如何保证接口的幂等性？

作者：小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com

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什么是幂等性？
为什么需要保证幂等性？
接口幂等设计和防止重复提交可以等同吗？
常用保证幂等性的措施
尾语

什么是幂等性？

大家好，我是呼噜噜，所谓幂等性就是：任意次数请求同一个资源，对资源的状态产生的影响和执行一次请求是相同的 。

比如对于接口来说，无论调用多少次同一个接口，对资源的状态都只产生一次影响

为什么需要保证幂等性？

为什么需要做接口的幂等性？如果不做会发生什么事情？我们在实际企业开发过程中，如果仅是对数据库进行查询、删除指定记录操作，重复提交是没啥问题的。但是如果是新增或者修改操作，就需要考虑重复提交的问题。

比如，如果一个订单支付的时候，因各种原因重复提交多次，那如果没有幂等性处理的话，这个订单将会被支付多次的钱，这种和钱有关的错误是绝对不能容忍的。

经常发生重复提交的场景：

当我们在公司的系统里面，提交表格，前端没有对保存按钮的做控制，可以多次点击，然后我们又不小心快速点了多次，或者是网络卡顿, 还是其他原因，以为没有成功提交，就一直点击保存按钮，这样都会产生重复提交表单请求。
在实际开发过程中，网络波动是常有的事，所以很多时候 HTTP 客户端工具都默认开启超时重试的机制，这样就无法避免产生重复的请求。
还有就是项目可能使用一些中间件，比如kafka消费生产者产生的消息时，可能读到重复的消息，这样也会产生重复的请求。
......

接口幂等设计和防止重复提交可以等同吗？

接口幂等和防止重复提交有交集，但是严格来说并不完全等同

防重设计，主要从客户端/前端的角度来解决，主要为了避免重复提交，对每次请求的返回结果无限制，前端常见的手段:点击提交按钮变灰、点击后跳转结果页、每次页面初始化生成随机码，提交时随机码缓存，后续重复的随机码请求直接不提交
幂等设计，强调更多地是当重复提交请求无法避免 的时候，还能保证每次请求都返回一样的结果。像我们上面对前端做的限制，是能绕过去的 ，抓包是能直接把接口给抓出来的，比如恶意批量调用接口，所以企业级系统，前后端都需要做限制，特别是涉及到钱的业务。绝不能偷懒，后面我们来详细讲讲对接口幂等的限制。

常用保证幂等性的措施

先select再insert

新手小白，在往数据库插入数据时，为了防止重复插入，一般会在insert前，通过关键字去先select一下，如果查不到记录就执行insert操作，否则就不插入

但如果并发场景下，这个就不行了。比如线程2，在线程1插入数据前，执行select，最终它也会去执行插入操作，这样就会产生2条记录。所以在实际开发过程中，是不建议如此操作的。

数据库设置唯一索引或唯一组合索引

数据库设置唯一索引是我们最常用的方式，一个非常简单，并且有效的方案。当记录多次插入数据库，会由于Id或者关键字段索引唯一的限制，导致后续记录插入失败

--创建唯一索引
alter table `order` add UNIQUE KEY `索引名` (`字段`);

第一条记录插入到数据库中，当后面其他相同的请求，再插入时，数据库会报异常Duplicate entry 'xx' for key 'xx_name'，这个异常不会对数据库中既有的数据有影响，我们只需对异常进行捕获就行，直接返回，代表已经执行过当前请求。

笔者这里介绍一个骚操作：INSERT IGNORE

insert ignore INTO tableName VALUES ("id","xxx")

咦，会有读者觉得，这样哪怕索引冲突了，数据库会忽略错误返回影响行数0，这样就不用再在代码中，手动捕捉异常了，又方便又省事！

但事实真这样吗？？？

如果希望在每次插入新记录时，自动地创建主键字段的值。一般会将主键id的属性设为AUTO_INCREMENT，

如果我们使用INSERT IGNORE时，没有成功新增记录，但是AUTO_INCREMENT会自动+1，binlog中也没有 INSERT IGNORE 语句日志。这个会导致主从数据一致性问题，如果线上环境数据库是主从架构,从库该字段的AUTO_INCREMENT值会和主库不一致，切库(从库变成总库)的时候会冲突。

