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概述
幂等性原本是数学上的概念，即使公式：f(x)=f(f(x)) 能够成立的数学性质。用在编程领域，则意为对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。
幂等性是分布式系统设计中十分重要的概念，具有这一性质的接口在设计时总是秉持这样的一种理念：调用接口发生异常并且重复尝试时，总是会造成系统所无法承受的损失，所以必须阻止这种现象的发生。
幂等有两个维度：一是空间维度上的幂等，即幂等对象的范围，是个人还是机构，是某一次交易还是某种类型的交易...二是时间维度上的幂等，即幂等的保证时间，是几秒、几分钟还是永久性的...
不同的需求，会有不一样的解决方案，难度和成本也不一样。
幂等性适用领域
试想这样的一种场景：在电商平台上支付后，因为网络原因导致系统提示你支付失败，于是你又重新付款了一次，等完成后检查网银发现被系统扣了两次款，这是一种什么样的体验？
造成上述问题的原因可能有很多，比如第一次付款时实际支付成功，但是信息返回时网络中断导致系统误判；又比如第一次付款的确失败了，但第二次付款时发生意外，导致支付请求被重复发送等等。在一次支付的过程中，每个环节都有可能会发生问题，我们要如何规避这类问题引发的分险？
幂等性是解决这类问题的方案之一，所以在电商，银行，互联网金融等对数据准确性要求很高的领域中，这一特性具有十分重要的地位。
幂等的常用思路
1. MVCC：####
多版本并发控制，乐观锁的一种实现，在数据更新时需要去比较持有数据的版本号，版本号不一致的操作无法成功。例如博客点赞次数自动+1的接口：
public boolean addCount(Long id, Long version);
update blogTable set count= count+1,version=version+1 where id=321 and version=123
每一个version只有一次执行成功的机会，一旦失败必须重新获取。
2. 去重表：####
利用数据库表单的特性来实现幂等，常用的一个思路是在表上构建唯一性索引，保证某一类数据一旦执行完毕，后续同样的请求再也无法成功写入。
例子还是上述的博客点赞问题，要想防止一个人重复点赞，可以设计一张表，将博客id与用户id绑定建立唯一索引，每当用户点赞时就往表中写入一条数据，这样重复点赞的数据就无法写入。
3. TOKEN机制：####
这种机制就比较重要了，适用范围较广，有多种不同的实现方式。其核心思想是为每一次操作生成一个唯一性的凭证，也就是token。一个token在操作的每一个阶段只有一次执行权，一旦执行成功则保存执行结果。对重复的请求，返回同一个结果。
以电商平台为例子，电商平台上的订单id就是最适合的token。当用户下单时，会经历多个环节，比如生成订单，减库存，减优惠券等等。
每一个环节执行时都先检测一下该订单id是否已经执行过这一步骤，对未执行的请求，执行操作并缓存结果，而对已经执行过的id，则直接返回之前的执行结果，不做任何操作。这样可以在最大程度上避免操作的重复执行问题，缓存起来的执行结果也能用于事务的控制等。