前言
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。
比如在网约车系统，可以用它来对峰值写流量做削峰填谷，对次要的业务逻辑做异步处理，对不同的系统模块做解耦合。因为业务逻辑从同步代码中移除了，所以，我们也要有相应的队列处理程序来处理消息、执行业务逻辑。
比如用户在完成网约车订单，系统会给用户发一个抵扣红包，鼓励用户后续打车消费。由于发放红包的过程不在主流程之内，所以你考虑使用消息队列来异步处理。这时，你发现了一个问题：如果消息在投递的过程中发生丢失，那么用户就会因为没有得到红包而投诉。相反，如果消息在投递的过程中出现了重复，那么你的系统就会因为发送两个红包而损失。
那么如何保证，产生的消息一定会被消费到，并且只被消费一次呢？
问题虽然听起来很好理解，但是实际解决过程中却存在很多细节问题, 本文将详细讲解。
消息为啥会丢失
要想保证队列消息仅仅被消费一次，首先就要保证消息不会丢失。那么消息从被写入到消息队列，到被消费者消费完成，这个链路上会有哪些地方存在丢失消息的可能呢？其实，主要存在三个场景：
- 消息从生产者写入到消息队列的过程。
- 消息在消息队列中的存储场景。
- 消息被消费者消费的过程。
下面针对每一个场景，详细地剖析一下，这样就可以针对不同的场景选择合适的，减少消息丢失的解决方案。
在消息生产的过程中丢失消息
在这个环节中主要有两种情况:
- 网络传输中丢失消息,消息的生产者一般是我们的业务服务器，消息队列是独立部署在单独的服务器上的。两者之间的网络虽然是内网，但是也会存在抖动的可能，而一旦发生抖动，消息就有可能因为网络的错误而丢失。
- MQ 发生异常未成功接收消息,消息队列因软硬件原因未接收到消息。
解决办法：
- 消息重传：也就是当你发现发送超时后你就将消息重新发一次，但是你也不能无限制地重传消息。一般来说，如果不是消息队列发生故障，或者是到消息队列的网络断开了，重试 2～3 次就可以了。但是有可能会造成消息的重复，从而导致在消费的时候会重复消费同样的消息。
- 确认或事务机制：主流的MQ都支持该机制，可以保证生产者将消息送达到 MQ。如 RabbitMQ 就有事务模式和 confirm 模式。
在消息队列中丢失消息
MQ成功接收消息后可能会出现内部处理出错、宕机等情况
拿Kafka 举例，消息在 Kafka 中是存储在本地磁盘上的，而为了减少消息存储时对磁盘的随机 I/O，我们一般会将消息先写入到操作系统的 Page Cache 中，然后再找合适的时机刷新到磁盘上。比如，Kafka 可以配置当达到某一时间间隔，或者累积一定的消息数量的时候再刷盘，也就是所说的异步刷盘。
不过，如果发生机器掉电或者机器异常重启，那么PageCache中还没有来得及刷盘的消息就会丢失了。那么怎么解决呢？
如果把刷盘的间隔设置很短，或者设置累积一条消息就就刷盘，这样频繁刷盘会对性能有比较大的影响，而且从经验来看，出现机器宕机或者掉电的几率也不高，所以不建议你这样做。
如果系统对消息丢失的容忍度很低，那么可以考虑以集群方式部署MQ服务，通过部署多个副本备份数据，保证消息尽量不丢失。
所以如果需要确保消息一条都不能丢失，那么建议不要开启消息队列的同步刷盘，而是需要使用集群的方式来解决，可以配置当所有同步中的从节点都接收到消息才返回成功。如果对消息的丢失有一定的容忍度，也建议配置只发送给一个Follower成功存储就可以返回成功了。
当然实际业务系统对于消息的丢失有一定的容忍度，比如说以上面的发红包为例，如果红包消息丢失了，我们可以兜底给一直没有收到红包的顾客补发红包。
在消费的过程中存在消息丢失的可能
还是以 Kafka 为例来说明。一个消费者消费消息的进度是记录在消息队列集群中的，而消费的过程分为三步：接收消息、处理消息、更新消费进度。
