这一年公司服务化如火如荼地进行，经常听到两个团队在讨论系统交互方案时谈到幂等。不过我发现，虽然大家都知道“幂等”这个词，但真正理解幂等的没几个。我收集整理了网上的一些资料成此文，应该算是全网讲解幂等最全的一篇文章了吧。

问题

双十一，零点刚开始，小明就迫不及待地点击提交订单按钮，1秒，2秒，3秒，没反应，小明有点心慌，又快速地点击了两下，提示下单成功。随后小明到我的订单列表中一看，发现有三个相同的订单，小明一脸黑线。

什么是幂等

HTTP/1.1中对幂等性的定义是： Methods can also have the property of “idempotence” in that (aside from error or expiration issues) the side-effects of N > 0 identical requests is the same as for a single request.

这里不讨论学术上如何定义幂等性，而是重点在于如何在分布式环境中提供对外幂等性的接口。对外提供的接口承诺幂等性，其要表达的含义是：只要调用接口成功，外部对接口的多次调用得到的结果是相同的，即执行多次和一次的效果是一样的。

幂等性是系统的接口对外一种承诺(而不是实现), 承诺只要调用接口成功, 外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的接口会认为外部调用失败是常态, 并且失败之后必然会有重试。 幂等性并不属于特定的协议，它是分布式系统的一种特性。

为什么需要幂等

上面小明遇到的问题，就是在防止重复提交的情况上没有做好控制。 业务开发中，经常会遇到重复提交的情况，无论是由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求，或是前端的操作抖动而造成重复提交情况。

在交易系统，支付系统这种重复提交造成的问题有尤其明显，比如：

  1. 用户在APP上连续点击了多次提交订单，后台应该只产生一个订单；（下多个相同的单，我有病啊）
  2. 向支付宝发起支付请求，由于网络问题或系统BUG重发，支付宝应该只扣一次钱。（多付N笔钱，我真有钱啊）

很显然，幂等接口认为，外部调用者会存在多次调用的场景，为了防止重试对数据状态的改变，需要将接口的设计为幂等的。

什么情况下需要保证幂等性

以SQL为例，有下面三种场景，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性：

  1. SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2，无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。
  2. UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2，无论执行成功多少次状态都是一致的，因此也是幂等操作。
  3. UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2，每次执行的结果都会发生变化，这种不是幂等的。

保证幂等策略

幂等需要通过唯一的业务单号来保证。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。

下面以支付为例，在不考虑并发的情况下，实现幂等很简单：

  1. 先查询一下订单是否已经支付过，
  2. 如果已经支付过，则返回支付成功；如果没有支付，进行支付流程，修改订单状态为‘已支付’。

上述的保证幂等方案是分成两步的，第2步依赖第1步的查询结果，无法保证原子性的。在高并发下就会出现下面的情况：第二次请求在第一次请求第2步订单状态还没有修改为‘已支付状态’的情况下到来。 既然得出了这个结论，余下的问题也就变得简单：把查询和变更状态操作加锁，将并行操作改为串行操作。

乐观锁

如果只是更新已有的数据，没有必要对业务进行加锁，设计表结构时使用乐观锁，一般通过version来做乐观锁，这样既能保证执行效率，又能保证幂等。例如：

UPDATE table1 SET col1=1,version=version+1 WHERE version=#version#

不过，乐观锁存在失效的情况，就是常说的ABA问题，不过如果version版本一直是自增的就不会出现ABA的情况。（从网上找了一张图片很能说明乐观锁，引用过来，出自Mybatis对乐观锁的支持）

防重表

使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引，每次请求都根据订单号向去重表中插入一条数据。第一次请求查询订单支付状态，当然订单没有支付，进行支付操作，无论成功与否，执行完后更新订单状态为成功或失败，删除去重表中的数据。后续的订单因为表中唯一索引而插入失败，则返回操作失败，直到第一次的请求完成（成功或失败）。可以看出防重表作用是加锁的功能。

分布式锁

这里使用的防重表可以使用分布式锁代替，比如Redis。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，则向Redis增加Key为订单号。查询订单支付已经支付，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，只有这次订单订单支付请求完成，下次请求才能进来。相比去重表，将放并发做到了缓存中，较为高效。思路相同，同一时间只能完成一次支付请求。

token令牌

这种方式分成两个阶段：申请token阶段和支付阶段。

第一阶段，在进入到提交订单页面之前，需要订单系统根据用户信息向支付系统发起一次申请token的请求，支付系统将token保存到Redis缓存中，为第二阶段支付使用。

第二阶段，订单系统拿着申请到的token发起支付请求，支付系统会检查Redis中是否存在该token，如果存在，表示第一次发起支付请求，删除缓存中token后开始支付逻辑处理；如果缓存中不存在，表示非法请求。

实际上这里的token是一个信物，支付系统根据token确认，你是你妈的孩子。不足是需要系统间交互两次，流程较上述方法复杂。

支付缓冲区

把订单的支付请求都快速地接下来，一个快速接单的缓冲管道。后续使用异步任务处理管道中的数据，过滤掉重复的待支付订单。

优点是同步转异步，高吞吐。不足是不能及时地返回支付结果，需要后续监听支付结果的异步返回。

三个角度讨论幂等控制的实现

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。

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。

  1. 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

  1. 业务要求 页面的数据只能被点击提交一次

  2. 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

  3. 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

  4. 处理流程 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 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回

  5. token特点 要申请，一次有效性，可以限流

幂等性接口的不足

  1. 增加了额外控制幂等的业务逻辑，复杂化了业务功能；
  2. 把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率。

因此除了业务上的特殊要求外，尽量不提供幂等的接口。