接口的幂等性原则

接口调用存在的问题

现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA,或者微服务,一套系统中包含了多个子系统服务,而一个子系统服务往往会去调用另一个服务,而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful,既然是通信,那么就有可能在服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉,这个时候用户端发现很久没有反应,那么就会多次点击按钮,这样请求有多次,那么处理数据的结果是否要统一呢?那是肯定的!尤其在支付场景。
什么是接口幂等性

接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子,那就是支付,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,用户查询余额返发现多扣钱了,流水记录也变成了两条...,这就没有保证接口的幂等性
什么情况下需要保证接口的幂等性

在增删改查4个操作中,尤为注意就是增加或者修改,

A: 查询操作

查询对于结果是不会有改变的,查询一次和查询多次,在数据不变的情况下,查询结果是一样的。select是天然的幂等操作
B: 删除操作

删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样,删除的数据不存在,返回0,删除的数据多条,返回结果多个,在不考虑返回结果的情况下,删除操作也是具有幂等性的)
C: 更新操作

修改在大多场景下结果一样,但是如果是增量修改是需要保证幂等性的,如下例子:

把表中id为XXX的记录的A字段值设置为1,这种操作不管执行多少次都是幂等的
把表中id为XXX的记录的A字段值增加1,这种操作就不是幂等的

D: 新增操作

增加在重复提交的场景下会出现幂等性问题,如以上的支付问题

那么如何设计接口才能做到幂等呢?

常见的两种实现方案: 1. 通过代码逻辑判断实现 2. 使用token机制实现 下面以支付系统为例,分别对接口的幂等性进行说明与实现

A: 通过代码逻辑判断实现接口幂等性,只能针对一些满足判断的逻辑实现,具有一定局限性

用户购买商品的订单系统与支付系统;订单系统负责记录用户的购买记录已经订单的流转状态(orderStatus),支付系统用于付款,提供如下接口,订单系统与支付系统通过分布式网络交互。

boolean pay(int accountid,BigDecimal amount) //用于付款,扣除用户的

这种情况下,支付系统已经扣款,但是订单系统因为网络原因,没有获取到确切的结果,因此订单系统需要重试。由上图可见,支付系统并没有做到接口的幂等性,订单系统第一次调用和第二次调用,用户分别被扣了两次钱,不符合幂等性原则(同一个订单,无论是调用了多少次,用户都只会扣款一次)。如果需要支持幂等性,付款接口需要修改为以下接口:

boolean pay(int orderId,int accountId,BigDecimal amount)

通过orderId来标定订单的唯一性,付款系统只要检测到订单已经支付过,则第二次调用不会扣款而会直接返回结果:

在不同的业务中不同接口需要有不同的幂等性,特别是在分布式系统中,因为网络原因而未能得到确定的结果,往往需要支持接口幂等性。

随着分布式系统及微服务的普及,因为网络原因而导致调用系统未能获取到确切的结果从而导致重试,这就需要被调用系统具有幂等性。例如上文所阐述的支付系统,针对同一个订单保证支付的幂等性,一旦订单的支付状态确定之后,以后的操作都会返回相同的结果,对用户的扣款也只会有一次。这种接口的幂等性,简化到数据层面的操作:

update userAmount set amount = amount - 'value' ,paystatus = 'paid' where orderId= 'orderid' and paystatus = 'unpay'

其中value是用户要减少的订单,paystatus代表支付状态,paid代表已经支付,unpay代表未支付,orderid是订单号。

在上文中提到的订单系统,订单具有自己的状态(orderStatus),订单状态存在一定的流转。订单首先有提交(0),付款中(1),付款成功(2),付款失败(3),简化之后其流转路径如图:

当orderStatus = 1 时,其前置状态只能是0,也就是说将orderStatus由0->1 是需要幂等性的
update Order set orderStatus = 1 where OrderId = 'orderid' and orderStatus = 0
当orderStatus 处于0,1两种状态时,对订单执行0->1 的状态流转操作应该是具有幂等性的。这时候需要在执行update操作之前检测orderStatus是否已经=1,如果已经=1则直接返回true即可。

但是如果此时orderStatus = 2,再进行订单状态0->1 时操作就无法成功,但是幂等性是针对同一个请求的,也就是针对同一个requestid保持幂等。

这时候再执行
update Order set orderStatus = 1 where OrderId = 'orderid' and orderStatus = 0
接口会返回失败,系统没有产生修改,如果再发一次,requestid是相同的,对系统同样没有产生修改。

B: 使用token机制实现接口幂等性,通用性强的实现方法

token机制实现步骤:

