分布式高并发系统如何保证对外接口的幂等性？
要让分布式高并发系统对外接口具备幂等性，让每次请求无论执行多少次，结果都与第一次执行相同，这可不是一件轻松的事，尤其是面对高并发的场景。这需要我们在设计之初就融入一些关键的思路和机制。
首先，我们得明白，幂等性本质上是为了应对那些可能导致重复执行的场景，比如网络瞬时中断、客户端重试、消息队列重复投递等等。在分布式环境下，这些不确定性因素更加普遍。所以，我们的首要任务是识别出哪些操作是会被重复执行的，以及如何区分同一个操作的多次尝试。
一种核心的策略是引入一个唯一的业务标识符。想象一下，每一次用户在你的系统里发起一个重要的业务操作，比如生成订单、支付、修改用户信息，我们都给它一个独一无二的“身份证号”，这个身份证号就是我们常说的幂等ID。这个ID最好由客户端生成，并且在客户端发起请求时就携带上。为什么是客户端生成？因为客户端最清楚它自己发起了多少次请求，也最容易维护这个ID的唯一性。
当这个请求到达我们的分布式系统时，我们首先要做的就是“验明正身”。系统会根据这个幂等ID，去一个地方查询这个ID对应的操作是否已经被成功处理过了。这个“地方”通常会是一个独立的、高可用的存储，比如一个专门的Redis集群或者一个数据库表。我们可以在这里记录下每一个幂等ID的状态，比如“处理中”、“成功”、“失败”等。
如果查询发现，这个幂等ID的状态是“已成功”，那么这次请求就是一次重复请求，系统应该直接返回一个“成功”的响应，而不再去执行实际的业务逻辑。这就好像你在银行转账，第二次输入了相同的转账信息，银行系统会告诉你“您已成功转账”，而不是再次扣除你的钱。
如果查询发现这个幂等ID的状态是“处理中”，这意味着系统已经接收到了这个请求，并且正在执行，但还没有完成。在这种情况下，客户端通常是不知道请求是成功了还是失败了，所以它可能会再次发起请求。此时，系统也应该返回一个“处理中”或者“请稍后重试”的提示，避免重复执行，而是建议客户端稍后查询结果。
如果查询发现这个幂等ID不存在，或者状态是“失败”（虽然失败后通常会重试，但有些场景下也可以标记为失败，阻止再次尝试），那么这才是一个新的、需要处理的请求。系统就会开始执行实际的业务逻辑，比如创建订单、扣款等。在执行过程中，如果操作是原子性的，那么在执行完之后，就应该将这个幂等ID的状态标记为“成功”。
但是，在高并发环境下，有一个非常棘手的场景：当多个相同的请求同时到达时，它们都发现幂等ID不存在，然后都去执行业务逻辑，这就可能导致重复处理。为了解决这个问题，我们需要在执行业务逻辑之前，将这个幂等ID的状态先标记为“处理中”，并且这个标记操作需要是原子的。
这就引入了分布式锁的概念。在尝试执行业务逻辑之前，我们先尝试获取一个与该幂等ID关联的分布式锁。只有成功获取锁的那个请求，才真正去执行业务逻辑。其他的请求，因为获取不到锁，就会被阻塞或者直接返回提示，等待锁的释放，或者在一定时间后放弃。当持有锁的请求执行完毕，无论成功还是失败，都会释放这个锁，并将幂等ID的状态更新为“成功”或“失败”。
选择合适的幂等ID生成策略和存储方案至关重要。
幂等ID的生成： 客户端生成是比较推荐的方式，可以结合UUID、业务单号、用户ID+时间戳等多种方式，保证其唯一性。
幂等ID的存储：
Redis： 适合存储幂等ID和其状态，天然支持设置过期时间，避免了脏数据累积。可以使用 `SETNX`（Set if Not Exists）命令来实现原子性的创建和检查。将幂等ID作为key，value可以记录操作状态或者执行结果。
数据库： 可以创建一个专门的表来记录幂等ID，表结构可以包含幂等ID、业务类型、状态、创建时间、最后更新时间等字段。通过唯一索引来保证幂等ID的唯一性。
除了幂等ID，我们还可以考虑其他辅助手段：
