幂等性迸发redis，redis幂等性解决方案

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理解幂等性

幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。

幂等性是什么意思介绍如下：HTTP 幂等方法，是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次，还是调用一百次，一千次，结果都是相同的。

等幂性简单点说就是一次请求和多次请求，资源的状态是一样。比如GET和HEAD，不论你请求多少次，资源还是在那里。

缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增。

缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求，每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力。一般来说这样的请求属于恶意请求。

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象：将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

这里需要注意的是：搭建缓存后，系统的复杂性增加了。你需要考虑很多问题，比如：缓存和数据库一致性问题？(比如是更缓存，还是删缓存)，这点可以看我的一篇文章《数据库和缓存双写一致性方案解析》。

并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。注意：核心高并发流程不要用这种方法。

查询查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。

（2）MQ生成，具备业务无关性，对消息发送方和消息接收方屏蔽有了这个inner-msg-id，就能保证上半场重发，也只有1条消息落到MQ-server的DB中，实现上半场幂等。

总而言之，接口符合幂等性在可以降低系统实现的复杂性，并能保证资源状态的一致性。RESTFul风格的接口设计本质上使用的是HTTP协议的请求方法，因此，RESTFul接口方法的幂等性指的就是HTTP方法的幂等性。

大多数的重复数据是在insert操作、update操作的时候，那怎么保证不出现重复数据呢？即我们要保证系统的幂等性，一次请求和多次请求的结果是一致的。通俗的讲，就是不管请求几次，最终数据只有一条。

1、应用场景：交集，并集，差集（微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。

2、③Redis应用场景，它能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。

3、分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。

4、常见应用场景 redis中的pub/sub可以实现广播功能，类似rocketmq中的broadcast 常见应用场景除了上述最基本的数据结构外，redis还提供了一些其他的数据结构，有的是需要安装相关redis stack来使用的。

如上文问题一中示例所述，可知，如果支付相关接口不保证幂等性。可能会造成很严重的后果，例如：所以说保证接口的幂等性是非常重要的。如何保证幂等性幂等需要通过唯一的业务单号来保证。

幂等需要通过唯一的业务单号来保证。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。

幂等：是一个数学概念，表示N次变换和1次变换的结果相同。幂等操作：其特点是任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同（不会改变资源状态，对数据没有副作用）。幂等性：一系列操作都是幂等操作。

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