其中接收消息和处理消息的过程都可能会发生异常或者失败，比如说，消息接收时网络发生抖动，导致消息并没有被正确的接收到；处理消息时可能发生一些业务的异常导致处理流程未执行完成，这时如果更新消费进度，那么这条失败的消息就永远不会被处理了，也可以认为是丢失了。
所以一定要等到消息接收和处理完成后才能更新消费进度，但是这也会造成消息重复的问题，比方说某一条消息在处理之后，消费者恰好宕机了，那么因为没有更新消费进度，所以当这个消费者重启之后，还会重复地消费这条消息。
主流的解决方案是客户端消费消息改为手动确认模式，在业务处理完成后再确认消息。
如何保证消息只被消费一次
基于上面的分析中，为了避免消息丢失，系统需要付出两方面的代价：一方面是性能的损耗；一方面可能造成消息重复消费。
性能的损耗一般可以接受，因为大部分业务系统只有在写请求时才会有发送消息队列的操作，而一般系统的写请求的量级并不高，但是消息一旦被重复消费，就会造成业务逻辑处理的错误。那么要如何避免消息的重复呢？
想要完全的避免消息重复的发生是很难做到的，因为网络的抖动、机器的宕机和处理的异常都是比较难以避免的，在工业上并没有成熟的方法，可以把要求放宽，只要保证即使消费到了重复的消息，从消费的最终结果来看和只消费一次是等同的就好了，也就是保证在消息的生产和消费的过程是“幂等”的。
什么是幂等: 幂等是一个数学上的概念，它的含义是多次执行同一个操作和执行一次操作，最终得到的结果是相同的。
比较典型的反面例子就是支付。用户购买商品支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了。用户再次点击按钮，假设这里的请求没有做幂等处理，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。而实际期望的是，一笔订单只进行一次扣款。所以一件事儿无论做多少次都和做一次产生的结果是一样的，那么这件事儿就具有幂等性。
消息在生产和消费的过程中都可能会产生重复，所以要做的是在生产过程和消费过程中增加消息幂等性的保证，这样就可以认为从最终结果上来看，消息实际上是只被消费了一次的。
在消息生产过程中，在Kafka和Pulsar中都支持”producer idempotency”的特性，翻译过来就是生产过程的幂等性，这种特性保证消息虽然可能在生产端产生重复，但是最终在消息队列存储时只会存储一份。
它的做法是给每一个生产者一个唯一的ID，并且为生产的每一条消息赋予一个唯一ID，消息队列的服务端会存储<生产者ID，最后一条消息ID> 的映射。当某一个生产者产生新的消息时，消息队列服务端会比对消息ID是否与存储的最后一条ID一致，如果一致，就认为是重复的消息，服务端会自动丢弃。
而在消费端，幂等性的保证会稍微复杂一些，你可以从通用层和业务层两个层面来考虑。在通用层面，你可以在消息被生产的时候，给它生成一个全局唯一的消息ID, 并将消息存储在数据库中，消费者在消费每条消息前，先从数据库里面查询这个全局ID是否被消费过，如果被消费过就放弃消费。
你可以看到，无论是生产端的幂等性保证方式，还是消费端通用的幂等性保证方式，它们的共同特点都是为每一个消息生成一个唯一的 ID，然后在使用这个消息的时候，先比对这个ID 是否已经存在，如果存在，则认为消息已经被使用过。所以这种方式是一种标准的实现幂等的方式。
小结
本文主要介绍了在消息队列中，消息可能会发生丢失的场景和应对方法，以及在消息重复的场景下，要如何保证，尽量不影响消息最终的处理结果。
重点是：虽然很多应对消息丢失的方法，但并不是说消息丢失一定不能被接受，毕竟在允许消息丢失的情况下，消息队列的性能更好，方案实现的复杂度也最低。
比如像是日志处理的场景，日志存在的意义在于排查系统的问题，而系统出现问题的几率不高，偶发的丢失几条日志是可以接受的。
所以方案设计看场景，这是一切设计的原则，不能把所有的消息队列都配置成防止消息丢失的方式，也不能要求所有的业务处理逻辑都要支持幂等性，这样会给开发和运维带来额外的负担。
