微服务中的事件驱动架构如何实现去重？

使用唯一事件ID结合存储机制与业务状态判断实现去重，确保消息重复时不重复处理。

在微服务的事件驱动架构中，消息重复是常见问题，尤其在网络抖动、消费者超时重试或消息中间件故障时。去重的核心目标是确保同一业务事件即使被多次投递，也只被处理一次。实现方式需结合唯一标识、存储机制与幂等设计。

使用事件唯一ID进行去重

每个事件在生产时应携带一个全局唯一ID（如UUID），该ID由生产者生成并随事件一起发送。消费者在处理前先检查该ID是否已处理过。

• 事件结构中包含eventId字段，保证跨服务可识别
• 消费者接收到事件后，先查询本地去重表或缓存（如Redis）确认该ID是否存在
• 若存在则跳过处理，否则执行业务逻辑并记录该ID

基于数据库的幂等表或状态机

将事件ID与处理状态持久化到数据库，形成“幂等表”，适用于强一致性场景。

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• 创建一张event_processing_log表，包含eventId、serviceName、status、createTime等字段
• 消费时通过唯一索引（eventId + service）防止重复插入
• 利用数据库的约束（如唯一键）自动拦截重复请求，避免并发问题

利用Redis实现高性能去重

对高吞吐场景，可用Redis的SET命令配合过期时间实现轻量级去重。

• 使用SET event_id "1" EX 86400 NX命令写入事件ID，NX保证仅首次成功
• 若命令返回OK，则继续处理；若为NULL，则说明已处理过
• 注意设置合理的TTL，覆盖最大可能的重发窗口

结合业务状态做逻辑判断

去重不仅依赖技术手段，还需结合业务上下文判断是否应再次处理。

• 例如订单支付事件，先查订单当前状态是否已是“已支付”
• 如果是，则直接ACK消息，无需重复操作
• 这种方式天然具备幂等性，减少对外部去重存储的依赖

基本上就这些。关键是在事件源头生成唯一ID，并在消费端通过存储机制或业务逻辑拦截重复。系统设计时应默认消息可能重复，把去重和幂等作为基础能力来构建。

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