所谓幂等性，就是说一个接口，多次发起同一个请求，你这个接口得保证结果是准确的，比如不能多扣款、不能多插入一条数据、不能将统计值多加了 1。这就是幂等性。分布式服务接口如何设计保证幂等性？

问题背景

一个分布式系统中的某个接口，该如何保证幂等性？做分布式系统的时候，这是一个必须要考虑的生产环境的技术问题。
假如你有个服务提供一个接口，结果这服务部署在了 5 台机器上，接着有个接口就是付款接口。然后人家用户在前端上操作的时候，不知道为啥，总之就是一个订单不小心发起了两次支付请求，然后这俩请求分散在了这个服务部署的不同的机器上，结果一个订单扣款扣两次。
或者是订单系统调用支付系统进行支付，结果不小心因为网络超时了，然后订单系统走了前面我们看到的那个重试机制，支付系统收到一个支付请求两次，而且因为负载均衡算法落在了不同的机器上，尴尬了。。。
所以你肯定得知道这事儿，否则你做出来的分布式系统恐怕容易埋坑。

问题剖析:

这个不是技术问题，这个没有通用的一个方法，这个应该结合业务来保证幂等性。其实保证幂等性主要是三点：

1. 对于每个请求必须有一个唯一的标识。举个例子：订单支付请求，肯定得包含订单 id，一个订单 id 最多支付一次。
2. 每次处理完请求之后，必须有一个记录标识这个请求处理过了。常见的方案是在数据库中记录个状态，比如支付之前记录一条这个订单的支付流水。
3. 每次接收请求需要进行判断，判断之前是否处理过。比如说，如果有一个订单已经支付了，就已经有了一条支付流水，那么如果重复发送这个请求，则此时先插入支付流水，orderId 已经存在了，唯一键约束生效，报错插入不进去的。然后系统就不用再扣款了。

实际运作:

实际运作过程中，需要结合自己的业务来，比如说利用 redis，用 orderId 作为唯一键。只有成功插入这个支付流水，才可以执行实际的支付扣款。

要求是支付一个订单，必须插入一条支付流水。order_id 建一个唯一键 unique key。用户在支付一个订单之前，先插入一条支付流水，order_id 就已经进去了。系统就可以写一个标识到 redis 里面去，set order_id payed，下一次重复请求过来了，先查 redis 的 order_id 对应的 value，如果是 payed 就说明已经支付过了，用户就可以避免重复支付了。