什么是幂等运算?


无论调用该操作多少次,结果都是相同的。


在计算中,幂等运算是指如果使用相同的输入参数多次调用它,则不会产生额外影响的运算。例如,从集合中移除一项可以被认为是集合上的幂等操作。

在数学中,幂等运算是指f(f(x)) = f(x)。例如,abs()函数是幂等的,因为对于所有x, abs(abs(x)) = abs(x)。

考虑到数学定义中的x代表一个对象的状态,而f是一个可能改变该对象的操作,可以调和这些略有不同的定义。例如,考虑Python集合及其discard方法。discard方法从集合中删除一个元素,如果该元素不存在,则不执行任何操作。所以:

my_set.discard(x)

与执行两次相同的操作具有完全相同的效果:

my_set.discard(x)
my_set.discard(x)

幂等操作经常用于网络协议的设计中,其中执行操作的请求保证至少发生一次,但也可能发生多次。如果操作是幂等的,那么执行两次或两次以上的操作是没有伤害的。

更多信息请参见维基百科关于幂等性的文章。


上面的答案之前有一些不正确和误导性的例子。下面的评论写在2014年4月之前,是指一个较旧的修订。


幂等运算即使调用多次也会产生相同状态的结果,前提是传入相同的参数。


任何操作,每n个结果都会产生与第1个结果值匹配的输出。例如,-1的绝对值是1。-1的绝对值的绝对值是1。-1绝对值的绝对值的绝对值等于1。等等。请参见:什么时候使用递归是非常愚蠢的?


对集合的幂等运算在应用一次或多次时,其成员保持不变。

它可以是像absolute(x)这样的一元运算,其中x属于一组正整数。这里absolute(absolute(x)) = x。

它可以是一个二进制操作,比如集合与自身的并集总是返回相同的集合。

干杯


幂等运算可以重复任意次数,结果与只做一次是一样的。在算术中,一个数加零是幂等的。

幂等性在“RESTful”web服务的上下文中被讨论了很多。REST寻求最大限度地利用HTTP来为程序提供对web内容的访问,并且通常与基于soap的web服务进行设置,后者只是在HTTP请求和响应中隐藏远程过程调用样式的服务。

REST将web应用程序组织成“资源”(如Twitter用户或Flickr图像),然后使用POST、PUT、GET和DELETE这些HTTP动词来创建、更新、读取和删除这些资源。

Idempotence plays an important role in REST. If you GET a representation of a REST resource (eg, GET a jpeg image from Flickr), and the operation fails, you can just repeat the GET again and again until the operation succeeds. To the web service, it doesn't matter how many times the image is gotten. Likewise, if you use a RESTful web service to update your Twitter account information, you can PUT the new information as many times as it takes in order to get confirmation from the web service. PUT-ing it a thousand times is the same as PUT-ing it once. Similarly DELETE-ing a REST resource a thousand times is the same as deleting it once. Idempotence thus makes it a lot easier to construct a web service that's resilient to communication errors.

进一步阅读:Richardson和Ruby的RESTful Web服务(幂等性在103-104页讨论),以及Roy Fielding关于REST的博士论文。Fielding是HTTP 1.1 RFC-2616的作者之一,RFC-2616在9.1.2节中讨论了幂等性。


幂等性意味着应用一次操作或应用多次操作具有相同的效果。

例子:

乘以0。无论你做多少次,结果仍然是零。 设置布尔标志。不管你做了多少次,旗帜都不会动摇。 从数据库中删除具有给定ID的行。如果你再试一次,排还是消失了。

对于纯函数(没有副作用的函数),幂等性意味着f(x) = f(f(x)) = f(f(f(x)))) = ......)) = f(f(f(f(x)))) = ......))对于x的所有值

对于有副作用的函数,幂等性进一步意味着在第一次应用后不会引起额外的副作用。如果愿意,可以将世界的状态视为函数的附加“隐藏”参数。

请注意,在有并发操作的情况下,您可能会发现您认为是幂等的操作不再是幂等的(例如,在上面的示例中,另一个线程可以取消布尔标志的值)。基本上,当你有并发性和可变状态时,你需要更仔细地考虑幂等性。

在构建健壮系统时,幂等性通常是一个有用的性质。例如,如果存在从第三方接收重复消息的风险,则将消息处理程序用作幂等操作,以便消息效果只发生一次,这是很有帮助的。


幂等操作:多次执行没有副作用的操作。 示例:从数据资源检索值并打印值的操作 非幂等操作:多次执行会造成伤害的操作。(当它们改变某些值或状态时) 示例:从银行账户提款的操作


只是想提出一个真实的用例来证明幂等性。在JavaScript中,假设你定义了一堆模型类(就像MVC模型一样)。它的实现方式通常是这样的(基本示例):

function model(name) {
  function Model() {
    this.name = name;
  }

  return Model;
}

然后你可以像这样定义新的类:

var User = model('user');
var Article = model('article');

但如果你试图通过模型(' User ')从代码的其他地方获取User类,它会失败:

var User = model('user');
// ... then somewhere else in the code (in a different scope)
var User = model('user');

这两个User构造函数是不同的。也就是说,

model('user') !== model('user');

为了让它是幂等的,你只需要添加一些缓存机制,像这样:

var collection = {};

function model(name) {
  if (collection[name])
    return collection[name];

  function Model() {
    this.name = name;
  }

  collection[name] = Model;
  return Model;
}

通过添加缓存,每次你建模('user')它都是同一个对象,所以它是幂等的。所以:

model('user') === model('user');

my 5c: In integration and networking the idempotency is very important. Several examples from real-life: Imagine, we deliver data to the target system. Data delivered by a sequence of messages. 1. What would happen if the sequence is mixed in channel? (As network packages always do :) ). If the target system is idempotent, the result will not be different. If the target system depends of the right order in the sequence, we have to implement resequencer on the target site, which would restore the right order. 2. What would happen if there are the message duplicates? If the channel of target system does not acknowledge timely, the source system (or channel itself) usually sends another copy of the message. As a result we can have duplicate message on the target system side. If the target system is idempotent, it takes care of it and result will not be different. If the target system is not idempotent, we have to implement deduplicator on the target system side of the channel.


