你是否在负责分布式系统开发时，遭遇过因高并发引发的幂等性难题？客户投诉订单重复支付，数据统计出现偏差，运维监控警报不断…… 这些令人头疼的状况，极有可能是幂等性出了问题。相信每一位深耕分布式系统开发的后端工程师，都对这类问题的棘手程度深有体会。
问题背景在互联网技术迅猛发展的当下，分布式系统凭借其卓越的扩展性和高可用性，已成为各大互联网大厂的标配。但随着业务流量的爆发式增长，高并发场景下的幂等性问题愈发凸显。由于网络波动、服务重试机制，同一个请求在系统中多次处理的情况屡见不鲜。
根据权威机构调研，互联网行业因幂等性问题引发的故障，占系统故障总数的 15% 左右。在电商领域，这一问题可能导致订单重复支付，不仅严重损害用户体验，还可能引发资金损失；在社交平台，重复发布内容不仅影响用户体验，还会消耗服务器资源。
以某知名电商平台为例，一次促销活动期间，因幂等性问题致使部分订单被重复支付，给平台造成了高达数百万元的经济损失，同时也引发了大量用户投诉，严重损害了平台的声誉。
解决方案数据库层面
在数据库表中增加唯一索引，是解决幂等性问题最为基础且有效的手段。当一个请求试图向数据库插入数据时，数据库会依据唯一索引进行判断。若数据已存在，插入操作便会失败，进而避免重复操作。
以电商订单为例，为订单表的订单编号字段添加唯一索引，能确保同一个订单编号不会被重复插入。假设电商系统中有一张名为order的订单表，其中order_id字段作为订单编号，为其添加唯一索引后，数据库将自动保障该字段的唯一性。若同一order_id的订单信息重复提交，数据库便会抛出唯一约束异常，阻止重复数据的插入。
业务层面
Token 机制在业务层面的应用，为解决幂等性问题提供了一种行之有效的思路。在客户端发起请求前，需先向服务端获取一个 Token，服务端将 Token 存入缓存。当客户端携带 Token 发起请求时，服务端会验证 Token 的有效性。若 Token 有效，服务端会处理请求，并删除缓存中的 Token；若 Token 无效，说明该请求可能是重复请求，服务端将直接拒绝。
举个例子，在某在线支付系统中，用户发起支付请求前，系统会为其生成一个 Token，并将该 Token 存储在 Redis 缓存中。当用户的支付请求到达服务端时，服务端首先验证 Token 的有效性。若 Token 有效，服务端会执行支付逻辑，并从 Redis 缓存中删除该 Token；若 Token 无效，服务端会直接返回支付失败信息，避免重复支付。
消息队列层面
在消息队列中引入去重机制，同样是解决幂等性问题的重要手段。为每个消息生成唯一标识，当消息被消费时，先检查该消息是否已经被消费过。以 Redis 的 SETNX 命令为例，将消息的唯一标识作为键存入 Redis，若 SETNX 返回成功，说明该消息是首次被消费，执行消费逻辑；若返回失败，说明消息已被消费，直接忽略。
假设在一个订单处理系统中，订单消息通过 Kafka 消息队列进行传输。为每个订单消息生成唯一标识，如 UUID。当消费者从 Kafka 中拉取消息时，首先使用 SETNX 命令将消息的唯一标识作为键存入 Redis。若 SETNX 返回成功，说明该消息是首次被消费，消费者会执行订单处理逻辑；若返回失败，说明消息已被消费，消费者会直接忽略该消息。
总结分布式系统高并发场景下的幂等性问题，看似复杂，实则可以通过多种方法有效解决。从数据库到业务逻辑，再到消息队列，每一个层面都有对应的解决方案。
在此呼吁各位后端开发同行，重视幂等性问题，将这些解决方案应用到实际项目中。如果你在解决幂等性问题时，有独特的经验或见解，欢迎在评论区分享，让我们共同提升分布式系统的稳定性！
