分布式幂等性系统设计
一、幂等系统的应用场景
在微服务架构下，由于分布式天然特性的时序问题, 以及网络的不可靠性(机器、机架、机房故障, 电缆被挖断等等), 重复请求很常见, 接口幂等性设计就显得尤为重要。 比如浏览器/客户端多次提交、微服务间超时重试、消息重复消费等。 以订单流程为例的幂等性场景：
一个订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重试了一次
在订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了超时，调用方重试了一次
当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次
一个订单状态更新接口，调用方连续发送了两个消息，一个是已创建，一个是已付款。但是你先接收到已付款，然后又接收到了已创建
在支付完成订单之后，需要发送一条短信，当一台机器接收到短信发送的消息之后，处理较慢。消息中间件又把消息投递给另外一台机器处理.
为了解决以上问题，就需要保证接口的幂等性，接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的。有些接口可以天然的实现幂等性，比如查询接口，对于查询来说，你查询一次和两次，对于系统来说，没有任何影响，查出的结果也是一样。除了查询功能具有天然的幂等性之外，增加、更新、删除都要保证幂等性。
接口如何设计才能做到幂等性呢，主要是两个步骤
- 调用方需要对当次请求生成唯一id，有了唯一ID后，幂等工作就只剩去重。
- 被调方基于唯一id判断请求是否已经被处理
二、token机制
token机制的幂等保障的主要流程就是：
1.服务端提供了发送token的接口。我们在分析业务的时候，哪些业务是存在幂等问题的，就必须在执行业务前，先去获取token，服务器会把token保存到redis中。（微服务肯定是分布式了，如果单机就适用jvm缓存）。
2.然后调用业务接口请求时，把token携带过去，一般放在请求头部。
3.服务器判断token是否存在redis中，存在表示第一次请求，这时把redis中的token删除，继续执行业务。
4.如果判断token不存在redis中，就表示是重复操作，直接返回重复标记给client，这样就保证了业务代码，不被重复执行。
缺点：业务请求每次请求，都会有额外的请求（一次获取token请求、判断token是否存在的业务）。其实真实的生产环境中，1万请求也许只会存在10个左右的请求会发生重试，为了这10个请求，我们让9990个请求都发生了额外的请求。（当然redis性能很好，耗时不会太明显）
三、数据库实现幂等
1、去重表（唯一索引）
往数据库去重表里插入数据的时候，利用数据库的唯一索引特性，保证唯一的逻辑。唯一序列号可以是一个字段，例如订单的订单号，也可以是多字段的唯一性组合。
使用数据库防重表的方式它有个严重的缺点，那就是系统容错性不高，如果幂等表所在的数据库连接异常或所在的服务器异常，则会导致整个系统幂等性校验出问题。
2、多版本号控制之乐观锁
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。借鉴数据库的乐观锁机制。
示例：
update t_goods set count = count -1 , version = version + 1 where good_id=2 and version = 1根据version版本，也就是在操作库存前先获取当前商品的version版本号，然后操作的时候带上此version号。我们梳理下，我们第一次操作库存时，得到version为1，调用库存服务version变成了2；但返回给订单服务出现了问题，订单服务又一次发起调用库存服务，当订单服务传如的version还是1，再执行上面的sql语句时，就不会执行；因为version已经变为2了，where条件就不成立。这样就保证了不管调用几次，只会真正的处理一次。
3、悲观锁
使用悲观锁实现幂等性，一般是配合事务一起来实现。
使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁把整张表锁住。for update仅适用于InnoDB，且必须在事务块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。在进行事务操作时，通过“for update”语句，MySQL会对查询结果集中每行数据都添加排他锁，其他线程对该记录的更新与删除操作都会阻塞。排他锁包含行锁、表锁。
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。
举个更新订单的业务场景：
