История одного идемпотентного метода
Привет! Меня зовут ProcessPayment, и я — идемпотентный метод, созданный для надёжной обработки платежных запросов. Моя задача — принимать запросы, списывать деньги и, самое главное, избегать дублирования операций. На пути к этой цели было множество этапов, каждый из которых сделал меня сильнее и надёжнее. Давайте расскажу, как это было.
1. Постановка задачи и необходимость идемпотентности
Когда меня начали разрабатывать, основной задачей была обработка платежных запросов. Клиенты отправляли POST-запрос на списание средств, а я должен был обрабатывать его, не создавая дубликатов. В случае сетевого сбоя или случайного повторного отправления запрос мог прийти повторно, и это могло привести к нескольким списаниям. Так появилась необходимость сделать меня идемпотентным, чтобы при любых повторах результат оставался неизменным.
2. Генерация и передача Idempotency-Key
Для того чтобы отличать запросы друг от друга, разработчики добавили в заголовок каждого запроса уникальный идентификатор Idempotency-Key. Этот ключ, который генерировался клиентом (обычно UUID), стал уникальным «отпечатком» каждого запроса. Если клиент случайно отправлял запрос повторно, я мог определить это по Idempotency-Key и предотвратить повторную обработку.
3. Настройка хранилища для ключей
После появления Idempotency-Key нам потребовалось место для его хранения. Мы выбрали Redis — высокоскоростное хранилище, подходящее для временных данных. При каждом новом запросе я сохранял Idempotency-Key вместе с результатом выполнения операции. Если запрос с таким же ключом приходил повторно, я мог просто вернуть уже сохранённый результат, избегая лишней работы. Redis также позволил настроить автоматическое удаление записей через TTL, чтобы освобождать память от устаревших данных.
4. Обработка ошибок при сбоях в хранилище
Хотя Redis надёжен, любая система может временно выйти из строя. Поэтому я научился проверять состояние хранилища перед обработкой каждого запроса. Если Redis был недоступен, я возвращал клиенту код ошибки 503 Service Unavailable, предупреждая, что запрос не может быть выполнен прямо сейчас. Клиенту рекомендовалось повторить запрос позже, чтобы избежать нарушений идемпотентности.
5. Логика обработки повторных запросов
Каждый раз, когда я получал запрос с Idempotency-Key, я проверял, существует ли этот ключ в Redis. Если ключ был найден, это означало, что запрос уже обрабатывался, и я мог сразу вернуть клиенту сохраненный результат. Если ключ отсутствовал, запрос считался новым и обрабатывался с сохранением результата для возможных повторов. Для дополнительной защиты я сохранял хэш данных запроса, что помогало убедиться, что каждый ключ использовался корректно.
6. Политика повторных попыток и таймауты
Чтобы клиент не отправлял запросы слишком часто, когда Redis временно недоступен, была внедрена политика таймаутов. Если сервер возвращал ошибку 503, клиент должен был подождать перед повторной отправкой. Это снижало нагрузку на сервер и предотвращало очередь запросов, помогая мне поддерживать стабильность.
7. Мониторинг и логирование
Для контроля над работой метода были настроены мониторинг и логирование. Система наблюдала за доступностью Redis и фиксировала ошибки, позволяя оперативно устранять сбои. Логи помогали анализировать проблемные запросы и оптимизировать мою работу.
Заключение
Все эти технические меры сделали меня надёжным и устойчивым к повторам. Сегодня, благодаря Idempotency-Key, хранилищу Redis, обработке ошибок и мониторингу, я стабильно обрабатываю запросы, обеспечивая защиту от дублирования.
Моя история показывает, что идемпотентность — это целая система механизмов, которая создаёт устойчивые методы и защищает от случайных ошибок.
Мой канал для начинающих системных аналитиков — «Мама, я тим лид!»
