要在流式管道中实现数据去重，您需要实时识别和过滤重复记录，因为数据会流经系统。 核心方法包括跟踪传入记录的唯一标识符，并确保每个标识符仅被处理一次。 这通常通过状态管理、窗口和确定性检查相结合来实现。 例如，您可以使用像 Apache Flink 或 Apache Kafka Streams 这样的流式处理框架来维护一个分布式状态，该状态存储已处理的记录 ID，从而可以快速查找以检测重复项。
一种常见的方法是为每个记录分配一个唯一的键（例如，事务 ID 或有效负载的哈希值），并将这些键存储在快速、可扩展的存储系统中，如 Redis 或流式处理框架内的内存状态存储中。 当每个记录到达时，系统会检查该键是否存在于存储中。 如果存在，则丢弃该记录； 如果不存在，则添加该键，并继续处理该记录。 为了处理无界数据，您可以为存储的键设置生存时间 (TTL)，以确保状态不会无限增长。 例如，如果您的数据具有严格的事件时间顺序，则可以使用 1 小时的滑动窗口来过期键，假设重复项不会超过该窗口到达。
当处理乱序数据或延迟到达的事件时，会出现挑战。 为了解决这个问题，一些管道使用水印来定义窗口“完成”的时间，并在最终确定去重之前强制执行宽限期。 另一种方法是概率数据结构，如 Bloom 过滤器，它以稍微的不准确性来换取减少的内存使用量。 例如，Bloom 过滤器可以有效地跟踪数百万个键，且只需最少的存储空间，但可能允许一小部分误报。 如果精确的去重至关重要，则将这些技术与定期状态清理（例如，使用 Apache Flink 的状态 TTL）相结合，可确保效率和准确性。 始终根据数据的特征（例如重复频率和延迟容忍度）验证策略，以平衡资源使用和正确性。