一句话总结
幂等性核心：同一请求多次调用对系统影响与一次相同。方案：Token机制防重复提交、唯一索引防重复插入、状态机防重复操作、版本号防并发更新。
初级理解
幂等性定义：同一请求多次调用，对系统产生的影响与调用一次完全相同。
常见设计方案：
1. Token机制：服务端生成Token存入Redis，客户端提交时携带，验证后删除
2. 数据库唯一索引：利用订单号等唯一约束，重复插入直接报错
3. 状态机：如订单状态只能单向流转，重复请求被拒绝
4. 版本号：UPDATE SET version=version+1 WHERE id=? AND version=?
一句话总结：Token防重复提交，唯一索引防重复插入，状态机防重复操作。
中级深入
Token机制实现：
// 1. 生成Token
@GetMapping("/token")
public String generateToken() {
String token = UUID.randomUUID().toString();
redisTemplate.opsForValue().set("token:" + token, "1", 5, TimeUnit.MINUTES);
return token;
}
// 2. 验证Token
@PostMapping("/submit")
public Result submit(@RequestParam String token, @RequestBody OrderDTO order) {
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Long result = redisTemplate.execute(script, List.of("token:" + token), token);
if (result == 1) {
return orderService.createOrder(order);
} else {
return Result.fail("请勿重复提交");
}
}
注意：Token必须设置过期时间，防止用户长期不提交导致Token失效。
高级拓展
分布式环境下的幂等性：
public Result createOrder(OrderDTO order) {
String lockKey = "order:lock:" + order.getOrderNo();
boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS);
if (!locked) return Result.fail("请勿重复提交");
// 数据库唯一索引兜底
Order existing = orderMapper.selectByOrderNo(order.getOrderNo());
if (existing != null) return Result.fail("订单已存在");
orderMapper.insert(order);
redisTemplate.delete(lockKey);
return Result.success("创建成功");
}
消息队列的幂等性：
@RocketMQMessageListener(topic = "order-topic", consumerGroup = "group")
public void onMessage(OrderMessage message) {
String key = "processed:" + message.getMessageId();
if (redisTemplate.hasKey(key)) return; // 已消费
orderService.processOrder(message);
redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", 24, TimeUnit.HOURS);
}
面试加分项：能说出分布式环境下的幂等性方案、消息队列的幂等性处理，说明你对分布式系统有深入理解。
实战场景
场景：下单接口Token幂等
// 流程：
// 1. 用户进入下单页面，前端请求/api/token获取Token
// 2. 用户点击下单，请求体携带该Token
// 3. 后端通过Lua脚本原子性地检查并删除Redis中的Token
// 4. 若删除成功，执行业务逻辑；若Token不存在，返回"请勿重复提交"
// 5. 即使网络重试，第二次请求因Token已被消费，保证订单只创建一次
场景：支付回调幂等
@Transactional
public void handlePaymentCallback(PaymentDTO payment) {
Order order = orderMapper.selectByOrderNo(payment.getOrderNo());
// 状态机校验
if (!"PENDING".equals(order.getStatus())) {
log.info("订单{}状态为{}，忽略重复支付回调", payment.getOrderNo(), order.getStatus());
return;
}
int updated = orderMapper.updateStatus(order.getId(), "PENDING", "PAID");
if (updated == 0) throw new RuntimeException("状态更新失败");
orderService.afterPayment(order);
}
面试模拟
Q：如何保证分布式系统中的幂等性？
A：综合方案：1. 唯一请求ID：每个请求携带唯一ID，服务端检查是否已处理；2. 分布式锁：防止并发重复处理；3. 数据库唯一索引：数据库层面兜底；4. 状态机：业务状态单向流转。
Q：Token机制有什么缺点？
A：缺点：1. 需要额外存储Token；2. Token有有效期；3. 不能防止恶意重复提交（需配合频率限制）；4. 分布式环境下需要保证Token的原子性操作。