为了防止数据流转工作流中出现数据重复，你需要实施策略，确保每条数据即使在重试、系统故障或并行处理等场景下也能且只会被处理一次。核心方法是结合使用唯一标识符、幂等操作和事务性检查。通过设计工作流使其在每个步骤都能识别和处理重复数据，可以最大限度地减少冗余并保持数据一致性。
首先，使用唯一标识符来跨系统跟踪数据。在移动每条记录或消息之前，为其分配一个 UUID、哈希值或组合键。例如，将记录从数据库传输到消息队列时，为每条记录生成一个唯一的 ID。消费数据的系统可以对照日志或数据库检查此标识符，以确认数据是否已被处理。这在事件驱动架构中特别有用，因为网络问题可能导致同一事件被重试。Kafka 等工具使用偏移量来跟踪消息消费，而数据库可以利用时间戳或版本号来识别新的或更新的记录。
其次，将操作设计为幂等。幂等性确保重复执行同一操作多次不会改变结果。例如，更新用户资料的 API 端点应使用带有唯一标识符的 PUT 请求，而不是 POST，以避免创建重复条目。在批处理中，工作流在插入记录之前可能会检查记录是否已存在。消息队列消费者还可以通过将已处理的消息 ID 存储在缓存（例如 Redis）中并跳过重复消息来实现去重。这种方法可以在不依赖复杂状态管理的情况下妥善处理重试。
最后，在数据流转步骤之间强制执行事务完整性。使用事务来原子地将源系统中的数据标记为“已处理”，同时将其移动到目标系统。例如，从数据库导出记录时，在与读取数据相同的事务中更新 last_processed 时间戳。如果流转失败，事务将回滚，确保数据不会被标记为已处理。在分布式系统中，将此方法与幂等写入和确认机制（例如，消息队列 ACK）结合使用，以在从源移除数据之前确认处理成功。这可以防止由部分故障或系统重启引起的数据重复。