为了在流式系统中确保幂等性，你需要一些机制来保证多次处理相同数据不会导致重复的结果。这一点至关重要，因为流式系统经常由于重试、故障或回填而重新处理数据。幂等性可以防止意外的副作用，例如在聚合中重复计数或向外部系统写入重复的数据。核心方法包括跟踪已处理的数据和设计操作，以便即使重复执行也能产生一致的结果。
一种常用的方法是使用唯一标识符进行去重。为流中的每个消息或事件分配一个唯一的 ID（例如，UUID、事件时间戳或偏移量）。在处理之前，检查该 ID 是否已记录在持久性存储中，例如数据库或分布式缓存。例如，在 Apache Kafka 中，消费者跟踪偏移量以避免重新处理相同的消息。如果消费者失败并重新启动，它会从上次提交的偏移量恢复，从而确保每条消息都被精确地处理一次。同样，应用程序可以使用键值存储（例如，Redis）来跟踪事件 ID：如果事件的 ID 存在于存储中，则跳过该事件。这需要原子性的“检查并插入”操作，以避免并发处理期间的竞争条件。
另一种方法是幂等的有状态操作。设计处理逻辑，使多次应用相同的输入不会改变最终状态。例如，在更新计数器时，使用绝对值（例如，“设置总数为 100”），而不是相对操作（例如，“总数增加 5”）。在 Apache Flink 等流处理框架中，有状态函数可以利用版本化的状态快照来检测和丢弃冗余更新。此外，可以使用 upsert（PostgreSQL 中的 INSERT … ON CONFLICT UPDATE）或条件写入（例如，AWS DynamoDB 的条件表达式）来实现对 sinks（例如，数据库）的幂等写入。例如，写入具有唯一键的记录可确保重复写入不会创建新条目，而是覆盖现有条目。
最后，事务性处理有助于协调跨系统的幂等性。使用分布式事务或两阶段提交来确保处理事件和将其标记为已完成之间的原子性。例如，当写入数据库并将输出事件发布到流时，这两个操作应该一起成功或一起失败。Apache Kafka 的事务 API 允许生产者以原子方式写入多个分区，从而确保只有在所有步骤都完成后才能看到输出。像 Apache Spark Structured Streaming 这样的流处理框架使用检查点来跟踪进度，从而确保在发生故障后，重新处理从上次一致的状态开始。结合这些技术可以降低部分更新的风险，并确保即使在分布式环境中也能实现端到端的幂等性。