通用框架实践｜Pipeline设计+幂等重试

阿

绿健2024年08月06日约 12 分钟

阿里妹导读

本文讲述在闲鱼同城模块中，针对二手车和租房等业务的商业化需求，设计和实现了一个基于Pipeline模式和幂等性控制的通用框架。

一、业务背景

闲鱼同城模块中有很多不同的业务，例如二手车、租房、本地租等等。

最近我和师兄在完成闲鱼同城的二手车商业化需求，发现租房的商业化需求也同步进行着，在对齐双方的功能时，发现有很多重合部分。

这里简单说明下我们的商业化方案（二手车、租房基本一致），下图为部分视觉稿。

买家：限制聊天的卖家数量，给予一定的额度初始值，超过阈值需要付费购买额度继续聊天。
卖家：限制发布商品的数量，超过一定额度，需要认证、开通会员解锁上限，针对会员提供一些额外的权益。

这里给出简单的流程，对于二手车和租房，两侧有一些共有的业务流程、也有业务侧特有的流程，如下图。

二手车这边除了普通权益包购买流程之外，额外有一个0元限时权益包的购买流程，即是无需用户支付付款的流程，而租房那边暂时没有这个流程。在上图蓝色块中，是双方充值权益的流程，有共有的【IM聊天额度】，也有特有的【会员权益】、【车况查询券】。

二、最初实现

2.1 思路

通过前面的业务背景介绍，很容易想到用模版方法的设计模式来抽象上述流程，给出一个抽象的模版类，拆分上面的执行流程，提供一个工厂类来组合这些方法供业务类去调用。

不同业务在实现时，只需要继承这个抽象类，重写里面的方法即可。

package com.alibaba.idle.service;
import com.alibaba.idle.local.service.IdleUserRightsService;import lombok.RequiredArgsConstructor;
@RequiredArgsConstructorpublic abstract class AbstractUserRightsTemplate {
    private final IdleUserRightsService userRightsService;
    /**     * 1.前置流程     */    public abstract void beforeProcedure();    /**     * 2.公共流程     */    public void commonProcedure() {        // 写权益卡        userRightsService.writeRightsCard();
        // 写流水记录        userRightsService.writeRightsHistory();
        // 充值IM权益        userRightsService.rechargeIMRights();    }
    /**     * 3.业务特有流程     */    public abstract void specialProcedure();    /**     * 4.后置流程     */    public void afterProcedure() {        // 发送MQ消息通知下游        userRightsService.sendMetaQMessage();    }}

2.2 问题

模版方法里面的流程固定死了，不易变动和扩展。如果有一个新的业务方来了，不需要充值IM权益时，上述模版就不适用了，且如果其中部分方法执行失败时，无法做到幂等。因此我们需要一个可通用扩展的代码框架，并且保障局部失败重试时的幂等控制。

三、pipeline+幂等的设计与实现

3.1 Pipeline简介

如果改用责任链模式的变体Pipeline来设计，将其中每一个方法视作Pipeline中的一个阶段（Stage），每个Stage都可以选择性的进行幂等控制，那么这样就实现了我们的框架需求。

如下图所示，Pipeline是一个执行链，其中的操作节点可以定义为Stage，还需要额外定一个context用于上下文传递使用。

那么，如果有不同的业务时，就可以定义不同的Pipeline执行流程，对于其中共性的Stage方法，可以进行复用，也可以进行业务方特有的扩展。

如下图所示，A、B、C业务都有一个共性的Stage A需要执行，A和C有一个Stage B需要执行，依次类推。这样就可以实现灵活复用的一个框架。

3.2 UML类图说明与代码实现

3.2.1 基本类、接口定义

1.定义上下文BasePipelineContext用于Pipeline中传递参数；

BasePipelineContext

@Datapublic class BasePipelineContext implements Serializable {
    /**     * 扩展信息     */    private Map<String, String> extInfo;
    /**     * 处理结果     */    private StageProcessedResultEnum result;
}

2.定义Pipeline中的基本方法类为Stage接口，其中泛型T继承自BasePipelineContext类；

Stage

public interface Stage<T extends BasePipelineContext> {
    /**     * 执行当前阶段的逻辑     */    T execute(T context);
}

