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，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。
要想效果好，就用降重鸟。AI改写智能降低AIGC率和重复率。
113
- 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。
