在日常一些技术设计方案评审会上，经常会提到注意服务接口的幂等性问题，最近有个同学就跑到跟前问我，到底啥是幂等性？
什么是幂等性？一次和多次请求某一个资源，对资源本身所产生的的影响均与一次执行的影响相同。
在日常工作中的一些技术设计方案评审会上，经常会有提到注意服务接口的幂等性问题，最近就有个同学就跑到跟前问我，幂等性到底是个啥？
今年年初遇到项目灾难，解决了不少问题，这是其中一个问题。很早的时候写的，学以致用的。今天看到还有这样一篇稿文，那就整理下分享给大家学习！编程思想之幂等性
今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 ?如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，
大型网站应用架构中，越来越多的SOA或Restful的web api的流行归功于http协议。 幂等性定义 Http协议涉及到一种重要性质：幂等性。 Http方法的幂等性指一次和多次请求某一个资源应该具有相同的副作用。 分布式事务 vs 幂等设计 先从一个例子说起，假设有一个从账户取钱的远程API（可以是HTTP的，也可以不是），我们暂时用类函数的方式记为： bool withdraw(account_id, amount) withdraw的语义是从account_id对应的账户中扣除amount数额的钱
所谓幂等性设计，就是说，一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是：f(x) = f(f(x))。
如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？关于这个问题，我这儿提供了如下三种解决方案，供大家参考。
前言 今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 ?如何保证 Kafka 消息不重复消费？我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试
基于HTTP协议的Web API是时下最为流行的一种分布式服务提供方式。无论是在大型互联网应用还是企业级架构中，我们都见到了越来越多的SOA或RESTful的Web API。为什么Web API如此流行呢？我认为很大程度上应归功于简单有效的HTTP协议。HTTP协议是一种分布式的面向资源的网络应用层协议，无论是服务器端提供Web服务，还是客户端消费Web服务都非常简单。再加上浏览器、Javascript、AJAX、JSON以及HTML5等技术和工具的发展，互联网应用架构设计表现出了从传统的PHP、JSP、ASP.NET等服务器端动态网页向Web API + RIA（富互联网应用）过渡的趋势。Web API专注于提供业务服务，RIA专注于用户界面和交互设计，从此两个领域的分工更加明晰。在这种趋势下，Web API设计将成为服务器端程序员的必修课。然而，正如简单的Java语言并不意味着高质量的Java程序，简单的HTTP协议也不意味着高质量的Web API。要想设计出高质量的Web API，还需要深入理解分布式系统及HTTP协议的特性。
博主负责的项目报了一个问题，用户操作回退失效。我们的设计里，操作回退是回到操作前的状态。经过查看日志发现，用户之前的操作做了两次，也就是说提交操作的接口被调用了两次，导致之用户上一次的状态和这一次的状态是一样的，所以操作回退是没有问题的，问题出在了操作的接口被调用了两次。
幂等性(idempotence)是一个数学和计算机学概念，指的是对于同一操作，无论是一次还是多次执行，产生的结果是一致的，不会因为多次执行而产生副作用。在编程中，幂等操作是指可以使用相同参数重复执行，对系统产生的影响是一样的，即对资源的作用是一样的，不会发生副作用。
比如数据库的乐观锁,在执行更新操作前,先去数据库查询version,然后执行更新语句,以version作为条件,如果执行更新时有其他人先更新了这张表的数据,那么这个条件就不生效了,也就不会执行操作了,通过这种乐观锁的机制来保障幂等性.
幂等性指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结果。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。
在说幂等性之前，我们先来看一种情况，假如老王在某电商平台进行购物，付款的时候不小心手抖了一下，连续点击了两次支付，但此时服务器没做任何验证，于是老王账户里面的钱被扣了两次，这显然对当事人造成了一定的经济损失，并且还会让用户丧失对平台的信任。而幂等性问题说的就是如何防止接口的重复无效请求。
放在消息队列中，消息幂等性的意思是：一条完全一样的消息，它消息一次和消费无数次的结果是一样的。
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
今天的主题：接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的，但是临时产生了变化，哈哈，这部分内容我们留在下一期吧，有句话说的好，好事多磨，对吧。
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在编程领域，幂等性一词听起来就像是一个复杂而古怪的概念，专门用于数学讨论或计算机科学讲座。然而，它的相关性远远超出了学术范围。
其实个人理解的时候，更希望能够得到代码层面的实现，单纯的理论知识还是不够落地，总结容易，真正实现起来还是需要项目的积累。
不少小伙伴看了我的博客的后跟我探讨问题时都离不开数据一致性、数据关联、数据重复创建的问题，只要大家做的分布式系统无论是否微服务化，或多或少都会遇到上述问题，而上述的问题的本质其实就是分布式事务、分布式数据关联与幂等性。这三个问题也是很多面试官在面试的时候检验应聘者是否有实践过分布式系统的经验的标准之一，而微服务作为分布式系统的架构风格，在实施过程中也无法幸免以上问题。
幂等性原本是数学上的概念，用在接口上就可以理解为：同一个接口，多次发出同一个请求，必须保证操作只执行一次。调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统所无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。
这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构，如下图所示:
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。
