幂等设计
最近做的项目的性能调优中关于幂等设计的一些总结
场景：假设有这样一个方法，包含了一些DB操作，check if existing then update else save. 如果两个线程同时去执行这个方法，并且他们处理的是同一条数据，期望应该是其中一个线程是save，另外一个是update。但是有可能线程的处理时间相当重合，线程A在check的时候，线程B也在check，这时A和B都认为数据不存在，都去save，在数据库有unique 约束的情况下其中一个操作会失败，而我们期望的可能是后面一个操作应该update（取决于具体业务）。
这是很典型的多线程问题，check － then do something，在单系统环境中这很容易用线程同步来处理(syncronised). 但是如果是分布式系统，这两个线程在不同的server上面，syncronised 是不会起效的，而且同步往往降低效率，并不是我们想要的。
拥有相同参数的多次请求对系统造成的副作用应该是相同的，这就是幂等性。在这个例子里面就是说保证相同的ID组合只会插入一条数据到DB里面，如果一个请求是save，后续的都应该update这条。在单系统中也可以用幂等的设计来规避使用syncronized，因为那会降低效率。一般情况下数据库就能保证这种幂等性－－用unique关键字，以上面的场景为例，假如其中一个线程的save操作失败，我们可以用catch 特定的exception然后判断是不是要进行update操作的方式来试图保证幂等。在分布式系统中更应该考虑幂等设计，尤其是高并发，高性能要求下。并发量高的情况下，线程的冲突很容易发生。即使是小概率时间，也是必然会发生的。
我们系统的实际需求是需要在一个方法里面做很大DB操作，其中就包括了check if existing then update else save，开始的时候我们估计重复数据的概率很小，但是在后来的性能测试中发现还是会出现，我们的测试并发量是30000 TPS左右，有8个node。
分布式系统中一定要考虑幂等的设计，因为相较于进行分布式事务设计，幂等设计轻量级的多。
1. 如果接入的是服务端，可以由服务端确保生成唯一的标识符
2. 如果是接入最终用户的浏览器，则可以由自己的服务器先生成一个标识符发送给浏览器，当用户提交表单的时候，以此来认证是否为二次提交。
3. 如果确认为二次提交，则把第一次的处理结果再次返给请求端
WEB资源或API方法的幂等性是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。幂等性是系统的接口对外一种承诺(而不是实现), 承诺只要调用接口成功, 外部多次调用对系统的影响是一致的。幂等性是分布式系统设计中的一个重要概念，对超时处理、系统恢复等具有重要意义。声明为幂等的接口会认为外部调用失败是常态, 并且失败之后必然会有重试。例如，在因网络中断等原因导致请求方未能收到请求返回值的情况下，如果该资源具备幂等性，请求方只需要重新请求即可，而无需担心重复调用会产生错误。实际上，我们常用的HTTP协议的方法是具有幂等性语义要求的，比如：get方法用于获取资源，不应有副作用，因此是幂等的；post方法用于创建资源，每次请求都会产生新的资源，因此不具备幂等性；put方法用于更新资源，是幂等的；delete方法用于删除资源，也是幂等的。
常见用来保证幂等的手段：
1.MVCC方案 多版本并发控制，该策略主要使用update with condition（更新带条件来防止）来保证多次外部请求调用对系统的影响是一致的。在系统设计的过程中，合理的使用乐观锁，通过version或者updateTime（timestamp）等其他条件，来做乐观锁的判断条件，这样保证更新操作即使在并发的情况下，也不会有太大的问题。例如
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select * from tablename where condition=#condition# //取出要跟新的对象，带有版本versoinupdate tableName set name=#name#,version=version+1 where version=#version# |
在更新的过程中利用version来防止，其他操作对对象的并发更新，导致更新丢失。为了避免失败，通常需要一定的重试机制。
2.去重表 在插入数据的时候，插入去重表，利用数据库的唯一索引特性，保证唯一的逻辑。
3.悲观锁
select for update，整个执行过程中锁定该订单对应的记录。注意：这种在DB读大于写的情况下尽量少用。
4. select + insert 并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。注意：核心高并发流程不要用这种方法。
5.状态机幂等 在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。
6. token机制，防止页面重复提交
业务要求：页面的数据只能被点击提交一次 发生原因：由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法：
- 集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队）
- 单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存
处理流程：
- 数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间
- 提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回
token特点:要申请，一次有效性，可以限流
7. 对外提供接口的api如何保证幂等
如银联提供的付款接口：需要接入商户提交付款请求时附带：source来源，seq序列号。source+seq在数据库里面做唯一索引，防止多次付款，(并发时，只能处理一个请求)
总结： 幂等性应该是合格程序员的一个基因，在设计系统时，是首要考虑的问题，尤其是在像支付宝，银行，互联网金融公司等涉及的都是钱的系统，既要高效，数据也要准确，所以不能出现多扣款，多打款等问题，这样会很难处理，用户体验也不好 。
幂等概念来自数学，表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下，客户端在调用服务没有达到预期结果时，会进行多次调用，为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用，服务提供者会承诺满足幂等。
举个栗子，双十一零点刚过，小明就迫不及待地点击提交订单按钮，选择在线支付，点了确认支付按钮，这时候网络有些慢，小明担心心爱的商品被抢购一空，就点了多次确认付款按钮，如果这个订单扣款多次，客服热线估计会被小明打爆。
什么是幂等性
HTTP/1.1中对幂等性的定义是：一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的副作用（网络超时等问题除外）。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
Methods can also have the property of “idempotence” in that (aside from error or expiration issues) the side-effects of N > 0 identical requests is the same as for a single request.
