库存扣减必须做幂等，因前端防重不可靠，双击、超时重试等会导致重复执行而超卖；应以唯一业务id+数据库唯一约束实现强幂等，通过幂等表记录状态并驱动扣减，全程事务保障一致性。
为什么库存扣减必须做幂等，而不是靠前端防重
前端防重按钮、请求拦截、Loading 状态，对库存扣减完全不可靠。用户双击、网络超时重试、网关重发、消息队列重复投递——这些场景下，POST /api/v1/order 可能被真实执行 2 次以上。一旦 UPDATE stock SET quantity = quantity - 1 WHERE sku_id = ? AND quantity >= 1 被执行两次，就超卖。幂等不是“可选优化”，是库存类接口的生存底线。
用唯一业务 ID + 数据库唯一约束实现强幂等
不要依赖 Redis 的 SETNX 做判断再扣减（存在竞态），也不要只查一次库存再更新（查+改非原子）。最稳的方式是把“扣减动作”本身变成一条带唯一约束的插入记录，再用该记录驱动扣减逻辑。
- 建一张幂等表：
idempotent_records，字段含idempotency_key（唯一索引）、order_id、sku_id、status（'success'/'failed'）、created_at - 扣减流程：先
INSERT INTO idempotent_records (idempotency_key, order_id, sku_id, status) VALUES (?, ?, ?, 'pending')；若主键冲突（ERROR: duplicate key value violates unique constraint），直接查该记录状态并返回结果 - 插入成功后，用事务执行真正的库存扣减：
UPDATE stock SET quantity = quantity - ? WHERE sku_id = ? AND quantity >= ?；成功则UPDATE idempotent_records SET status = 'success' WHERE idempotency_key = ?，失败则设为'failed'
关键点：整个流程必须在一个数据库事务里完成（或至少保证幂等记录插入与库存更新的最终一致性），且 idempotency_key 必须由客户端生成（如 UUID 或订单号+SKU 组合），服务端不生成、不猜测。
Go 微服务中如何透传和校验幂等 Key
在 Service Mesh 或多跳调用链路中（比如 gateway → order-service → inventory-service），idempotency-key HTTP Header 不能只在第一层校验。每个下游服务都应检查并复用该值，否则 inventory-service 收到的是 order-service 生成的中间 key，失去端到端语义。
- gateway 层必须校验
idempotency-key是否存在，拒绝空值请求 - 所有 RPC 调用（gRPC 或 HTTP）需将该 key 作为 metadata 或 query 参数透传，inventory-service 的 handler 必须用它作为
idempotency_key字段写入数据库 - 避免在 service 层重新拼接 key（如
req.OrderID + "-" + req.SKU），客户端已提供就直接用——不同语言/序列化方式可能导致拼接结果不一致
如果你用 gRPC，建议在 proto 中显式定义 string idempotency_key = 1;，而非塞进 metadata，减少解析歧义。
幂等状态查询和超时兜底怎么设计
用户发起扣减后网络断开，客户端不知道成功与否，会重试。此时服务端不能只返回“已存在”，还得告诉客户端上次操作的真实结果（成功扣减了，还是因库存不足失败了）。
- 幂等表必须存
status和可选的error_code（如'INSUFFICIENT_STOCK'），查询时直接返回该状态，不重新执行业务逻辑 - 设置合理超时：如果某条幂等记录卡在
'pending'超过 5 分钟，说明事务卡住或服务崩溃，需后台任务扫描清理（设为'failed'并告警），否则该 key 永久阻塞后续请求 - 注意：不要用 TTL 自动删记录——业务审计、对账、问题排查都依赖历史幂等记录，删了就丢上下文
真正难的不是第一次实现，而是当库存服务拆成多个分片、或引入缓存层时，仍要保证幂等键全局唯一、状态查询强一致。这时候唯一约束和事务边界就得仔细推演，别让缓存穿透或分库分表路由把 idempotency_key 查偏了。
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