前言
在项目中，由于网络问题，我们很难保证生产者发送的消息能100%到达消息队列服务器，也就是说有消息丢失的可能性，因 此，生产者就必须具有消息丢失检测和重发机制，也就是我们常说的消息队列的事物机制。
不能把可靠性的保证全部交给TCP，TCP只保证了传输层的可靠传输，但是无法保证与应用层的交互是否出错 TCP无法给应用层任何反馈，因此必须在应用层处理差错
同步的事务——停止等待
所谓停止等待协议就是没发送完一组数据后，等待对方确认并且收到确认后，再发送下一组数据。
同步的事务——连续ARQ
类似于TCP的滑动窗口模型
异步的事务——回调机制
生产者在发送消息的时候，注册一个回调函数，这样生产者便不用停下来等待确认了，而是可以一直持续发送消息，当消息到达消息队列服务器的时候，服务器便会调用生产者注册的回调函数，告知生产者消息发送成功了还是失败了，进而做进一步的处理，从而提高了并发量。
消息的幂等处理
由于网络原因，生产者可能会重复发送消息，因此消费者方必须做消息的幂等处理，常用的解决方案有:
- 查询操作：查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select是天然的幂等操作;
- 删除操作：删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) ;
- 唯一索引，防止新增脏数据。比如:支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功 一个资金账户记录。要点:唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据(当表存在唯一索引，并发 时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可);
- token机制，防止页面重复提交。业务要求: 页面的数据只能被点击提交一次;发生原因: 由于重复点击或 者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交;解决办法: 集群环境采用token加redis(redis单 线程的，处理需要排队);单JVM环境:采用token加redis或token加jvm内存。处理流程:1. 数据提交前要向 服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间;2. 提交后后台校验token，同时删除 token，生成新的token返回。token特点:要申请，一次有效性，可以限流。注意:redis要用删除操作来判 断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用;
- 悲观锁——获取数据的时候加锁获取。select * from table_xxx where id='xxx' for update; 注意:id字段一 定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会 很长，根据实际情况选用;
- 乐观锁——乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。乐观锁的 实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件:1. 通过版本号实现update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version#如下图(来自网上);2. 通过条件限制 update table_xxx set avai_amount=avai_amount-#subAmount# where avai_amount-#subAmount# >= 0要求: quality-#subQuality# >= ，这个情景适合不用版本号，只更新是做数据安全校验，适合库存模型，扣份额和 回滚份额，性能更高;
- 分布式锁——还是拿插入数据的例子，如果是分布是系统，构建全局唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法 确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统(redis或zookeeper)，在业务系统插入数据或者更新数据，获 取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系 统中得解决思路。要点:某个长流程处理过程要求不能并发执行，可以在流程执行之前根据某个标志(用户ID+后缀 等)获取分布式锁，其他流程执行时获取锁就会失败，也就是同一时间该流程只能有一个能执行成功，执行完成 后，释放分布式锁(分布式锁要第三方系统提供);
- select + insert——并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法 是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，在进行业务处理，就可以了。注意:核心高并发流程不要用这 种方法;