3.定义Idempotent接口用于实现幂等操作；

Idempotent

public interface Idempotent<T extends BasePipelineContext> {
    /**     * 获取幂等key，返回null代表不需要幂等     * @param context 上下文     * @return 幂等key     */    String getIdempotentKey(T context);}

4.定义一个抽象的幂等模版类AbstractStageIdempotent，实现Stage、Idempotent接口，用于在Stage方法执行的前后加上幂等的校验，其中幂等的实现依赖于TairStringInterface接口；

AbstractStageIdempotent


@Slf4jpublic abstract class AbstractStageIdempotent<T extends BasePipelineContext> implements Stage<T>, Idempotent<T> {    public static final String APP_NAME = "***";    /**     * 【RDB】用于幂等缓存的实现     */    @Autowired    private TairStringInterface tairStringInterface;    /**     * 提供一个用于子类处理业务逻辑的入口     * @param context 上下文     * @return 执行结果     */    protected abstract T executeBusinessLogic(T context);    @Override    public T execute(T context) {        // 拿到当前执行的Stage名称        String simpleName = this.getClass().getSimpleName();        String idempotentKey = getIdempotentKey(context);        String key = TairKeysConstantsTools.generateKey(CommonCharEnum.MINUS.getValue(), APP_NAME, simpleName, idempotentKey);        try {            // 如果已经处理过，则无需执行业务逻辑，直接跳过当前流程            if (idempotentKey != null && getMark(key, context)) {                log.info(simpleName + " is already processed, the idempotent key:{}", key);                return context;            }            // 执行业务逻辑            context = executeBusinessLogic(context);            // 标记为处理过（仅当业务执行成功时）            if (idempotentKey != null && context.getResult() != null && context.getResult().isSuccess()) {                if(!marked(key, context)) {                    // 执行失败，则抛出异常                    log.error(simpleName + " marked error, the idempotent key:{}", key);                    context.setResult(StageProcessedResultEnum.IDEMPOTENT_FAIL);                }                log.info(simpleName + " execute success, marked idempotent key:{}", key);            }        } catch (Exception e) {            log.error(simpleName + " execute error, the idempotent key:{}, context:{}", key, e, context);            context.setResult(StageProcessedResultEnum.IDEMPOTENT_FAIL);        }        return context;    }    /**     * 检查是否存在标记值     * @param key 幂等key     * @return 是否存在     */    private boolean getMark(String key, T context) {        ExgetResult<String> result = tairStringInterface.exget(key);        if (result != null && StringUtil.isNotEmpty(result.getValue())) {            return "1".equals(result);        }        return false;    }    /**     * 标记     * @param key 幂等key     * @return 标记结果     */    private boolean marked(String key, T context) {        // 带上nx、ex参数        ExsetParams params = new ExsetParams().nx().ex(SwitchConfigBiz.pipeLineIdempotentExpireTime);        String reply = tairStringInterface.exset(key, "1", params);        return "OK".equals(reply);    }}

5.定义业务自己的上下文类Context，业务的Stage方法类只需要继承自AbstractStageIdempotent，泛型参数T继承自BasePipelineContext的任何类即可，这里以我们自定义的一个IdleUserRightsContext（继承自BasePipelineContext）为例；

IdleUserRightsContext

@Datapublic class IdleUserRightsContext extends BasePipelineContext {
    /**     * 权益卡     */    private IdleUserRightsCardDTO card;
    /**     * 构建返回结果     */    public IdleUserRightsContext ofResult(StageProcessedResultEnum result) {        super.setResult(result);        return this;    }}