幂等操作是一种可以应用多次而不改变结果(即系统状态)的操作、动作或请求,超出初始应用。

示例(web应用上下文):

IDEMPOTENT: Making multiple identical requests has the same effect as making a single request. A message in an email messaging system is opened and marked as "opened" in the database. One can open the message many times but this repeated action will only ever result in that message being in the "opened" state. This is an idempotent operation. The first time one PUTs an update to a resource using information that does not match the resource (the state of the system), the state of the system will change as the resource is updated. If one PUTs the same update to a resource repeatedly then the information in the update will match the information already in the system upon every PUT, and no change to the state of the system will occur. Repeated PUTs with the same information are idempotent: the first PUT may change the state of the system, subsequent PUTs should not.

非幂等性: 如果一个操作总是导致状态的变化,比如反复向用户发送相同的消息,导致每次都发送新消息并存储在数据库中,我们称该操作为NON-IDEMPOTENT。

NULLIPOTENT: 如果一个操作没有副作用,就像仅仅在网页上显示信息而没有对数据库进行任何更改(换句话说,你只是在读取数据库),我们说这个操作是NULLIPOTENT。所有get都应该是无效的。

当谈论系统的状态时,我们显然忽略了无害的和不可避免的影响,如日志和诊断。


相当详细和专业的回答。只是添加了一个简单的定义。

幂等=可重复运行

例如, 如果多次执行Create操作,则不能保证运行时没有错误。 但是如果有一个CreateOrUpdate操作,那么它声明了可重运行性(等幂)。


简而言之,幂等运算意味着无论你做多少次幂等运算都不会得到不同的结果。

例如,根据HTTP规范的定义,GET、HEAD、PUT、DELETE是幂等操作;但是POST和PATCH不是。这就是为什么有时POST被PUT取代的原因。


理解幂等运算的一个好例子可能是用远程钥匙锁汽车。

log(Car.state) // unlocked

Remote.lock();
log(Car.state) // locked

Remote.lock();
Remote.lock();
Remote.lock();
log(Car.state) // locked

锁是一个幂等运算。即使每次运行上锁都有一些副作用,比如眨眼,但不管你运行多少次上锁操作,汽车仍然处于相同的上锁状态。


如果一个操作执行多次等同于执行一次,那么它就是幂等的。

例如:将音量设置为20。 不管把电视的音量设置多少次为20,最终的结果都是20。即使一个进程执行该操作50/100次或更多,在进程结束时,卷也将为20。

反例:将音量增加1。如果一个进程执行该操作50次,则最终卷将为初始卷+ 50;如果一个进程执行该操作100次,则最终卷将为初始卷+ 100。正如您可以清楚地看到的,最终结果根据执行操作的次数而变化。因此,我们可以得出结论,这个运算不是幂等的。

我用粗体突出显示了最终结果。


如果你从编程的角度考虑,假设我有一个操作,其中一个函数f以foo作为输入,f的输出被设为foo。如果在进程结束时(执行此操作50/100次或更多次),我的foo变量保存的值是该操作只执行一次时的值,则该操作是幂等的,否则为NOT。

Foo = <某个随机值,比如-2>

{foo = f(foo)}花括号概括了该操作

如果f返回输入的平方,则运算不是幂等的。因为foo在最后会被(-2)提升到(执行操作次数)的次方

如果f返回输入的绝对值,则操作是幂等的,因为无论执行多少次操作,foo都将是abs(-2)。 这里,最终结果被定义为变量foo的最终值。


在数学意义上,幂等的含义略有不同: F (F (.... F (x))) = F (x) 这里f(x)的输出再次作为输入传递给f,这在编程中并不需要总是这样。


对于工作流管理器(如Apache workflow),如果管道中的幂等操作失败,系统可以自动重试该任务而不影响系统。即使日志发生了变化,这也很好,因为您可以看到事件。

在这种情况下,最重要的是您的系统可以重试失败的任务,并且不会弄乱管道(例如,每次重试都在表中添加相同的数据)


假设客户端向“IstanceA”服务发出请求,该服务处理请求,将其传递给DB,并在发送响应之前关闭。因为客户端没有看到它被处理,它将重试相同的请求。负载均衡器将请求转发到另一个服务实例“InstanceB”,该服务实例将对相同的DB项进行相同的更改。

我们应该使用幂等符号。当客户端向服务发送请求时,它应该有某种类型的请求id,可以保存在DB中,以显示我们已经执行了请求。如果客户端重试请求,“InstanceB”将检查requestId。由于特定的请求已经被执行,因此它不会对DB项进行任何更改。这种请求叫做幂等请求。因此,我们多次发送相同的请求,但不会做任何更改