资损常见治理思路
13 October 2025
总结了下资损常见的治理思路，包括一致性、卡单、幂等（重复执行无副作用）、合理性。
- 目录
| 维度 | 一致性 | 卡单 | 幂等（重复执行无副作用） | 合理性 |
|---|---|---|---|---|
| 核心定义 | 多数据源 / 存储节点间的数据 “最终一致” 或 “强一致”，重点关注状态字段不一致问题 | 业务流程在关键节点停滞（未按预期向下流转），表现为 “状态卡住” | 同一请求（或重复请求）多次执行，产生的业务结果与 “仅执行一次” 完全一致，避免重复扣钱、重复发货等副作用 | 业务逻辑符合业务规则、赔付原则、财务合规 |
| 典型场景 | 稳定性问题：1. 强一致性：分布式事务；2. 最终一致性：MQ、重试；3. 跨数据源数据不一致；4. 跨服务数据同步 | 业务类问题：1. 任务下发失败；2. 回调丢失；3. 资源锁死（如分布式锁未释放导致流程阻塞）； | 技术问题：1. 重复支付（用户多次点击支付按钮导致重复扣款）；2. MQ 消息重复消费（如重试机制导致消息重复投递）；3. 接口重试（如前端超时重试、网关重试导致重复执行业务逻辑）； | 业务、技术问题：1. 边界值违规（如零空负）；2. 财务合规违规（极大、极小）；3. 逻辑冲突（如 “已取消订单” 仍能发起退款）；4. 规则不合理，增值服务开通了错误的的国家 |
| 核心工作内容 | 1. 一致性方案设计；2. 不一致监控；3. 不一致数据修复（修复接口可重试） | 1. SLA 计算；2. 流程链路追踪（埋点监控关键节点状态流转）；3. 阻塞原因洞察、归因；4. 异常单据修复 | 1. 幂等标识设计；2. 悲观锁；3. DB 幂等校验；4. 不幂等数据处理，迁移新库 | 1. 规则线上化；2. 边界值测试（覆盖极端场景，如 0 金额、超大数据量）；3. 灰度；4. 仿真； |
| 影响面 | 涉及单量大，修复方式简单 | 影响用户体验 | 一旦下游无法兜底拦截会产生直接资损，优化成本高 | 大部分为 Bug，需要对业务有深刻理解，修数难度大 |
治理思路
推荐按照一致性、幂等、卡单、合理性的顺序进行治理。优先保证系统质量，再拔高监控解决细分场景的问题。
评估完整性
- 一致性：重点关注系统间数据一致性，监控系统间数据传输质量。需要列举核心系统调用来评估；
- 幂等：评估系统是否对重复请求有正确的处理机制，避免重复执行导致的副作用。需要列举核心单据来评估；
- 卡单：评估系统是否对关键节点的状态流转有监控和修复机制，避免业务流程停滞。需要通过单据核心状态&动作来评估；
- 合理性：评估系统是否符合业务规则、赔付原则、财务合规等要求，下钻到细分场景监控，监控代码 Bug。需要梳理下游使用的重点字段来评估，如订单金额、支付状态、退款金额等。
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