了解一下幂等

google了一些中文的资料, 基本了解了幂等是怎么回事儿. 备忘一下.

PUT,DELETE操作是幂等的。所谓幂等是指不管进行多少次操作,结果都一样。比如我用PUT修改一篇文章,然后在做同样的操作,每次操作后的结果并没有不同,DELETE也是一样。顺便说一句,因为GET操作是安全的,所以它自然也是幂等的。

POST操作既不是安全的,也不是幂等的,比如常见的POST重复加载问题:当我们多次发出同样的POST请求后,其结果是创建出了若干的资源。

安全和幂等的意义在于:当操作没有达到预期的目标时,我们可以不停的重试,而不会对资源产生副作用。从这个意义上说,POST操作往往是有害的,但很多时候我们还是不得不使用它。

还有一点需要注意的就是,创建操作可以使用POST,也可以使用PUT,区别在于POST是作用在一个集合资源之上的(/articles),而PUT操作是作用在一个具体资源之上的(/articles/123),再通俗点说,如果URL可以在客户端确定,那么就使用PUT,如果是在服务端确定,那么就使用POST,比如说很多资源使用数据库自增主键作为标识信息,而创建的资源的标识信息到底是什么只能由服务端提供,这个时候就必须使用POST。

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。幂等操作对于代理和缓存来说具有“友好性”,因为幂等操作的额外执行不会对二者产生危害性后果(除了带宽浪费)。
PUT方法是幂等的,幂等性意味着对于一个成功执行的请求,不管其执行多少次,其结果都是一致的。也就是说,只要你愿意,你可以用PUT方法对 Hotel资源进行任意次更新,其结果都一样。如果两个PUT方法同时发生,那么只有其中之一会赢得最后的胜利并决定资源的最终状态。删除操作也是幂等的,如果一个PUT方法和DELETE方法同时发生,那么资源或者被更新,或者被删除,而不可能停留在某个中间状态。

如果你不确定是PUT还是DELETE被成功执行,并且没有得到状态码409 (Conflict)或者 417 (Expectation Failed)的话,那么就重新执行一遍。而不需要附加的可靠性协议来避免重复请求,因为通常重复的请求不会有任何影响。

上述描述对于POST方法就不适用了,因为POST方法不是幂等的,若要两次执行同一个POST请求那就要注意了。POST方法所缺失的幂等性就解释了为什么当你每次重新发送POST请求时浏览器总是弹出警告。POST方法用于创建资源,而不需要由客户端指定实例id

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,“getUsername()”函数就是一个幂等函数,“deleteFile()”函数就不是。“幂等”是HTTP Session和EJB失败转移中的一个重要概念。
当正在进行方法调用的时候失败了怎么办呢?答案是:处理过程中止,客户端看见错误消息提示(除非方法是幂等方法)。只有方法是幂等方法的情况,一些负载均衡器才能试图失败转移这些方法到别的实例。

幂等为何如此重要?因为客户端并不知道服务器何时失败的(在方法刚开始调用或者快要调用完成的时候)。如果是非幂等方法,则两次调用就会两次改变系统状态,系统就会处于不一致的状态。

