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1、问题来源

在工业物联网领域，采集点位多，采集频率高，数据的顺序要求也很高。

这样在处理采集过滤的消息时高效的保证数据的不重就非常必要了。

就拿我手上的项目来说，峰值时每秒钟需要清洗2000+条物联网设备采集过来的各种指标数据。平均下来就是需要每0.5毫秒处理完一条数据。

2、可选的方案

做幂等性校验有很多方案，但是要满足上面的0.5毫秒内处理幂等性和业务逻辑的就不多了。

局域网内部1个ping包的平均耗时就有0.1毫秒左右，再加上业务中有排重、比较大小、生产消息到kafka、写日志、读写redis中的数据进行校验等。所以需要尽可能的使用本地缓存。

1) jdk本身的ConcurrentHashMap来做校验，key为消息的hashcode，值为此hashcode的消息内容列表，因为hashcode有碰撞的概率，无法做到完全唯一,这种方法有个比较大的问题，就是内存的使用量会一直升高，导致GC频繁，而业务上其实仅需要保证近10分钟内不重就行，适合单节点方案

2) 使用工具包中的 Caffeine的缓存方案，可以设置缓存的过期时间，用法上与ConcurrentHashMap差不多，适合单节点方案

3) 使用redis或者memcached来存储处理过的消息，每来一条都进行校验，此种方案有网络开销，比较耗时，只能作为重启应用是本地缓存清空了的兜底方案，适合分布式部署的情况

4) 使用布隆过滤器+本地缓存，尽可能使用本地校验，不确定的情况下再使用中心缓存进行校验，适合单节点部署的情况

3、最终方案

选择方案4，由于大部分消息内容是不会重复的，先使用本地的布隆过滤器校验，不存在直接返回不重复，布隆过滤器返回存在再用消息内容去和本地缓存比较，如存在则返回重复，如不存在则不重复。针对任务重启时布隆过滤器和本地缓存失效的问题，在开始处理业务逻辑前判断缓存是否为空，为空的情况下将数据库表中近最近时间往前推10分钟的数据查询出来加载到布隆过滤器和缓存中去，然后再进行业务逻辑处理。

这个方案的好处是充分利用本地缓存，有几极致的性能表现， 使用arthas监控校验方法，每条数据校验仅耗时0.02毫秒,加上写入布隆过滤器和本地缓存耗时0.04毫秒，那么幂等性校验功能总共耗时0.06毫秒。

幂等性校验

写入布隆过滤器和缓存

处理业务逻辑耗时

4、检查是否达到了预期效果

从上面的结果来看是达到了预期的效果，通过arthas的monitor命令每5秒钟统计一次，包含幂等性校验在内，整个业务逻辑平均0.4毫秒左右可以处理完成，符合预期/