在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送会执行重试，重试可能会产生重复的消息。对系统来说，如果没有对重复消费进行处理，会导致系统数据发生错误。
比如，一个订单系统，订单创建成功后，把数据写入统计数据库，如果发生重复统计，会导致数据库数据错误。
解决消息重复消费，其实就是保证消息的消费幂等性。
幂等性的定义：
多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。
所以需要从业务逻辑上设计，将消费的业务逻辑设计成幂等性。
利用数据库的唯一约束
在进行消息消费，需要取一个唯一个标识，比如 id 作为唯一约束字段，先添加数据，如果添加失败，后续做错误提示，或者不做后续操作。
Redis 设置全局唯一id
每次生产者发送消息前设置一个全局唯一id放在消息体重，并存放的 redis 里，在消费端接口上先找在redis 查看是否存在全局id，如果存在，调用消费接口并删除全局id，如果不存在，不做后续操作。
多版本（乐观锁）机制
给业务数据添加一个版本号，每次更新数据前，比如当前版本和消息中的版本是否一致，如果一致就更新数据并且版本号+1，如果不一致就不跟新。这有点类似乐观锁处理机制。
总结
设计幂等需要根据具体的业务场景，如果是并发量比较大的系统，数据库一般支撑不了这么大的并发，需要使用 Redis 缓存处理。而并发不大的系统可以选择数据库。
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