面试官灵魂暴击：如何保障消息100%投递成功？如何保证消息幂等性？
“今天无聊带你们撩一下消息的可靠性传输和幂等性
可能出现消息丢失的情况？
Producer在把Message发送Broker的过程中，因为网络问题等发生丢失，或者Message到了Broker，但是出了问题，没有保存下来
“针对这个问题，Producer可以开启MQ的事务，如果这个过程出现异常，进行回滚，但是有个很大的问题，你提交一个事务就会阻塞在那，非常影响性能，生产环境肯定不会开启事务，一般都是使用confirm机制
Broker接收到Message暂存到内存，Consumer还没来得及消费，Broker挂掉了
“可以通过持久化设置去解决：(1) 创建Queue的时候设置持久化，保证Broker持久化Queue的元数据，但是不会持久化Queue里面的消息; (2) 将Message的deliveryMode设置为2，可以将消息持久化到磁盘，这样只有Message支持化到磁盘之后才会发送通知Producer ack。
这两步过后，即使Broker挂了，Producer肯定收不到ack的，就可以进行重发。
Consumer有消费到Message，但是内部出现问题，Message还没处理，Broker以为Consumer处理完了，只会把后续的消息发送
“这时候，就要关闭autoack，消息处理过后，进行手动ack
生产端如何保证可靠性投递？
保证消息的成功发出
保证MQ节点的成功接收
发送端收到MQ节点（Broker）的确认应答
完善的消息补偿机制
解决方案
消息落库
消息落库，对消息状态进行变更，对于高并发环境下数据库压力很大，因为需要写多次数据库 
整体流程：
业务数据和消息都进行落库
生产端发送message给Broker
Broker给Confirm响应返回生产端
接收到confirm，对message状态更改
分布式定时任务获取消息的状态
如果消息不能成功投递，重新进行发送，记录重发次数
当重发3次之后，将状态修改，只能人工进行干预
消息的延迟投递
消息的延迟投递，做二次确认，回调检查。适合高并发环境，减少写库的次数
整体流程：
上游服务首先将业务代码入库，发送message给Broker
发送第二个延迟确认消息
下游服务监听消息进行消费
发送确认消息，这里不是confirm机制，而是一条新的消息
通过回调服务监听这个confirm消息，然后把消息进行入库
回调服务检查到延迟确认消息，会在数据库查询是否有这条消息
如果没有查到这条消息，回调服务通过RPC给一个重新发送命令到上游系统
“相比第一种方案，这里减少了一次message入库，confirm机制是消息可靠性投递的一个核心。
RabbitMQ可能导致出现非幂等性的情况
可靠性消息投递机制：consumer回复confirm出现网络闪断，producer没有收到ack，定时任务轮询可能就会重新发送消息，这样consumer就会收到两条消息
MQ Broker与消费端传输消息的过程出现网络抖动
消费端故障或异常
kafka可能出现非幂等性的情况
在Consumer端offset没有提交的时候，Consumer重启了，这时候就会出现重复消费的情况
解决方案
唯一ID+指纹码
整体实现相对简单，需要进行数据库写入，利用数据库主键去重，使用ID进行分库分表算法路由，从单库的幂等性到多库的幂等性
这里唯一ID一般就是业务表的主键，比如商品ID 指纹码：每次操作都要生成指纹码，可以用时间戳+业务编号+...组成，目的是保证每次操作都是正常的
整体流程：
需要一个统一ID生成服务，为了保证可靠性，上游服务也要有个本地ID生成服务，然后发送消息给Broker 需要ID规则路由组件去监听消息，先入库，如果入库成功，证明没有重复，然后发给下游，如果发现库里面有了这条消息，就不发给下游
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