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

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)

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?

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.