6.定义一个抽象的Pipeline执行工厂，用于暴露给业务方使用，工厂中完成pipeline的执行、前后的日志打印等操作；

AbstractPipelineFactory

@Slf4jpublic abstract class AbstractPipelineFactory<T extends BasePipelineContext> {
    @Resource(name = "pipelineMaps")    private Map<String, List<Stage<T>>> pipelineMaps;
    /**     * 执行PipeLine策略     * @return 执行结果     */    public T execute(T context, String bizPipelineType) {        List<Stage<T>> executeChains = pipelineMaps.get(bizPipelineType);        if(CollectionUtils.isEmpty(executeChains)) {            log.error("PipelineFactory execute error executeChains is null, bizPipelineType:{}", bizPipelineType);            return null;        }
        log.info("PipelineFactory execute, bizPipelineType:{}, executeChains:{}", bizPipelineType, executeChains);        // aroundAspectFunc()增强下        List<Stage<T>> enhancedFunctionList = executeChains                .stream()                .map(this::aroundAspectFunc)                .collect(Collectors.toList());
        // 获取执行结果        return getPipeLineResult(context, enhancedFunctionList).orElse(context);    }
    /**     * Pipe执行器     *     * @param context      入参，类型I     * @param functionList pipeLine方法列表，每个函数的输入类型为I，输出类型为O     * @return 执行结果，类型O     */    private Optional<T> getPipeLineResult(T context, List<Stage<T>> functionList) {        if (CollectionUtils.isEmpty(functionList)) {            return Optional.empty();        }
        // 执行每一个stage        for (Stage<T> f : functionList) {            if(Objects.isNull(context)) {                return Optional.empty();            }
            // 一些特殊ResultEnum处理，例如SKIP_ALL，直接跳过所有的流程，立即结束            if(context.getResult() != null && context.getResult().equals(StageProcessedResultEnum.SKIP_ALL)) {                break;            }
            context = f.execute(context);        }
        return Optional.ofNullable(context);    }
    /**     * Pipe环绕切面，apply -> function     *     * @param func 当前方法     * @return 增强后的新方法     */    private Stage<T> aroundAspectFunc(Stage<T> func) {        return req -> {            StageConfig annotation = func.getClass().getAnnotation(StageConfig.class);            String methodName = annotation.name();            // 用于业务自定义的前置检查逻辑            if(!preContextCheck(methodName, req)) {                return null;            }            // 正式执行            T result = func.execute(req);
            // 用于业务自定义的后置通知            afterResult(methodName, result);            return result;        };    }
    /**     * 前置通知     *     * @param methodName 方法名     * @param context 上下文     * @return 是否通过     */    protected boolean preContextCheck(String methodName, T context) {        if(context == null) {            log.error("PipelineFactory.execute [{}] error, context is null", methodName);            return false;        }        if(context.getResult() != null && !context.getResult().isSuccess()) {            log.error("UserRightsPipelineFactory.execute [{}] error, pre method is failed with resultEnum:{}", methodName, context.getResult());            return false;        }        log.info("PipelineFactory.execute [{}] start, context:{}", methodName, context);        return true;    }
    /**     * 后置通知     *     * @param methodName 方法名     * @param context 上下文     */    protected void afterResult(String methodName,T context) {        log.info("PipelineFactory.execute [{}] end, context:{}", methodName, context);    }}

7.最后实现业务自己的Stage方法类。

CreateCard

@Slf4j@StageConfig(name = "CreateCard")@RequiredArgsConstructorpublic class CreateCard extends AbstractStageIdempotent<IdleUserRightsContext> {
    private final IdleUserRightsService userRightsService;
    /**     * 提供一个用于子类处理业务逻辑的入口     *     * @param context 上下文     * @return 执行结果     */    @Override    protected IdleUserRightsContext executeBusinessLogic(IdleUserRightsContext context) {        IdleUserRightsCardDTO cardDTO = context.getCard();        // 写权益卡记录        Long cardId = userRightsService.createCard(cardDTO);        // 写权益卡id字段，用于下游使用        cardDTO.setId(cardId);        return context.ofResult(cardId == null ? StageProcessedResultEnum.WRITE_USER_RIGHTS_RECORD_DB_FAIL : StageProcessedResultEnum.SUCCESS);    }
    /**     * 获取幂等key，返回null代表不需要幂等     *     * @param context 上下文     * @return 幂等key     */    @Override    public String getIdempotentKey(IdleUserRightsContext context) {        IdleUserRightsCardDTO card = context.getCard();        // 幂等key：idle-local-CreateCard-{bizCode}-{userId}-{ppPayId}        return card.getIdempotentKey() != null ? card.getIdempotentKey() : TairKeysConstantsTools.generateKey(CommonCharEnum.MINUS.getValue(), String.valueOf(card.getUserId()), card.getBizCode(), card.getTemplateCode());    }}