假设先查出订单，如果查到的是处理中状态，就处理完业务，再然后更新订单状态为完成。如果查到订单，并且是不是处理中的状态，则直接返回四、全局唯一ID
如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、Redis等。如果存在则表示该方法已经执行。使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。
结合redis的incr自增实现全局唯一ID，是一个常用的方案。
五、分布式锁
分布式锁实现幂等性的逻辑是，在每次执行方法之前判断，是否可以获取到分布式锁，如果可以，则表示为第一次执行方法，否则直接舍弃请求即可。需要注意的是分布式锁的key必须为业务的唯一标识，通常适用redis或者zookeeper来实现分布式锁
如果是分布是系统，构建唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路；
目前主要有几种方式实现分布式锁：
1、redis setNx命令
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。
优点：
（1）Redis有很高的性能；
（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便
2、数据库
基于数据库的实现方式的核心思想是：在数据库中创建一个表，表中包含方法名等字段，并在方法名字段上创建唯一索引，想要执行某个方法，就使用这个方法名向表中插入数据，成功插入则获取锁，执行完成后删除对应的行数据释放锁。
优点：实现简单
缺点：使用基于数据库的这种实现方式很简单，但是对于分布式锁应该具备的条件来说，它有一些问题需要解决及优化：
1.因为是基于数据库实现的，数据库的可用性和性能将直接影响分布式锁的可用性及性能，所以，数据库需要双机部署、数据同步、主备切换；
2.不具备可重入的特性，因为同一个线程在释放锁之前，行数据一直存在，无法再次成功插入数据，所以，需要在表中新增一列，用于记录当前获取到锁的机器和线程信息，在再次获取锁的时候，先查询表中机器和线程信息是否和当前机器和线程相同，若相同则直接获取锁；
3.没有锁失效机制，因为有可能出现成功插入数据后，服务器宕机了，对应的数据没有被删除，当服务恢复后一直获取不到锁，所以，需要在表中新增一列，用于记录失效时间，并且需要有定时任务清除这些失效的数据；
4.不具备阻塞锁特性，获取不到锁直接返回失败，所以需要优化获取逻辑，循环多次去获取。
5.在实施的过程中会遇到各种不同的问题，为了解决这些问题，实现方式将会越来越复杂；依赖数据库需要一定的资源开销，性能问题需要考虑。
3、基于ZooKeeper的实现方式
ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的开源组件，它内部是一个分层的文件系统目录树结构，规定同一个目录下只能有一个唯一文件名。基于ZooKeeper实现分布式锁的步骤如下：
（1）创建一个目录mylock；
（2）线程A想获取锁就在mylock目录下创建临时顺序节点；
（3）获取mylock目录下所有的子节点，然后获取比自己小的兄弟节点，如果不存在，则说明当前线程顺序号最小，获得锁；
（4）线程B获取所有节点，判断自己不是最小节点，设置监听比自己次小的节点；
（5）线程A处理完，删除自己的节点，线程B监听到变更事件，判断自己是不是最小的节点，如果是则获得锁。
优点：具备高可用、可重入、阻塞锁特性，可解决失效死锁问题。
缺点：因为需要频繁的创建和删除节点，性能上不如Redis方式。
六、状态机
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。
很多业务表，都是有状态的，比如转账流水表，就会有 0-待处理，1-处理中、2-成功、3-失败状态。转账流水更新的时候，都会涉及流水状态更新，即涉及状态机 (即状态变更图)。
状态机是怎么实现幂等的呢？
1.第1次请求来时，如流水号是 666，该流水的状态是处理中，值是 1，要更新为2-成功的状态，所以该update语句可以正常更新数据，sql执行结果的影响行数是1，流水状态最后变成了2。
2.第2请求也过来了，如果它的流水号还是 666，因为该流水状态已经2-成功的状态了，所以不会再处理业务逻辑，接口直接返回。
示例： 对于不少业务是有一个业务流转状态的，每一个状态都有前置状态和后置状态，以及最后的结束状态。例如流程的待审批，审批中，驳回，从新发起，审批经过，审批拒绝。订单的待提交，待支付，已支付，取消。
以订单为例，已支付的状态的前置状态只能是待支付，而取消状态的前置状态只能是待支付，经过这种状态机的流转就能够控制请求的幂等。假设当前状态是已支付，这时候若是支付接口又接收到了支付请求，则会抛异常或拒绝这次处理。