星巴克是如何处理订单的？
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2020-11-07 04:22
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来源：r6d.cn/6dyh
译者序
本文翻译自 2004 年的一篇文章: Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit.
1. 请给我一杯热巧克力（Hotto Cocoa o Kudasai）
刚结束了一次为期两周的日本之旅。印象深刻的是数量多到难以置信的星巴克 —— 尤其是在 新宿和六本木地区。在等待咖啡制作时，我开始思考星巴克是如何处理订单的。
与大多数商业公司一样，星巴克主要关心的也是订单最大化。更多的订单就意味着更多的收入。因此，他们采用异步的方式处理订单：
点好咖啡后，收银员会拿出一个杯将你的订单在杯子上做个标记，然后将杯子放到一个队列。这里所说的队列其实就是咖啡机上的一排杯子；
队列将收银员和咖啡师解耦，使收银员能够不断接单，即使咖啡师已经有点忙不过来了。
在这种方式中，如果咖啡师真的忙不过来了，可以再加几个咖啡师。这就是所谓的 Competing Consumer 场景。
2 关联
享受异步带来的好处的同时，星巴克也需要解决异步方式内在的挑战。例如，关联（correlation）问题。
咖啡制作完成的顺序不一定与下单的顺序一致。这有两个可能的原因：
多位咖啡师可能在分别使用不同的咖啡机同时制作。另外，不同类型的咖啡所需的 时间也不同，例如调配型咖啡会比已经磨好、拿杯子直接接就行的咖啡所花的时间要长；
咖啡师可能会将同一咖啡类型的多个订单放到同一批制作，以节省整体的制作时间。
因此，星巴克会面临咖啡与顾客之间的关联问题。咖啡制作完成的顺序是不确定的，需 要将每一杯咖啡分别对应到正确的顾客。星巴克解决这个问题的方式与我们在消息系统 中所使用的“模式”是一样的：使用某种关联 ID。
在美国，大部分星巴克都会将顾客的名字作为显式关联 ID 写到杯子上，咖啡制作完成后服务员会叫顾客的名字；
在其他国家，可能会用咖啡的类型来做关联（例如，服务员会喊：“大杯摩卡好了”）。
3. 异常处理
异步消息系统中的异常处理是很困难的。如果说现实世界中已经很好的解决了这个问题，那我们可以通过观察星巴克如何处理异常学到一些东西。
如果付款失败，他们会怎么做？
如果咖啡已经做好了，他们会倒掉；
如果还没有开始做，他们会将杯子从“队列”中拿走。
如果咖啡做错了，或者对咖啡不满意？他们会重新做一杯；
如果咖啡机坏了，做不了咖啡？他们会退款。
这些场景分别描述了几种常见的错误处理策略。
3.1 销账
这是所有错误处理策略中最简单的：什么都不用做，或者丢弃已经做的所有东西。
听起来似乎不靠谱，但实际业务中，有时这种方式是可接受的。如果销账带来的损失很小， 那相比斥巨资实现一种复杂的错误处理机制，销账的方式还是更划算的。
例如，我曾为多家因特网服务提供商（ISP）工作，在他们的业务中，如果计费发生错误，他们就会选择销账的方式。其导致的结果是，客户可能会 享受了某些服务，但没有被收费。
这种处理方式给他们带来的营业损失足够小，因此业务能够保持运营。另外，公司会定期地对账，主动检测这些“免费”账户并将其关闭。
3.2 重试
当一大组操作（例如一次事务）中的某些操作失败时，我们基本有两种选择：
回退已完成的操作；
重试失败的操作。
如果重试有较大的概率能成功，那就可以考虑重试方式。例如，
如果失败的原因是违反了业务规则，那重试就不太可能会成功；
如果失败的原因是某个外部系统挂了，那重试就有可能会成功。
这里有一种特殊的重试：幂等接收器重试（retry with Idempotent Receiver）。在这种场景中，我们可以简单地重试所有操 作，因为接收器成功之后便会忽略重复的消息。
3.3 补偿
最后一种方式是回退所有已完成的操作， 让系统回到一致的状态。例如，在金融系统中，这些“补偿动作”能在交易失败时对已扣款进行退款处理。
4. 两阶段提交
以上所有策略都与两阶段提交不同。两阶段提交包含前后两个步骤：
准备阶段；
执行阶段。
如果在星巴克中使用两阶段提交，那买一杯咖啡的过程将变为：
准备阶段：前台点单，打印小票，然后将现金和小票都放到台面上，等待咖啡做好；
执行阶段：咖啡做好后，现金、小票和咖啡同时易手，完成交易。
在“事务”完成之前，收银员和顾客都不能离开。
显然，如果使用这种提交方式，星巴克的业务量将急剧下降，因为相同时间内能服务的 顾客数量将锐减。
这个例子也提醒我们，两阶段提交会让生活变得加更简单（因为错误处理非常简单），但它也会妨碍消息的自由流动（以及自由流动带来的可扩展性），因为它必须将多个异步操作封装成一个有状态事务。
5. 会话模式
咖啡店交互的过程其实也是一个简单但很常见的 Conversation 模式的例子。
双方（顾客和咖啡店）之间由两次交互组成：
时间较短的同步交互：完成下单和支付；
时间较长的异步交互：完成咖啡的制作和交付。
这种类型的会话在电商场景中是非常普遍的。例如，在 Amazon 买东 西时，时间较短的异步交互过程会分配订单号，而所有的后续步骤（信用卡扣款、打包、配 送）都是异步完成的。这些额外的异步步骤完成后，你会收到邮件方式（异步）的通 知。如果中间发生任何差错，Amazon 通常会进行：
补偿：退款到信用卡；
重试：补发配送过程中丢失的物品。
可以看到，真实世界往往都是异步的。我们的日常生活是由许多协调但异步的过程组成的，例如读取和回复电子邮件，购买咖啡等等 。这意味着，异步消息模型通常能很自然地对这些类型的交互进行建模。
此外，这还意味着，经常观察日常生活有助于设计出成功的消息系统。
感谢阅读！
原文链接：https://www.enterpriseintegrationpatterns.com/ramblings/18_starbucks.html
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