共计 1765 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
什么是幂等性
幂等性是系统服务对外一种承诺，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
以 SQL 为例：
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。
insert into user(userid,name) values(1,’a’) 如 userid 为唯一主键，即重复操作上面的业务，只会插入一条用户数据，具备幂等性。
如 userid 不是主键，可以重复，那上面业务多次操作，数据都会新增多条，不具备幂等性。
delete from user where userid=1，多次操作，结果一样，具备幂等性
如何保证幂等
token 机制
1、服务端提供了发送 token 的接口。我们在分析业务的时候，哪些业务是存在幂等问题的，就必须在执行业务前，先去获取 token，服务器会把 token 保存到 redis 中。
2、然后调用业务接口请求时，把 token 携带过去，一般放在请求头部。
3、服务器判断 token 是否存在 redis 中，存在表示第一次请求，然后删除 token, 继续执行业务。
4、如果判断 token 不存在 redis 中，就表示是重复操作，直接返回重复标记给 client，这样就保证了业务代码，不被重复执行。
关键点 先删除 token，还是后删除 token。
后删除 token：如果进行业务处理成功后，删除 redis 中的 token 失败了，这样就导致了有可能会发生重复请求，因为 token 没有被删除。这个问题其实是数据库和缓存 redis 数据不一致问题，后续会写文章进行讲解。
先删除 token：如果系统出现问题导致业务处理出现异常，业务处理没有成功，接口调用方也没有获取到明确的结果，然后进行重试，但 token 已经删除掉了，服务端判断 token 不存在，认为是重复请求，就直接返回了，无法进行业务处理了。
先删除 token 可以保证不会因为重复请求，业务数据出现问题。出现业务异常，可以让调用方配合处理一下，重新获取新的 token，再次由业务调用方发起重试请求就 ok 了。
token 机制缺点
业务请求每次请求，都会有额外的请求（一次获取 token 请求、判断 token 是否存在的业务）。其实真实的生产环境中，1 万请求也许只会存在 10 个左右的请求会发生重试，为了这 10 个请求，我们让 9990 个请求都发生了额外的请求。
乐观锁机制
这种方法适合在更新的场景中，update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=2 and version = 1
根据 version 版本，也就是在操作库存前先获取当前商品的 version 版本号，然后操作的时候带上此 version 号。我们梳理下，我们第一次操作库存时，得到 version 为 1，调用库存服务 version 变成了 2；但返回给订单服务出现了问题，订单服务又一次发起调用库存服务，当订单服务传如的 version 还是 1，再执行上面的 sql 语句时，就不会执行；因为 version 已经变为 2 了，where 条件就不成立。这样就保证了不管调用几次，只会真正的处理一次。
乐观锁主要使用于处理读多写少的问题
唯一主键
这个机制是利用了数据库的主键唯一约束的特性，解决了在 insert 场景时幂等问题。但主键的要求不是自增的主键，这样就需要业务生成全局唯一的主键。
如果是分库分表场景下，路由规则要保证相同请求下，落地在同一个数据库和同一表中，要不然数据库主键约束就不起效果了，因为是不同的数据库和表主键不相关。
防重表
使用订单号 orderNo 做为去重表的唯一索引，把唯一索引插入去重表，再进行业务操作，且他们在同一个事务中。这个保证了重复请求时，因为去重表有唯一约束，导致请求失败，避免了幂等问题。这里要注意的是，去重表和业务表应该在同一库中，这样就保证了在同一个事务，即使业务操作失败了，也会把去重表的数据回滚。这个很好的保证了数据一致性。