还记得上次的文章提到技术经理离职了，目前为止，我在代理技术经理的工作，包括评审，周会等，最头疼的是要面对老板开周会，自己一个人面对需求的评审，技术设计，发版，解决方案，线上问题排查，疑难问题解决方案设计，这让我应接不暇。
综上所述，终一致性分布式事务中的异常处理可以通过重试、补偿机制、超时机制、日志记录和回放、异常通知和监控等方式来保证系统的一致性和可靠性。具体的处理策略取决于系统的实际情况和需求。
Kafka 是一种分布式流式处理平台，它使用了一些机制来避免消息的重复消费，包括以下几种方式：
在电子商务和抢购等场景中，同一秒内多次点击可以导致超卖问题，即商品库存数减少超过实际库存数量。为了解决这个问题，我们需要一种可靠的机制来防止同一秒内多次点击的影响。本文将介绍一种解决方案，并提供相应的代码示例。
昨晚在直播间带着大家刷第 22 套小米面试真题时，遇到了这样一个问题，面试官问：“你在开发电商系统的过程中，都遇到了哪些问题？”，个人觉得这个问题既属于开放性问题，同时又比较具有代表性，所以就单拿出来和大家分享交流一下经验。
摘要 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。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。
这部分内容的学习，已经放了大半年时间了，果断补充上，尽早将过去遗留的老技术坑都补上。首先将介绍服务幂等性的概念和相关解决方案，这部分也将是本文的理解难点，由于WebAPI是一种Restful风格服务的实现方式，其遵循HTTP标准方法，因此理解好这部分概念，对于提供良好的业务服务显得非常重要。之后则将介绍SignalR这一长连接通讯的集成解决方案的概念和实践，这部分在交互式的Web场景中非常有效。最后将补充Owin、IOC、EnterpriseLibrary等相关知识，这些也都是.NET程序员比较容易忽视的知
大概意思是说已经有一个一模一样的数据块了。另外ck没有事务概念，但是为了保证重复插入的insert的幂等性，会检测重复，如果重复则跳过。 本地测验重复数据会部分保留在数据库，部分被删除。
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
如何防止接口中同样的数据提交，以及如何保证消息不被重复消费，这些都是shigen在学习的过程中遇到的问题。今天，趁着在学习redis的间隙，我写了一篇文章进行简单的实现。
一. 什么是幂等性 幂等(idempotent): 在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“setTrue()”函数就是一个幂等函数,无论多次执行，其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 以上概念来源于百度百科. 根据以上解释我们可以举出几个跟主题http相关的例子来帮助大家理解: a. get 请求: 对于一个get请求来说, 理论上我们在同时并发一万次的情况下,返回的结果都是一样的, 这个请求则幂等请求 b. post 请求: 在http restful定义中, 此请求就是idempotent(幂等)的. 用来insert(), 而对于insert的结果来说, 应该只返回true/false, 所以是幂等的 c. put 请求: 用来 update(), 举个简单的例子, 如: 更新用户余额(从10到100), 有两种操作方式 1. setAmount(100), 2. addAmount(90). 应该可以很简单的知道, setAmount(100)无论多少并发同时请求,最终返回的结果都是100, 则可认为是幂等的<不考虑数据库重读与锁的情况>, 而addAmount(90), 来个10次并发, 则有可能被更新为910元, 所以这样的请求则为非幂等的. d. delete 请求: 用来 delete(), 无论多少并发去delete一个指定条件的时候, 要么成功, 要么失败, 则认为些种方式的请求为幂等的.
可能你最先想到的就是使用数据库的事务保证。比如创建订单时，要同时往订单表和订单商品表中插入数据，那这些插入数据的INSERT必须在一个数据库事务中执行，数据库的事务可以确保：执行这些INSERT语句，共赴生死!
对于亿级流量的线上系统来说，可靠性是至关重要的。从字面上理解，可靠性要求故障少、可信赖。与安全性一样，它们都是信息系统的固有属性之一，也是保障产品质量的关键因素。
MQ是面试中比较高频的问题，面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）。通常面试官会给他抛出一个问题：
在之前的文章，有多次提到转账系统这个案例，由于这个案例太典型了，很多大学教授数据库事务的时候就是用的这个案例。
文章来源：blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738
在分布式系统中，随时随地都需要面对网络超时，网络重发和服务器宕机等问题。所以分布式事务框架作为搭载在分布式系统之上的一个框架型应用也绕不开这些问题。具体而言，有以下常见问题：
一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。
答：第一步，生产者保障消息的成功发出。第二步，保障RabbitMQ的节点成功接收到生产者发送的消息。第三步，发送端收到RabbitMQ节点（即Broker）确认应答。第四步，完善的消息进行补偿机制。
接口幂等性是指无论调用接口的次数是一次还是多次，对于同一资源的操作都只会产生一次结果。换句话说，多次重复调用相同的接口请求应该具有与单次请求相同的效果，不会导致不一致或副作用的发生。
Apache Kafka 从 0.11.0 开始，支持了一个非常大的 feature，就是对事务性的支持，在 Kafka 中关于事务性，是有三种层面上的含义：一是幂等性的支持；二是事务性的支持；三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现，关于 Kafka 事务性系列的文章我们只重点关注前两种层面上的事务性，与 Kafka Streams 相关的内容暂时不做讨论。社区从开始讨论事务性，前后持续近半年时间，相关的设计文档有六十几页（参考 Exactly Once Delivery and Transactional Messaging in Kafka）。事务性这部分的实现也是非常复杂的，之前 Producer 端的代码实现其实是非常简单的，增加事务性的逻辑之后，这部分代码复杂度提高了很多，本篇及后面几篇关于事务性的文章会以 2.0.0 版的代码实现为例，对这部分做了一下分析：
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