新年好啊，各位朋友！今天是年后开工的第一天，不知道你们有和我一样今天敬业的在岗吗？美好的时光总是短暂的，不知不觉史上最长春节假期就这样过去了，真是心痛！
唉，多的不谈，回归今天的正题，聊聊和有关幂等方面的东西。
什么是幂等？
幂等其实是一个数学与计算机学的概念，在抽象代数中比较常见。那么在编程中，对于一个幂等操作，它主要表现为多次执行结果与单次执行结果一致，即同样的参数以及条件，无论执行多少次，最终的结果都是一致的。
当然，幂等也可以分为请求幂等和业务幂等两类:
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- 请求幂等：相同参数多次请求，结果应当保持一致。
- 业务幂等：同一个业务流程，在推进到终态之后的每次请求，响应结果都应当是一致的。在此之前，每次请求都需要执行相关的业务逻辑，直到进入终态。
❞
对于开发人员来说，保证幂等性是在日常开发过程中是必须要考虑到的。像一些转账、下单支付这类涉及金钱交易的场景，必须要保证其幂等性，否则后果是相当严重的。
如何保证幂等？
讲了上面这些，那么对于开发人员来说，在日常的开发过程中如何来保证幂等性呢？
- 数据库唯一索引
一般我们在进行落库新增操作时，通常会先去查这个数据记录在不在库里，不存在就落库，存在就不执行。但是对于并发较高的场景时，如果存在多个请求同时去查库，并且都没有查到记录。那么后续的话就会去执行落库新增操作，也就会产生相同的重复记录，这显然不符合我们的需求。通过使用数据库唯一索引的方式，当前一个请求插入成功后，后续请求由于索引的唯一性，再次执行就会报冲突，这也能够保证幂等性。(一定要有!)
- 状态机
状态机对于很多开发人员来说可能比较陌生，其作用就是为了业务状态正常的流转。例如用户下了一笔订单，此时订单状态为已下单，若成功支付，则流转至已支付待发货；若超时未支付或者手动取消，则流转至超时关闭或者已取消。每次在执行更新操作时，先拿到当前的状态进行对比，符合条件则继续更新流转。
- 加锁(乐观锁、悲观锁或者分布式锁)
先说悲观锁，依靠数据库层面提供的锁机制，保证操作最大程度的独占性。在整个数据处理的过程中，数据一直处于锁定状态，防止其它请求更改该数据。并且悲观锁需要在同一事务中锁住一行数据，如果事务比较长，会造成大量的请求处于等待状态，影响接口性能。再说乐观锁，其主要是通过数据版本记录来实现的，即增加版本号。每次请求之前将版本号先拿出来，后续执行更新操作时，再对该版本号进行增加。携带的版本号若与数据库中记录的版本一致，则执行更新操作，后续请求再执行的话，版本号不一致则不会再去更新数据记录。
再来说说分布式锁，常见于使用Redis或者Zookeeper实现分布式锁，每次请求通过业务唯一ID尝试获取分布式锁，拿到锁了之后，执行后续业务逻辑。如果此次没有拿到锁，丢弃当前请求直接返回。
- token令牌
每次请求操作都会去生成一个唯一的token令牌，服务器端根据该令牌确保相同操作不会被执行多次，具体表现为: 1)每次请求先拿到一个token令牌，下次请求时在请求头带上这个令牌，服务端根据令牌验证判断是否能进行业务操作; 2)验证通过后，删除该令牌，下次请求再次判断token令牌。
要想解决幂等性问题，先要考虑加锁，通过对幂等号(业务唯一ID)进行加锁，之后进行幂等判断，符合条件后再执行业务更新操作。加锁的选择的话，建议选择Redis实现的分布式锁，非阻塞且高效的互斥锁，非常适合幂等控制场景。然后根据操作流水、Token令牌或者状态机判断是否符合幂等条件，最好有操作流水并且能够将幂等号作为唯一性约束。简单代码实例如下:
ini
# 加锁
@RequestLock(keyExpression = "#request.traceId", expire = 2000)
public AjaxResult submit(RequestParams request) {
ObjectResult objectResult = requestService.queryByParams(request);
# 幂等判断
if (objectResult == null) {
# 更新
return requestService.submit(request);
}
return AjaxResult.failure(0, "重复请求");
}以上即是解决目前在日常开发过程中解决幂等问题的一种方案，大家在使用的过程中根据实际的业务需求，有问题及时发现并解决，选择合适的幂等判断条件进行方案实施，归根结底适合自己的才是最优的。
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