幂等性
问题的产生
在过去的单机应用系统环境里，功能调用的结果只有两种状态，要么成功，要么失败。因为所有计算可用的资源，例如CPU、内存和磁盘，要么在同一台计算机中，要么在同一个物理上狭小且集中的局域网内。
但将应用部署到互联网上，或开发一个互联网应用时，应用系统就出现了第三种状态：超时（又叫Timeout），这是由网络节点运行的不可预测性和故障的突发性所造成的，并且这种状况无法避免。
在前后端代码分离和职责分离（接口与实现分离）已成为主流开发模式的前提下，这种超时现象又引起了另一个让工程师们头疼的问题：重复提交。
最典型的重复提交问题是这样产生的。
当网络情况良好的时候，每一步都能正常工作：网络没有断掉、后台没有崩溃、功能没有异常，就像上面图片中显示的那样。
但是很不凑巧，就在提交数据到服务器，或者是服务器输出响应的时候，网断了。
因为客户端既发送不了数据，也收不到服务器的返回的响应，所以整个页面就在这里卡住了。而此情此景下，几乎每个人都会下意识地反复点击秒杀按钮，不断尝试重复发送。
可能网络只是卡住了那么一小会儿，但在此期间用户却已经连续点击很多次了。也就是说，用户在这一小段时间内又连续加塞了几个一模一样的请求：提交地址一样，提交数据一样，提交方式也一样——重复提交就此产生。
如果只是单纯参与秒杀活动，问题还不大，无非就是暂时多占几个排队名额罢了，用户和商家都不损失什么。
而一旦需要用户付出真金白银，需要商家交付货真价实的商品时，这种重复提交就麻烦了。
可能用户
重复提交了几笔订单，就要为每笔订单都付一次钱，但却只能买到单笔订单所对应的商品。可能用户
重复提交了几笔订单，只付了一笔订单的钱，但商家却不得不寄运每笔订单所对应的商品。
什么是幂等
在数学上，把那些无论执行多少次结果都不会变的函数叫做幂等函数（Idempotence），它具有下面这样的形式。
f(f(x)) = f(x)
而计算机本质上就是进行二进制的数学运算工具，所以在编程中，幂等函数（或幂等方法）用通俗的话来说就是 某个操作不管执行多少次，对资源造成的影响都是一样的，但是允许有不同的返回值。
这里面的客户端可以是浏览器、移动端或小程序，不管哪种，表现出来的结果都是一样的。
但其实幂等和重复提交是两个不同的概念，而且在应用软件开发中的重复提交问题出现之前，幂等这个数学概念就已经存在很多年了。
也就是说，重复提交有可能是幂等的，也有可能不是。而幂等也不意味着没有重复提交，它们之间没有必然关联。
例如，虽然页面上有重复提交，但是不管提交多少次，结果都是一样的（用户只付一次钱，商家只发一次货），那么这个功能就是幂等的。
解决办法
网上有很多种解决重复提交问题的办法，也就是实现幂等的方法，但其核心思想只有一个，那就是在操作前先预设一个标志位，然后再通过这个标志位的状态来判断操作是否发生了重复，从利用Zookeeper或Redis的分布式锁，到数据库锁，再到业务服务的Token校验机制，都是这种思想的体现。
下面是这些方案的伪代码实现。
Zookeeper分布式锁
// 生成唯一订单号，例如：orderId = Hash(商品ID + 金额 + 数量 + 用户ID)
String orderId = orderService.generateId();
String path = "/" + orderId;
try {
// 只需要判断节点是否存在即可，无需做任何操作，因为它只是一个标志位
if (zk.exists(path)) {
// 节点已经存在，说明本次为重复提交，直接返回
return true;
}
} catch (KeeperException.NoNodeException e) {
// 节点不存在
return false;
} catch (Exception e) {
// 其他异常，判定节点可能存在
return true;
}
......
// 如果节点不存在则创建临时节点，并同时提交订单
synchronized("锁") {
zk.create(path, ...);
// TODO：提交订单信息
}
......
