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。

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。

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。

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.

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。