一、介紹
冪等性就是針對同一個請求，不管該請求被提交了多少次，該請求都將被視為同一個請求，服務端不應該將同一個請求進行多次處理，以確認處理邏輯的正確性，針對交易性系統冪等性的設計尤為重要，否則由於網絡或服務器處理超時等問題，就會造成交易混亂，最嚴重的后果就是亂扣用戶的錢，造成投訴満天飛。
二、客戶端設計原則
系統設計時，一定是要從最壞的角度上去考慮，如網絡問題、服務器問題，甚至於包括人為的攻擊行為，如果純粹從服務端的角度去做實現保證，一個是系統的復雜度會加大，二個也會對系統產生更大的並發壓力，因而客戶端的合理設計也非常重要，舉一個示例：
| 用戶在網頁端或APP端（統稱為客戶端）上購買一個商品，通常都是以觸發按鈕的行為提交該請求，如果客戶端沒有做請求提交控制，那么由於網絡原因或者系統繁忙等原因（這是非常常見的場景），沒有在用戶期望的時間之內響應，那么用戶就會再次點擊，那么這個請求又會發往服務端，那么服務端又會再次對這個請求進行處理。 |
針對這種場景，服務端就會接收處理到多個訂單請求，從而產生多條不合理的用戶訂單。此時在客戶端稍微優化一下，當用戶的請求提交以后，將訂單提交的請求按鈕置為不可用的狀態，待請求成功響應后跳轉到下一步處理邏輯，或者是提單請求超時后再將訂單提交按鈕置為可用，提示用戶上一次的提交可能已經失敗，並允許用戶再次提交。
當然客戶端這樣設計並不能完全做到冪等性原則，因為用戶同樣可以針對相同的訂單執行多次提交，服務端如果沒有做控制，還是會產生多個訂單，只是讓錯誤變得優雅了一點。這個時候需增加令牌策略，在下單之間，針對當前訂單從服務端獲取一個Token，每次提交的時候都從把該Token帶上，針對同一個訂單帶上相同的值，這樣服務端就可以根據該Token來判斷是不是一個已經處理的了訂單。
說了那么多，看文字太累，還是看圖方便，來一個：
三、服務端設計原則
根據不同的應用場景，服務端可以使用不同的解決方式，如：
1、數據庫的樂觀鎖；
2、防重表；
3、token令牌；
4、分布式鎖；
5、異步處理支付；
其中數據庫的樂觀鎖和防重表的使用，都是涉及到數據的參與，在高並發的應用場景中，業務的判斷邏輯盡量不要使用數據庫參與，特別是RDBMS的參與，因為RDBMS天生具有不易擴展及事務處理屬性，吞吐量上都會有相應的瓶頸，因而用數據庫做業務邏輯的控制不是我的菜，這里就不會重點說這兩種方式。
1、Token令牌+分布式鎖的方式
Token是用於確定交易的唯一屬性，也是服務端用於檢驗當前交易是否合法交易的依據，但是在分布式的復雜環境中，如果沒有分布式鎖的控制，同一筆交易就可能會被處理多次，因而為了確認交易的冪等性，Token令牌和分布式鎖必須要一起使用。
實現邏輯步驟如下：
1、服務端根據交易前請求生成對應的Token，保存於服務端的Token庫中，通常是緩存集群中，並將生成好的Token庫下發給客戶端；
2、客戶端在每次請求的時候，都帶上對應的Token；
3、服務端獲取該Token對應的鎖，如果獲取成功，則繼續下面的步驟；
4、判斷是否該Token是否合法，如果合法則繼續下一步；
5、處理真實的業務邏輯；
6、業務處理成功后，從緩存中刪除該Token；
7、刪除獲取的分布式鎖；實現邏輯參見下圖：
其中分布式鎖的獲取，可以通過Redis和Zookeeper實現，請參看筆者的另外兩篇分別介紹通過Redis和Zookeeper實現分布式的文章：
2、異步處理
異步處理，通常的做法是將認為需要消費的交易，提交到消息隊列中，並注冊監聽事件，待交易被處理完后，再由處理交易的應用回調注冊的監聽事件反饋處理的結果。交易處理的調度應用，需要負責對交易的處理符合冪等性的原則，將重復請求的交易請求做去重處理。
實現邏輯見下圖：
從邏輯處理上可以看到，只要交易處理器足夠多，處理速度也不一定會受到多少的影響，交易生產者和交易接收者甚至可以同步返回結果，當交易接收者接收處理結果超時后，再提示用戶過一會兒查看交易的處理結果。