CreateCardHistory

@Slf4j@StageConfig(name = "CreateCardHistory")@RequiredArgsConstructorpublic class CreateCardHistory extends AbstractStageIdempotent<IdleUserRightsContext> {
    private final IdleUserRightsService userRightsService;
    private final IdleIMLimitQuotaDataService quotaDataService;
    /**     * 提供一个用于子类处理业务逻辑的入口     *     * @param context 上下文     * @return 执行结果     */    @Override    protected IdleUserRightsContext executeBusinessLogic(IdleUserRightsContext context) {        IdleUserRightsCardDTO card = context.getCard();        IdleUserRightsCardHistoryDTO historyDTO = userRightsService.buildHistory(card);        historyDTO.setPaidCntLeft(paidCntLeft + historyDTO.getCount());        Long historyId = userRightsService.createHistory(historyDTO);        return context.ofResult(historyId == null ? StageProcessedResultEnum.WRITE_USER_RIGHTS_FLOW_DB_FAIL : StageProcessedResultEnum.SUCCESS);    }
    /**     * 获取幂等key，返回null代表不需要幂等     *     * @param context 上下文     * @return 幂等key     */    @Override    public String getIdempotentKey(IdleUserRightsContext context) {        IdleUserRightsCardDTO card = context.getCard();        // 幂等key：idle-local-CreateCardHistory-{bizCode}-{userId}-{cardId}        return card.getIdempotentKey() != null ? card.getIdempotentKey() : TairKeysConstantsTools.generateKey(CommonCharEnum.MINUS.getValue(), String.valueOf(card.getUserId()), String.valueOf(card.getId()));    }}

这里用了自定义注解来标记下每个Stage方法类，用于扫描加入进Spring的Bean容器里面，其他Stage类似上面2个即可。

StageConfig

@Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documented@Componentpublic @interface StageConfig {    String name();}

3.2.2 配置类

在上述图，还需要一个配置类来实现动态编排pipeline。

上面使用了自定义注解来标记每个Stage方法类，因此在运行时可以由Spring上下文扫描所有的注解类，加载为Bean对象，并放入Map中，然后进行配置的处理。这里以Switch上配置的Map为例子，配置类的作用主要是完成下图中Value值的处理，由配置的方法String[ ]转为List<Stage>类型的执行链。

代码实现

PipelineConfiguration

@Configurationpublic class PipelineConfiguration<T extends BasePipelineContext> {
    /**     * key：StageConfig注解中的name     * value：实现了Stage接口的实例Bean     */    private final Map<String, Stage<T>> stageMap = new ConcurrentHashMap<>();
    @Autowired    private ApplicationContext context;
    /**     * 在构造方法后执行，确保所有依赖注入完，初始化pipeline的Map     */    @PostConstruct    private void initStageMap() {        // 拿到带有@StageConfig注解的所有bean        Map<String, Object> beansWithAnnotation = context.getBeansWithAnnotation(StageConfig.class);
        // 遍历带有StageConfig注解的所有实例bean        for (Object bean : beansWithAnnotation.values()) {            if (bean instanceof Stage) {                // 拿到注解                StageConfig annotation = bean.getClass().getAnnotation(StageConfig.class);                // 放入Map                stageMap.put(annotation.name(), (Stage<T>) bean);            }        }    }
    /**     * 初始化pipeline的Map     * key：不同业务的pipeline类型标识，见枚举：com.alibaba.idle.local.common.constants.UserRightsBizCodeEnum     * value：当前业务配置的执行链     */    @Bean(name = "pipelineMaps")    public Map<String, List<Stage<T>>> initPipelineMaps(ApplicationContext applicationContext) {        Map<String, List<Stage<T>>> pipelines = new ConcurrentHashMap<>();        // 不同业务的pipeline执行链配置        Map<String, List<String>> pipeLineBizExecuteChain = SwitchConfigBiz.pipeLineBizExecuteChain;        // 填充进去        for (String bizIdentify : pipeLineBizExecuteChain.keySet()) {            // 执行链BeanName列表            List<String> executeChainBeanNameList = pipeLineBizExecuteChain.get(bizIdentify);            // 映射到对应的bean上            List<Stage<T>> executeChains = executeChainBeanNameList.stream()                    .map(stageMap::get)                    .collect(Collectors.toList());            pipelines.put(bizIdentify, executeChains);        }        return pipelines;    }}

3.3 使用

实际使用时，需要把业务流程中每一个操作或方法都写成一个Stage实现类，然后定义下执行链。

pipeLineBizExecuteChainConfig

@AppSwitch(des = "pipeline中不同业务的执行链路配置", level = Level.p2)public static Map<String, List<String>> pipeLineBizExecuteChainConfig = new HashMap<String, List<String>>() {{        put("IMLConsumeQuotaPipeline", Lists.newArrayList(                // 创建权益卡                "CreateCard"                // 创建流水记录                "CreateCardHistory",                // ......                "其他操作"      ));      ...其他不同的pipeline配置}};

