重连不是简单重启
在日常运维中，服务断网后自动重连几乎是标配功能。但很多人只关注“能不能连上”，却忽略了“重复连接会不会出事”。比如某个支付网关在断线后尝试重连，如果每次重连都触发一次扣款请求，那用户可能被扣十次钱——这就是典型的缺乏幂等性处理。
幂等性，简单说就是：无论操作执行一次还是多次，结果都一样。在网络重连场景里，意味着即使连接反复建立、断开、再建立，系统状态不会因此错乱。
常见问题场景
设想一个物联网设备定时上报数据到服务器。网络不稳定时，它发送数据后没收到确认，于是重试。但其实第一次请求已经到达，只是响应丢了。如果没有幂等机制，服务器就会收到两条相同数据，统计结果翻倍。
类似情况也出现在微服务调用中。A服务调用B服务的注册接口，在网络抖动后发起重连，若B端未做判断，可能把同一个实例注册两次，导致负载不均甚至故障。
如何实现幂等性
核心思路是“识别重复动作并跳过执行”。常用方法之一是引入唯一标识符。例如每次连接附带一个客户端生成的 request_id，服务端维护一个已处理ID的缓存（如Redis），收到请求先查是否已存在，有则直接返回上次结果。
if (redis.exists("processed:" + request_id)) {
return getPreviousResponse(request_id);
} else {
processConnection();
redis.setex("processed:" + request_id, 3600, response);
}另一种方式是使用序列号机制。客户端每次递增一个连接序号，服务端记录最新有效序号。如果收到的序号小于等于当前值，说明是旧请求或重发，直接忽略。
连接状态机的设计
更稳健的做法是把连接过程建模成状态机。比如定义“未连接”“连接中”“已连接”“断开中”四种状态。只有从“未连接”可以进入“连接中”，而“已连接”状态下即使收到重连指令也不再发起新握手。
这种设计防止了并发重连导致资源竞争。就像电梯按钮，按一次就亮灯，连续猛按也不会让电梯跑两趟。
实际部署时，配合超时和退避策略效果更好。首次失败1秒后重试，第二次2秒，第三次4秒，避免雪崩式重连冲击服务端。
别忘了清理过期状态
幂等机制依赖状态记录，这些记录不能永久保留。Redis中的request_id缓存要设TTL，防止内存泄漏。同时要考虑节点重启后状态丢失的问题，必要时可结合持久化数据库做补偿校验。
线上系统最怕“看似正常却数据错乱”。一次重连不该成为事故导火索。把幂等性当成连接逻辑的标配，才能让系统真正扛得住网络风浪。