什么是幂等性

所谓幂等，就是任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。

在 restful 规范中，常见的请求方式和接口幂等性关系如下：

请求方式	操作	是否幂等
GET	查询数据	是
POST	新增数据	否
PUT	更新数据	直接更新为某个值，满足幂等，如：set a = 1；累加操作的更新，不满足，如：set a = a+1
DELETE	删除数据	根据唯一条件删除，满足幂等；否则，不满足，幂等，比如：根据某一条件删除一批数据后，又新增了一条满足该条件的数据，又执行了一次删除，那么就会删除掉新增的这条数据

为什么会产生接口幂等性问题

在计算机应用中，可能遇到网络抖动，临时故障，或者服务调用失败，尤其是分布式系统中，接口调用失败更为常见。为了保证服务的完整性，我们可能会发起接口的重试调用，如果接口不处理幂等，可能对系统造成很大的影响，因此接口的幂等设计尤其更为重要。

对于业务中需要考虑幂等性的地方一般都是接口的重复请求，重复请求是指同一个请求因为某些原因被多次提交。导致这种情况的发生有以下几种常见的场景：

前端重复提交：用户在提交表单的时候，可能会因网络波动没有及时做出提交成功响应，致使用户认为没有成功提交，然后一直点提交按钮，这时就会发生重复提交表单请求。
接口超时重试：第三方调用接口时候，为了超时等异常情况造成的请求失败，都会添加重试机制，导致一个请求提交多次。
消息重复消费：当使用 MQ 消息中间件时候，如果发生消息中间件出现错误未及时提交消费信息，导致发生重复消费。

幂等性解决方案

那我们应该能怎样保证接口的幂等性呢？

可以思考一下，第一种场景下，既然是用户重复提交导致的，那我们可以想办法让用户没办法重复提交。

方案一：前端控制

在前端做拦截，比如按钮点击一次之后就置灰或者隐藏。但是往往前端并不可靠，还是得后端处理才更放心。

方案二：Token机制

用户进入表单页面首先调用后台接口获取 token 并存入 redis，当用户提交表单时将 token 也作为入参，后端先删除 redis 中的 token，删除成功则保存表单数据，失败则提示用户重复提交。

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这里为什么不先判断 redis 是否存在这个 token 再删除，是因为要保证操作的原子性，极端情况下，第一个请求查询到 redis 中存在这个 token，还没来得及删除，第二个请求进来，也查询到 redis 中存在这个 token，那么还是会造成重复提交的问题。

token 机制需要先请求获取 token 的接口，在有些情况下很明显并不合适。我们大部分请求都是要落到数据库的，所以我们可以从数据库着手。

方案三、唯一索引

这种方案就比较好理解了，使用唯一索引可以避免脏数据的添加，当插入重复数据时数据库会抛异常，保证了数据的唯一性。唯一索引可以支持插入、更新、删除业务操作。

方案四、悲观锁

这里所说的悲观锁是基于数据库层面的，在获取数据时进行加锁，当同时有多个重复请求时，其他请求都无法进行操作。悲观锁只适用于更新操作。

// 例如
select name from t_goods where id=1 for update;

注意：id 字段一定要是主键或者唯一索引，不然会锁住整张表，这是会死人的。悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用。

在请求量比较大的情况下，使用悲观锁明显不合适，这时候就到乐观锁上场了。

方案五、乐观锁

可以通过版本号实现，为表增加一个 version 字段，当数据需要更新时，先去数据库里获取此时的version版本号。

select version from t_goods where id=1

更新数据时首先要对比版本号，如果不相等说明已经有其他的请求去更新数据了，提示更新失败。

update t_goods set count=count+1,version=version+1 where version=#{version}

还有一种是通过状态机实现的，其实也是乐观锁的原理。这种方法适合在有状态流转的情况下，比如订单的创建和付款，订单的创建肯定是在付款之前，这时我们可以通过在设计状态字段时，使用 int 类型，并且通过值类型的大小来实现幂等性。

update t_goods set status=#{status} where id=1 and status<#{status}

同样，乐观锁也只适用于更新操作。

方案六、分布式锁

有时候我们的业务不仅仅是操作数据库，也可能是发送短信、消息等等，那数据库层面的锁就不适合了。这种情况下就要考虑代码层面的锁了，而 java 的自带的锁在分布式集群部署的场景下并不适用，那么就可以采用分布式锁来实现（Redis 或 Zookeeper）。

拿 Redis 分布式锁举例，比如一个订单发起支付请求，支付系统会去 Redis 缓存中查询是否存在该订单号的 Key，如果不存在，则以 Key 为订单号向 Redis 插入。查询订单是否已经支付，如果没有则进行支付，支付完成后删除该订单号的Key。通过 Redis 做到了分布式锁，只有这次订单支付请求完成，下次请求才能进来。当然这里需要设置一个Key 的过期时间，在发生异常的时候还要注意删除 Redis 的 Key。