消息传递过程中，如果传递失败，发送会进行重试，重试可能产生重复消息信息。对于系统来说，如果不对重复消费进行处理，就会出现系统数据错误。例如，在一个订单系统中，订单创建成功后，将数据写入统计数据库。如果出现重复统计，数据库数据就会出错。解决消息的重复消费，其实就是为了保证消息消费的幂等性。幂等性的定义：多次执行与一次执行的影响相同。所以需要从业务逻辑上去设计，把消费的业务逻辑设计成幂等的。使用数据库的唯一约束消费消息时，需要取一个唯一标识，比如id作为唯一约束字段，先添加数据。如果添加失败，后面会提示错误信息，或者不进行后续操作。Redis设置了一个全局唯一的id。生产者每次发送消息前，设置一个全局唯一的id放在消息权重中存入redis。先在consumer接口上的redis中查看是否有globalid。如果存在则调用消费者接口并删除全局id，如果不存在则不进行后续操作。多版本（乐观锁）机制为业务数据添加版本号。每次更新数据前，比如当前版本与消息中的版本是否一致，一致则更新数据，版本号+1。如果不一致，则不会更新。这有点类似于乐观锁机制。综上所述，幂等性的设计需要根据具体的业务场景。如果是并发量比较大的系统，数据库一般无法支持这么大的并发量，需要使用Redis缓存处理。对于并发度低的系统，可以选择数据库。如果您觉得文章对您有帮助，请点个赞吧！
