很多业务表，都是有状态的，比如转账流水表，就会有0-待处理，1-处理中、2-成功、3-失败状态。转账流水更新的时候，都会涉及流水状态更新，即涉及状态机。比如转账成功后，把处理中的转账流水更新为成功状态，SQL这么写： update transfr_flow set status=2 where biz_seq=‘666’ and status=1;

状态机是怎么实现幂等的呢？

第1次请求来时，bizSeq流水号是 666，该流水的状态是处理中，值是 1，要更新为2-成功的状态，所以该update语句可以正常更新数据，sql执行结果的影响行数是1，流水状态最后变成了2。第2请求也过来了，如果它的流水号还是 666，因为该流水状态已经2-成功的状态了，所以更新结果是0，不会再处理业务逻辑，接口直接返回

5.4 抽取防重表

5.1和5.2的方案，都是建立在业务流水表上bizSeq的唯一性上。很多时候，我们业务表唯一流水号希望后端系统生成，又或者我们希望防重功能与业务表分隔开来，这时候我们可以单独搞个防重表。当然防重表也是利用主键/索引的唯一性，如果插入防重表冲突即直接返回成功，如果插入成功，即去处理请求。

5.5 token令牌

客户端发起请求，申请获取token。
服务端生成全局唯一的token，保存到redis中（一般会设置一个过期时间），然后返回给客户端。
客户端带着token，发起请求。
服务端去redis确认token是否存在，一般用 redis.del(token)的方式，如果存在会删除成功，即处理业务逻辑，如果删除失败不处理业务逻辑，直接返回结果。

5.6 悲观锁(如select for update)

悲观锁如何控制幂等的呢？就是加锁呀，一般配合事务来实现。伪代码：

    begin;  # 1.开始事务
    select * from order where order_id='666' # 查询订单，判断状态
    if（status !=处理中）{
    //非处理中状态，直接返回；
    return ;
    }
    ## 处理业务逻辑
    update order set status='完成' where order_id='666' # 更新完成
    commit; # 5.提交事务

这种场景是非原子操作的，在高并发环境下，可能会造成一个业务被执行两次的问题：

当一个请求A在执行中时，而另一个请求B也开始状态判断的操作。因为请求A还未来得及更改状态，所以请求B也能执行成功，这就导致一个业务被执行了两次。

可以使用数据库悲观锁（select ...for update）解决这个问题.

    begin;  # 1.开始事务
    select * from order where order_id='666' for update # 查询订单，判断状态,锁住这条记录
    if（status !=处理中）{
    //非处理中状态，直接返回；
    return ;
    }
    ## 处理业务逻辑
    update order set status='完成' where order_id='666' # 更新完成
    commit; # 5.提交事务

这里面order_id需要是索引或主键哈，要锁住这条记录就好，如果不是索引或者主键，会锁表的！
悲观锁在同一事务操作过程中，锁住了一行数据。别的请求过来只能等待，如果当前事务耗时比较长，就很影响接口性能。所以一般不建议用悲观锁做这个事情。

5.7 乐观锁

乐观锁：乐观锁在操作数据时,则非常乐观，认为别人不会同时在修改数据，因此乐观锁不会上锁。只是在执行更新的时候判断一下，在此期间别人是否修改了数据。

就是给表的加多一列version版本号，每次更新记录version都升级一下（version=version+1）。具体流程就是先查出当前的版本号version，然后去更新修改数据时，确认下是不是刚刚查出的版本号，如果是才执行更新比如，我们更新前，先查下数据，查出的版本号是version =1 然后使用version =1和订单Id一起作为条件，再去更新。最后更新成功，才可以处理业务逻辑，如果更新失败，默认为重复请求，直接返回。为什么版本号建议自增的呢？因为乐观锁存在ABA的问题，如果version版本一直是自增的就不会出现ABA的情况啦。

5.8 分布式锁

分布式锁实现幂等性的逻辑就是，请求过来时，先去尝试获得分布式锁，如果获得成功，就执行业务逻辑，反之获取失败的话，就舍弃请求直接返回成功。执行流程如下图所示：

分布式锁可以使用Redis，也可以使用ZooKeeper，不过还是Redis相对好点，因为较轻量级。
Redis分布式锁，可以使用命令SET EX PX NX + 唯一流水号实现，分布式锁的key必须为业务的唯一标识哈
Redis执行设置key的动作时，要设置过期时间哈，这个过期时间不能太短，太短拦截不了重复请求，也不能设置太长，会占存储空间。

关于Redis分布式锁可以看这篇文章

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