面试官：如何保证接口幂等性？一口气说了9种方法！

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大家好，我是大彬~

今天来聊聊接口幂等性。

什么是接口幂等性？如何保证接口幂等性？

什么是接口幂等性？

首先看看幂等性的概念：

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。调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统所无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。

比如下面这些情况，如果没有实现接口幂等性会有很严重的后果：支付接口，重复支付会导致多次扣钱 ；订单接口，同一个订单可能会多次创建。

为什么会产生接口幂等性问题？

那么，什么情况下，会产生接口幂等性的问题呢？

• 网络波动, 可能会引起重复请求
• 用户重复操作,用户在操作时候可能会无意触发多次下单交易,甚至没有响应而有意触发多次交易应用
• 使用了失效或超时重试机制(Nginx重试、RPC重试或业务层重试等)
• 页面重复刷新
• 使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单
• 使用浏览器历史记录重复提交表单
• 浏览器重复的HTTP请求
• 定时任务重复执行
• 用户双击提交按钮

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如何保证接口幂等性？

那么最关键的来了，如何保证接口幂等性？

解决办法分为两个方向，一个方向是客户端防止重复调用，一个是服务端进行校验。当然，客户端防止重复提交并不是绝对可靠的，优点是实现起来比较简单。

按钮只可操作一次

一般是提交后把按钮置灰或loding状态,消除用户因为重复点击而产生的重复记录,比如添加操作,由于点击两次而产生两条记录。

token机制

功能上允许重复提交,但要保证重复提交不产生副作用,比如点击n次只产生一条记录,具体实现就是进入页面时申请一个token,然后后面所有的请求都带上这个token,后端根据token来避免重复请求。

使用唯一索引防止新增脏数据

利用数据库唯一索引机制,当数据重复时,插入数据库会抛出异常,保证不会出现脏数据。

乐观锁

如果更新已有数据,可以进行加锁更新,也可以设计表结构时使用乐观锁,通过version来做乐观锁,这样既能保证执行效率,又能保证幂等, 乐观锁的version版本在更新业务数据要自增。

update table set version = version + 1 where id = #{id} and version = #{version}

示例: 当有重复请求的时候,第一个请求会获取当前商品的version版本号,得到的version为1,紧接着由于第一个请求还没更新商品的version,第二个请求获取的version依然也是1, 这时候第一个请求操作更新的时候带上version并作为条件并且自增更新,这时候商品的version就会变成2,当第二个请求去操作更新的时候明显version不一致导致更新失败。

select + insert or update or delete

该方案就是操作之前先查询一下,符合要求再插入,该方案在没有并发的系统中可以解决幂等问题，在单JVM有并发的时候可以用JVM加锁来保证幂等性,在分布式环境它是无法保证幂等性,可以使用分布式来保证。

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。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)。

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 。

防重表

以支付为例: 使用唯一主键去做防重表的唯一索引,比如使用订单号作为防重表的唯一索引,每一次请求都根据订单号向防重表中插入一条数据,插入成功说明可以处理后面的业务,当处理完业务逻辑之后删除防重表中的订单号数据,后续如果有重复请求,则会因为防重表唯一索引原因导致插入失败,直接返回操作失败,直到第一次请求返回结果,可以看出防重表作用就是加锁的功能。

注: 最好结合状态机幂等先判断一下

缓冲队列

将请求都快速地接收下来后放入缓冲队列中,后续使用异步任务处理队列中的数据,过滤掉重复的请求,该解决方案优点是同步处理改成异步处理、高吞吐量,缺点则是不能及时地返回请求结果,需要后续轮询得处理结果。

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