大家好呀，我是小楼。

本文是上篇文章《使用增强版 singleflight 合并事件推送，效果炸裂！》的续集，没看过前文必须要先看完才能看本文，实在不想看，拉到文章末尾，给我点个赞再退出吧~Doge

上篇文章发出后，有一位读者朋友给我发私信，写了一大段话：

一开始，没太看懂，于是就细问了一下

在看了解释之后，感觉好像有点懂了，再三思考后，确认了，这里面有 BUG。

理想状态

为了描述简单，这里我用字母本身表示事件发生，如 A，用字母加一撇表示事件开始执行，如 A'，用字母加两撇表示事件执行结束后的状态，如 D''。

如下表示我们之前思考的理想状态：A 事件到来便执行，在执行结束前又先后来了 B、C、D 三个事件，先 Hold 住，待 A 执行完成后，B、C、D 同时进入 sigleflight group 中抢执行，最终结果是 D’'，感觉非常完美。

对应到代码上是这样：

case 1

但这位读者提出了一个疑问，如果在 B、C、D 执行的时候又来一个 E 事件，那这个 E 事件将会重走 A 事件的路，如果这个 E 事件执行的比较快，先于 B、C、D 事件完成，那不就有问题了？

E 事件最后到，我们期望的结果应该是 E’‘，但按这个推理，最终结果是 D’'，显然不符合预期。

case 2

同理，如果在 E 事件执行期间累积了 F、G 事件，且 F、G 也比较争气，在 B、C、D 完成之前完成了：

期望的是 G’‘，但最终结果是 D’'。

线上有问题吗？

这两个场景确实很难测试到，如果不幸遇到，还是有风险的。我们复盘了自己的系统，发现我们的系统是可以解这个问题的。

我们的系统会针对推送下去不一致的数据会定期补偿，具体怎么做的呢？

在推送之前，针对同一种推送，也就是相同的 key 生成（存在则更新）同一条记录，该记录包含两个时间 t1、t2，推送的开始时间 tn（精确到纳秒）记录到 t1，推送完成后将 tn 记录到 t2，这两次记录在一个方法中，伪代码是这样：

tn := time.Now().UnixNano()
markT1(key, tn)
push(key)
markT2(key, tn)

如果 t1 = t2 则说明推送没有问题，如果 t1 != t2 则说明这条推送需要补偿，每 10s 扫描一次需要补偿的事件进行重新下发推送

我们以 case 1 为例，按照时间顺序

• A 执行完成时，t1= ta，t2 = ta
• D 开始执行，t1 = td
• E 开始执行，t1 = te，E 执行结束 t2 = te
• D 执行结束，t1 = te，t2 = td
• 10s 后发现 t1 != t2，于是触发重新下发逻辑，重新推送最新数据为 E’’

最后

还好我们线上系统有一层保护机制，否则可能要出事。如果在 singleflight 层面去解决这个问题，暂时我还没有想到很好的办法，如果读者朋友们有好的方法，欢迎私信我。

不得不说读者朋友们当中还是有不少读了我的文章，而且认真思考了的，在此表示感谢，也欢迎大家指出文章中的错误。

最后感谢能抽空看到这里，如果你能点赞、在看、分享，我会更加感激不尽~

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