MQ的消息丢失/重复/积压的问题解决

在我们实际的开发过程中，我们肯定会用到MQ中间件，常见的MQ中间件有kafka，RabbitMQ，RocketMQ。在使用的过程中，我们必须要考虑这样一个问题，在使用MQ的时候，我们怎么确保消息100%不丢失？

案例背景

以我们熟悉的淘宝系统为例子，在用户下订单的时候，通常会给客户发放一下优惠劵。在整个过程中，交易服务和发优惠劵服务就是通过MQ消息队列进行通信。在交易服务完成后，交易服务可以发送“发一个满100减5的优惠劵”的消息给MQ。优惠劵服务则在消费端消费这个消息，从而实现真正的优惠劵的发放。

MQ的作用

在实际工作中，引入MQ消息最直接的目的就是让系统解耦合流量控制，从而实现系统的高可用和高性能。

系统解耦：用MQ可以隔离系统上下游环境变换带来的不稳定因素。比如无论优惠劵服务需求如何变化，交易服务不用做任何改变。即使优惠劵服务出现故障，交易流程也不会受到影响。从而使交易服务和优惠劵服务达到了解耦的目的。从而使整个系统高可用。
流量控制：当遇到秒杀等流量突增的场景，通过MQ可以实现流量的“削峰填谷”的作用，可以根据下游的处理能力自动调节流量。

但是，引入了MQ虽然实现了系统解耦和流量控制，同时引入引入了新的问题。

引入MQ实现系统解耦，会影响系统之间的数据传输一致性。在分布式系统中，如果两个节点之间存在数据同步，就会带来数据一致性问题。同理，在使用MQ时，我们也要解决消息生产端和消息消费端的数据一致性问题。
引入MQ实现流量控制，会使消费端处理能力不足，从而导致消息积压。

在使用MQ时，如何确保消息不丢失？

我们要从如下几个方面分析：如何知道有消息丢失？哪些环节可能丢失消息？如何确保消息不丢失？

网络中传输数据是不可靠的。要想解决如何不丢失消息的问题。首先，我们要知道哪些环节可能丢失消息。

哪些环节可能出现消息的丢失

一条消息从从生产到消费，主要可划为三个阶段：消息的生产阶段，消息的存储阶段，消息的消费阶段。

消息的生产阶段：从消息被生产出来，然后提交给MQ，只要能正常接收到MQ broker的ack确认响应，就表示发送成功。所以，这个阶段只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的
消息的存储阶段：这个阶段一般交由MQ来保证。但是我们需要知道它的原理。比如，Broker会做副本，保证一条消息至少同步给两个节点再返回ack
消息的消费阶段：消费端从Broker上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立刻发送ack给broker，而是等到执行完业务逻辑之后，在发送消费确认，也能保证消息不丢失。

这个方案看似万无一失，每个阶段都可以保证消息不丢失。但是在分布式系统中，故障是肯定会有的。作为消息生产者，我并不能保证MQ是否弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息。所以，本着Design For Failure的设计原则，我们需要有一种机制来check消息是否丢失。

如何check消息是否丢失？

总体的方案：在消息生产端，给发出的每一个消息指定一个全局唯一的ID，在消费端做校验。

具体实现：我们可以使用拦截器。在生产端发消息之前，通过拦截器将消息的全局唯一ID注入消息中，然后，在消费端收到消息之后，在通过拦截器检测消息ID或者消费状态。这样实现的好处就是消息的检测不会侵入业务代码中，可以通过ID找到具体丢失的消息，进行进一步的排查。

如何解决消息重复消费的问题

例如，在消息生产过程中，如果出现失败的情况，通过补偿机制会执行重试，重试就可能产生重复的消息，那么我们应该如何解决这个问题？这其实就是消费端幂等性问题（幂等性：就是一条命令执行任意多次所产生的影响和执行一次的影响相同）。只要消费者具备了幂等性，那么重复消费消息的问题也就解决了。

最简单的方案就是，在数据库中建一个消息日志表，这个表记录消息ID和消息执行状态。这个我们消费消息的逻辑变为：在消息日志中增加一个消息记录，再根据消息记录，执行发送优惠劵业务。我们每次都会在插入之前检查该消息是否已存在。这样就不会出现一条消息被多次执行的情况。这里的数据库也可以使用redis/memcache来实现唯一约束方案。

如何解决消息积压问题

消息积压反应的是性能问题。因为消息发送之后才会出现积压，所以这个和消息生产者没有关系。绝大部分MQ单节点每秒几万的处理能力，相对比业务逻辑来说，性能一般不会在MQ的存储上。所以这个问题，我们主要是从消费端入手解决。

如果是线上的突发问题，要临时扩容，增加消费端的数量，与此同时，降级一些非核心业务。通过扩容和降级承担流量。

然后，需要排查异常问题。通过监控/日志等手段分析消费者的业务代码是否出现了问题。

最后，如果是消费端处理能力不足，可以通过水平扩容来提高消费端的并发处理能力。在扩容消费者实例数的时候，必须同步扩容Topic的分区数量，确保消费者实例数和分区数对等。如果只增加消费者数量，不增加分区数。由于分区是单线程消费的，这样扩容没有效果。

比如在Kafka中，一个Topic可以配置多个Partition。数据会被写入多个Partition中，但是kafka约定一个分区只能被一个消费者消费，Topic的partition数量也决定了最大消费者的数量。

除此之外，还有

如何选型消息中间件？
消息中间件中的队列模型与发布订阅模型的区别？
为什么消息队列能实现高吞吐？
序列化、传输协议，以及内存管理等问题？

等问题。我们下一篇文章再讨论