我们来谈下高并发和分布式中的幂等处理
https://juejin.im/post/5c05f233e51d4524860fc51a

本文是从技术论坛上大家一人一句没有条理的讲解，我整理一下发到 CSDN 上，希望对大家有用。

什么是幂等性
抄用一段数学上的定义：f(f(x)) = f(x)。x 被函数 f 作用一次和作用无限次的结果是一样的。幂等性应用在软件系统中，我把它简单定义为：某个函数或者某个接口使用相同参数调用一次或者无限次，其造成的后果是一样的，在实际应用中一般针对于接口进行幂等性设计。举个栗子，在系统中，调用方 A 调用系统 B 的接口进行用户的扣费操作时，由于网络不稳定，A 重试了 N 次该请求，那么不管 B 是否接收到多少次请求，都应该保证只会扣除该用户一次费用。

加深对幂等性的了解
幂等性一般应用于协议设计，TCP 协议支持幂等吗?答案是肯定的，在网络不稳定时，操作系统可以肆无忌惮的重发 TCP 报文片段。TCP 协议能够保证幂等的核心在于 sequence number 字段，一个序列号的在较长的一段时间内均不会出现重复。对于应用层的协议设计，原理和 TCP 是类似的，我们需要一个不重复的序列号。再简单一点说，在一个业务流程的处理中，我们需要一个不重复的业务流水号，以保证幂等性。
举个实际应用场景：用户 A 在网页上发起一笔游戏充值请求，浏览器引导用户去银行支付，支付成功后系统给用户进行充值。
协议设计上，我们通过全局唯一的充值订单号贯穿整个业务流程，使该业务支持幂等。
我们先从一个简单的程序理解一下幂等性：

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public class Main {
 private int i = 0;

 //这个方法不具有幂等性，每调用一次，它就会改变 Main 的状态(即改变了 i)
 public void idempotent() {
 i++;
 }

 //幂等性，无论这个方法调用多少次，它都不会改变 Main 类的状态。
 public void simple() {
 System.out.println(i);
 }
}

看完这些，你似乎对幂等性有了更深的了解。那么幂等性问题会出现在哪些场景呢？
电商，第三方支付，抢红包等场景。
这些应用场景，你似乎看到了他们的共同特征。对，那就是高并发。
幂等控制的实现
HTTP 的幂等性
幂等表示：请求服务器一次或是多次，返回的结果均是一样的【select 】一般是 GET 请求

非幂等表示：请求服务器不同的次数，返回的结果将是不一样的[update delete] 一般是 POST 请求

HTTP 协议本身是一种面向资源的应用层协议，但对 HTTP 协议的使用实际上存在着两种不同的方式：一种是 restful，它把 HTTP 当成应用层协议，另一种是 SOA，它并没有完全把 HTTP 当成应用层协议，而是把 HTTP 协议作为了传输层协议，然后在 HTTP 之上建立了自己的应用层协议。

restful 风格，想了解的可以去看看 webservice 编程，这里不是本文的主题。

本文所讨论的 HTTP 幂等性主要针对 RESTful 风格的，不过正如上一节所看到的那样，幂等性并不属于特定的协议，它是分布式系统的一种特性；所以，不论是 SOA 还是 RESTful 的 Web API 设计都应该考虑幂等性。

重要方法 安全 幂等
GET 是 是
POST 否 否
PUT 否 是
DELETE 否 是
数据库幂等
数据库上的幂等和事务是一体的。

1. 查询操作
   查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select 是天然的幂等操作
2. 删除操作
   删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回 0，删除的数据多条，返回结果多个) 3.唯一索引，防止新增脏数据
   比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户 ID 加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录 4.悲观锁
   获取数据的时候加锁获取
   select * from table_xxx where id=’xxx’ for update;
   注意：id 字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，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
3. 乐观锁
   乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。
   客户端幂等控制机制-token
   业务要求：
   页面的数据只能被点击提交一次
   发生原因：
   由于重复点击或者网络重发，或者 nginx 重发等情况会导致数据被重复提交
   解决办法：
   集群环境：采用 token 加 redis（redis 单线程的，处理需要排队）
   单 JVM 环境：采用 token 加 redis 或 token 加 jvm 内存
   处理流程：
4. 数据提交前要向服务的申请 token，token 放到 redis 或 jvm 内存，token 有效时间
5. 提交后后台校验 token，同时删除 token，生成新的 token 返回
   token 特点：
   要申请，一次有效性，可以限流

后期整理电商案例，直接上图来说一下一个电商网站在幂等控制上的方法。（待续。。。）

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