本质上，就是下单操作的幂等性问题

说到底，“下单防重”的问题是属于“接口幂等性”的问题范畴。

什么是幂等性问题？

所谓幂等性，就是一次操作和多次操作同一个资源，所产生的影响均与一次操作的影响相同。

"幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。

幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。

幂等性，用数学语言表达就是：

f(x)=f(f(x))

维基百科的幂等性定义如下：

幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。

幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。

这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。

例如，“setTrue()”函数就是一个幂等函数,无论多次执行，其结果都是一样的，更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.

通俗点说：

一个接口如果幂等，不管被调多少次，只要参数不变，结果也不变。

幂等性是对于写操作来说的，一个写操作，一般都需要保证：

• 幂等性

• 可用性

• ACID事务属性。

上述内容选自尼恩这篇硬核文章：

最系统的幂等性方案：一锁二判三更新

如何解决接口幂等问题

接口接口幂等问题，只需记住一句口令：一锁、二判、三更新。只需严格按照这个过程，那么就可以解决接口幂等问题，总结如下：

1.一锁：先加锁，可以加分布式锁、悲观锁都可以，但是一定是一个互斥锁。

2.二判：进行幂等性判断，可以基于状态机、业务流水表、数据库唯一索引等，进行重复操作的判断。

3.三更新：对数据进行更新，将数据进行持久化。

关于幂等性方案，请参见尼恩这篇硬核文章：

最系统的幂等性方案：一锁二判三更新

如何解决重复下单问题？

方案一：提交订单按钮置灰

防止用户提交，最常规的做法，就是客户端点击下单之后，在收到服务端响应之前，按钮置灰。

前端页面直接防止用户重复提交表单，但网络错误会导致重传，很多RPC框架、网关都有自动重试机制，所以重复请求在前端侧无法完全避免。

当然，这种方案也不是真的没有价值。

这种方案可以在高并发场景下，从浏览器端去拦住一部分请求，减少后端服务器的处理压力，达到过滤流量的效果。

**方案一优点：**简单。基本可以防止重复点击提交按钮造成的重复提交问题。

**方案一缺点：**前进后退操作，或者F5刷新页面等问题并不能得到解决。

方案二：请求唯一ID+数据库唯一索引约束

首先来向大家介绍一种最简单的、成本最低的解决方案。

防重是第一步，需要识别是否重复请求，

所以，需要客户端在请求下单接口的时候，需要生成一个唯一的请求号：requestId，服务端拿这个请求号，判断是否重复请求。

核心流程图：

实现的逻辑，流程如下：

1. 当用户进入订单提交界面的时候，调用后端获取请求唯一ID，并将唯一ID值埋点在页面里面。

2. 当用户点击提交按钮时，后端检查这个唯一ID是否用过，如果没有用过，继续后续逻辑；如果用过，就提示重复提交。

3. 最关键的一步操作，就是把这个唯一ID 存入业务表中，同时设置这个字段为唯一索引类型，从数据库层面做防止重复提交。

对于下单流量不算高的系统，可以采用这种 请求唯一ID + 数据表增加唯一索引约束`的方式，来防止接口重复提交！

但是这个并发量太低，10wqps高并发， 这个根本没法满足。

方案三：reids分布式锁+请求唯一ID

在上一个方案中，我们详细的介绍了对于下单流量不算高的系统，可以通过 请求唯一ID+数据表增加唯一索引约束`这种方案来实现防止接口重复提交！

随着业务的快速增长，每一秒的下单请求次数，可能从几十上升到几百甚至几万。

面对这种下单流量越来越高的场景，此时数据库的访问压力会急剧上升，数据库会成为整个下单流程的瓶颈。

对于这样的场景，我们可以选择引入缓存中间件来缓解数据库高并发场景下的压力，

下面，我们以引入redis缓存中间件，向大家介绍具体的解决方案。

流程如下：

1. 当用户进入订单提交界面的时候，调用后端获取请求唯一 ID，同时后端将请求唯一ID存储到redis中再返回给前端，前端将唯一 ID 值埋点在页面里面。

2. 当用户点击提交按钮时，后端检查这个请求唯一 ID 是否存在，如果不存在，提示错误信息；如果存在，继续后续检查流程。

3. 使用redis的分布式锁服务，对请求 ID 在限定的时间内进行加锁，如果加锁成功，继续后续流程；如果加锁失败，提示说明：服务正在处理，请勿重复提交。

4. 最后一步，如果加锁成功后，需要将锁手动释放掉，以免再次请求时，提示同样的信息；同时如果任务执行成功，需要将redis中的请求唯一 ID 清理掉。

至于数据库是否需要增加字段唯一索引，理论上可以不用加，如果加了更保险。

这个通过扩展，可以满足 10wqps高并发要求。

具体的扩展方案， 即将在 《尼恩Java面试宝典》 配套视频 发布。

方案四：reids分布式锁+token

在上一个方案中，每次提交订单的时候，都需要调用服务端获取请求唯一ID：requestId，然后才能提交，这里面存在以下问题：

下单链路中，多了的一次请求， 这一次请求专门用于请求 request id。这次请求是否可以减少呢？

当然是可以的，比如， 可以用户的请求的特征数据，根据特定规则生成token，来替代 那个专用的 request id。