版本号： 对于修改类操作，可以引入版本号。每次更新时，客户端需要带上当前的版本号，服务器在更新时会检查版本号是否匹配。如果版本号不匹配，说明数据已被其他人修改，本次更新失败。这在高并发下的数据修改场景非常有用。
状态机： 将业务流程抽象成一个状态机。每一个操作都必须在特定的状态下才能进行，并且操作完成后会转移到下一个状态。这样即使重复请求，只要不在当前允许的状态下，操作就会被拒绝。
防重组件/服务： 可以将幂等性检查逻辑抽取成一个独立的中间件或服务。业务服务在处理请求前，先调用这个防重组件，由它来完成幂等性校验。这样可以做到代码的复用和职责的分离。
在实践中，还需要注意一些细节：
超时和重试机制： 客户端的超时和重试是幂等性需要应对的常见场景。因此，服务端的响应应该包含足够的信息，让客户端能够判断是第一次成功还是重复成功。比如，返回成功时，可以附带操作结果。
异常处理： 在幂等ID的写入、锁的获取、业务逻辑执行过程中，都可能出现异常。需要设计好异常处理策略，确保即使发生异常，也能尽力保持幂等性，或者能够清晰地告知客户端。
幂等ID的清理： 随着时间的推移，幂等ID的记录会越来越多，占用大量存储空间。需要设计一个机制，定期清理不再需要的幂等ID记录，比如在幂等ID的存储中设置一个合理的过期时间。
不同业务的幂等性设计： 并非所有操作都需要同样的幂等性处理。例如，纯读操作本身就是幂等的。对于写操作，需要仔细分析其业务逻辑，确定哪些操作需要严格的幂等性。
总而言之，在分布式高并发系统中实现对外接口的幂等性，是一个系统性工程。它要求我们从源头设计，引入唯一的业务标识符，结合原子性的状态更新和可能的分布式锁，以及精心设计的存储和清理机制，才能在复杂的网络环境下，保证每一次请求的处理结果都是确定和可预期的。
首先，我们得明白，幂等性本质上是为了应对那些可能导致重复执行的场景，比如网络瞬时中断、客户端重试、消息队列重复投递等等。在分布式环境下，这些不确定性因素更加普遍。所以，我们的首要任务是识别出哪些操作是会被重复执行的，以及如何区分同一个操作的多次尝试。
一种核心的策略是引入一个唯一的业务标识符。想象一下，每一次用户在你的系统里发起一个重要的业务操作，比如生成订单、支付、修改用户信息，我们都给它一个独一无二的“身份证号”，这个身份证号就是我们常说的幂等ID。这个ID最好由客户端生成，并且在客户端发起请求时就携带上。为什么是客户端生成？因为客户端最清楚它自己发起了多少次请求，也最容易维护这个ID的唯一性。
当这个请求到达我们的分布式系统时，我们首先要做的就是“验明正身”。系统会根据这个幂等ID，去一个地方查询这个ID对应的操作是否已经被成功处理过了。这个“地方”通常会是一个独立的、高可用的存储，比如一个专门的Redis集群或者一个数据库表。我们可以在这里记录下每一个幂等ID的状态，比如“处理中”、“成功”、“失败”等。
如果查询发现，这个幂等ID的状态是“已成功”，那么这次请求就是一次重复请求，系统应该直接返回一个“成功”的响应，而不再去执行实际的业务逻辑。这就好像你在银行转账，第二次输入了相同的转账信息，银行系统会告诉你“您已成功转账”，而不是再次扣除你的钱。
如果查询发现这个幂等ID的状态是“处理中”，这意味着系统已经接收到了这个请求，并且正在执行，但还没有完成。在这种情况下，客户端通常是不知道请求是成功了还是失败了，所以它可能会再次发起请求。此时，系统也应该返回一个“处理中”或者“请稍后重试”的提示，避免重复执行，而是建议客户端稍后查询结果。
如果查询发现这个幂等ID不存在，或者状态是“失败”（虽然失败后通常会重试，但有些场景下也可以标记为失败，阻止再次尝试），那么这才是一个新的、需要处理的请求。系统就会开始执行实际的业务逻辑，比如创建订单、扣款等。在执行过程中，如果操作是原子性的，那么在执行完之后，就应该将这个幂等ID的状态标记为“成功”。
