### 幂等定义
定义:服务调用一次和重复调用多次产生的结果相同,即服务具有幂等性
### 幂等设计
1. 防止表单重复提交
2. 新增数据主键\(联合唯一索引\)去重
3. 分布式锁
4. 状态机或状态检查
5. 版本号控制
6. bigLog增加流水日志;
7. 幂等框架\(美团GTIS\)
### 幂等性定义
幂等性是指对同一个系统使用同样的条件,一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的;
那么我们为什么需要接口具有幂等性呢?设想一下以下情形:
* 在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次。在这种情况下,如果无法保证该接口的幂等性,那么将会出现重复下单问题。
* 在接收消息的时候,消息推送重复。如果处理消息的接口无法保证幂等,那么重复消费消息产生的影响可能会非常大
分布式环境中,有些接口是天然保证幂等性的,如查询操作。有些对数据的修改是一个常量,并且无其他记录和操作,那也可以说是具有幂等性的。其他情况下,所有涉及对数据的修改、状态的变更就都有必要防止重复性操作的发生。通过间接的实现接口的幂等性来防止重复操作所带来的影响,成为了一种有效的解决方案。
### HTTP的幂等性
* **HTTP GET方法用于获取资源,不应有副作用,所以是幂等的。**
比如:GET [http://www.bank.com/account/123456,不会改变资源的状态,不论调用一次还是N次都没有副作用。请注意,这里强调的是一次和N次具有相同的副作用,而不是每次GET的结果相同。GET](http://www.bank.com/account/123456,不会改变资源的状态,不论调用一次还是N次都没有副作用。请注意,这里强调的是一次和N次具有相同的副作用,而不是每次GET的结果相同。GET) [http://www.news.com/latest-news这个HTTP请求可能会每次得到不同的结果,但它本身并没有产生任何副作用,因而是满足幂等性的](http://www.news.com/latest-news这个HTTP请求可能会每次得到不同的结果,但它本身并没有产生任何副作用,因而是满足幂等性的)
* **HTTP DELETE方法用于删除资源,有副作用,但它应该满足幂等性。**
比如:DELETE [http://www.forum.com/article/4231,调用一次和N次对系统产生的副作用是相同的,即删掉id为4231的帖子;因此,调用者可以多次调用或刷新页面而不必担心引起错误](http://www.forum.com/article/4231,调用一次和N次对系统产生的副作用是相同的,即删掉id为4231的帖子;因此,调用者可以多次调用或刷新页面而不必担心引起错误)
* **HTTP POST方法用于创建资源,所对应的URI并非创建的资源本身,而是去执行创建动作的操作者,有副作用,不满足幂等性。**
比如:POST [http://www.forum.com/articles的语义是在http://www.forum.com/articles下创建一篇帖子,HTTP响应中应包含帖子的创建状态以及帖子的URI。两次相同的POST请求会在服务器端创建两份资源,它们具有不同的URI;所以,POST方法不具备幂等性](http://www.forum.com/articles的语义是在http://www.forum.com/articles下创建一篇帖子,HTTP响应中应包含帖子的创建状态以及帖子的URI。两次相同的POST请求会在服务器端创建两份资源,它们具有不同的URI;所以,POST方法不具备幂等性)
* **HTTP PUT方法用于创建或更新操作,所对应的URI是要创建或更新的资源本身,有副作用,它应该满足幂等性。**
比如:PUT [http://www.forum/articles/4231的语义是创建或更新ID为4231的帖子。对同一URI进行多次PUT的副作用和一次PUT是相同的;因此,PUT方法具有幂等性](http://www.forum/articles/4231的语义是创建或更新ID为4231的帖子。对同一URI进行多次PUT的副作用和一次PUT是相同的;因此,PUT方法具有幂等性)
### 幂等解决方案
#### 1. MVCC
多版本并发控制,乐观锁的一种实现,在数据更新时需要去比较持有数据的版本号,版本号不一致的操作无法成功。例如博客点赞次数自动+1的接口:
```
public
boolean
addCount
(Long id, Long version)
;
```
```
update blogTable
set
count= count+1,version=version+1
where
id=321 and version=123
```
每一个version只有一次执行成功的机会,一旦失败必须重新获取。
#### 2. 去重表:
利用数据库表单的特性来实现幂等,常用的一个思路是在表上构建唯一性索引,保证某一类数据一旦执行完毕,后续同样的请求再也无法成功写入。
例子还是上述的博客点赞问题,要想防止一个人重复点赞,可以设计一张表,将博客id与用户id绑定建立唯一索引,每当用户点赞时就往表中写入一条数据,这样重复点赞的数据就无法写入。
#### 3. TOKEN机制:
这种机制就比较重要了,适用范围较广,有多种不同的实现方式。其核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证,也就是token。一个token在操作的每一个阶段只有一次执行权,一旦执行成功则保存执行结果。对重复的请求,返回同一个结果。
以电商平台为例子,电商平台上的订单id就是最适合的token。当用户下单时,会经历多个环节,比如生成订单,减库存,减优惠券等等。
每一个环节执行时都先检测一下该订单id是否已经执行过这一步骤,对未执行的请求,执行操作并缓存结果,而对已经执行过的id,则直接返回之前的执行结果,不做任何操作。这样可以在最大程度上避免操作的重复执行问题,缓存起来的执行结果也能用于事务的控制等。
* **多版本控制**
这种方法适合在更新的场景中,比如我们要更新商品的名字,这时我们就可以在更新的接口中增加一个版本号,来做幂等
```
boolean updateGoodsName(int id,String newName,int version);
```
在实现时可以如下
```
update goods set name=#{newName},version=#{version} where id=#{id} and version<${version}
```
_**参考资料**_
[https://tech.meituan.com/distributed-system-mutually-exclusive-idempotence-cerberus-gtis.html](https://tech.meituan.com/distributed-system-mutually-exclusive-idempotence-cerberus-gtis.html)
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- CAP理论
- BASE理论
- ACID
- 分布式系统相关技术
- 主流数据库连接池
- 基础
- 系统单点
- 负载均衡
- HTTP重定向负载均衡
- DNS域名解析负载均衡
- 反向代理负载均衡
- IP负载均衡
- 数据链路层负载均衡
- 负载均衡算法
- 轮询法(Round Robin)
- 加权轮询(Weight Round Robin)
- 随机算法(Random)
- 源地址Hash算法
- 加权随机法(Weight Random)
- 最小连接数法(Least Connections)
- 接入层负载均衡
- 软件架构
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- 性能测试指标
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- Web前端性能优化
- 应用服务器性能优化
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- 分布式系统概述
- 自动化
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- 幂等设计
- 分布式锁
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- Paxos
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- Spring RMI
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- 微服务架构
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- 如何快速熟悉新系统
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- NUMA陷阱