幂等的概念
幂等是一個數學與計算機科學概念，在數學中，幂等可使用這樣的函數表達式表示：f(x) = f(f(x))。比如求絕對值的函數：Abs(val) = Abs(Abs(val))。
在計算機軟體中，程式接口的幂等性是指其任意多次被調用執行，所産生的效果及影響與被調用執行一次所産生的效果及影響相同。擁有幂等性的接口或方法，可以使用相同參數重複執行，而不用擔心會發生異常情況。比如我們實作一個“簽到”功能的接口，最終執行資料庫表的操作可能如下：
UPDATE user_sign SET signed=true WHERE user_id=xxxx;
此操作隻是把簽到表 user_sign 中表示是否簽到的字段 signed 設定為 true，對于這樣一個接口所執行的操作，無論是執行1次還是多次，效果都是一樣，資料也并不會産生差異。
還有，在現在常見的分布式場景下，由于網絡延遲和單點故障等因素，多個業務服務的資料保證最終一緻性是一種常見做法，這就要求服務提供者在處理重複調用時需要給出相同的預期響應，且不會對資料造成破壞。也就是服務提供者提供的API需要具有幂等性。
在軟體系統中，接口方法的幂等性的現實意義在很大程度上是指，系統的資料滿足業務要求，符合業務預期結果，且不會産生備援的、差錯的資料，也是保證系統穩定性的因素之一。
需要幂等的業務場景
場景一：首先講一個我早些年遇到的一個問題：在一個表單頁面填寫資料，之後點選“送出”按鈕，資料庫儲存表單所送出的資料，頁面跳轉到資料清單頁面。再去點選浏覽器上的“重新整理”按鈕，此時清單頁面會多出一條與剛剛送出的資料一樣的資料。(注：當時使用Struts、Jsp等技術，表單對應的資料庫表主鍵是資料庫自增的，其他表單字段未設定唯一索引)。
這個問題的原因是當使用者點選浏覽器“重新整理”按鈕時，實際是再次送出了“表單”頁面，導緻背景程式儲存資料的接口方法再次被調用，儲存了重複的資料。本質上來講，這就是一個幂等性問題，“儲存”操作的接口不具備幂等性，造成接口被多次調用後，資料庫出現了備援資料。
當時工作經驗還較少，我是從使用者互動的角度去解決這個問題的：當送出表單成功後頁面跳轉到清單頁面，使用者再重新整理浏覽器的時候，實際上使用者想要重新整理的是清單頁面，調用的應該是資料清單的查詢接口。具體做法是：在清單頁面(list.jsp)的HTML body标簽中寫上：
onLoad=”window.url=xxx.do?action=selectList”
也就是說，在清單頁面加載的時候，就将浏覽器的window對象的url設定為資料清單查詢接口的url。這樣，當使用者在清單頁面重新整理的時候，重新整理的是資料清單的查詢接口。
再延伸一點，為什麼當不在清單頁面增加onLoad函數，使用者重新整理操作重新整理的是表單送出的接口URL呢? 因為使用者在表單頁面點選“送出”按鈕的時候，浏覽器window對象記住了本次操作，而資料儲存成功後跳轉到清單頁面是在背景程式進行的操作，浏覽器window對象記錄的最新請求依舊是送出表單的操作，所依即使我們看到的是清單頁面，執行重新整理操作時，浏覽器發出的還是“送出”表單的請求。
但這種解決方案隻能算是一種臨時方案，并未從根本上解決資料儲存接口的幂等性問題。從接口幂等性的角度解決此問題，有兩種方法。
方法一
① 資料庫表設計方面，除主鍵外，還需要對必要的業務字段設定唯一性索引。
② 程式實作方面，在資料儲存操作insert執行之前，先根據表單字段查詢資料庫，如果查詢結果存在，則直接跳轉到清單頁面；如果查詢結果不存在，再執行insert操作後跳轉到清單頁面。
方法二
① 資料庫表增加一個字段存儲唯一性辨別ID字段，這個ID可用于唯一辨別每一次送出表單的請求。
② 在進入Form表單頁面之前，先生成一個唯一性ID，在Form表單頁面使用hidden隐藏域儲存這個ID值，送出表單時，将該ID值和其他表單業務字段一起作為參數傳入後端，執行儲存操作時，先查詢資料庫表是否有這個ID辨別對應的記錄。沒有則儲存後跳轉清單頁面，有則表示表單已被送出過，直接跳轉到清單頁面。
方法二跟方法一有些類似，差別是其引入了與業務無關的ID辨別字段。這也是解決幂等性問題的通用思想：用全局唯一ID辨別每一次請求或調用，然後過濾已處理過的請求或調用。
還有其他的一些需要幂等性的場景，比如：
場景二：轉賬業務，調用轉賬接口時，由于網絡逾時或者其他原因，使用者未接收到響應結果，此時使用者可能再次嘗試轉賬操作，那麼就需要幂等性保證使用者不會進行重複轉賬。
場景三：消息中間件(MQ)的消息隊列中可能存在重複消息，消費者讀取消息時會存在重複消費的情況。
場景四：服務異常中止，重新開機服務後需要重新執行一批任務(這并不是一個具體的業務場景，但是一種我們容易了解的問題場景。也說明了我們在系統設計開發的時候，要更全面地考慮幂等性問題，它是系統穩定性的重要因素之一)。
針對不同的系統不同的場景幂等性也沒有絕對銀彈, 下面介紹一些相對通用的方法。
幂等性的幾種解決方案
1、token方案
① 在分布式環境中，可以借助redis，當接口調用方發起調用前先生成一個防重token(可使用UUID生成或其他的ID生成機制産生的一個唯一性ID)，并把此token存放到redis。
② 在調用下遊接口時，把token傳參過去，可通過請求頭傳參。
