幂等性概念及业界主流解决方案
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。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品使用约支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额返发现多扣钱了，流水记录也变成了两条．．．
业界主流的幂等性操作：
唯一ID + 指纹码机制，利用数据库主键去重
SELECT COUNT(1) FROM T_ORDER WHERE ID = 唯一ID +指纹码
好处:实现简单
坏处:高并发下有数据库写入的性能瓶颈
解决方案:跟进ID进行分库分表进行算法路由
使用Redis的原子特性去重
使用Redis进行幂等，需要考虑的问题
第一:我们是否要进行数据落库,如果落库的话，关键解决的问题是数据库和缓存如何做到原子性?
第二:如果不进行落库，那么都存储到缓存中，如何设置定时同步的策略?
常见解决思路
- 比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下好吧。
- 比如你是写 Redis，那没问题了，反正每次都是 set，天然幂等性。
- 比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的 id，类似订单 id 之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。
- 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。