1. 什么是幕等
??幂等是一个数学上的概念，它的含义是多次执行同一个操作和执行一次操作，最终得到的结果是相同的。 数学表达：f(x) = f(f(x))。
例子：比如，男生和女生吵架，女生抓住一个点不放，传递“你不在乎我了吗？”（生产消息）的信息。那么当多次抱怨“你不在乎我了吗？”的时候（多次生产相同消息），她不知道的是，男生的耳朵（消息处理）会自动把 N 多次的信息屏蔽，就像只听到一次一样，这就是幂等性。
??可以这么理解“幂等”：一件事无论做多少次都和做一次产生的结果是一样的，那么这件事儿就具有幂等性。
2. 为什么不能保证幕等
??在单机系统中，模块之间的通信都是进程内的本地函数调用，在这个整体失败和同步通信的模型中，要么进程整体崩溃，要么调用完成，不会存在其他的情况，但是在分布式系统中，程序不能保证 Exactly-once 的原因主要有以下两个：一、网络方面的原因；二、远端服务故障。
2.1 网络原因
??在分布式系统中，服务和服务之间都是通过网络来进行通信的，而这个网络是一个异步网络。在这个网络中，经过中间的路由器等网络设备的时候，会出现排队等待或者因为缓冲区溢出，导致消息被丢弃的情况，那么将一个消息从一个节点发送到另一个节点的时延是没有上界的，有可能非常快，比如 1 ms，也有可能是 1 分钟，甚至无穷大，这个时候就是出现消息丢失的情况。
??在服务间进行远程调用的时候，如果迟迟没有收到响应结果，为了系统整体的可用性，我们不能无限等待下去，只能通过超时机制来快速获得一个结果。其实这样做是将无界时延的异步网络模型，通过超时机制转化成了有界时延，这个方式大大减轻了我们在写程序时的心智负担。同时也引起了新的问题。
??我们在收到响应为“请求超时”的时候，无法判断是请求发送的过程中延迟了，远端服务没有收到请求；还是远端服务收到请求并且正确处理了，却在响应发送的过程中延迟了。
2.2 远端服务故障
??如果远端服务在收到请求之前发生了故障，我们会收到“网络地址不可达”的错误，对于这个错误，我们能明确判断请求没有被远端服务执行过。但是，如果远端服务是在收到请求之后发生了故障，导致无法响应而引起“请求超时”，我们无法判断请求是否被远端服务执行过，或者被部分执行过。
2.3 例子
- 订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重试了一次。是否会多创建一笔订单？
- 订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了超时，调用方重试了一次。是否会多扣一次库存？
- 当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次。是否会多扣一次钱？
案例分析：
因为系统超时，而调用方重试一下，会给我们的系统带来不一致的副作用。在这种情况下，一般有两种处理方式。
- 一种是需要下游系统提供相应的查询接口。上游系统在 timeout 后去查询一下。如果查到了，就表明已经做了，成功了就不用做了，失败了就走失败流程。 失败流程中需要考虑消息可能堵塞还未达的情况。
- 另一种是通过幂等性的方式。也就是说，把这个查询操作交给下游系统，我上游系统只管重试，下游系统保证一次和多次的请求结果是一样的。
3. 如何保证幕等
??请求的消息带上一个全局唯一的ID，在首次调用和重试的时候，这个唯一的 ID 都保持不变，服务器收到带有相同的ID的消息只执行一次。新的问题：全局唯一的ID怎样生成？
3.1 全局ID
??在前面例子中，要做到幂等性的交易接口，需要有一个唯一的标识，来标志交易是同一笔交易。而这个交易 ID 由谁来分配是一件比较头疼的事。因为这个标识要能做到全局唯一。
??如果由一个中心系统来分配，那么每一次交易都需要找那个中心系统来。 这样增加了程序的性能开销。如果由上游系统来分配，则可能会出现 ID 分配重复的问题。因为上游系统可能会是一个集群，它们同时承担相同的工作。
3.1.1 方法一：UUID
??为了解决分配冲突的问题，我们需要使用一个不会冲突的算法。使用 UUID 算法，可以生成冲突非常消息的全局唯一ID。UUID 存在的问题：
- 字符串占用的空间比较大，索引的效率非常低；
- 生成的 ID 太过于随机，不易阅读；
- 创建的UUID不是有序，无法排序。
UUID 生成算法，后续单独介绍。
3.1.2 方法二：Snowflake
Twitter 的开源项目 Snowflake 可以生成全局唯一 ID。Snowflake是一个分布式 ID 的生成算法。它的核心思想是，产生一个 long 型的 ID，其中：
- 41bits 作为毫秒数。大概可以用 69.7 年。
- 10bits 作为机器编号（5bits 是数据中心，5bits 的机器 ID），支持 1024 个实例。
- 12bits 作为毫秒内的序列号。一毫秒可以生成 4096 个序号。
流程如下：
3.2 例子处理流程
??前文中交易例子，支持幂等性之后，处理流程需要过滤一下已经收到的交易。要做到这个事，我们需要一个存储来记录收到的交易。
??当收到交易请求的时候，我们就会到这个存储中去查询。如果查找到了，那么就不再做查询了，并把上次做的结果返回。如果没有查到，那么我们就记录下来。
上面这个流程实现效率很低，出现延时响应的请求应该是少部分。让所有请求都到这个存储里去查一下，这会导致处理流程变得很慢。想上面的案例，使用覆盖插入就可以。
我们的服务是分布式，幂等性服务也是分布式，所以，需要的这个存储也是共享的。这样每个服务就变成没有状态的。这个存储就成了一个非常关键的依赖，其扩展性和可用性也成了非常关键的指标。我们可以使用关系型数据库，或是 key-value 的 NoSQL（如 MongoDB）来构建这个存储系统。
4. 注意事项
- 当接口现实了幂等性，出现超时需要重试的时候，需要限制重试的间隔和次数，确保系统不会受到局部故障的影响，导致整体雪崩；重试间隙可以按倍数递增，例如这次间隙是上次间隙时间的2倍。
参考：
- 《极客时间——左耳听风》
- 《极客时间——深入浅出分布式技术原理》