在复杂应用中,不太可能把所有的方法都变成幂等方法。所以,只能通过失败转移减少错误,而不可能从根本上避免错误。

把应用程序设计为幂等的:幂等的的意思就是一个操做不会修改状态信息,并且每次操作的时候都返回同样的结果(换句话说就是:做多次和做一次的效果是一样的),通常,WEB请求,特别是 HTML forms 都被发送多次(当用户点击发送按纽两次,重载页面多次),导致多次HTTP请求。设计SERVLET和其他WEB对象为 幂等的,可以容忍多次请求。详细可以去参考设计模式“Synchronized Token ”和“Idempotent Receiver ”关于怎样设计幂等的的应用程序。
<think>嗯,用户现在在问Kafka的等性。之前他们问过Kafka是否可以一次只发送一条消息,现在转向等性,可能是想更深入了解Kafka的消息传递机制,特别是在可靠性和避免重复方面。 我需要先回忆一下等性的定义。等性指的是次执行同一操作不会改变结果,这在消息系统中意味着即使生产者次发送同一条消息,Broker只会持久化一次,避免重复。用户可能在使用Kafka时遇到了消息重复的问题,或者听说等性功能后想确保他们的系统更可靠。 接下来,用户可能想知道Kafka如何实现等性。我需要解释清楚生产者如何通过启用等性配置来保证Exactly-Once语义。需要提到关键参数,比如`enable.idempotence`,以及背后使用的PID(Producer ID)和序列号(Sequence Number)机制。可能还要对比一下没有等性时的情况,比如网络重试导致的消息重复。 用户还可能关心等性的作用范围,比如它只能保证单个生产者会话内单分区的等,跨会话或分区的话需要事务支持。这时候需要说明等性和事务的区别,避免混淆。 另外,应用场景和限制也是重点。用户可能想知道在什么情况下应该启用等性,比如金融交易或计费系统,以及需要注意哪些限制,比如不能跨会话或分区。这时候需要给出实际例子,让他们更容易理解。 最后,配置方法和注意事项也不能少。需要提供具体的代码示例,比如Java中如何设置参数,以及启用等性后其他参数如`acks`和`retries`的自动调整。还要提醒用户虽然等性解决了生产者重复的问题,但消费者端仍需处理可能的重复,比如在消费者重启或偏移量管理不当的情况下。 用户可能的深层需求是构建一个高可靠的消息系统,确保数据不丢失、不重复。他们可能正在设计或优化一个关键系统,需要Kafka的高可靠特性。因此,在回答时不仅要解释概念,还要结合实际应用,帮助他们做出正确的配置选择,并指出潜在的注意事项,避免他们踩坑。</think>--- ### **1. 等性定义** **等性(Idempotence)** 指在分布式系统中,**次执行同一操作**的效果与**执行一次**的效果相同。对于 Kafka 生产者,这意味着: - **消息不重复**:即使生产者因网络重试等原因次发送同一条消息,Broker 仅会持久化一次。 - **Exactly-Once 语义**:在生产者端实现“精确一次”的消息投递(需结合事务实现跨分区的 Exactly-Once)。 --- ### **2. Kafka 如何实现等性** Kafka 生产者的等性通过以下机制实现: - **PID(Producer ID)**:每个生产者实例启动时,向 Broker 申请唯一的 PID。 - **序列号(Sequence Number)**:每条消息绑定一个单调递增的序列号(按 Topic-Partition 区分)。 - **Broker 去重**:Broker 根据 `PID + Partition + Sequence Number` 检查消息是否重复。若发现重复序列号,直接丢弃重复消息。 --- ### **3. 启用等性** 在生产者配置中设置 `enable.idempotence=true`: ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("enable.idempotence", "true"); // 启用等性 // 其他参数会自动适配(如 retries=Integer.MAX_VALUE, max.in.flight=5) Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ``` --- ### **4. 等性的作用范围** - **单生产者会话**:等性仅在**同一生产者实例**的生命周期内有效。 - **单分区**:保证同一分区的消息不重复,但跨分区的消息需结合**事务**保证原子性。 - **不覆盖业务逻辑重复**:若业务层自行重试(如代码逻辑触发次发送),仍需额外处理。 --- ### **5. 应用场景** - **网络抖动**:生产者因超时重试时避免消息重复。 - **Broker 故障恢复**:Broker 重启后正确处理生产者重试。 - **严格去重需求**:如金融交易、计费系统等场景。 --- ### **6. 注意事项** - **性能影响**:开启等性后,Broker 需维护 PID 和序列号,轻微增加开销。 - **不解决所有重复**:消费者重复消费(如偏移量重置)仍需业务层处理。 - **与事务的差异**:等性仅解决生产者单分区的重复问题,事务用于跨分区的原子操作。 --- ### **7. 配置依赖** 启用等性时,Kafka 会自动强制以下配置: - `acks=all`:确保所有副本确认写入。 - `retries=Integer.MAX_VALUE`:无限重试直至成功。 - `max.in.flight.requests.per.connection=5`:允许最 5 个未完成请求(需 ≤5 以保证顺序)。 --- ### **总结** Kafka 的等性通过 **PID + 序列号** 机制实现生产者端的消息去重,适用于需要避免网络重试导致消息重复的场景。它是实现 Exactly-Once 语义的基础,但需注意其作用范围和限制。对于复杂场景(如跨分区原子操作),需结合**事务**功能使用。
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