  1. 生成全局唯一的token,token放到redis或jvm内存,token会在页面跳转时获取.存放到pageScope中,支付请求提交先获取token

  2. 提交后后台校验token,执行提交逻辑,提交成功同时删除token,生成新的token更新redis ,这样当第一次提交后token更新了,页面再次提交携带的token是已删除的token后台验证会失败不让提交

    token特点: 要申请,一次有效性,可以限流

    注意: redis要用删除操作来判断token,删除成功代表token校验通过,如果用select+delete来校验token,存在并发问题,不建议使用 欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java群: 741514154
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转载于:https://blog.51cto.com/14084556/2348443

<think>首先,用户的问题是:“我想了解如何在软件开发中实现接口幂等性请问如何在API设计中实现幂等性”。我需要根据系统级指令来回答。系统级指令: 1.所有行内数学表达式必须使用 $...$格式。2.独立公式必须使用 $$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。4.使用中文回答。 5.生成相关问题。 6.回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。用户可见层:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-尽量保证回答真实可靠。-参考站内引用:用户提供了几个引用,我需要参考这些引用来支持我的回答。提供的引用:- [^1]: API接口幂等性设计:原理、实现与常见误区。误区:对所有的API接口都进行幂等性设计,而不考虑实际业务需求。解释:并非所有的API接口都需要幂等性。例如,一些查询接口本身就是等的,不需要额外的处理;而一些业务场景下,重复请求可能会有不同的业务含义,不适合进行幂等性设计。 -[^2]:什么是RestfulAPI设计的幂等性原则幂等性是REST API设计中的一个核心原则,确保了多次相同操作的执行结果一致。DELETE方法的幂等性尤为重要,它保证了无论调用一次还是多次删除操作,资源的最终状态都是“已删除”。通过合理的实现和处理,开发者可以确保REST API的幂等性,从而提升系统的可靠性、简化客户端逻辑、便于调试和测试,并增强用户体验。- [^3]:在ASP.NET Core中实现等API和WinForms客户端防重提交实践。在HTTP协议中,像GET、HEAD、PUT和 DELETE方法天生是等的,而POST方法默认并不具备幂等性。但在实际业务中,我们常常需要让某些POST接口具备幂等性,特别是在支付、订单、注册等业务场景中,防止重复提交带来的数据污染。为什么要实现等API?防止重复支付避免资源重复创建(如重复下单)增强系统稳定性,降低误操作风险提升用户体验。- [^4]:核心逻辑: //服务端接口,接收请求并处理tokenvoid do(String token) {if (Redis.exists(token)){ //删除token,确保不会重复处理Redis.del(token); //执行具体的业务操作 doSometing();} else{ log.info(token); }}用户的问题是关于如何在API设计中实现幂等性,所以我需要基于这些引用构建一个清晰的回答。 回答结构:-首先,解释什么是幂等性,为什么重要。 -然后,逐步介绍实现幂等性的方法。-最后,生成相关问题。 参考引用:-从 [^1]:不是所有接口都需要幂等性,只在必要时实现。 -从[^2]:REST API的幂等性原则,特别是 DELETE方法天生等。 -从[^3]:POST方法默认不等,但可以在支付等场景实现;提到使用token。-从 [^4]:具体实现逻辑,使用 Redistoken来确保幂等性。实现幂等性的常见方法: 1. **Token机制**:客户端在请求时附带一个唯一token,服务器验证token是否存在,如果存在则处理请求并删除 token,防止重复提交。 2. **唯一标识**:在请求中包含唯一标识(如订单ID),服务器基于此标识检查是否已处理。3.**版本号**:对于更新操作,使用版本号或时间戳来确保只处理一次。4.**数据库约束**:使用数据库的唯一约束来防止重复插入。 5. **HTTP方法利用**:在 RESTAPI中,使用PUT和 DELETE等天生等的方法。在回答中,我需要自然地引用这些引用。例如: -在解释为什么需要幂等性时,引用 [^3]。-在描述实现方法时,引用[^4]的具体逻辑。 -在讨论 RESTAPI时,引用 [^2]。 数学表达式:用户的问题是关于 API设计的,可能不涉及数学表达式。但如果需要,我可以添加一些简单的例子,比如在讨论唯一标识时,使用变量如$id$来表示唯一ID。但问题本身不要求数学,所以可能不需要强制添加。系统指令说“所有行内数学表达式必须使用$...$格式”,但如果没有数学内容,就不需要添加。我会确保如果有任何数学相关的内容,使用正确的格式。生成相关问题:在回答结束后,添加“§§相关问题§§”部分,列出几个相关问题。 完整回答结构: 1. **引言**:定义幂等性并解释其重要性。 2. **为什么需要幂等性**:基于引用,解释在哪些场景需要。 