引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。

• 系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦，做到了系统的高可用。

• 流量控制：遇到秒杀等流量突增的场景，通过 MQ 还可以实现流量的“削峰填谷”的作用，可以根据下游的处理能力自动调节流量。

不过引入 MQ 虽然实现了系统解耦合流量控制，也会带来其他问题。

引入 MQ 消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。 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的问题。要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。

而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是要解决的问题。

那面对“在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失”这个问题时，需要怎么回答呢？首先，要分析其中有几个点，比如：

• 如何知道有消息丢失？

• 哪些环节可能丢消息？

• 如何确保消息不丢失？

在回答时，要先有分析思路，然后再提供解决方案 ：网络中的数据传输不可靠，想要解决如何不丢消息的问题，首先要知道哪些环节可能丢消息，以及我们如何知道消息是否丢失了，最后才是解决方案（而不是上来就直接说自己的解决方案）。

一、我们首先来看消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为消息生产阶段，消息存储阶段和消息消费阶段。

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• 消息生产阶段： 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以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。

• 消息存储阶段： 这个阶段一般会直接交给 MQ 消息中间件来保证，但是你要了解它的原理，比如 Broker 会做副本，保证一条消息至少同步两个节点再返回 ack。

• 消息消费阶段： 消费端从 Broker 上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给 Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。

方案看似万无一失，每个阶段都能保证消息的不丢失，但在分布式系统中，故障不可避免，作为消息生产端，你并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息，所以，本着 Design for Failure 的设计原则，你还是需要一种机制，来 Check 消息是否丢失了。

紧接着，阐述怎么进行消息检测？ 总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。

具体怎么落地实现呢？你可以利用拦截器机制。 在生产端发送消息之前，通过拦截器将消息版本号注入消息中（版本号可以采用连续递增的 ID 生成，也可以通过分布式全局唯一 ID生成）。然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步的排查。

这里需要你注意：如果同时存在多个消息生产端和消息消费端，通过版本号递增的方式就很难实现了，因为不能保证版本号的唯一性，此时只能通过全局唯一 ID 的方案来进行消息检测，具体的实现原理和版本号递增的方式一致。

现在，你已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。

 

二、在消息消费的过程中，如果出现失败的情况，通过补偿的机制发送方会执行重试，重试的过程就有可能产生重复的消息，那么如何解决这个问题？

这个问题其实可以换一种说法，就是如何解决消费端幂等性问题（幂等性，就是一条命令，任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同），只要消费端具备了幂等性，那么重复消费消息的问题也就解决了。

最简单的实现方案，就是在数据库中建一张消息日志表 ， 这个表有两个字段：消息 ID 和消息执行状态。这样，我们消费消息的逻辑可以变为：在消息日志表中增加一条消息记录，然后再根据消息记录，异步操作更新用户京豆余额。

因为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在，所以就不会出现一条消息被执行多次的情况，这样就实现了一个幂等的操作。当然，基于这个思路，不仅可以使用关系型数据库，也可以通过 Redis 来代替数据库实现唯一约束的方案。

想要解决“消息丢失”和“消息重复消费”的问题，有一个前提条件就是要实现一个全局唯一 ID 生成的技术方案。

在分布式系统中，全局唯一 ID 生成的实现方法有数据库自增主键、UUID、Redis，Twitter-Snowflake 算法，我总结了几种方案的特点，可以参考下。

 

无论哪种方法，如果你想同时满足简单、高可用和高性能，就要有取舍，所以你要站在实际的业务中，说明你的选型所考虑的平衡点是什么。个人在业务中比较倾向于选择 Snowflake 算法，在项目中也进行了一定的改造，主要是让算法中的 ID 生成规则更加符合业务特点，以及优化诸如时钟回拨等问题。

 三、消息积压问题：

如果出现积压，那一定是性能问题，想要解决消息从生产到消费上的性能问题，就首先要知道哪些环节可能出现消息积压，然后在考虑如何解决。

因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。毫无疑问，出问题的肯定是消息消费阶段，那么从消费端入手，如何回答呢？

如果是线上突发问题，要临时扩容，增加消费端的数量，与此同时，降级一些非核心的业务。通过扩容和降级承担流量，这是为了表明你对应急问题的处理能力。

其次，才是排查解决异常问题，如通过监控，日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题，优化消费端的业务处理逻辑。

最后，如果是消费端的处理能力不足，可以通过水平扩容来提供消费端的并发处理能力，但这里有一个点需要特别注意 ， 那就是在扩容消费者的实例数的同时，必须同步扩容主题 Topic 的分区数量，确保消费者的实例数和分区数相等。如果消费者的实例数超过了分区数，由于分区是单线程消费，所以这样的扩容就没有效果。

比如在 Kafka 中，一个 Topic 可以配置多个 Partition（分区），数据会被写入到多个分区中，但在消费的时候，Kafka 约定一个分区只能被一个消费者消费，Topic 的分区数量决定了消费的能力，所以，可以通过增加分区来提高消费者的处理能力。