一、介紹
幂等性就是針對同一個請求，不管該請求被送出了多少次，該請求都将被視為同一個請求，服務端不應該将同一個請求進行多次處理，以确認處理邏輯的正确性，針對交易性系統幂等性的設計尤為重要，否則由于網絡或伺服器處理逾時等問題，就會造成交易混亂，最嚴重的後果就是亂扣使用者的錢，造成投訴満天飛。
二、用戶端設計原則
系統設計時，一定是要從最壞的角度上去考慮，如網絡問題、伺服器問題，甚至于包括人為的攻擊行為，如果純粹從服務端的角度去做實作保證，一個是系統的複雜度會加大，二個也會對系統産生更大的并發壓力，因而用戶端的合理設計也非常重要，舉一個示例：
| 使用者在網頁端或APP端（統稱為用戶端）上購買一個商品，通常都是以觸發按鈕的行為送出該請求，如果用戶端沒有做請求送出控制，那麼由于網絡原因或者系統繁忙等原因（這是非常常見的場景），沒有在使用者期望的時間之内響應，那麼使用者就會再次點選，那麼這個請求又會發往服務端，那麼服務端又會再次對這個請求進行處理。 |
針對這種場景，服務端就會接收處理到多個訂單請求，進而産生多條不合理的使用者訂單。此時在用戶端稍微優化一下，當使用者的請求送出以後，将訂單送出的請求按鈕置為不可用的狀态，待請求成功響應後跳轉到下一步處理邏輯，或者是提單請求逾時後再将訂單送出按鈕置為可用，提示使用者上一次的送出可能已經失敗，并允許使用者再次送出。
當然用戶端這樣設計并不能完全做到幂等性原則，因為使用者同樣可以針對相同的訂單執行多次送出，服務端如果沒有做控制，還是會産生多個訂單，隻是讓錯誤變得優雅了一點。這個時候需增加令牌政策，在下單之間，針對目前訂單從服務端擷取一個Token，每次送出的時候都從把該Token帶上，針對同一個訂單帶上相同的值，這樣服務端就可以根據該Token來判斷是不是一個已經處理的了訂單。
說了那麼多，看文字太累，還是看圖友善，來一個：
三、服務端設計原則
根據不同的應用場景，服務端可以使用不同的解決方式，如：
1、資料庫的樂觀鎖；
2、防重表；
3、token令牌；
4、分布式鎖；
5、異步處理支付；
其中資料庫的樂觀鎖和防重表的使用，都是涉及到資料的參與，在高并發的應用場景中，業務的判斷邏輯盡量不要使用資料庫參與，特别是RDBMS的參與，因為RDBMS天生具有不易擴充及事務處理屬性，吞吐量上都會有相應的瓶頸，因而用資料庫做業務邏輯的控制不是我的菜，這裡就不會重點說這兩種方式。
1、Token令牌+分布式鎖的方式
Token是用于确定交易的唯一屬性，也是服務端用于檢驗目前交易是否合法交易的依據，但是在分布式的複雜環境中，如果沒有分布式鎖的控制，同一筆交易就可能會被處理多次，因而為了确認交易的幂等性，Token令牌和分布式鎖必須要一起使用。
實作邏輯步驟如下：
1、服務端根據交易前請求生成對應的Token，儲存于服務端的Token庫中，通常是緩存叢集中，并将生成好的Token庫下發給用戶端；
2、用戶端在每次請求的時候，都帶上對應的Token；
3、服務端擷取該Token對應的鎖，如果擷取成功，則繼續下面的步驟；
4、判斷是否該Token是否合法，如果合法則繼續下一步；
5、處理真實的業務邏輯；
6、業務處理成功後，從緩存中删除該Token；
7、删除擷取的分布式鎖；
實作邏輯參見下圖：
其中分布式鎖的擷取，可以通過Redis和Zookeeper實作，請參看筆者的另外兩篇分别介紹通過Redis和Zookeeper實作分布式的文章：
叢集環境中使用Redis實作分布式鎖兩種方式
叢集環境中使用Zookeeper實作分布式幂等控制
2、異步處理
異步處理，通常的做法是将認為需要消費的交易，送出到消息隊列中，并注冊監聽事件，待交易被處理完後，再由處理交易的應用回調注冊的監聽事件回報處理的結果。交易處理的排程應用，需要負責對交易的處理符合幂等性的原則，将重複請求的交易請求做去重處理。
實作邏輯見下圖：
從邏輯處理上可以看到，隻要交易處理器足夠多，處理速度也不一定會受到多少的影響，交易生産者和交易接收者甚至可以同步傳回結果，當交易接收者接收處理結果逾時後，再提示使用者過一會兒檢視交易的處理結果。