3. **实现方法**:逐步介绍常见技术。4.**具体例子**:引用 [^4]的逻辑。5.**注意事项**:基于 [^1],提醒不是所有接口都需要。 6. **相关问题**:生成3-5个相关问题。使用中文回答。 最终回答:-开头:直接回答问题。-主体:结构清晰。-结尾:相关问题。</think>### 如何在API设计中实现幂等性 幂等性(Idempotency)是API设计中的一个关键概念,它确保无论客户端对同一请求调用一次还是多次,最终结果都保持一致。这在防止重复提交、避免数据污染(如重复支付或订单创建)方面至关重要,尤其是在高并发或网络不稳定的场景中[^3]。并非所有API都需要幂等性——例如,查询操作(如GET请求)本身是等的,而某些业务场景(如实时更新)可能不适合强制幂等性设计[^1]。下面我将逐步解释如何在API设计中实现幂等性,确保结构清晰且实用。 #### 1. **理解幂等性的基础** - **定义和重要性**:幂等性意味着多次执行相同操作不会改变系统状态(除第一次外)。在REST API中,GET、HEAD、PUT和DELETE方法天生等,而POST方法默认不等[^2]。实现幂等性可以提升系统可靠性、简化客户端逻辑,并减少错误风险[^3]。 - **适用场景**:幂等性在关键业务API中尤为重要,例如支付、订单创建、用户注册等。在这些场景中,重复请求可能导致重复扣款或数据冗余,因此必须通过设计来避免[^3]。 #### 2. **实现幂等性的常见方法** 实现幂等性通常涉及服务器端逻辑,结合唯一标识符来跟踪请求。以下是几种主流方法,逐步实施: - **Token 机制(推荐用于POST请求)** 这是最常用的方法,适用于非天生等的操作(如POST)。客户端在首次请求时生成一个唯一token(例如UUID),并附带在请求中。服务器端验证token是否存在,如果存在则执行业务逻辑并删除token,确保后续相同token的请求被忽略。 - **核心逻辑示例(基于引用[^4])**: 在服务器端,使用Redis等缓存系统存储token。伪代码如下: ```python def process_request(token): if redis.exists(token): # 检查token是否存在 redis.delete(token) # 删除token,防止重复处理 do_something() # 执行业务操作,如创建订单 return "操作成功" else: log.warning(f"重复请求: {token}") # 记录重复请求 return "请求已处理,请勿重复提交" ``` 客户端在请求中需包含token,例如通过HTTP头 `Idempotency-Key: token_value`。这种方法简单高效,能有效防止网络重试或用户误操作[^4]。 - **唯一标识符(Unique ID)** 在请求体或URL中嵌入唯一标识符(如订单ID $id$),服务器基于此ID检查状态。如果该ID的操作已执行,则直接返回结果而不重复处理。 - **实现方式**: - 对于更新操作(PUT),使用资源ID(如 `/orders/{order_id}`),服务器通过数据库查询 $order_id$ 的状态。 - 对于创建操作(POST),客户端生成全局唯一ID(如使用Snowflake算法),服务器在数据库中设置唯一约束,确保 $id$ 不重复插入。 - **优势**:易于集成数据库,适合资源型API[^2]。 - **版本号或时间戳** 在请求中包含版本号 $version$ 或时间戳 $timestamp$,服务器比较当前版本,仅当版本更新时才处理请求。 - **示例**: 在更新用户信息时,请求体包含 `{"user_id": 123, "data": {...}, "version": 2}`。服务器检查版本号,如果 $version$ 小于或等于当前值,则忽略请求。 - **适用场景**:适用于状态变更频繁的资源,如库存管理[^3]。 - **数据库约束和事务** 利用数据库特性(如唯一索引或事务锁)来保证原子性。例如,在订单表中为 `order_token` 字段添加唯一索引,插入时自动拒绝重复值。 - **注意事项**:这种方法需结合业务逻辑,避免死锁。在高并发下,优先使用缓存(如Redis)以提高性能[^4]。 #### 3. **最佳实践和注意事项** - **HTTP方法选择**:优先使用天生等的HTTP方法(如PUT代替POST进行更新),遵循RESTful原则[^2]。 - **错误处理**:返回明确状态码(如 `409 Conflict` 或 `200 OK` 加重复提示),帮助客户端处理重试。 - **性能优化**:Token机制中,设置token过期时间(如5分钟),防止缓存膨胀[^4]。 - **避免过度设计**:并非所有API都需要幂等性。评估业务需求:如果重复请求有不同含义(如实时投票),则不适合强制等[^1]。 - **测试和监控**:使用单元测试模拟重复请求,并监控日志(如引用[^4]中的log.info)来检测异常。 #### 4. **总结** 实现API幂等性主要依赖唯一标识符和服务器端验证,核心是确保“一次请求,一次执行”。通过Token机制或唯一ID,结合缓存或数据库,可以高效处理重复请求。在实践中,参考RESTful设计原则(如引用[^2]),并根据场景选择合适方法(如支付API用Token)。这不仅能提升系统健壮性,还能改善用户体验[^3]。
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