一. 什么是接口幂等性
幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。它是系统服务对外的一种承诺（注意不是一种实现），接口服务提供方承诺只要调用接口成功了，外部多次调用对系统的影响是一致的。
举一个最常见的例子，用户购买商品后支付扣款成功，但是此时网络发生了异常，导致返回结果失败。因为没收到返回结果，用户就会再次点击付款按钮，就会多付了一笔钱，一旦用户发现余额少了，开发人员就等着被祭天吧，这就是没有保证接口的幂等性。
需要强调一点是，声明为幂等的服务会认为调用方调用失败是常态，并且调用失败后必然会有重试。
现在我们已经知道了什么是接口幂等性，那又有哪些场景需要保证幂等性呢？
二. 需要保证幂等性的场景分析
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策略来保证幂等性：
1. 场景一：查询
SELECT column1 FROM table1 WHERE column2 = 2无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。
2. 场景二：常量赋值更新
UPDATE table1 SET column1 = 1 WHERE column2 = 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. 场景三：变量赋值更新
UPDATE table1 SET column1 = column1 + 1 WHERE column2 = 2每次执行的结果都会发生变化，这种场景就不是幂等的。
三. 为什么需要实现幂等性
如果接口没有实现幂等性，遇到以下情况就会出现问题：
- 前端重复提交表单： 在填写表格时，用户填写完成提交，很多时候会因网络波动没有及时返回成功响应，致使用户认为没有提交成功，然后一直点提交按钮，这时就会导致重复提交表单请求。
- 用户恶意刷单： 在实现用户投票这种功能时，如果用户针对同一个人进行重复投票，会导致接口接收到用户重复提交的投票信息，会使投票结果与事实严重不符。
- 接口超时重复提交： 很多时候 HTTP 客户端工具都默认开启超时重试的机制，尤其是第三方调用接口时，为了处理网络波动超时等造成的请求失败，都会添加重试机制，导致一个请求提交多次。
- 消息重复消费： 当使用 MQ 消息中间件时，如果消息中间件出现错误未及时提交消费信息，就会导致消息重复消费。
四. 引入幂等性后对系统的影响
幂等性是为了简化客户端逻辑处理，能防止重复提交，但却增加了服务端的逻辑复杂性和成本：
- 把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率；
- 增加了额外控制幂等的业务逻辑，业务功能变得更加复杂；
所以在使用时，需要考虑引入幂等性的必要性，根据实际业务场景分析，除了业务上的特殊要求外，一般情况下不建议引入接口幂等性。
五. 如何实现接口幂等性
乐观锁
这里的乐观锁指的是用乐观锁的原理去实现，为数据字段增加一个 version 字段，当数据需要更新时，先去数据库里获取此时的 version 版本号：
SELECT version FROM tablename WHERE ...更新数据时首先和版本号作对比，如果不相等说明已经有其他的请求去更新数据了，就会提示更新失败。
UPDATE tablename
SET count = count + 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这种情况，乐观锁主要用于读多写少的场景。
悲观锁
乐观锁可以实现的往往用悲观锁也能实现，是指在获取数据时进行加锁，当同时有多个重复请求时其他请求都无法进行操作。
SELECT
*
FROM
tablename
WHERE
id = 1 FOR UPDATE注意：id 字段一定是主键或者唯一索引，不然会锁表。
悲观锁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；
数据库唯一性索引
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。
以博客点赞为例，要想防止一个人重复点赞，可以设计一张去重表，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了。
分布式锁
去重表也可以使用分布式锁来代替，比如 Redis。
在分布式环境下，锁定全局唯一资源，使请求串行化，实际表现为互斥锁，防止重复，解决幂等。
Token 令牌
这种机制适用范围较广，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，一旦执行成功就直接保存执行结果。
它主要针对客户端连续点击或者调用方的超时重试等情况，例如提交订单，此种操作就可以用 Token 的机制实现防止重复提交。
简单的说就是调用方在调用接口的时候先向后端请求一个全局 ID（Token），请求的时候携带这个全局 ID 一起请求（最好将其放到 Headers 中），后端需要对这个 Token 作为 Key，用户信息作为 Value 到 Redis 中进行键值内容校验，如果 Key 存在且 Value 匹配就执行删除命令，然后正常执行后面的业务逻辑。如果不存在对应的 Key 或 Value 不匹配就返回重复执行的错误信息，以此来保证幂等操作。
本篇博客参考了以下文章，感谢：