我们如何在大规模下消除重复订单：来自 EyecareWell 的 Python 事后分析

Source: Dev.to

引言 — 生产事故

EyecareWell 在运营一个基于 Shopify 的电子商务平台以及一个 Windows 蓝光过滤应用。随着每日订单量的增加，出现了生产事故：重复的 webhook 执行导致订单重复和库存漂移。

事件概要

• 订单重复创建
• 系统之间库存不匹配
• 来自 Shopify 的 webhook 重复重试

根本原因分析

webhook 端点是同步且非幂等的。当响应超过超时阈值时，Shopify 会重试事件，导致竞争条件和重复写入。

之前的架构

• 基于 Flask 的 webhook 端点
• 直接写入数据库
• 无后台处理
• 无去重

之后的架构

• FastAPI 异步端点
• 基于 Redis 的幂等性
• Celery 后台工作者
• 立即的 HTTP 确认

关键 Python 实现

if redis.exists(event_id):
    return {"status": "duplicate"}
redis.set(event_id, "processing", ex=3600)

可观测性改进

• 结构化日志
• 重试指标
• 错误告警

结果

• 修复后零重复订单
• webhook 延迟降低 70 %
• 库存对账稳定

教训

• 始终假设 webhook 会重试
• 幂等性是必不可少的
• 异步处理提升可靠性

为什么这很重要

该架构使 EyecareWell 能够安全扩展，同时保持对健康相关产品的信任。

结论

本案例展示了严谨的 Python 后端设计如何解决电子商务系统中的真实生产问题。