当然，查询Mysql官方手册，发现innodb_autoinc_lock_mode用于平衡性能与主从数据一致性**，** 令 innodb_autoinc_lock_mode=0 可以解决这个问题，将其设为0后, 所有的insert语句都要在语句开始的时候得到一个表级的auto_inc锁，在语句结束的时候才释放这把锁。也就是说在INSERT未成功执行时AUTO_INCREMENT不会自增，但是其也有缺点，会影响到数据库的并发插入性能。

Mysql官方手册明确指出，The setting innodb_autoinc_lock_mode=0 should not be used except for compatibility purposes.除非出于兼容性目的，否则不应设置innodb_autoinc_lock_mode=0。所以我们还是老老实实手动捕捉异常，慎用insert ignore

**innodb_autoinc_lock_mode: **在MySQL8中, 默认值为 2 (轻量级锁) , 在MySQL8之前, 5.1之后, 默认值为 1(混合使用这2种锁), 在更早的版本是 0（auto_inc锁）

去重表

去重表，其实也是唯一索引方案的一个变种，原表不太适合再新建唯一索引了，且数据量不大的话。我们可以再新建一张去重表，把唯一标识作为唯一索引，然后把对原表的操作和同时新增去重表，放在一个事务中，如果重复创建，去重表会抛出唯一约束异常，事务里所有的操作就会回滚。

insert中加入exist条件判断

有时候我们会遇到非常复杂的表，表结构确定了,比如已经有了许多索引字段，不太适合再新建索引的时候，呼噜噜在这里再提供一个"骚操作"：可以通过insert中加入exist来解决重复插入的问题。

比如：

sql 复制代码

insert into order(id,code,password)
select ${id},${code},${password}
from order
where not exists(select 1 from order where code = ${code}) limit 0,1;

上面的sql注意思路就是将查询和插入写在同一个sql中，需要注意的是limit 0,1最后一定要加上，不然可能会出现重复插入的情况

悲观锁

悲观锁，顾名思义就是，对数据被外界或者内部修改处理时，持"悲观"态度，总认为会发生并发冲突，所以会在整个数据处理过程中，将数据锁定。

悲观锁的实现，通常依靠数据库提供的锁机制实现，在这里以mysql为例，最典型的就是"for update"。

select * from order where id = "xxxx" for update;

需要注意的是：使用悲观锁，需要先关闭mysql的自动提交功能，将 set autocommit = 0;

for update仅适用于Mysql中lnnoDB引擎 ，默认是行级锁，如果sql中有明确指定的主键 时候，是行级锁，如果没有，会锁表 (非常危险的操作)。for update一般和事务配合使用，一旦用户对某个行施加了行级加锁，则该用户可以查询也可以更新被加锁的数据行，其它用户只能查询但不能更新被加锁的数据行。直到显示提交事务 (由于关闭了mysql的自动提交)时，for update获取的锁会自动释放。

悲观锁虽然保证了数据处理的安全性，但会严重影响并发效率，降低系统吞吐量。适用于并发量不大、又对数据一致性比较高的场景。

乐观锁

乐观锁，和悲观锁相反，对数据被外界或者内部修改处理时，持"乐观"态度，总认为不会发生并发冲突，所以不会上锁，只需在更新的时候会去判断一下在此期间有没有去更新这个数据。

一般是使用版本号 或者时间戳，比如

我们在数据库中，给订单表增加一个version 字段
select数据时，将version一起读出，当提交数据更新时，判断版本号是否和取出来的是否一致。如果不一致就代表，已更新，那就不更新。如果一致就继续执行更新操作。
每次更新时，除了更新指定的字段，也要将version进行+1操作

update order set name=#{xxx},version=#{version} where id=#{id} and version < ${version}

不加锁就能保证幂等性，又增加了系统吞吐量，如果频繁触发版本号不一致的情况，反而降低了性能。

状态机

状态机也是乐观锁的一种，比如企业级货品管理系统中，订单的转单流程，将订单的状态，设置为有限的几个(1-下单、2-已支付、3-完成、4-发货、5-退货)，通过各个状态依次执行转换，来控制订单转单的流程，是非常好的选择。

