分布式系统中实现幂等性的几种方式有些接口可以天然的实现幂等性，比如查询接口，对于查询来说，你查询一次和两次，对于系统来说，没有任何影响，查出的结果也是一样 。除了查询功能具有天然的幂等性之外，增加、更新、删除都要保证幂等性 。
总而言之，接口符合幂等性在可以降低系统实现的复杂性 ， 并能保证资源状态的一致性 。RESTFul风格的接口设计本质上使用的是HTTP协议的请求方法，因此，RESTFul接口方法的幂等性指的就是HTTP方法的幂等性 。
第四，最终一致性（Eventually Consistent）通过异步事件做到 。如果消息具有操作幂等性 ， 也就是一个消息被应用多次与应用一次产生的效果是一样的话，那么把不需要同步执行的事务交给异步消息推送和订阅者集群来处理即可 。
一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案为了解决以上问题，就需要保证接口的幂等性 ，接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下 ， 接口最终得到的结果是一致的 。
如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id ， 通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现 。
速度最快，但是无法找回数据 。truncate （table）是删除表数据 ， 不删除表的结构，速度排第二，但不能与where一起使用 。delete from是删除表中的数据 ， 不删除表结构，速度最慢，但可以与where连用，可以删除指定的行 。
查询 查询的API，可以说是天然的幂等性 ， 因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更 ， 所以，查询一次和查询多次一样的 。
【redis解决幂等性问题 redis解决幂等问题】服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性； 发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息 ， 避免消息丢失，造成的事务执行断裂 。
Kafka本身支持At least once消息送达语义，因此实现消息发送的幂等关键是要实现Broker端消息的去重 。
消息队列设计的大坑,做好这点,让你的分布式系统万无一失1、消息队列MQ是我们常用的一种分布式解耦神器 ， 设计MQ的时候有一点常常被我们被我们忽略 ， 便是MQ的幂等性 。
2、分布式架构的性能优化可以从以下几个方面考虑 ： 系统拆分：将整个系统拆分为多个独立的模块或服务 。每个模块负责特定的功能，并且可以独立部署和扩展 。这样的设计使得系统更加灵活和可维护 。
3、多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者 。特点： AMQP即Advanced Message Queuing Protocol，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计 。
4、那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库 。这就涉及一个『 分布式事务 』的问题 。分布式事务有两种解决方式 优先使用异步消息 。
5、异步通信 消息队列可以实现异步通信机制，将消息发送到队列后即可返回，无需等待接收者的即时响应 。这在需要解耦和提高系统响应性能的场景中非常有用 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁1、缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同 。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上 ， 此时数据库层的负载压力会骤增 。
2、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
3、针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种 。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
4、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
redis常见问题1、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
2、以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的 ， 会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
3、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
4、Redis主从复制的性能问题 ， 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内 。关于Redis 常见的性能问题都有哪些 ， 青藤小编就和您分享到这里了 。
5、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了 。
支付业务的幂等1、如上文问题一中示例所述，可知，如果支付相关接口不保证幂等性 。可能会造成很严重的后果，例如：所以说保证接口的幂等性是非常重要的 。如何保证幂等性 幂等需要 通过唯一的业务单号 来保证 。
2、幂等需要通过唯一的业务单号来保证 。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务 。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的 。
3、幂等：是一个数学概念，表示N次变换和1次变换的结果相同 。幂等操作：其特点是任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同（不会改变资源状态，对数据没有副作用） 。幂等性：一系列操作都是幂等操作 。
4、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 。接口幂等性不只是分布式事务方便回滚的保证，同时也是SOA服务实现中摒除重复消息的保证 。
5、支付系统对这个支付订单号做交易的幂等 。如果不存在该支付订单号，则记库，并标记状态为支付中 ， 然后调用渠道进行支付落地 。
6、那么服务端接口对于幂等性应该如何支持呢？有如下两个思路： 逻辑判断处理 支付时对订单状态进行判断，如果该订单已支付 ， 则不应该再次进行扣款操作 。
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