Spring Boot中幂等性的应用

在 Spring Boot 中，幂等性是实现分布式系统设计和接口调用的一个重要概念，尤其在高并发、分布式环境下，确保接口重复调用不会引发系统数据异常至关重要。

幂等性概念

幂等性（Idempotence）是指一次请求和重复多次请求对系统的影响完全相同。在接口调用中，如果一个接口满足幂等性，那么无论调用多少次，最终结果是一样的。

场景分析

支付系统
防止重复支付。例如用户多次点击支付按钮，导致重复扣款。
订单创建
防止用户重复下单，产生多个相同订单。
短信发送
防止重复发送短信，避免浪费资源。
库存扣减
防止并发扣减库存，导致库存不足或超卖。
分布式任务处理
防止任务重复执行，保证最终一致性。

如何实现幂等性

在 Spring Boot 中，常用以下几种方法实现幂等性：

1.基于数据库唯一约束

原理：
利用数据库的唯一约束机制，确保同一请求只能操作一次。

实现：

在数据库表中增加一个唯一字段（如订单号、请求 ID）。
插入数据时，利用唯一约束防止重复写入。

代码示例：

java">@Entity
@Table(name = "orders", uniqueConstraints = {@UniqueConstraint(columnNames = "orderId")})
public class Order {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(nullable = false)
    private String orderId; // 唯一订单号
    
    @Column(nullable = false)
    private BigDecimal amount;

}

当重复提交时，数据库会抛出 DuplicateKeyException，可以捕获并返回提示。

2.基于唯一 Token 实现

原理：

每次请求都需要携带唯一的 token，服务器校验 token 是否已使用。
若已使用，则拒绝请求。

实现步骤：

1.客户端向服务器申请唯一 token（如 UUID）。

2.在请求时携带 token。

3.服务端验证 token：

若 token 未使用，处理业务并标记 token 为已使用。
若 token 已使用，直接返回提示。

代码示例：

java">@RestController
@RequestMapping("/api/order")
public class OrderController {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    @PostMapping("/create")
    public String createOrder(@RequestParam String token) {
        // 校验 token 是否已存在
        Boolean isTokenExists = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(token, "1", 10, TimeUnit.MINUTES);
        if (Boolean.FALSE.equals(isTokenExists)) {
            return "重复请求，请勿再次提交";
        }
    
        // 执行业务逻辑
        // ...
    
        return "订单创建成功";
    }

}

优点：

无需修改数据库结构。
使用 Redis 提高性能，适用于高并发场景。

3.基于幂等字段校验

原理：

接口请求体中包含幂等字段（如订单号、请求 ID）。
服务端通过幂等字段判断请求是否已处理。

实现步骤：

在业务表中增加 requestId 字段，标记唯一请求。
每次请求前查询是否存在相同的 requestId。
若存在，直接返回处理结果。

代码示例：

java">@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    
    public String createOrder(String requestId, Order order) {
        // 校验幂等字段
        if (orderRepository.existsByRequestId(requestId)) {
            return "订单已创建，请勿重复提交";
        }
    
        // 保存订单
        order.setRequestId(requestId);
        orderRepository.save(order);
        return "订单创建成功";
    }

}

4.基于分布式锁

原理：

利用分布式锁（如 Redis 的 SETNX）对关键资源加锁，确保同一时刻只有一个请求处理。

实现步骤：

请求时加锁，锁的唯一标识为幂等字段（如订单号）。
若加锁成功，执行业务逻辑。
业务执行完成后释放锁。

代码示例：

java">@Service
public class SmsService {

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    
    public String sendSms(String phoneNumber) {
        String lockKey = "sms:lock:" + phoneNumber;
    
        // 加锁
        Boolean isLockAcquired = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 2, TimeUnit.MINUTES);
        if (Boolean.FALSE.equals(isLockAcquired)) {
            return "短信发送过于频繁，请稍后再试";
        }
    
        try {
            // 执行业务逻辑
            // ...
            return "短信发送成功";
        } finally {
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }

}

5.基于状态校验

原理：

根据业务状态判断请求是否重复。
常用于支付、库存等有明确状态的场景。

实现步骤：

增加状态字段（如订单状态、支付状态）。
请求前校验状态是否已完成。

代码示例：

java">@Service
public class PaymentService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    
    public String payOrder(Long orderId) {
        Order order = orderRepository.findById(orderId).orElseThrow(() -> new RuntimeException("订单不存在"));
    
        // 校验状态
        if (order.getStatus().equals("PAID")) {
            return "订单已支付，请勿重复操作";
        }
    
        // 修改订单状态
        order.setStatus("PAID");
        orderRepository.save(order);
    
        return "支付成功";
    }

}