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理解幂等性
幂等性是什么意思介绍如下：HTTP 幂等方法，是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次，还是调用一百次，一千次，结果都是相同的。
幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。
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。
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。在开发中的 幂等性 意为：同一个系统，一次请求和多次请求的结果是一致的。
而RESTFul API中的幂等性是指调用某个接口1次或N次，对所访问的资源产生的影响结果都是相同的，需要特别注意的是：这里幂等性指的是对资源产生的影响结果，而非调用HTTP请求的返回结果。
等幂性简单点说就是一次请求和多次请求，资源的状态是一样。比如GET和HEAD，不论你请求多少次，资源还是在那里。
一起讨论下,消息幂等(去重)通用解决方案
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。
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。
消息堆积的产生原因 消息堆积的原因主要在于两方面，其一为消费的太慢或消费方出现异常，其二为生产方生产的太快，总的来说就是 消息的速度赶不上生产的速度，生产和消费速度不匹配造成的 。
另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。
高并发的系统如何保证幂等性？ 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。
爬虫:5.增量爬取和去重
1、批量型的网络爬虫 这种类型是针对用户有着明确的抓取范围和目标，当达到既定的目标之后，抓取工作就会停止。这个目标可以是抓取的时间，也可以是抓取的数量等 。
2、通过页面解析，可以将HTML响应数据转化为结构化数据，并提取出所需信息。页面解析通常使用DOM解析器或正则表达式等技术。去重机制 在大规模爬取过程中，同一个URL可能会被重复抓取多次，造成资源浪费。
3、Python爬虫开发可以设计出各种功能强大的应用，包括但不限于以下几个方面： 数据采集：使用Python爬虫可以自动化地从互联网上抓取各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。可以根据需求自定义采集规则，提取所需的数据。
4、Python中的网络爬虫有多种类型，包括基于库的爬虫和基于框架的爬虫。基于库的爬虫使用Python的网络请求库（如requests）和解析库（如BeautifulSoup）来发送请求和解析网页内容。这种爬虫的开发相对简单，适合小规模的数据采集任务。
redis数据结构有哪些
1、list（双向链表）list是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。
2、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。
3、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis。它存储的是键值对，将多个键值对存储到一个redis键里面。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的。
4、redis是面试中最常问的中间件，关于数据结构主要集中在列举和用法。下面我们就数据结构和主要的使用方式做一个描述。
