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前言
今天和大家分享一些关于分布式中幂等性的知识点，这属于分布式中的基础和重点，学习完本文可以学习以下知识：
- 幂等性是什么
- 为什么要保证幂等性
- 如何保证幂等性
幂等性是什么？
举一个具体的例子，比如在秒杀系统中的，对一个秒杀商品，多次发起下单按钮，对于下单接口来说，该接口必须保证订单记录只能插入一条，库存只能扣减一次，这就是幂等性。
为什么保证幂等性？
对于单机部署的系统来说，我们可以通过在内存中添加一个map，当接收到一个客户端请求后，在map中增加一条该记录的key，当下次该id又再次请求时，就去map中进行查询，如果查询到key已经存在，就直接返回。
对于分布式来说，因为系统分别部署在不同的机器上，无法使用上述方式来解决，但是这个问题又必须考虑，否则后续会导致很多的问题，比如遇到网络波动，前端没有做防抖等都会造成接口被重复请求的情况存在。
比如上述部署了3台机器，每台机器部署一个系统A的实例，当用户在客户端发起一次请求时，因为网络阻塞，虽然后台已经接收到请求，但是前端返回请求失败，此时用户再次发起提交请求，这就导致多了一次提交请求，如果不加以控制，会生成多条订单信息。
之前花哥也是遇到一个可能出现幂等性的场景，对结果微信支付的小伙伴应该了解，当我们调用微信统一支付，并完成支付时，微信平台会进行回调，这时会有一种情况，如果我们收到微信回调，但是没有返回成功给微信端，微信平台会继续回到业务平台，此时我们就要保证接口的幂等性。
如何保证幂等性？
分布式系统中，可以通过下面三个方式来保证幂等性：
- 在每个请求上添加唯一标识，比如订单支付时，增加一个订单id，同一个订单id只能处理一次；
- 在数据库中添加记录，比如微信回调后，修改订单状态，或者增加记录流水号，这样微信每次回调时，接口先进行查库判断，如果已经存在记录，就直接返回；
- 增加一个redis中间件，其实这个类似单机系统中的map，我们每次处理完一个请求后，将该请求的唯一id记录在redis中，下次该请求再来请求时，因为redis已经存在该记录的key，就不再处理。
写在最后
今天和大家分享了一些常见的保证分布式幂等性的解决方案，当然还有很多种其他方式，根据具体的业务场景选择合适的方案。
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