【AI时代，格局要打开】
朋友，面试经常会被问到'如何保证接口幂等性'吧。你会怎么回答？很多朋友都只磕磕绊绊的回答类似于'加唯一索引'这样几个简单的方案就完了！"
但是你要注意，面试的一大忌讳就是让面试官官觉得你是个'题库型选手'。我一直跟大家强调，面试不是考试，不是题答上了，就好了。而是要真正展现出你的技术经验，思考深度，从单体到分布式，从简单到复杂，层层递进的系统化思考能力 ！
这一次，我就从这个接口幂等性问题，再次给你分享下如何从应对面试提升到 真正构建高可用系统。
- 第一，8种常见的幂等性解决方案，从单体到分布式，一次性全面掌握。
- 第二，一个从点、线、面 出发的系统化思考模型，让你在任何技术挑战面前都能游刃有余。
现在这个大环境，机会越来越难得。这条视频的价值，远不止一个面试题，建议立刻点赞收藏，反复领悟！
【幂等性问题介绍】
准备任何一个面试题之前，都要思考下为什么。如果不确定一个具体的业务背景，所有的面试题都是夸夸其谈，背再多也没用。这里，我们要先明确一件事：幂等性控制，不是锦上添花，而是必须要做的！
当然，并不是说每个接口，不管什么业务，都一定需要做一些统一的处理，而是这是高手与新手的思维分水岭。为什么你会觉得高手写代码就是靠谱？这种多层面分析问题的习惯，就是答案。哪怕同样用AI，高手也能把AI用得更稳定，更靠谱。
想象一下，用户支付，因为网络抖动，按钮多点了一下，结果扣了两次钱。或者创建一个订单，重复提交，库存扣了两次，生成了两个一模一样的订单。这种事故，对用户是伤害，对公司是灾难。所以，幂等性是任何一个可靠系统的生命线。"
【技术内容讲解】
接下来，上菜！8个常见大招，从青铜到王者，走起！
第一招：查询+插入
这是最朴素的想法：先SELECT查一下，如果数据不存在，我再INSERT。但这是个典型的错误示范 。在高并发下，两个请求就像百米赛跑，可能同时冲过SELECT检查点，都发现'没数据'，然后前后脚INSERT，最终导致数据重复。所以，这招基本不用。"
这一招的优势基本没有。逻辑简单，但只是小白的想法
局限性却很明显，存在致命的并发安全问题，不可靠。当然你也可以把查询和插入操作做成一个事务，但性能就没法要了。
针对这个局限性，就可以有下一招。
第二招：悲观锁
在查询时就上锁，SELECT 查询时加上 FOR UPDATE。这相当于在处理这条数据时，挂上'请勿打扰'的牌子，其他所有想操作这条数据的请求都得在门外排队。直到我处理完，释放锁，下一个人才能进来。"
这一招的优势：操作简单，能绝对保证数据安全。
但局限性 就是性能极差。它把高效的并行处理强行变成了低效的串行排队，在高并发场景下会造成大量请求阻塞，是典型的用性能换安全的做法。
怎么提升性能呢？下一招乐观锁就是一个比较常见的思路。
第三招：乐观锁
相比悲观锁，这招就聪明多了。我们给核心表加一个version字段。当要更新数据时，SQL这么写。Update的时候增加判断version，同时更新version。这样只有携带正确version的请求才能更新成功，并且成功后立刻让version加1。其他迟到的、携带旧version的请求，都会因为WHERE条件不满足而更新失败。"
这种乐观锁的方式，不产生实际的锁竞争，性能非常高，是一种常用的非常优雅的无锁并发控制。
但他也有局限 ：需要额外修改表结构，并且它主要防止更新操作 的重复，对于防止插入操作的重复无能为力。
如何进一步保护插入操作呢？这就有了下一招。
第四招：唯一索引
这是数据库层面的金钟罩 。给订单号、流水号这种天然唯一的字段加上唯一索引。当重复的请求想INSERT同样的数据时，数据库会第一个站出来拒绝，直接抛出异常。你的代码只需要捕获这个异常，然后就可以轻松的抛弃掉这些重复的请求。
