高并发下幂等性的七大解决方案（图文总结）

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架构 — 思维

什么是幂等性问题？

幂等（idempotent）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。
在我们的开发过程中，保证幂等性就是保证你的程序的无论执行多少次，影响均与第一次执行的影响是一致的，产生的结果也是一样的。

而幂等函数(幂等方法)，是指使用相同的参数结构重复执行，产生相同的结果的函数，重复执行幂等函数不会影响系统的状态或者造成改变。
例如，”getUserName(String uCode)” 和 “delUser(String uCode)” 函数就是典型的幂等函数，而更复杂的幂等保证是类似 高并发场景下的订单号（流水号）或者 秒杀场景下的唯一有效数据 等。
所以， 幂等指的是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的。

1.1 常见幂等性问题

典型的违反幂等原则导致的问题，如：

1. 订单处理场景
订单创建：用户提交订单时，可能因网络问题导致请求重复发送，系统需确保同一订单号只创建一次，避免生成多个相同订单。
订单状态变更：订单状态从“待支付”变更为“已支付”时，若客户端重复发送状态变更请求，系统需保证状态只变更一次，避免状态不一致。

2. 库存扣减场景
高并发抢购：在秒杀、抢购活动中， 大量用户同时发起库存扣减请求，系统需保证同一商品库存只被扣减一次，避免超卖。
分布式库存扣减：在分布式系统中， 多个服务节点可能同时处理同一商品的库存扣减请求，需通过幂等性设计保证数据一致性。

3. 支付与退款场景
支付重复提交：用户在网络波动或前端响应延迟时，可能多次点击支付按钮，导致 同一笔订单被多次扣款。
退款操作：在退款接口中，若客户端因超时未收到响应而重试，或恶意用户利用漏洞重复提交退款请求，导致商家资金损失。

4. 消息队列场景
消息重复投递：在消息队列（如Kafka、RabbitMQ）中，消息可能因网络问题或消费者处理失败而被重复投递。例如， 库存扣减消息被重复消费，导致库存实际数据不一致。
消息重复消费：消费者在处理消息后，未正确发送确认信号，导致消息被重新投递，系统需确保消息只被处理一次。 我们经常会收到多条短信或者IM消息，就是这种情况。

1.2 幂等性目标

• 同一请求多次执行 → 系统状态始终一致
• 不同请求 → 系统正常处理差异

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架构 — 思维

常见的七种解决方案

方案1：Token令牌机制（防重复提交）

原理：Redis创建Token，客户端先获取唯一Token，后续请求携带Token，服务端校验是否已被使用。
适用场景：订单创建、表单提交等插入类操作
代码示例（Java + Redis）：

// Token生成接口 @GetMapping("/token") public String getToken() { String token = UUID.randomUUID().toString(); redisTemplate.opsForValue().set(token, "1", 30, TimeUnit.SECONDS); return token; } // 业务接口 @PostMapping("/order") public String createOrder(@RequestHeader("X-Token") String token) { // 通过删除操作检查Token是否已被使用，避免重复处理。 if (redisTemplate.delete(token) == 0) { return "重复请求，请忽略"; } // 执行下单逻辑... return "下单成功"; } 

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Token机制流程图：

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方案2：唯一ID + 去重表（防重复处理）

原理：为每次请求生成唯一ID（如UUID、雪花算法生成的ID），请求前查询去重表，若存在则直接返回结果。
适用场景：支付回调、订单状态更新等更新类操作
实现要点：

• 使用雪花算法生成分布式唯一ID
• 数据库建立唯一索引保证原子性
  缺点：
• 需要额外的数据库查询操作，可能影响性能。
• 防重表可能成为性能瓶颈，需合理设计索引和分片。

SQL示例：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!CREATE TABLE idempotence_record ( biz_id VARCHAR(64) PRIMARY KEY COMMENT '业务唯一ID', status TINYINT COMMENT '处理状态', create_time DATETIME );

⏳ 方案3：唯一索引或唯一组合索引

原理：唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据出现脏数据（当表存在唯一索引，并发执行时，先进入的执行成功，后进入的会执行失败，说明该数据已经存在了，返回结果即可）。
适用场景：订单创建、注册、会议室抢订等插入类操作，避免插入同样信息的脏数据。
典型案例：
比如：中秋节到了，淘宝上线某款限量版的月饼，每个用户都只能购买一盒月饼，如何防止用户被创建多条月饼订单数据，可以给月饼销售表中的用户ID加唯一索引（不允许被索引的数据列包含重复的值），
保证一个用户只能创建成功一条月饼订单记录。

SQL示例：

CREATE UNIQUE INDEX uni_user_userid ON t_user(userid); 

订单信息表防重机制：

方案4：乐观锁（读多写少场景）

原理：通过版本号控制更新，仅当数据未被修改时执行操作。
适用场景：账户余额更新、库存扣减
代码示例（Java CAS操作）：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!@Update("UPDATE account SET balance = balance + #{amount}, version = version + 1 WHERE id = #{id} AND version = #{version}") int updateBalance(@Param("id") Long id, @Param("amount") BigDecimal amount, @Param("version") Long version);

版本号执行过程图例：

方案5：状态机（有状态流转）

原理：定义状态转移规则，确保操作只能向合法状态跳转。
适用场景：订单生命周期管理（如：已支付 → 已发货）

典型案例：
在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机(状态变更图)，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，
这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。
注意：订单等单据类业务，存在很长的状态流转，一定要深刻理解状态机，对业务系统设计能力提高有很大帮助

代码逻辑：

if (currentStatus == Status.PAID && targetStatus == Status.SHIPPED) { // 允许状态转移 } else { throw new IllegalStateException("非法状态跳转"); }

电商购物全流程的状态流转：

方案6：分布式锁（强一致性要求）

原理：通过Redis或Zookeeper实现互斥锁，确保同一时间仅一个请求处理。
适用场景：超卖防护、秒杀库存扣减
Java+Redis实现：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock_key", "1", 10, TimeUnit.SECONDS); if (locked != null && locked) { try { // 执行库存扣减 } finally { redisTemplate.delete("lock_key"); } }

方案7：前后端双重校验

原理：前端防抖（如按钮置灰或者浮起旋转框）+ 后端唯一ID校验
适用场景：低并发场景快速实现（如用户注册）

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架构 — 思维

方案对比和选型参考

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真实业务案例

场景：
双十一秒杀活动，10万人同时抢购100台手机

方案组合：
1. Token机制：用户点击“抢购”时先获取Token，防止重复提交
2. 分布式锁：以商品ID为锁键，保证库存扣减原子性
3. 状态机：订单状态只能从“待支付”→“已支付”转移

效果：

• QPS提升30%
• 零超卖记录
• 可用性提升到5个9以上，用户投诉率下降85%

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最佳实践

1. 优先Token机制：简单高效，适合80%的写入场景
2. 组合拳更稳：高价值业务（如金融支付）建议“唯一ID + 乐观锁”双重保障
3. 监控是关键：记录幂等拦截日志，定期分析重复请求类型，逐一治理