最近在看spring cloud重试机制的时候，看见了幂等性这个概念，所以去查了一些具体的意思。查完之后感觉其实跟那个struts2控制表单重复提交时一样的意思，那个也是幂等性。幂等性的源头是数学上的定义：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

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：

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

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
5. 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：
1. 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
2. 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

分布式事务 vs 幂等设计

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。

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

java 幂等性