但是，在高并发环境下，有一个非常棘手的场景：当多个相同的请求同时到达时，它们都发现幂等ID不存在，然后都去执行业务逻辑，这就可能导致重复处理。为了解决这个问题，我们需要在执行业务逻辑之前，将这个幂等ID的状态先标记为“处理中”，并且这个标记操作需要是原子的。
这就引入了分布式锁的概念。在尝试执行业务逻辑之前，我们先尝试获取一个与该幂等ID关联的分布式锁。只有成功获取锁的那个请求，才真正去执行业务逻辑。其他的请求，因为获取不到锁，就会被阻塞或者直接返回提示，等待锁的释放，或者在一定时间后放弃。当持有锁的请求执行完毕，无论成功还是失败，都会释放这个锁，并将幂等ID的状态更新为“成功”或“失败”。
选择合适的幂等ID生成策略和存储方案至关重要。
幂等ID的生成： 客户端生成是比较推荐的方式，可以结合UUID、业务单号、用户ID+时间戳等多种方式，保证其唯一性。
幂等ID的存储：
Redis： 适合存储幂等ID和其状态，天然支持设置过期时间，避免了脏数据累积。可以使用 `SETNX`（Set if Not Exists）命令来实现原子性的创建和检查。将幂等ID作为key，value可以记录操作状态或者执行结果。
数据库： 可以创建一个专门的表来记录幂等ID，表结构可以包含幂等ID、业务类型、状态、创建时间、最后更新时间等字段。通过唯一索引来保证幂等ID的唯一性。
除了幂等ID，我们还可以考虑其他辅助手段：
版本号： 对于修改类操作，可以引入版本号。每次更新时，客户端需要带上当前的版本号，服务器在更新时会检查版本号是否匹配。如果版本号不匹配，说明数据已被其他人修改，本次更新失败。这在高并发下的数据修改场景非常有用。
状态机： 将业务流程抽象成一个状态机。每一个操作都必须在特定的状态下才能进行，并且操作完成后会转移到下一个状态。这样即使重复请求，只要不在当前允许的状态下，操作就会被拒绝。
防重组件/服务： 可以将幂等性检查逻辑抽取成一个独立的中间件或服务。业务服务在处理请求前，先调用这个防重组件，由它来完成幂等性校验。这样可以做到代码的复用和职责的分离。
在实践中，还需要注意一些细节：
超时和重试机制： 客户端的超时和重试是幂等性需要应对的常见场景。因此，服务端的响应应该包含足够的信息，让客户端能够判断是第一次成功还是重复成功。比如，返回成功时，可以附带操作结果。
异常处理： 在幂等ID的写入、锁的获取、业务逻辑执行过程中，都可能出现异常。需要设计好异常处理策略，确保即使发生异常，也能尽力保持幂等性，或者能够清晰地告知客户端。
幂等ID的清理： 随着时间的推移，幂等ID的记录会越来越多，占用大量存储空间。需要设计一个机制，定期清理不再需要的幂等ID记录，比如在幂等ID的存储中设置一个合理的过期时间。
不同业务的幂等性设计： 并非所有操作都需要同样的幂等性处理。例如，纯读操作本身就是幂等的。对于写操作，需要仔细分析其业务逻辑，确定哪些操作需要严格的幂等性。
总而言之，在分布式高并发系统中实现对外接口的幂等性，是一个系统性工程。它要求我们从源头设计，引入唯一的业务标识符，结合原子性的状态更新和可能的分布式锁，以及精心设计的存储和清理机制，才能在复杂的网络环境下，保证每一次请求的处理结果都是确定和可预期的。
网友意见
幂等与你是不是分布式高并发还有JavaEE都没有关系。
关键是你的操作是不是幂等的。
一个幂等的操作典型如：
把编号为5的记录的A字段设置为0
这种操作不管执行多少次都是幂等的。
一个非幂等的操作典型如：
把编号为5的记录的A字段增加1
这种操作显然就不是幂等的。
要做到幂等性，从接口设计上来说不设计任何非幂等的操作即可。
譬如说需求是：
当用户点击赞同时，将答案的赞同数量+1。
改为：
当用户点击赞同时，确保答案赞同表中存在一条记录，用户、答案。
赞同数量由答案赞同表统计出来。
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