Fastify项目中并发请求异常问题的分析与解决

问题背景

在Fastify项目开发过程中，开发团队遇到了一个关于并发请求控制的特殊问题。具体表现为：在本地环境和Digital Ocean环境中运行正常的重试逻辑，在PRE生产环境中却出现了意外的并发执行行为。

问题现象

项目实现了一个订单处理流程，核心逻辑是通过异步重试机制获取订单状态。设计上设置了最大重试次数（如10次）和每次重试的间隔时间（如3秒）。当达到预期状态后，会获取附加信息并返回最终响应。

在PRE环境中观察到的异常现象是：

1. 请求会在30秒后自动重新触发
2. 实际执行的重试次数远超配置的最大值（如30次而非10次）
3. 这种异常行为仅在PRE环境出现，其他环境正常

技术分析

1. 环境差异因素

PRE环境与本地环境的关键区别在于：

• PRE环境部署在OCP（OpenShift Container Platform）微服务架构上
• 可能存在多个Pod实例并行运行
• 可能配置了自动重试机制以提高服务可用性

2. 代码实现问题

原实现采用了Generator函数来控制重试流程，这种设计存在潜在问题：

• Generator在单进程环境中可以正常工作
• 但在分布式环境中无法保证状态一致性
• 缺乏分布式锁机制导致并发控制失效

3. 30秒超时现象

30秒后自动重试的典型原因包括：

• 负载均衡器的健康检查机制
• 服务网格的自动重试配置
• 网关层的超时设置

解决方案

1. 分布式限流方案

推荐使用分布式限流中间件：

• 配置基于Redis的共享状态存储
• 实现跨实例的请求计数
• 设置合理的速率限制阈值

2. 状态持久化方案

替代方案是将重试状态持久化：

• 使用Redis存储每次重试的状态
• 通过事务保证操作的原子性
• 添加适当的过期时间

3. 架构层面优化

长期解决方案应考虑：

• 将长时间运行的任务移出请求/响应循环
• 采用异步任务队列模式
• 实现基于事件的回调机制

实施建议

1. 首先确认PRE环境的特殊配置
2. 添加详细的请求追踪日志
3. 逐步引入分布式限流组件
4. 进行充分的压力测试

总结

在微服务架构下，传统的单机并发控制策略往往不再适用。Fastify项目在迁移到生产环境时，需要特别注意分布式环境带来的挑战。通过引入适当的分布式协调机制，可以确保重试逻辑在各种环境下都能按预期工作。

这个问题也提醒我们，在微服务开发中，除了功能实现外，还需要充分考虑环境差异带来的影响，特别是在并发控制和状态管理方面。