分布式锁

上面介绍了许多方案，在单体应用中是没啥问题的，但是随着时代的发展，现在微服务大行其道，以上方法就不太适应了。

在分布式系统中，上面唯一索引对于全局来说，是无法确定的，我们可以引入第三方分布式锁来保证幂等性设计。分布式锁，主要是用来当多个进程不在同一个系统中，用分布式锁控制多个进程对资源的访问

实现分布式锁常见的方法有：基于redis实现分布式锁，基于 Consul 实现分布式锁，基于 zookeeper实现分布式锁等等，本文重点介绍最常见的基于redis实现分布式锁，set NX PX + Lua

在分布式系统中，插入或者更新的请求，业务逻辑中先获取唯一业务字段，比如订单id之类的，接着需要获取分布式锁，对redis执行下述命令

SET key value NX PX 30000

各参数的含义：

SET: 在Redis 2.6.12之后，set命令整合了setex命令 的功能，支持了原子命令加锁和设置过期时间的功能
key：业务逻辑中先获取唯一业务字段，比如订单id，code之类，也可以在前面加一些系统参数当前缀，这个完全可以自定义
value: 填入是一串随机值，必须保证全局唯一性(在释放锁时，我们需要对value进行验证,防止误释放)，一般用uuid来实现
NX: 表示key不存在时才设置，如果存在则返回 null。还有另一个参数XX，表示key存在时才设置，如果不存在则返回NULL
PX 30000：表示过期时间30000毫秒，指到30秒后，key将被自动删除。这个非常的重要，如果设置过短，无法有效的防止重复请求，过长的话会浪费redis的空间

然后执行插入或者更新，或者其他相关业务逻辑，在释放锁之前，如果有其他中心的服务来请求，由于key是一样的，无法获取锁，就代表这些是重复请求，不操作，直接返回
执行完插入或者更新后，需要释放锁，一定要判断释放的锁的value和与Redis内存储的value是否一致，不然如果直接删除的话，会把其他中心服务的锁释放调。

这种先查再删的2步操作，我们可以使用lua脚本，把他们变成一个"原子操作"

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令打断插入（l类似与事务），可以减少网络开销，方便复用

以下是Lua脚本，通过 Redis 的 eval/evalsha 命令来运行：

if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] //判断value是否一致
    then
        return redis.call('del', KEYS[1])//删除key
    else
        return 0
end

这样依靠单体的redis实现的分布式锁能够很好的解决，微服务系统的幂等问题。但是有些公司的微服务更加庞大，redis也是集群的话，set NX PX + Lua就不够看了，这里介绍Redis作者推荐的方法-Redlock算法，这里就先不展开讲了，不然文章篇幅过长。先挖个坑，后面有空填一下:）

token机制

最后再补充一个方案利用token机制，每次调用接口时，使用token来标识请求的唯一性。token也叫令牌，天然适合微服务。基于token+redis来设计幂等的思路还是比较简单的，和分布式锁类似：

客户端发送请求，得去服务端获取一个全局唯一的一串随机字符串作为Token 令牌(每次请求获取到的都是一个全新的令牌)，把令牌保存到 redis 中,需要有过期时间，同时把这个 ID 返回给客户端
客户端第二次调用业务请求的时候必须携带这个 token，服务端会去校验redis中是否有该token。如果存在，表示这是第一次请求，删除缓存中的token(这边还是建议用lua脚本，保证操作的原子性)；如果缓存中不存在，表示重复请求，直接返回。

尾语

幂等性是系统服务对外一种承诺，特别业务中涉及的钱的部分，一定要慎重再慎重。虽然前端做限制会更容易点，但前后端都需要做努力，除了本文介绍的常见的方案，大家也可以集思广益，毕竟技术在发展，单体到集群分布式，还会继续发展，还有有新的问题产生。

本文虽然通篇在将幂等的重要性和如何实现幂等，但不可否认，幂等肯定导致系统吞吐量、并发能力的下降，企业级应用还是得根据业务，权衡利弊，感谢大家的阅读。

参考资料：
https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/9678022.html

全文完，感谢您的阅读，如果我的文章对你有所帮助的话，还请点个免费的赞，你的支持会激励我输出更高质量的文章，感谢！