// 在另外的定时任务中读取订单ID，然后统一删除所有临时节点
// 一般订单的有效期是30分钟，所以定时任务最好设置在提交订单的31~35分钟后执行
synchronized("锁") {
zk.delete(path, -1);
}这里面唯一的问题在于最后一个catch块中的异常处理：有可能节点不存在，可以继续处理，但此时程序已经返回了。
虽然这会导致订单创建不成功，但至少要比重复提交带来的影响小得多。
当对于Zookeeper这种需要自行手动释放的锁，Redis用起来会更方便，而且也更简单一些。
Redis分布式锁
// 生成唯一订单号的方式同zookeeper
orderId = orderService.generateId();
......
try {
Object value = jedis.get(orderId);
// 锁已经存在，说明本次为重复提交，直接返回
if (null != value) {
return true;
}
} catch (Exception e) {
// 出现异常，判定锁可能存在
return true;
}
// 如果锁不存在则创建锁，并同时提交订单
synchronized("锁") {
// 设置key的过期时间为32分钟
jedis.setex(orderId, 1920, 1);
// TODO：提交订单信息
}至于使用Token的 方式和Redis锁的方式一模一样，只不过存储的是Token而非订单号罢了。
数据库锁
begin transaction;
-- 读取并锁住一行订单记录
SELECT * FROM t_orders WHERE id = 21885896215478332125486 FOR UPDATE;
-- 中间是执行业务逻辑的业务代码同前面类似，存在则返回，不存在则创建
-- 更新订单记录
UPDATE t_orders set amount = amount - 1 where id = 21885896215478332125486;
end transaction;至于乐观锁，侵入性更大，需要添加一个单独的version字段，实际开发中极少应用。
Zookeeper锁、Redis锁、Token本质上同属于一类分布式锁的解决方案。
数据库锁又属于另外一类解决方案，这种方案的弊端在于以下三点。
一是侵入性太高，需要改造
SQL查询，尤其是乐观锁，需要添加与业务无关的字段。二是只适用于
UPDATE更新操作，因为它的名字就是FOR UPDATE而不是FOR INSERT或FOR DELETE。三是它需要事务的加持，如果事务处理的很慢，会严重影响性能。
除此以外，都是它们的衍生方法。
但实际生产环境中，用的最多的还是Redis锁，因为它的侵入性最小、灵活性最高（CRUD都适用），而且实现起来也简单方便。
一些常识
实际上，并不是所有的操作都会有重复提交的问题。例如，普通查询（Normal SELECT）操作，不管SELECT1次，还是100次，还是1亿次，它绝不会对资源造成任何影响。
所以可以说，普通查询（Normal SELECT）操作天然就是幂等的。
类似于普通查询（Normal SELECT）这样天然幂等的操作还包括这些。
删除（DELETE）：不管是物理操作还是逻辑操作，无论执行多少次，除了返回值不同，对数据造成的效果是一样的，也是幂等操作。创建（CREATE）。更新（UPDATE）。
前面之所以要强调普通查询（Normal SELECT），是因为还有一类具有半幂等性的计算查询（Calculate SELECT）操作。
> SELECT * FROM table WHERE createtime <= new Date();类似于这种日期范围的查询可以说非常普遍。但如果从计量单位是天的话，那么在1天之内，被认为是幂等的，否则就不是幂等的。
另外，MySQL也提供了三组防止重复提交的语句，可以用来保证幂等。
INSERT IGNORE INTO：若有导致unique key冲突的记录，则该条记录不会被插入到数据库中。REPLACE INTO：若插入时如发现unique key已存在，则替换原记录，即先删除原记录，后INSERT新记录。ON DUPLICATE KEY UPDATE：若插入时如果发现unique key已存在，则执行UPDATE更新操作。
-- 如果已有id = 1的记录则不执行插入且不会报错
> INSERT IGNORE INTO user(id, name, age) VALUES(1, 'lixingyun', 19);
-- 删除id = 1的用户后再插入相同的记录值且更新时间
> REPLACE INTO user(id, updatetime) VALUES(1, now());
> INSERT INTO user(id, name, age) VALUES(1, 'lixingyun', 19) ON DUPLICATE KEY UPDATE age = age + 1;
-- 等同于
> UPDATE user SET age = age + 1 WHERE id = 1;感谢支持
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