数据库幂等

从读写层面来说，写请求有可能会对数据造成改变；从分层架构层面来说，数据访问层（DAO 层）可能会对数据造成改变。因此幂等设计重点考虑数据访问层的写请求。

• 查询对于结果是不会有改变的（无）
• 删除操作需要根据 sql 语句来定义（绝对值的修改是幂等的比如 delete from user where age=10，相对值的修改不是幂等的比如 delete from user bottom 10）
• 更新操作需要根据 sql 语句来定义（比如 update user set age=10 where uid=20（绝对值修改）是幂等的，而 update user set age++ where uid=20（相对值的修改）是非幂等的）
• insert 基本上不是幂等,除非表设计了一些约束（比如唯一主键等）

要实现幂等技术就是要在数据服务层保证幂等。

• 数据表使用唯一主键（unique）或者联合主键保证
• token 机制（redis+token）：数据提交前要向服务的申请 token，token 放到 redis，token 有效时间；提交后后台校验 token，同时删除 token，完成相关业务逻辑。
• 通过数据库悲观锁和乐观锁机制
• 分布式锁
• 根据业务进行状态机幂等设计

insert 前先 select

通常情况下，在保存数据的接口中，我们为了防止产生重复数据，一般会在 insert 前，先根据 name 或 code 字段 select 一下数据。如果该数据已存在，则执行 update 操作，如果不存在，才执行 insert 操作。

该方案可能是我们平时在防止产生重复数据时，使用最多的方案。但是该方案不适用于并发场景，在并发场景中，要配合其他方案一起使用，否则同样会产生重复数据。我在这里提一下，是为了避免大家踩坑。

加悲观锁

在支付场景中，用户 A 的账号余额有 150 元，想转出 100 元，正常情况下用户 A 的余额只剩 50 元。一般情况下，sql 是这样的：

update user amount = amount-100 where id=123;

如果出现多次相同的请求，可能会导致用户 A 的余额变成负数。这种情况，用户 A 来可能要哭了。于此同时，系统开发人员可能也要哭了，因为这是很严重的系统 Bug。为了解决这个问题，可以加悲观锁，将用户 A 的那行数据锁住，在同一时刻只允许一个请求获得锁，更新数据，其他的请求则等待。通常情况下通过如下 sql 锁住单行数据：

select * from user id=123 for update;

具体步骤：

• 多个请求同时根据 id 查询用户信息。
• 判断余额是否不足 100，如果余额不足，则直接返回余额不足。
• 如果余额充足，则通过 for update 再次查询用户信息，并且尝试获取锁。
• 只有第一个请求能获取到行锁，其余没有获取锁的请求，则等待下一次获取锁的机会。
• 第一个请求获取到锁之后，判断余额是否不足 100，如果余额足够，则进行 update 操作。
• 如果余额不足，说明是重复请求，则直接返回成功。

需要特别注意的是：如果使用的是 Mysql 数据库，存储引擎必须用 InnoDB，因为它才支持事务。此外，这里 id 字段一定要是主键或者唯一索引，不然会锁住整张表。悲观锁需要在同一个事务操作过程中锁住一行数据，如果事务耗时比较长，会造成大量的请求等待，影响接口性能。此外，每次请求接口很难保证都有相同的返回值，所以不适合幂等性设计场景，但是在防重场景中是可以的使用的。

在这里顺便说一下，防重设计和幂等设计，其实是有区别的。防重设计主要为了避免产生重复数据，对接口返回没有太多要求。而幂等设计除了避免产生重复数据之外，还要求每次请求都返回一样的结果。

加乐观锁

既然悲观锁有性能问题，为了提升接口性能，我们可以使用乐观锁。需要在表中增加一个 timestamp 或者 version 字段，这里以 version 字段为例。在更新数据之前先查询一下数据：

select id,amount,version from user id=123;

如果数据存在，假设查到的 version 等于 1，再使用 id 和 version 字段作为查询条件更新数据：

update user set amount=amount+100,version=version+1
where id=123 and version=1;

更新数据的同时 version+1，然后判断本次 update 操作的影响行数，如果大于 0，则说明本次更新成功，如果等于 0，则说明本次更新没有让数据变更。由于第一次请求 version 等于 1 是可以成功的，操作成功后 version 变成 2 了。这时如果并发的请求过来，再执行相同的 sql：

update user set amount=amount+100,version=version+1
where id=123 and version=1;

该 update 操作不会真正更新数据，最终 sql 的执行结果影响行数是 0，因为 version 已经变成 2 了，where 中的 version=1 肯定无法满足条件。但为了保证接口幂等性，接口可以直接返回成功，因为 version 值已经修改了，那么前面必定已经成功过一次，后面都是重复的请求。

具体步骤：

• 先根据 id 查询用户信息，包含 version 字段
• 根据 id 和 version 字段值作为 where 条件的参数，更新用户信息，同时 version+1
• 判断操作影响行数，如果影响 1 行，则说明是一次请求，可以做其他数据操作。
• 如果影响 0 行，说明是重复请求，则直接返回成功。