其次需要继承下AbstractPipelineFactory<T>工厂，这里可以不用写其他代码了，只需替换掉其中的泛型约束即可。

IdleIMLPipelineFactory

@Componentpublic class IdleIMLPipelineFactory extends AbstractPipelineFactory<IdleIMLContext> {}

在业务使用的地方，以属性注入的方式使用即可。

IdleIMLimitWriteService

@RequiredArgsConstructor@Slf4jpublic class IdleIMLimitWriteServiceImpl implements IdleIMLimitWriteService {  private final IdleIMLPipelineFactory idleIMLPipelineFactory;
    @Override    public IdleResult<Boolean> consumeQuota(String bizCode, Long userId, Long oppositeUserId, String messageId, Long itemId, Long sessionId) {
        IdleIMLContext context = new IdleIMLContext();        context.setNow(lock.getLocalDateTime());        context.setBizCode(UserRightsBizCodeEnum.map(bizCode));        context.setUserId(userId);        context.setOppositeUserId(oppositeUserId);        context.setMessageId(messageId);        context.setItemId(itemId);        context.setSessionId(sessionId);
        log.info("IdleIMLimitWriteServiceImpl.consumeQuota start, context:{}", context);        context = idleIMLPipelineFactory.execute(context, "IMLConsumeQuotaPipeline");        log.info("IdleIMLimitWriteServiceImpl.consumeQuota end, context:{}, result:{}", context, context.getResult());
        return IdleResult.success(context.getResult().isSuccess());    }}

3.4 总结

最后给出总的执行流程顺序图：

1.通过一个IdleIMLPipelineFactory执行工厂来提供对业务的访问入口；

2.通过配置的PipelineMaps来选择对应的执行链；

3.通过对每个Stage进行前置、后置增强来打一些日志、当前执行结果判断等操作；

4.通过在业务执行方法前加上幂等校验的方法来实现部分Stage失败时的重试；

5.暴露一个executeBusinessLogic方法用于业务操作的实现；

使用到的设计模式：

1.pipeline（责任链模式的变体）；

2.模版方法模式（体现在抽象幂等类的定义上，定义了一套模版）；

3.装饰器模式（侧重于前后增强的日志打印等操作）；

4.代理模式（侧重于幂等的实现，代理了Stage对象，进行了前后幂等处理）；

5.策略模式（充值策略时，定义了一个策略接口，给出了多个策略实现类，充值时，根据业务方传入的类型，自动匹配对应的策略进行充值）；

6.工厂方法模式（体现在pipeline执行工厂上）；

四、不足和展望

1.幂等。上述实现的幂等过程中，强依赖于Tair的Redis接口来实现幂等，如果Redis不可用，会导致幂等失效，pipeline执行不断失败重试。且业务方法执行成功后，如果写Redis失败，那么下次重试时，业务方法会被反复执行，导致幂等失效。后续可以考虑使用其他方式来实现幂等，不过代码复杂度会有所提升。

2.pipeline执行流程目前不支持并行操作，一些业务操作可以并行处理的话（需要保障context不会被脏写），可以提高整体的执行效率。

五、结语

感谢各位大佬在这个需求中对我的指导和帮助，让我作为一个新人能够快速参与一个大需求的开发，并且针对其中的细节，师姐师兄都给予了很多改进性建议，让我学会了很多设计思想和技术知识。

RDS MySQL 迁移至 PolarDB MySQL

通过本方案，RDS MySQL的数据可在线实时同步到PolarDB MySQL版，并且升级切换后的PolarDB集群包含源RDS实例的账号信息、数据库、IP白名单和必要的参数。这样可实现不修改应用代码的情况下，将RDS MySQL数据库迁移升级至PolarDB MySQL版。

点击阅读原文查看详情。

3.2.1 基本类、接口定义

3.2.2 配置类

来自同一个声音

灵骏真武M890超节点实例 Day0 适配 Kimi K3

最新！Kimi K3上线阿里千问AI平台

【重要公告】焕新启航！“阿里云开发者”正式更名为“千问AI平台”

Qwen-Image-3.0：落字成画，字字如印