③ 下遊接口在執行業務邏輯時，首先取出token并判斷是否存在于redis中，若存在則執行業務，同時從redis中删除token。若不存在則表示相同的請求已調用過，直接傳回重複辨別給調用端。
token方案類似于上面提到的問題場景一的處理方案二，不同的是引入了redis。在此方案中需要注意的是，下遊接口應在業務邏輯處理前執行從redis擷取token、與入參token比較、從redis删除token等操作，且要保證這三個操作的原子性，通常使用LUA腳本處理。
實作的僞代碼如下：
//入參傳遞過來的token
String token = "xxxx";
String tokenKey = "some-business-key";
//LUA腳本保證token擷取、比對token、删除token操作的原子性. 1:驗證成功; 0:驗證失敗
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Long result = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList(tokenKey), token);
if (result == 0) {
//驗證失敗，傳回調用端
return ...;
} else {
//驗證成功，執行業務邏輯
doSomething();
} 2、防重表方案
單獨建立一張防重表，專門用于防重校驗。例如在MQ消息消費場景中，為了保證消息處理的幂等性，可将處理過的消息放到消費日志表(如：tb_consumer_log)，該表存儲消息相關的字段，例如：id、group、tag、key、消息實體、消費狀态等。消費者處理一條消息時，先到這個表進行查詢，判斷是否被消費過。隻有未被消費過的消息才進行處理，處理完成後，将該消息的相關字段存入此消費日志表。通常将這個消費日志表稱為防重表或幂等表。
在一些高并發場景下，防重表也用來與業務表配合使用，将對防重表和業務表的操作放到同一個資料庫事務中，防重表通常存放有唯一性要求的業務字段，設定唯一性索引。通過資料庫事務保證去重處理，當同時往防重表和業務表寫入資料時，如果唯一索引沖突，操作失敗，則表示重複操作，相應的資料也會復原。
3、悲觀鎖與樂觀鎖方案
資料庫悲觀鎖是指在高并發場景下，如果要對某一個資料進行更新，首先鎖定該資料，使用SELECT...FOR UPDATE文法。
在MySQL資料庫中，SELECT...FOR UPDATE與InnoDB存儲引擎一起使用(因為支援資料庫事務)，則查詢檢查的行将被寫鎖定，直到目前事務結束。
例如，電商系統中，我們需要更新使用者積分。僞代碼如下：
//開始事務
Begin Transaction;
//查詢出使用者記錄，并鎖住這條記錄
SELECT * FROM tb_user WHERE user_id = 1001 FOR UPDATE;
//更新積分
UPDATE tb_user SET user_score = user_score + 100 WHERE user_id = 1001;
Commit; 這個例子中，user_id需要是主鍵或者唯一索引，否則會鎖定整個表。此外，如果事務進行中的邏輯複雜，耗時較長，會造成大量請求等待，存在性能問題。
資料庫樂觀鎖通常是在業務表中增加一個無業務意義的version字段，在更新資料前先查詢出version字段，在更新操作時，将version字段作為條件，同時将version+1。還是更新使用者積分的例子，僞代碼如下：
//更新積分前，先查詢出version字段。Version字段需要傳參到調用端，再傳遞到被調用端
SELECT user_id, version FROM tb_user WHERE user_id = 1001;
//假設第一次更新，查詢出的version為0. 執行更新操作，将version作為條件同時version+1
UPDATE tb_user SET user_score = user_score + 100, version = version + 1 WHERE user_id = 1001 AND version=0; 判斷UPDATE操作影響的行數，如果影響行數為0，則表示version字段已被更新過，目前的請求是重複請求，可直接傳回成功。
4、分布式鎖方案
處理業務邏輯之前首先擷取分布式鎖，擷取成功則執行業務邏輯，擷取失敗則不執行業務邏輯。此種情況适用于服務部署了多個執行個體，多個執行個體有可能同時調用同一個接口的情況。
還有，前面講的防重表方案實際上是利用了資料庫的分布式鎖特性。某些需要更高性能業務場景下，調用業務接口前可以将唯一性業務辨別通過setNx指令存入redis，若存入成功則進行業務處理，若存入失敗則表示是重複的調用。
小結
幂等性是系統穩定性的重要因素之一，特别是對于分布式系統，接口的幂等性顯得尤為重要。在進行系統設計與開發時，需要全面考量，重點關注。很多情況下，幂等性問題不單單是技術問題，而是需要站在業務語義的角度思考與設計，選擇最合适的處理方案。而幂等性問題處理的根本思路有以下要點：
- 每一次請求/調用的唯一辨別
- 資料庫層面的控制：業務字段的唯一索引
- 執行業務處理前先查詢确認(先查後寫)
- 鎖機制：資料庫鎖(樂觀鎖、悲觀鎖)、分布式鎖