加唯一索引

绝大数情况下，为了防止重复数据的产生，我们都会在表中加唯一索引，这是一个非常简单，并且有效的方案。

alter table `order` add UNIQUE KEY `un_code` (`code`);

加了唯一索引之后，第一次请求数据可以插入成功。但后面的相同请求，插入数据时会报 Duplicate entry '002' for key 'order.un_code 异常，表示唯一索引有冲突。虽说抛异常对数据来说没有影响，不会造成错误数据。但是为了保证接口幂等性，我们需要对该异常进行捕获，然后返回成功。如果是 java 程序需要捕获：DuplicateKeyException 异常，如果使用了 spring 框架还需要捕获：MySQLIntegrityConstraintViolationException 异常。

具体步骤：

• 用户通过浏览器发起请求，服务端收集数据。
• 将该数据插入 mysql
• 判断是否执行成功，如果成功，则操作其他数据（可能还有其他的业务逻辑）。
• 如果执行失败，捕获唯一索引冲突异常，直接返回成功。

建防重表

有时候表中并非所有的场景都不允许产生重复的数据，只有某些特定场景才不允许。这时候，直接在表中加唯一索引，显然是不太合适的。针对这种情况，我们可以通过建防重表来解决问题。该表可以只包含两个字段：id 和 唯一索引，唯一索引可以是多个字段比如：name、code 等组合起来的唯一标识，例如：susan_0001。

具体步骤：

• 用户通过浏览器发起请求，服务端收集数据。
• 将该数据插入 mysql 防重表
• 判断是否执行成功，如果成功，则做 mysql 其他的数据操作（可能还有其他的业务逻辑）。
• 如果执行失败，捕获唯一索引冲突异常，直接返回成功。

根据状态机

很多时候业务表是有状态的，比如订单表中有：1-下单、2-已支付、3-完成、4-撤销等状态。如果这些状态的值是有规律的，按照业务节点正好是从小到大，我们就能通过它来保证接口的幂等性。假如 id=123 的订单状态是已支付，现在要变成完成状态。

update `order` set status=3 where id=123 and status=2;

第一次请求时，该订单的状态是已支付，值是 2，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，订单状态变成了 3。后面有相同的请求过来，再执行相同的 sql 时，由于订单状态变成了 3，再用 status=2 作为条件，无法查询出需要更新的数据，所以最终 sql 执行结果的影响行数是 0，即不会真正的更新数据。但为了保证接口幂等性，影响行数是 0 时，接口也可以直接返回成功。

具体步骤：

• 用户通过浏览器发起请求，服务端收集数据。
• 根据 id 和当前状态作为条件，更新成下一个状态
• 判断操作影响行数，如果影响了 1 行，说明当前操作成功，可以进行其他数据操作。
• 如果影响了 0 行，说明是重复请求，直接返回成功。

主要特别注意的是，该方案仅限于要更新的表有状态字段，并且刚好要更新状态字段的这种特殊情况，并非所有场景都适用。

加分布式锁

其实前面介绍过的加唯一索引或者加防重表，本质是使用了数据库的分布式锁，也属于分布式锁的一种。但由于数据库分布式锁的性能不太好，我们可以改用：redis 或 zookeeper。鉴于现在很多公司分布式配置中心改用 apollo 或 nacos，已经很少用 zookeeper 了，我们以 redis 为例介绍分布式锁。

目前主要有三种方式实现 redis 的分布式锁：

• setNx 命令
• set 命令
• Redission 框架

具体流程图如下：

具体步骤：

• 用户通过浏览器发起请求，服务端会收集数据，并且生成订单号 code 作为唯一业务字段。
• 使用 redis 的 set 命令，将该订单 code 设置到 redis 中，同时设置超时时间。
• 判断是否设置成功，如果设置成功，说明是第一次请求，则进行数据操作。
• 如果设置失败，说明是重复请求，则直接返回成功。

需要特别注意的是：分布式锁一定要设置一个合理的过期时间，如果设置过短，无法有效的防止重复请求。如果设置过长，可能会浪费 redis 的存储空间，需要根据实际业务情况而定。

获取 token

除了上述方案之外，还有最后一种使用 token 的方案。该方案跟之前的所有方案都有点不一样，需要两次请求才能完成一次业务操作。

• 第一次请求获取 token
• 第二次请求带着这个 token，完成业务操作。

具体流程图如下：

第一步，先获取 token。

第二步，做具体业务操作。

具体步骤：

• 用户访问页面时，浏览器自动发起获取 token 请求。
• 服务端生成 token，保存到 redis 中，然后返回给浏览器。
• 用户通过浏览器发起请求时，携带该 token。
• 在 redis 中查询该 token 是否存在，如果不存在，说明是第一次请求，做则后续的数据操作。
• 如果存在，说明是重复请求，则直接返回成功。
• 在 redis 中 token 会在过期时间之后，被自动删除。

以上方案是针对幂等设计的。如果是防重设计，流程图要改改：