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。

声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。

什么情况下需要接口幂等

以SQL为例：

UPDATE tab1 SET col1=1 WHERE col2=2;  #无论执行成功多少次状态都是一致的，因此是幂等操作。
UPDATE tab1 SET col1=col1+1 WHERE col2=2; #每次执行的结果都会发生变化，这种不是幂等的。

解决接口幂等性的方案

其实发生接口幂等性问题的本质就是多次请求了，解决问题首先从如何避免多次请求，或者判断请求是不是多次请求来出发。

其实我们通过token和拦截器就可以简单的实现一个解决接口幂等的方案。即：当客户端请求服务端的某个服务涉及到接口幂等问题时，先去发一个请求去服务端获取token，这时服务端会生成一个token放在缓存里面，然后把这个token返回给客户端，客户端之后带着这个token去访问涉及接口幂等的服务，服务判断token是否存在于缓存中，存在的话那就代表是第一次请求，然后删除这个token，之后进行业务操作，如果token不存在，那么就代表是重复请求，向客户端提示即可。

流程图如下：

这里会有一个问题，就是先删除token再执行业务，还是先执行业务再删除token？

如果使用上面的方案，先删除token，那么如果之后执行业务的过程中执行失败了，客户端那边也没有获取到明确的结果，这时客户端再去请求，token已经被删除了，服务端判断是重复请求，就直接返回了，不进行业务处理。

如果先处理业务呢？也会有问题。如果处理完业务删除token失败了，那客户端重复发请求，token还是存在的，这样就会导致业务数据错误。

这两种方式具体选择哪种方式，就我们的业务而言，建议采用的是先删除token的方案，保证业务数据是对的，当出现上面的问题，再次由调用方发起重试请求就可以了。

分布式🔒的Java实现

分布式锁主要是为了解决高并发下redis服务集群的问题

加锁

public class RedisTool {

    private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
    private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
    private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";


    /**
     * 尝试获取分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @param expireTime 超期时间
     * @return 是否获取成功
     */
    public static boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
        String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
        if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

解锁

public class RedisTool {

    private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;

    /**
     * 释放分布式锁
     * @param jedis Redis客户端
     * @param lockKey 锁
     * @param requestId 请求标识
     * @return 是否释放成功
     */

public static boolean releaseDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
       String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
       Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
        if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

Token采用雪花算法生成UUID代替？

分布式ID的特点

全局唯一性

不能出现有重复的ID标识，这是基本要求。

递增性

确保生成ID对于用户或业务是递增的。

高可用性

确保任何时候都能生成正确的ID。

高性能性

在高并发的环境下依然表现良好。

参考：https://github.com/twitter-archive/snowflake

雪花算法的概要

SnowFlake是Twitter公司采用的一种算法，目的是在分布式系统中产生全局唯一且趋势递增的ID。

组成部分（64bit）

1.第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。 

2.时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。 

3.工作机器id 占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。 

4.序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。

SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢：： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304

Java实现

public class SnowflakeIdWorker {
    /**
     * 开始时间截 (2015-01-01)
     */
    private final long twepoch = 1420041600000L;
    /**
     * 机器id所占的位数
     */
    private final long workerIdBits = 5L;
    /**
     * 数据标识id所占的位数
     */
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    /**
     * 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数)
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    /**
     * 支持的最大数据标识id，结果是31
     */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    /**
     * 序列在id中占的位数
     */
    private final long sequenceBits = 12L;
    /**
     * 机器ID向左移12位
     */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * 数据标识id向左移17位(12+5)
     */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    /**
     * 时间截向左移22位(5+5+12)
     */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    /**
     * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    /**
     * 工作机器ID(0~31)
     */
    private long workerId;
    /**
     * 数据中心ID(0~31)
     */
    private long datacenterId;
    /**
     * 毫秒内序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;
    /**
     * 上次生成ID的时间截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;
    /**
     * 构造函数
     * @param workerId     工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            // 毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        // 时间戳改变，毫秒内序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }
        // 上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;
        // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
                | (workerId << workerIdShift) //
                | sequence;
    }
    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            Thread.sleep(1);
            System.out.println(id);
        }
    }
}

将生成的UUID转入redis服务器中以获取高性能查询支持