应使用客户端提供的稳定标识（如X-Idempotency-Key）拼接业务上下文生成Redis幂等key，配合SET NX EX原子写入；避免直接哈希body，禁用INCR单独限频，ID生成需Lua保障原子性，幂等结果缓存须区分pending/success/failure状态。
用 Redis SETNX 实现请求幂等性，但别直接存 raw body
直接把整个 HTTP 请求体（比如 json.RawMessage）当 key-value 存 Redis，看似简单，实际会踩三个坑：body 顺序不一致导致哈希不同、空格/换行差异、gzip 或编码层干扰。真正该存的是客户端可控且稳定的标识。
推荐做法是让前端在请求头带一个 X-Idempotency-Key（比如 UUID v4），后端用它拼接业务上下文生成 Redis key：
key := fmt.Sprintf("idempotent:%s:%s", userID, idempotencyKey)
然后用 SET key value EX 3600 NX 原子写入。注意：NX 是必须的，EX 时间要覆盖业务最长处理周期（比如支付回调可能卡住 1 小时，就不能只设 5 分钟）。
- 不要依赖
Content-MD5或Body Hash—— 客户端可能没算，或中间代理改了 body - 如果用 Gin，可在 middleware 里统一校验：
c.GetHeader("X-Idempotency-Key")，为空则拒绝 - Redis 写失败（如连接断）不能直接 fallback 到“放行”，得返回 503，否则破坏幂等语义
用 Redis INCR + 过期时间防重复提交，但别只靠 INCR
INCR 看似能计数防重，但它不带过期逻辑，单靠 INCR 会导致 key 永久残留，内存泄漏。正确组合是 INCR + EXPIRE，但要注意竞态：INCR 成功后 EXPIRE 失败，key 就没过期。
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Golang 推荐用 Lua 脚本一次执行：
script := `
if redis.call("INCR", KEYS[1]) == 1 then
redis.call("EXPIRE", KEYS[1], ARGV[1])
end
return redis.call("GET", KEYS[1])
`
调用时传入 key 和 expireSeconds。这样原子性有保障，且只在首次递增时设过期。
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
- 别对每个请求都 INCR —— 只对明确需限频的场景（如短信发送、密码重置）才用
- 如果业务要求“同一用户 1 分钟最多提交 3 次”，key 应含用户维度：
rate:uid:12345 - 注意 Redis 集群下 Lua 脚本的 key 必须落在同一 slot，所以 key 设计要有 hash tag，比如
rate:{uid}:12345
生成全局唯一 ID 时，Snowflake 不是银弹，Redis INCR 也得加锁
Go 生态常用 github.com/bwmarrin/snowflake，但它依赖机器时间回拨 —— 一旦 NTP 校正或虚拟机暂停，可能生成重复 ID。更稳的方式是用 Redis INCR，但直接 INCR 在并发高时仍可能因网络延迟导致多个请求拿到同一个值（Redis 响应未返回前，客户端已发下一轮）。
安全做法是：先 INCR，再用 GET 确认值，且整个过程用 Lua 包裹，避免中间被其他客户端插队：
script := "local v = redis.call('INCR', KEYS[1]); redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[1]); return v"
同时，ID 生成服务本身要做降级：Redis 不可用时，切到本地 LRU cache + 时间戳 + 自增 counter 组合（精度降到毫秒级，短时可接受）。
- Snowflake 节点 ID（nodeID）别硬编码，从配置或 Consul 动态获取，避免部署多实例时冲突
- 如果用
redis.Incr()方法，确保调用后检查 error 是否为redis.Nil（key 不存在）或连接错误，别忽略 - 生成的 ID 别直接暴露给前端做分页参数 —— 容易被枚举，中间加一层映射或加密
幂等结果缓存必须区分「成功」和「处理中」状态
只存最终结果（比如订单创建成功后的 orderID）不够。如果请求超时重试，而第一次还在执行中，第二次进来发现 key 已存在，就该返回 409 Conflict 或等待中状态，而不是直接返回旧结果 —— 否则用户看到“下单成功”但实际没扣款。
建议用 Redis Hash 存三个字段：status（pending / success / failed）、result（JSON 字符串）、updated_at（时间戳）。用 HSETNX 初始化，后续用 HGETALL 读取判断。
- status 为 pending 时，可配合长轮询或 WebSocket 通知前端，而不是立刻返回 503
- 不要用单个 string key 存 JSON 结构体 —— 修改部分字段得反序列化再序列化，开销大且不原子
- 缓存清理时机很重要：成功后保留 24 小时，失败后保留 2 小时，避免误重试；定时任务扫描过期 pending 记录并标记为 failed
最麻烦的不是实现，而是边界：比如支付回调里，银行通知到了但 DB 更新失败，此时幂等 key 已写，但业务状态不一致。这种 case 得靠异步对账兜底，代码里再怎么锁也没用。