这里需要关注几个重点：
- 幂等不仅仅只是一次（或多次）请求对资源没有副作用（比如查询数据库操作，没有增删改，因此没有对数据库有任何影响）。
- 幂等还包括第一次请求的时候对资源产生了副作用，但是以后的多次请求都不会再对资源产生副作用。
- 幂等关注的是以后的多次请求是否对资源产生的副作用，而不关注结果。
- 网络超时等问题，不是幂等的讨论范围。
幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。
什么情况下需要幂等
业务开发中，经常会遇到重复提交的情况，无论是由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求，或是前端的操作抖动而造成重复提交情况。 在交易系统，支付系统这种重复提交造成的问题有尤其明显，比如：
- 用户在APP上连续点击了多次提交订单，后台应该只产生一个订单；
- 向支付宝发起支付请求，由于网络问题或系统BUG重发，支付宝应该只扣一次钱。 很显然，声明幂等的服务认为，外部调用者会存在多次调用的情况，为了防止外部多次调用对系统数据状态的发生多次改变，将服务设计成幂等。
幂等VS防重
上面例子中小明遇到的问题，只是重复提交的情况，和服务幂等的初衷是不同的。重复提交是在第一次请求已经成功的情况下，人为的进行多次操作，导致不满足幂等要求的服务多次改变状态。而幂等更多使用的情况是第一次请求不知道结果（比如超时）或者失败的异常情况下，发起多次请求，目的是多次确认第一次请求成功，却不会因多次请求而出现多次的状态变化。
什么情况下需要保证幂等性
以SQL为例，有下面三种场景，只有第三种场景需要开发人员使用其他策略保证幂等性：
SELECT col1 FROM tab1 WHER col2=2，无论执行多少次都不会改变状态，是天然的幂等。UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2，无论执行成功多少次状态都是一致的，因此也是幂等操作。UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2，每次执行的结果都会发生变化，这种不是幂等的。
为什么要设计幂等性的服务
幂等可以使得客户端逻辑处理变得简单，但是却以服务逻辑变得复杂为代价。满足幂等服务的需要在逻辑中至少包含两点：
- 首先去查询上一次的执行状态，如果没有则认为是第一次请求
- 在服务改变状态的业务逻辑前，保证防重复提交的逻辑
幂等的不足
幂等是为了简化客户端逻辑处理，却增加了服务提供者的逻辑和成本，是否有必要，需要根据具体场景具体分析，因此除了业务上的特殊要求外，尽量不提供幂等的接口。
- 增加了额外控制幂等的业务逻辑，复杂化了业务功能；
- 把并行执行的功能改为串行执行，降低了执行效率。
保证幂等策略
幂等需要通过唯一的业务单号来保证。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。 下面以支付为例，在不考虑并发的情况下，实现幂等很简单：①先查询一下订单是否已经支付过，②如果已经支付过，则返回支付成功；如果没有支付，进行支付流程，修改订单状态为‘已支付’。
防重复提交策略
上述的保证幂等方案是分成两步的，第②步依赖第①步的查询结果，无法保证原子性的。在高并发下就会出现下面的情况：第二次请求在第一次请求第②步订单状态还没有修改为‘已支付状态’的情况下到来。既然得出了这个结论，余下的问题也就变得简单：把查询和变更状态操作加锁，将并行操作改为串行操作。
乐观锁
如果只是更新已有的数据，没有必要对业务进行加锁，设计表结构时使用乐观锁，一般通过version来做乐观锁，这样既能保证执行效率，又能保证幂等。例如： UPDATE tab1 SET col1=1,version=version+1 WHERE version=#version# 不过，乐观锁存在失效的情况，就是常说的ABA问题，不过如果version版本一直是自增的就不会出现ABA的情况。（从网上找了一张图片很能说明乐观锁，引用过来，出自Mybatis对乐观锁的支持）
防重表
使用订单号orderNo做为去重表的唯一索引，每次请求都根据订单号向去重表中插入一条数据。第一次请求查询订单支付状态，当然订单没有支付，进行支付操作，无论成功与否，执行完后更新订单状态为成功或失败，删除去重表中的数据。后续的订单因为表中唯一索引而插入失败，则返回操作失败，直到第一次的请求完成（成功或失败）。可以看出防重表作用是加锁的功能。
分布式锁
这里使用的防重表可以使用分布式锁代替，比如Redis。订单发起支付请求，支付系统会去Redis缓存中查询是否存在该订单号的Key，如果不存在，则向Redis增加Key为订单号。查询订单支付已经支付，如果没有则进行支付，支付完成后删除该订单号的Key。通过Redis做到了分布式锁，只有这次订单订单支付请求完成，下次请求才能进来。相比去重表，将放并发做到了缓存中，较为高效。思路相同，同一时间只能完成一次支付请求。
token令牌
这种方式分成两个阶段：申请token阶段和支付阶段。 第一阶段，在进入到提交订单页面之前，需要订单系统根据用户信息向支付系统发起一次申请token的请求，支付系统将token保存到Redis缓存中，为第二阶段支付使用。 第二阶段，订单系统拿着申请到的token发起支付请求，支付系统会检查Redis中是否存在该token，如果存在，表示第一次发起支付请求，删除缓存中token后开始支付逻辑处理；如果缓存中不存在，表示非法请求。 实际上这里的token是一个信物，支付系统根据token确认，你是你妈的孩子。不足是需要系统间交互两次，流程较上述方法复杂。
支付缓冲区
把订单的支付请求都快速地接下来，一个快速接单的缓冲管道。后续使用异步任务处理管道中的数据，过滤掉重复的待支付订单。优点是同步转异步，高吞吐。不足是不能及时地返回支付结果，需要后续监听支付结果的异步返回。