这一招相比乐观锁，就更高效也更可靠了。由数据库层面保证，无需业务代码过多干预。
但他的局限也比较明显：需要业务上有明确的唯一标识。并且在多表关联或者分库分表等一些复杂场景下，全局唯一索引的实现会变得复杂。
怎么解决，这就可以用下面这一招。
第五招：防重表
当业务表本身不适合加唯一索引时，我们可以建一张独立的'防重表'，把它当成一个'登记处'。这张表结构很简单，只有一个字段，就是你要防重的那个唯一ID，并给它加上唯一索引。每次处理业务前，先INSERT一条记录到防重表里。如果插入成功，就继续处理业务；如果因为唯一索引冲突而失败，就说明是重复请求，直接返回成功。"
通过这种方式就可以将防重逻辑与业务逻辑解耦，不侵入主业务表，非常灵活。
但这一招也同样有局限，那就是多了一次数据库操作，会带来一些性能开销，并且需要和主业务操作放在同一个事务里保证原子性。
怎么办？对于某些特定的业务，可以用下一招状态机来解决。
第六招：状态机
很多业务流程本身就是一条单行道，比如订单状态只能从'待支付'变成'已支付'，不能反过来。我们可以利用这个特点，在Update时，把状态作为严格的判断条件。只有当订单是'待支付'状态时，更新才会成功。如果订单已经是'已支付'状态，WHERE条件不成立，更新0行，操作自然就幂等地完成了。"
这种方式的好处是：实现非常优雅，与业务逻辑结合紧密，代码可读性好。
但是局限性就是适用场景有限，仅适用于那些具有明确、单向状态流转的业务。
如果业务场景不合适，怎么办？分布式锁就是一个比较通用的方案。
第七招：分布式锁
进入微服务时代，服务都部署成集群了，内存锁和数据库锁就有点力不从心了。这时需要一个所有服务都能访问的'中央锁'，Redis的SETNX命令就是最佳人选。例如，SET lock:order:xxx 'processing' NX EX 60，这个命令是原子的，NX保证了只有第一个请求能成功设置这个锁，EX 60是给锁加个保质期，防止服务挂了导致死锁。"
这也是分布式环境下的标准解法，通用性强，是解决跨服务、跨节点幂等问题的利器。
但使用分布式锁通常要引入了外部依赖（如Redis），增加了系统复杂度和潜在的故障点。锁的选型和过期时间设计需要仔细考量。当然，在具体实现时，这个简单的Redis指令还是有很多问题。
关于更高效的分布式锁要如何设计，你可以在评论区说下你的想法，在看视频的同时，做个技术回顾。
既然分布式锁太复杂，有没有比较简单一点的方案呢？接下来
第八招：Token令牌
这是前后端协作的经典方案，像发一张'一次性门票'。前端在进入操作页面时，先调接口领一个唯一令牌。提交操作时，把这个令牌一起发给后端。后端收到请求，先判断令牌是否正确，如果正确，就删除这个令牌。如果删除成功，说明是第一次请求，处理业务；如果删除失败，说明令牌已经被用过了，直接拒绝。
这种方案非常灵活，将防重前置，能有效防止用户重复点击、网络重试等多种场景，安全性高。像面试的常客OAuth2.0，其实整体也是采用的这种思路。
当然同样也有局限性。这种方案需要前后端配合改造，一次业务操作需要两次网络请求（获取、使用），增加了交互的复杂性。
【总结与升华】
所以你看，一个看似简单的接口幂等型问题，从数据库到业务，再到分布式架构，没有哪一招是万能的。而这背后，其实是从单一方案的"点"，串联成整个业务流程的 "线"，最终构成了整个系统架构的"面"。
而这种思维模型才是所有面试官想看到的，一个成熟工程师的系统化思考能力。也是我一直强调的AI时代，程序员的核心竞争力。
最后记住："精通招式，可立于不败；洞悉思维，方能无往不利。"