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深入理解Java幂等性
1. 概念理解
幂等：是一个数学概念，表示Ｎ次变换和１次变换的结果相同。
幂等操作：其特点是任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同（不会改变资源状态，对数据没有副作用）。
幂等性：一系列操作都是幂等操作。
幂等接口：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
HTTP方法的幂等性是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。说白了就是，同一个请求，发送一次和发送N次效果是一样的！幂等性是分布式系统设计中十分重要的概念，而HTTP的分布式本质也决定了它在HTTP中具有重要地位。下面将以HTTP中的幂等性做例子加以介绍。
另一种解释：
在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现.
我的理解：幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的。
例子
假设有一个从账户取钱的远程API（可以是HTTP的，也可以不是），我们暂时用类函数的方式记为：
bool withdraw(account_id, amount)
withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱；如果扣除成功则返回true，账户余额减少amount；如果扣除失败则返回false，账户余额不变。
值得注意的是：和本地环境相比，我们不能轻易假设分布式环境的可靠性。
所以问题来了，一种典型的情况是withdraw请求已经被服务器端正确处理，但服务器端的返回结果由于网络等原因被掉丢了，导致客户端无法得知处理结果。如果是在网页上，一些不恰当的设计可能会使用户认为上一次操作失败了，然后刷新页面，这就导致了withdraw被调用两次，账户也被多扣了一次钱。
解决方案一：采用分布式事务
通过引入支持分布式事务的中间件来保证withdraw功能的事务性。分布式事务的优点是对于调用者很简单，复杂性都交给了中间件来管理。
缺点则是一方面架构太重量级，容易被绑在特定的中间件上，不利于异构系统的集成
另一方面分布式事务虽然能保证事务的ACID性质，而但却无法提供性能和可用性的保证
解决方案二：幂等设计。
我们可以通过一些技巧把withdraw变成幂等的，比如：
int create_ticket()
bool idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)
1
2
3
create_ticket的语义是获取一个服务器端生成的唯一的处理号ticket_id，它将用于标识后续的操作。idempotent_withdraw和withdraw的区别在于关联了一个ticket_id，一个ticket_id表示的操作至多只会被处理一次，每次调用都将返回第一次调用时的处理结果。这样，idempotent_withdraw就符合幂等性了，客户端就可以放心地多次调用。
基于幂等性的解决方案中一个完整的取钱流程被分解成了两个步骤：
1.调用create_ticket()获取ticket_id；
2.调用idempotent_withdraw(ticket_id, account_id, amount)。
虽然create_ticket不是幂等的，但在这种设计下，它对系统状态的影响可以忽略，加上idempotent_withdraw是幂等的，所以任何一步由于网络等原因失败或超时，客户端都可以重试，直到获得结果。
和分布式事务相比，幂等设计的优势在于它的轻量级，容易适应异构环境，以及性能和可用性方面。在某些性能要求比较高的应用，幂等设计往往是唯一的选择。
2. 稍入理解
这里需要关注几个重点：
幂等不仅仅只是一次（或多次）请求对资源没有副作用（比如查询数据库操作，没有增删改，因此没有对数据库有任何影响）。
幂等还包括第一次请求的时候对资源产生了副作用，但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。
幂等关注的是以后的多次请求是否对资源产生的副作用，而不关注结果。
网络超时等问题，不是幂等的讨论范围。
幂等性是系统服务对外一种承诺（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。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。
什么情况下需要幂等
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，
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： 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；
网络抖动或者异常或者断开导致不能正确返回
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。
很显然，声明幂等的服务认为，外部调用者会存在多次调用的情况，为了防止外部多次调用对系统数据状态的发生多次改变，将服务设计成幂等。
幂等VS防重
上面例子中小明遇到的问题，只是重复提交的情况，和服务幂等的初衷是不同的。重复提交是在第一次请求已经成功的情况下，人为的进行多次操作，导致不满足幂等要求的服务多次改变状态。而幂等更多使用的情况是第一次请求不知道结果（比如超时）或者失败的异常情况下，发起多次请求，目的是多次确认第一次请求成功，却不会因多次请求而出现多次的状态变化。
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：
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。
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。
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。
为什么要设计幂等性的服务
幂等可以使得客户端逻辑处理变得简单，但是却以服务逻辑变得复杂为代价。满足幂等服务的需要在逻辑中至少包含两点：
首先去查询上一次的执行状态，如果没有则认为是第一次请求
在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑
幂等的不足
幂等是为了简化客户端逻辑处理，却增加了服务提供者的逻辑和成本，是否有必要，需要根据具体场景具体分析，因此除了业务上的特殊要求外，尽量不提供幂等的接口。
增加了额外控制幂等的业务逻辑，复杂化了业务功能；
把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率。
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’。
防重复提交策略
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 tab1 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。
幂等场景和方案
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。要点：唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可）；
4、token机制：防止页面重复提交。
原理上通过session token来实现的(也可以通过redis来实现)。当客户端请求页面时，服务器会生成一个随机数Token，并且将Token放置到session当中，然后将Token发给客户端（一般通过构造hidden表单）。
下次客户端提交请求时，Token会随着表单一起提交到服务器端。
服务器端第一次验证相同过后，会将session中的Token值更新下，若用户重复提交，第二次的验证判断将失败，因为用户提交的表单中的Token没变，但服务器端session中Token已经改变了。
5、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；
6、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。乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件：
通过版本号实现update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version#；
通过条件限制 update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where avai_amount-#subAmount# >= 0要求：quality-#subQuality# >= ，这个情景适合不用版本号，只更新是做数据安全校验，适合库存模型，扣份额和回滚份额，性能更高；
7、分布式锁
如果是分布式系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。要点：某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成后，释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供)；
8、select + insert
并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。注意：核心高并发流程不要用这种方法；
9、状态机幂等
在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。注意：订单等单据类业务，存在很长的状态流转，一定要深刻理解状态机，对业务系统设计能力提高有很大帮助
10、对外提供接口的api如何保证幂等
如银联提供的付款接口：需要接入商户提交付款请求时附带：source来源，seq序列号；source+seq在数据库里面做唯一索引，防止多次付款(并发时，只能处理一个请求) 。
重点：对外提供接口为了支持幂等调用，接口有两个字段必须传，一个是来源source，一个是来源方序列号seq，这个两个字段在提供方系统里面做联合唯一索引，这样当第三方调用时，先在本方系统里面查询一下，是否已经处理过，返回相应处理结果；没有处理过，进行相应处理，返回结果。注意，为了幂等友好，一定要先查询一下，是否处理过该笔业务，不查询直接插入业务系统，会报错，但实际已经处理了。、、
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标签：Java,请求,订单,理解,深入,withdraw,支付,id,分布式 来源： https://blog.csdn.net/gb4215287/article/details/120371769
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