在单体架构时代，就存在着接口幂等性的问题，只不过到了分布式、高并发的场景之后，接口幂等性的问题会更加明显。
幂等性的概念
那么什么是幂等性呢？
当用户对同一操作请求了一次或者多次，最终的结果是一致的，并不会因为多次请求产生副作用；比如同一个订单支付了两次，最后应该只扣客户一次钱。
查询和删除：查询具有天然的幂等性，在数据不变的前提下，相同查询条件查询一次和查询多次的结果都是一样的；删除也一样，相同的条件删除一次和删除多次，可能删除的数据量不一样，但是数据库中的数据不会因为执行了多次删除而不同。
新增和修改：如果不做幂等性处理，可能就会产生问题；执行多次新增操作，可能会导致一模一样的数据产生了多条（主键自动生成）；修改操作，如果只是把某些字段更新成固定的值，不会有幂等性问题，但是如果新值要在旧值上做处理做计算，如增加多少、减少多少，那么多次执行的结果就会有差异。
那么为了保证接口的幂等性，有哪些方法呢？
保证幂等性的解决方案
1. 唯一索引
使用唯一索引，可以有效的防止新增脏数据：当表中存在唯一索引的时候，并发新增相同数据的时候就会报错，不过这在单库单表的时候才有效，如果项目数据量很大，采用了分库分表的策略，就不能再通过数据库的唯一性索引来解决幂等性的问题了。
2. 悲观锁
获取数据的时候加锁获取；
<code>select * from table where col='xxx' for update;/<code>
这里要注意， where 条件中的字段必须是主键或者有索引，否则会锁全表。
3. 分布式锁
在业务系统执行插入或更新操作的时候，先要获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁；分布式锁保证在一个时间内，只会有一个线程对数据进行操作。
4. 全局唯一 ID
每次请求，都生成一个全局的唯一 ID，接口调用的时候携带者这个 ID，而业务操作方在之执行前判断这个 ID 是否已经在本地存在，如果不存在，则执行交易后记录 ID（存到数据库或Redis中，表示该交易已经执行）；如果已经存在，表示交易已经执行过了，不能再次执行。
许多分布式架构中，生成全局唯一 ID 都会被作为一个基础的微服务，当然这个服务的可靠性要求极高，或者可以使用全局唯一 ID 算法，由每个应用自己生成。不过总的来说，引入全局唯一 ID 这个方案，实现起来还是非常繁琐的。
5. 数据版本号
这个方案算是乐观锁的一种；在数据中增加版本号的概念，那么在做数据修改，把当前数据的版本号带上，修改的时候要按照版本号判断数据是否发生过更改。如果没有发生过更改，则执行业务操作，并更新版本号（这种方法适合在更新的场景中）。
下面的代码，意会一下：
<code>updateDate(Object obj , int version);update set obj , version+1 where ... and version = 入参version;/<code>
6. 业务状态
有些业务流程，每一步都是有状态的，比如网上购物可能会有：订单创建、付款、发货，那么付款之前保单状态为“待付款”，付款之后可以将保单的状态修改为“待发货”；那么如果发起重复扣款的话，第二次扣款的时候保单状态已经变化了，就会扣款失败。
7. 去重表
如果业务中有唯一性的标识时，可以使用去重表，把这个唯一性的表示保存到去重表中，如果重复插入，那么会被校验住。
比如上面的场景，一个订单只会付款一次，那么在付款的时候，把订单号作为唯一性的标识，保存到去重表中，可以保证付款操作只会发生一次；这个方法也用到了唯一 ID，不过和全局唯一 ID 不同，这个唯一 ID 是针对具体业务的。
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