蚂蚁Java面试被问：接口幂等性的保证方案

码农水水2025-12-30 14:38

一、什么是接口幂等性？

幂等性 是指对同一个接口的多次相同请求 与一次请求产生相同的效果。在分布式系统中，保证接口幂等性是确保数据一致性的重要手段。

二、常见需要幂等性的场景

1. 网络问题导致的重复请求

  • 前端重复提交表单

  • 网络超时重试机制

  • 消息队列重复消费

2. 业务场景需求

  • 支付接口（防止重复扣款）

  • 订单创建（防止重复下单）

  • 库存扣减（防止超卖）

  • 用户注册（防止重复注册）

三、幂等性解决方案

方案1：Token机制（最常用）

实现流程：

java

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// 1. 客户端获取token
@GetMapping("/token")
public String getToken() {
    String token = UUID.randomUUID().toString();
    // 存储token到Redis，设置过期时间
    redisTemplate.opsForValue().set("token:" + token, "1", 5, TimeUnit.MINUTES);
    return token;
}

// 2. 提交请求携带token
@PostMapping("/submit")
public Response submitOrder(@RequestHeader("X-Token") String token, OrderDTO order) {
    // 验证并删除token
    Boolean deleted = redisTemplate.delete("token:" + token);
    if (!deleted) {
        return Response.fail("重复提交或token已过期");
    }
    // 处理业务逻辑
    return processOrder(order);
}
前端配合：

javascript

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// 提交前获取token
async function submitForm() {
    const token = await getToken();
    axios.post('/api/submit', data, {
        headers: { 'X-Token': token }
    });
}

方案2：唯一索引约束

数据库层面保证：

sql

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-- 创建唯一索引
ALTER TABLE orders ADD UNIQUE INDEX idx_unique_order (order_no, user_id);

-- 或者创建防重表
CREATE TABLE duplicate_prevention (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    biz_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    biz_id VARCHAR(100) NOT NULL,
    created_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE KEY uk_biz (biz_type, biz_id)
);
业务代码实现：

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@Service
public class OrderService {
    
    @Transactional
    public Order createOrder(OrderDTO dto) {
        // 1. 先插入防重记录
        try {
            duplicatePreventionDao.insert("ORDER_CREATE", dto.getOrderNo());
        } catch (DuplicateKeyException e) {
            throw new BusinessException("订单已存在");
        }
        
        // 2. 创建订单
        return orderDao.create(dto);
    }
}

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方案3：乐观锁机制

基于版本号：

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// 实体类
@Data
public class Product {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer stock;
    private Integer version;  // 版本号字段
}

// 更新操作
@Update("UPDATE product SET stock = stock - #{quantity}, version = version + 1 
         WHERE id = #{id} AND version = #{version}")
int deductStockWithVersion(@Param("id") Long id, 
                          @Param("quantity") Integer quantity,
                          @Param("version") Integer version);

// 业务代码
public boolean deductStock(Long productId, Integer quantity) {
    Product product = productDao.selectById(productId);
    int rows = productDao.deductStockWithVersion(productId, quantity, product.getVersion());
    return rows > 0;  // 返回是否更新成功
}
基于状态机：

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// 订单状态流转
public enum OrderStatus {
    INIT(0), PAYING(1), PAID(2), CANCELLED(-1);
    
    // 状态转换验证
    public static boolean canChange(OrderStatus from, OrderStatus to) {
        // 定义允许的状态转换规则
    }
}

// 更新时检查状态
@Update("UPDATE orders SET status = #{newStatus} 
         WHERE id = #{id} AND status = #{oldStatus}")
int updateStatus(@Param("id") Long id, 
                @Param("oldStatus") Integer oldStatus,
                @Param("newStatus") Integer newStatus);

方案4：分布式锁

基于Redis实现：

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@Component
public class IdempotentService {
    
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
    
    public <T> T executeWithIdempotent(String key, long expireTime, 
                                      Supplier<T> businessLogic) {
        RLock lock = redissonClient.getLock("idempotent:" + key);
        
        try {
            // 尝试加锁
            if (lock.tryLock(0, expireTime, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 检查是否已处理（可选）
                if (isProcessed(key)) {
                    return getCachedResult(key);
                }
                
                // 执行业务逻辑
                T result = businessLogic.get();
                
                // 标记已处理
                markAsProcessed(key, result, expireTime);
                
                return result;
            } else {
                throw new BusinessException("请求正在处理中");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            throw new BusinessException("系统繁忙");
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

方案5：全局唯一ID + 幂等表

实现架构：

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// 1. 生成全局唯一请求ID
public class RequestIdGenerator {
    public static String generate() {
        // 雪花算法、UUID等
        return SnowflakeIdGenerator.nextId();
    }
}