而不用专门去来减少一次客户端与服务端之间的交互次数，提高下单流程效率。

特定规则生成token， 比如说，可以组合一些核心参数，去生成token， 核心参数包括：

应用名+接口名+方法名+请求参数签名（请求header、body参数，取SHA1值）

组合一些核心参数，去生成token ，大致 流程如下：

1. 用户点击提交按钮，服务端接受到请求后，通过规则计算出本次请求唯一ID值

2. 使用redis的分布式锁服务，对请求 ID 在限定的时间内尝试进行加锁，如果加锁成功，继续后续流程；如果加锁失败，说明服务正在处理，请勿重复提交。

3. 最后一步，如果加锁成功后，需要将锁手动释放掉，以免再次请求时，提示同样的信息。

方案四和方式三的最大不同，在于 唯一请求 ID 的生成 环节，

方案四 放在服务端通过组合来实现 唯一请求 ID 的生成 ，在保证防止接口重复提交的效果同时，也可以显著的降低接口测试复杂度！

方案四的性能，比方案三更高。

方案五：技术+产品+运营支持

如果经过上述方案处理，还是会有用户误操作，直到收到两份商品才发现下重了。

在实际设计中，无论多么好的技术，也不可能100%的拦截所有的可能性，必须依靠**技术+产品设计+运营支持**的综合手段才能解决这类问题。

此时就得依靠运营/客服的支持了。

所以即便京东这一类电商等也是配合运营手段进行处理。

实操：reids分布式锁+token 解决重复下单的问题

只讲理论，是耍流氓

40岁老架构师一直强调， 实操，实操，实操才是王道

比如咱们社群的 k8s 实操：

比如咱们社群的 AT+TCC模式混合事务实操 ）：

此实操即将配合 《尼恩Java面试宝典视频》发布

接下来，咱们开始 reids分布式锁+token 解决重复下单的问题的实操

此实操即将配合 《尼恩Java面试宝典视频》发布

实操step1：使用AOP进行 BizToken 的无入侵生成

定义一个注解 BizToken

在业务层或者 控制层，进行BizToken 的使用

实操step2：编写服务验证逻辑，通过 aop 代理方式实现

此 aop 切面的 具体的实操演示，请参见 《尼恩Java面试宝典》 视频

实操step3：使用redission分布式锁保证幂等

在BizToken校验逻辑用到了redis分布式锁保证幂等，

redission分布式锁 具体实现逻辑如下：

通过封装 redission的分布式锁来实现 锁的功能：

具体的实现，委托到 redission的分布式锁来实现

具体的实操演示，请参见 《尼恩Java面试宝典》 视频

10wqps高并发，防止重复下单总结

防止重复下单，本质上就是先做重复判断，然后服务端做好幂等性控制，结合实际业务场景选择相应的方案。

实现幂等性需要先理解自身业务需求，根据业务逻辑来实现这样才合理，处理好其中的每一个结点细节，完善整体的业务流程设计，才能更好的保证系统正常运行。

说在最后：有问题找老架构取经

10wqps高并发，如何防止重复下单？

如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。

最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。

在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。

在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。

遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。

尼恩指导了大量的小伙伴上岸，前段时间，尼恩指导一个40岁+被裁小伙伴，拿到了一个年薪100W的offer。

10wqps高并发，如何防止重复下单？

如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。

最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。

在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。

在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。

遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。

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狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。

尼恩技术圣经系列PDF

• 《NIO圣经：一次穿透NIO、Selector、Epoll底层原理》
• 《Docker圣经：大白话说Docker底层原理，6W字实现Docker自由》
• 《K8S学习圣经：大白话说K8S底层原理，14W字实现K8S自由》
• 《SpringCloud Alibaba 学习圣经，10万字实现SpringCloud 自由》
• 《大数据HBase学习圣经：一本书实现HBase学习自由》
• 《大数据Flink学习圣经：一本书实现大数据Flink自由》
• 《响应式圣经：10W字，实现Spring响应式编程自由》
• 《Go学习圣经：Go语言实现高并发CRUD业务开发》

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