面向失败编程是编程中最难的事情。
话说程序员小林的某一天：起床->吃饭->坐地铁->到公司->敲代码->回家->玩游戏->睡觉。
这一天的另一个版本：起床->吃饭->坐地铁->到公司->突然要 24 小时健康码->进不了公司->坐地铁回去->地铁停运了->上厕所->踩到屎滑倒->摔成脑震荡。
第二个版本充满意外，貌似有些极端，但你我天天在新闻上看到类似的事情，说明它其实每天都在发生。
程序也是如此。
程序员小林给公司开发的某个系统，用户量暴涨；三年后公司上市了，小林喜迎白富美。
另一个版本：上线后第二天被 SQL 注入删库了，造成大量投诉；小林被老板痛骂一顿后，卷铺盖走人了。
程序的世界充满意外，你我的每一行代码几乎都是 bug。
写出可用的系统很容易，但写出健壮的系统很难。
我们通过储值卡消费这个例子来看看如此”简单“的案例到底存在多少让人眼花缭乱的失败场景。
假设我们给某个加油站开发个储值卡系统，用户可以往里面充钱，可以用储值卡加油消费，类似你在理发店、洗脚店开的那种充值卡。
我们看看车主加油消费的场景——而且只看这个场景中的”储值卡扣款“这一个结点。
正常流程（简化版）大致是这样的：
流程很简单，加油员加完油后，用户掏出手机扫码进入付款页面，输入油枪、金额，选储值卡支付，输完密码后点提交；后端创建订单后调卡服务的扣款接口执行扣款（传入卡号、订单号、金额）；卡服务扣款成功后返回告知用户付款成功。
”这个需求大概要几天开发？“产品经理问小林。
”五天。“小林觉得五天绰绰有余。
”三天吧，这周我们就要上线。“
”那就三天。“小林觉得其实三天足够——不就一两个接口调用嘛，卡服务是现成的。
于是小林撸起袖子开始敲代码。进展比预想得要顺利，两天就敲完了（多少加了点班），一天测试完成，第四天就上线了！
某天夜里，小林正在撸猫时，运营同学打来电话：某车主的卡被莫名其妙扣款了！
事情是这样的：车主鲁某加了 3000 元的油，选择用储值卡支付，结果系统提示扣款失败，于是鲁某换微信付款成功，开车走人了。
蹊跷的是：鲁某十分钟后收到消息说卡扣掉了 3000 元！
明明说支付失败，怎么扣了 3000？于是鲁某打电话找油站闹。
小林赶紧排查日志，发现上图中地第 3 步（调卡服务的扣款接口）超时了，于是业务系统告知前端扣款失败。
调卡服务扣款接口超时，业务系统能直接返回失败给前端吗？
不能！
因为接口超时并不能说明卡服务那边实际上到底有没有扣成功（有可能卡服务处理成功了，但返回的时候网络出问题；也有可能卡系统负载高，业务系统等待超时从而断开连接）。
我们看看上面的异常是怎么发生的：
第四步超时后，业务后台直接告知车主支付失败，但实际上卡系统仍然在扣款！
那怎么办？告诉车主”请您稍后查看支付结果？“
怎么可能！
一个想法是超时后业务系统调卡服务的查询接口，看看这笔订单实际是否支付成功。
问题是，如果查询接口调用也超时呢（卡系统负载高的情况下这个概率很大）？
另外，查询接口返回没有扣款成功就能直接告诉用户扣款失败吗？
不能！
因为查询接口查数据库的时候，数据库里面没有记录，但有可能前面发起的那个扣款逻辑仍然在执行，稍后仍然会发生扣款。
既然怕查询的时候扣款逻辑仍然在执行，那我们能不能等一会（比如五分钟）再查结果呢（等那个可能的扣款执行流跑完）？
也不能！
因为车主在那等着呢！难道手机上一直在那转圈，跟车主说现在负载高，请先喝杯茶，让子弹飞一会？
因为必须要立即告知用户处理结果，所以这种情况下（扣款超时且未查到扣款记录）只能告诉用户扣款失败。
只不过，在告知用户之前，业务系统需要先撤销本次扣款申请，告诉储值卡系统本次扣款流程不能执行了（回滚本次事务）。
于是小林做了如下优化：
现在系统健壮多了，很久没出现上次的问题了，小林又跑去撸猫了。
某天深夜，小林又接到运营同学电话：上次的问题重现了！
尼玛，见鬼了！
