java接口的幂等性 浅谈java接口的幂等性及解决方案

一、什么情况下需要幂等

用户多次点击按钮
用户页面回退再次提交
微服务相互调用，由于网络问题，导致请求失败，feign触发重试机制

二、幂等性解决方案

2.1 token机制（令牌）

在加载页面详情时候，服务器会顺便生成一个token一起返回给前端，服务端同时也在Redis中保存这个token数据，前端并不展示这个token，但当页面点击提交按钮时候，会在携带上这个token参数，此时后端便会先校验前端提交请求的token与redis中的token是否一致，一致的话即是第一次请求，执行业务代码并在Redis中删除该token，当用户还是携带上次的验证码多次提交，此时服务器判断redis中验证码不存在，便可能是多次提交的情况，不再执行业务代码，保证业务的幂等性，不被重复执行。

问题1：先删除token还是后删除token

先删除可能导致， 业务确实没有执行，重试还带上之前token,由于防重设计导致，请求还是不能执行。后删除可能导致，业务处理成功，但是服务闪断，出现超时，没有删除token,别人继续重试，导致业务被执行两遍
解决：我们最好设计为先删除token,如果业务调用失败，就重新获取token再次请求。

问题2：如何保证token 获取、比较和删除必须是原子性

redis.get(token) 、token.equals、 redis del(token)如果这两个操作不是原子，可能导致，高并发下，都get到同样的数据，判断都成功，继续业务并发执行

解决：可以在redis使用lua脚本完成这个操作

//  redis+lua脚本 原子验证令牌防止重复提交攻击
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        String orderToken = "现在的令牌";
        //  return 0 失败  1 成功
        Long result = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class),Arrays.asList("要验证的KEY"), orderToken);

2.2 各种锁机制

1)数据库悲观锁

//0.开始事务
begin;
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;

2)数据库乐观锁
适用读多写少的情况

update t_goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};

3)业务层分布式锁
redison可以解决，代码实现

    @Override
    @RedisLock(lockedPrefix = "model:replace:materialId:", timeOut = 5000)
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void changeSpuSync(@LockedObject Integer materialId, String userName) {
        log.info("模型表监听物料档案id={}是否修改了spu", materialId);
        ModelChangeSpuReq modelChangeSpuReq = new ModelChangeSpuReq(materialId, userName);
        this.dealChangeSpuSyncModel(modelChangeSpuReq);
    }

2.3 各种唯一约束

1）数据库的唯一约束：
利用主键的唯一性
2）redis set防重：
很多数据需要处理，只能被处理一次，比如我们可以计算数据的MD5将其放入redis的set,每次处理数据，先看这个MD5是否已经存在，存在就不处理。（百度上传文件秒传机制，如果该文件已经存在，就无需重复上传）

2.4 防重表

使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引， 把唯一索引插入去重表， 再进行业务操作，且他们在同一个事中。这个保证了重复请求时，因为去重表有唯一约束，导致请求失败，避免了幂等问题。这里要注意的是，去重表和业务表应该在同一库中，这样就保证了在同一个事务，即使业务操作失败了，也会把去重表的数据回滚。这个很好的保证了数据一致性。

2.5 全局请求唯一id

前端每次调用接口请求时，生成一个唯一id,redis将数据保存到集合中(去重)，存在即处理过。
全链路tranceId:可以使用Nginx设置每一个请求的唯一id;也可方便系统的链路追踪，该id并不能解决去重问题，当A系统调用B系统，B系统是否产生重试机制时候，可以根据这个id去判断

proxy_set header X-Request-ld $request_id;

总结

总之，一般情况下，几种方式的优选级使用顺序可以这样：分布式锁 > 乐观锁 > JVM锁 > 唯一约束 > 数据库悲观锁

当然,幂等性设计不能脱离业务实际来讨论，一定要根据实际业务场景选择合适的幂等性解决方案。