digital-garden/dev/architecture/highload/Идемпотентность на базе уникального идентификатора.md

aliases	tags	date
	maturity/🌱	2024-11-12

При реализации ../Идемпотентность в системах, где требуется многократная обработка событий или вызовов, ../../../meta/zero/00 Redis может быть использован как ключевой инструмент для предотвращения повторной обработки сообщений. Данное решение подходит для различных систем обмена сообщениями, таких как ../../../../../_inbox/00 Kafka, ../../system-design/gRPC, ../../network/HTTP, и других видов асинхронных или синхронных вызовов.

Основной подход

Каждое сообщение или запрос должен иметь уникальный идентификатор, обычно называемый requestId. Этот идентификатор присваивается при создании сообщения или вызова и передаётся вместе с ним в процессе обработки. Потребитель, получая сообщение, сначала проверяет наличие requestId в Redis. Этот подход позволяет контролировать, было ли сообщение уже обработано и в каком оно состоянии.

Алгоритм выглядит следующим образом:

1. Получение сообщения: Потребитель получает сообщение, извлекает requestId и проверяет его наличие в Redis.
   1. Если requestId уже существует в Redis и статус обработки указывает на COMPLETED, потребитель ничего не делает и отправляет ack (подтверждение) в Kafka (или другой источник).
2. Обработка сообщения: Если requestId отсутствует в Redis или статус обработки указывает на FAILED, потребитель, то потребитель обрабатывает сообщение. Перед обработкой статус в Redis обновляется на IN_PROGRESS с TTL, например, 40 секунд.
3. Запись результата:
   • После успешной обработки статус в Redis обновляется на COMPLETED, и устанавливается длительный TTL, например, на 3-24 часа, чтобы сигнализировать, что это сообщение уже было успешно обработано и повторная обработка не требуется.
   • Если при обработке возникает ошибка, статус обновляется на FAILED и потребитель отправляет nack в Kafka (или другой источник).

Рекомендации по реализации

• Уникальность requestId: Генерируйте requestId таким образом, чтобы обеспечить его уникальность в пределах всей системы, например, используя UUID или другие подходящие алгоритмы.
• Оптимальный TTL: Выберите TTL в зависимости от требований к ретеншену данных. Слишком короткий TTL может привести к потере информации об обработке, а слишком длинный — к переполнению Redis.

---

Мета информация

Область:: ../../../meta/zero/00 HighLoad Родитель:: ../Идемпотентность Источник:: Создана:: 2024-11-12 Автор::

Дополнительные материалы

Дочерние заметки