小林又跑去查日志，发现确实是扣款接口超时了，但撤销接口调成功了（虽然调了几次才成功）——那为毛还扣了钱啊？
想了半天，小林终于发现了问题：和前面提到的查询问题一样，撤销的时候同样无法保证那个该死的扣款流程已经跑完了啊！这次是因为撤销逻辑确实执行了，但执行的时候扣款逻辑还在跑（还没写库）！
所以撤销接口必须考虑两种情况：
于是小林就想：既然扣款超时后立即调撤销接口有可能因时序问题导致撤销失败，那我把撤销操作做成异步调度不就行了嘛——在一段时间内（比如五分钟）如果因未找到记录而撤销失败，就稍后重试。
小林的撤销逻辑是这样的：
原本由业务系统同步调撤销接口，现在改成走调度系统异步撤销，业务系统投递撤销任务完成后立马返回结果给客户端。
因为有异步重试机制，撤销总是能成功（除了实际中几乎不会发生的极端情况），因而这次一定能保证不会意外扣钱！
小林同学抱着如释重负的心态继续撸猫。
然而，安稳日子没过几天，一个雷电交加的夜晚，手机再次响起：车主储值卡消费的钱莫名其妙给人家退回去了！油站打电话要我们赔偿！
小林赶紧查日志，发现场景是这样的：车主王某用储值卡支付 1000 元油款，失败了；十几秒后车主再次用储值卡发起支付，成功了。
支付最终成功了，莫非人工退钱了？没看到任何退款记录啊？
抓耳挠腮，百思不得其解。小林只能打电话给储值卡系统负责人小李。
小李一顿查日志，最终发现这笔钱是被调度系统调撤销接口给撤销了！
小林如梦方醒，才知道之前自己自鸣得意地犯了个天大的错误。
本次消费，业务系统共向储值卡系统发起了两次扣款申请——虽然都是同一笔订单的扣款，却是两个独立的事务。
小林（以及储值卡系统）的错误在于，撤销操作是作用在订单上，而不是事务上。
在本次事故中，第一次扣款超时后，业务系统投递了撤销任务；而后车主又对该笔订单（订单号相同）发起了第二次扣款，成功了；与此同时，调度系统第一次撤销失败（卡系统未找到消费记录，或者接口超时），一段时间后又发起第二次撤销——而这个时候，车主已经完成了第二次扣款且成功了，于是这次的撤销便作用在这个成功的扣款上（储值卡系统的扣款和撤销接口都是根据订单号来的，它能保证同一笔订单不会重复扣款，但撤销的时候无法区分扣款是哪次发起的）。
我们画下流程：
如图，第二次的扣款被调度系统撤销了。
小林和小李这才发现需要给扣款和撤销接口增加事务编号。
之前扣款接口主要参数是 card_no、order_code、amount，现在变成 card_no、order_code、trans_id、amount。
之前撤销接口参数是 order_code，现在变成 order_code、trans_id。
通过 trans_id 将扣款和撤销绑定到同一个操作事务上，只会撤销相应 trans_id 的扣款操作。
trans_id 由客户端根据当前时间毫秒数生成（后面会说为啥取毫秒时间戳），它不一定需要全局唯一，只需要针对同一个订单是唯一的即可。
加了事务的概念后，小林和小李发现压根不需要通过调度系统不断尝试，只要保证撤销接口调成功就能保证对应的扣款事务一定能够被撤销（或者阻止执行）。
现在撤销接口做两件事：
撤销逻辑如下：
再看看扣款的逻辑。
扣款记录表大致长这样子：
扣款逻辑如下：
流程图如下：
现在我们看看当撤销流程执行时，被撤销的扣款事务处于不同状态下的情况：
由于撤销的时候是按事务编号来的，所以不会撤销别的事务的扣款。
现在我们解释下为何要用当前时间的毫秒时间戳作为事务编号。
回到上面车主王某的场景。王某第一次用卡支付超时，于是他决定重试。该场景中，卡系统接收到同一笔订单的两次扣款事务以及一次撤销事务。假如两次事务都尝试写库，那么当后面的事务（不一定是第二次扣款的那个）尝试写库时，肯定已经存在一条扣款记录，此时后面这个事务要如何做？
两次事务的执行逻辑完全相同，产生的扣款记录数据也是完全相同的——除了事务编号和扣款时间。