// 2. 幂等表设计
@Entity
@Table(name = "idempotent_record")
public class IdempotentRecord {
    @Id
    private String requestId;      // 请求ID
    private String bizType;        // 业务类型
    private String bizKey;         // 业务唯一标识
    private Integer status;        // 处理状态
    private String result;         // 处理结果（JSON格式）
    private LocalDateTime createTime;
}

// 3. 处理流程
@Component
public class IdempotentProcessor {
    
    @Transactional
    public Object process(String requestId, String bizType, Supplier<Object> logic) {
        // 先查询是否已处理
        IdempotentRecord record = recordDao.findByRequestId(requestId);
        if (record != null) {
            return JSON.parse(record.getResult());
        }
        
        // 插入记录（状态为处理中）
        record = new IdempotentRecord(requestId, bizType, "PROCESSING");
        recordDao.save(record);
        
        try {
            // 执行业务逻辑
            Object result = logic.get();
            
            // 更新记录状态和结果
            record.setStatus("SUCCESS");
            record.setResult(JSON.toJSONString(result));
            recordDao.update(record);
            
            return result;
        } catch (Exception e) {
            // 更新为失败状态
            record.setStatus("FAILED");
            recordDao.update(record);
            throw e;
        }
    }
}

四、方案选择策略

方案 适用场景 优点 缺点
Token机制 前端表单提交、用户交互 实现简单，用户体验好 需要前后端配合
唯一索引 数据创建类操作 绝对可靠，数据库保障 不能用于更新操作
乐观锁 库存扣减、余额变更 并发性能好 需要设计版本字段
分布式锁 高并发扣减、抢购 强一致性保证 性能开销较大
全局ID 分布式系统、异步消息 通用性强，可追溯 实现相对复杂

五、最佳实践建议

1. 分层防御

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// 多层幂等性保障
public class MultiLayerIdempotent {
    // 第一层：Token验证（防重复提交）
    // 第二层：分布式锁（防并发重复）
    // 第三层：数据库唯一约束（最终保障）
}

2. 合理设计幂等键

  • 支付业务：订单号 + 支付方式

  • 库存扣减：商品ID + 订单号

  • 消息消费：消息ID + 消费者组

3. 状态机设计

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// 清晰的状态流转
public enum OrderStatus {
    // 明确的状态定义和转换规则
    INIT {
        @Override
        public boolean canChangeTo(OrderStatus status) {
            return status == PAYING || status == CANCELLED;
        }
    },
    PAYING {
        @Override
        public boolean canChangeTo(OrderStatus status) {
            return status == PAID || status == CANCELLED;
        }
    };
}

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4. 超时与重试机制

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// 结合重试机制的幂等
@Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3)
@Idempotent(key = "#order.orderNo")
public Order createOrder(Order order) {
    // 业务逻辑
}

5. 监控与告警

  • 记录幂等拦截日志

  • 监控重复请求比例

  • 设置异常告警阈值

六、常见陷阱与注意事项

  1. DELETE操作的幂等性：删除不存在的资源应该返回成功

  2. 部分成功的处理：确保操作原子性，避免部分成功

  3. 缓存一致性：使用缓存时要考虑缓存与数据库的一致性

  4. 分布式事务：跨服务调用时需要分布式事务支持

  5. 时钟同步：基于时间戳的方案需要确保时钟同步

七、Spring Boot实现示例

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@RestControllerAdvice
public class IdempotentAspect {
    
    @Around("@annotation(idempotent)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, Idempotent idempotent) {
        String key = generateKey(joinPoint, idempotent);
        
        // 尝试获取锁
        if (!redisLock.tryLock(key, idempotent.expireTime())) {
            throw new IdempotentException("重复请求");
        }
        
        try {
            // 检查是否已处理
            if (redisTemplate.hasKey(key)) {
                return redisTemplate.get(key);
            }
            
            // 执行业务
            Object result = joinPoint.proceed();
            
            // 缓存结果
            redisTemplate.set(key, result, idempotent.expireTime(), TimeUnit.SECONDS);
            
            return result;
        } finally {
            redisLock.unlock(key);
        }
    }
}

// 使用注解
@PostMapping("/order")
@Idempotent(key = "#order.orderNo", expireTime = 30)
public Order createOrder(@RequestBody OrderDTO order) {
    return orderService.create(order);
}

总结

幂等性设计需要根据具体的业务场景选择合适的方案，通常建议采用多层次防御策略。对于重要的金融、交易类接口，建议至少采用两种方案结合使用（如Token机制+数据库唯一约束），确保万无一失。同时，良好的监控和日志记录对于排查幂等问题至关重要。

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