这里的关键是，我们无法确定第一次扣款、第二次扣款、对第一次扣款的撤销这三个请求写库的先后顺序。
所以，如果采用方案 1，替换事务编号，那么当第二次的提交先写库时，后面事务（第一次提交的扣款请求）的替换会导致事务编号变成了待撤销的那个，因而很可能会被撤销掉，这就会导致用户付的钱莫名其妙被退回了。
如果采用方案 2，不做任何处理，那么当第一次的提交先写库时，事务编号就一直是待撤销的那个，也会被撤销掉，导致用户付的钱莫名其妙被退回。
也就是说，无脑替换或不替换都是有问题的。
第一次扣款事务先写库的情况
第二次扣款事务先写库的情况
实际的业务场景是，对于同一笔订单，无论发出多少次扣款请求，只允许一次成功，而且这次成功的扣款不能被误撤销。有很多方案可以实现这一点，不过有些方案需要增加额外表，有些则需要为同一笔订单维护多条扣款记录，这些都会带来额外的复杂性。
我们采取事务序列号（毫秒时间戳）的方式来保证扣款事务的时序性，只允许后面覆盖前面的，不允许反过来覆盖。其基于这样的事实：用户如果对同一笔订单发出多次扣款请求，那一定是前面扣款失败了，因而业务系统会为前面那些失败的扣款发出撤销请求，所以只要保证仅允许后面覆盖前面的事务，就不会造成误撤销（因为唯有最后那个扣款事务不会存在撤销请求。感兴趣的可参照上面的图示推演一下）。
这里说的事务是指一次扣款处理流，不是指数据库事务。
我不想编程了，说真的，这么个简单的扣款场景就扯出这么多幺蛾子，太难了！
现实中比这复杂的场景多得是。
程序员到底是怎么活下来的？
答案是，他们的一生是在没完没了的 bug 中度过的。
90% 以上的 bug 都是因为对失败场景考虑不周导致。
如果把现实看成事件流，那么事件流中的绝大多数节点都有不止一个出口分支（典型的是”正常“和”异常“）。2022 年 4 月 30 日晚，小林同学可能躺在床上玩游戏，也可能躺在 ICU。
系统（特别是业务系统）是对现实世界业务的反映，每个节点同样存在多种可能。
典型的业务流分析步骤是这样的：
几乎所有的结点都要考虑失败场景，而对于一些失败场景的补偿措施仍然可能失败，如此递归，最终由自动补偿系统（如漏单检测/补偿系统）或人工处理来兜底。
失败的一大重要根源是分布式。
不要提什么单体架构，做 web 开发的，自入行第一天起就面对分布式系统。
典型的分布式是前后端交互。自 ajax 出世以来，前后端接口交互成为常态，接口失败也是每个程序员都会遇到的问题。很大部分的前后端交互失败的场景没有得到很好地处理（特别是超时），比如没有去重，导致重复写入数据。
自从微服务横行以来，后端开发人员无不被分布式事务搞得焦头烂额。业界也总结了些解决方案，比如两阶段提交、SAGA、TCC 等，但真正实现起来都不简单，一个看似简单的业务都会搞得很复杂。所以业界又搞了些现成的开源方案如 seata、DTM。
好消息是，不是所有的系统都需要那么高的可靠性保证，也不是所有的失败场景都要做补偿处理。
你可能是在一家初创公司，别说系统一分钟不可用了，就是库被删了估计也没事。
你做的系统可能只是给内部人员用用，凡是遇到失败就抛异常，大不了人工去修复数据也是可以的。
这些情况下，很可能你并不需要去开发高可用系统，他们更讲究效率，把正常流程码出来基本就完事了。
讲究点可用性的，稍微把代码写好点，服务器配置堆高点，业务流程设计上注意点，基本也能规避大部分祭天性的问题。
等你公司真的发展成 BAT 那种了，是真正拼刀工的时候，万分之一概率的异常场景可能就会让系统天天宕机，账户天天少钱。那时候各种方案、架构、分析都要拿到桌面上来了。
所以，面向失败编程诚然很难，但不代表你必须得天天面对着失败抓耳挠腮，你需要评估你所负责的系统在成本、效率、健壮性上应做怎样的取舍。
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