我们小伙伴应该都听说够消息中间件MQ，如：RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。引入中间件的好处可以起到抗高并发，削峰，业务解耦的作用。

如上图：

（1）订单服务投递消息给MQ中间件 （2）物流服务监听MQ中间件消息，从而进行消费

我们这篇文章讨论一下，如何保障订单服务把消息成功投递给MQ中间件，以RabbitMQ举例。

分析问题

小伙伴们对此会有些疑问，订单服务发起消息服务，返回成功不就成功了吗？如下面的伪代码：

上面代码中，一般发送消息就是这么写的，小伙伴们觉得有什么问题吗？下边说一个场景，如果MQ服务器突然宕机了会出现什么情况？是不是我们订单服务发过去的消息全部没有了吗？是的，一般MQ中间件为了提高系统的吞吐量会把消息保存在内存中，如果不作其他处理，MQ服务器一旦宕机，消息将全部丢失。这个是业务不允许的，造成很大的影响，关注公众号互联网架构师，获取更多架构和面试资源。

持久化

有经验的小伙伴会说，我知道一个方法就是把消息持久化，RabbitMQ中发消息的时候会有个durable参数可以设置，设置为true，就会持久化。

这样的话MQ服务器即使宕机，重启后磁盘文件中有消息的存储，这样就不会丢失了吧。是的这样就一定概率的保障了消息不丢失。但还会有个场景，就是消息刚刚保存到MQ内存中，但还没有来得及更新到磁盘文件中，突然宕机了。（我靠，这个时间这么短，也会出现，概率太低了吧），这个场景在持续的大量消息投递的过程中，会很常见。那怎么办？我们如何做才能保障一定会持久化到磁盘上面呢？

confirm机制

上面问题出现在，没有人告诉我们持久化是否成功。好在很多MQ有回调通知的特性，RabbitMQ就有confirm机制来通知我们是否持久化成功？

confirm机制的原理：

（1）消息生产者把消息发送给MQ，如果接收成功，MQ会返回一个ack消息给生产者；（2）如果消息接收不成功，MQ会返回一个nack消息给生产者；

 

//信道加入回调监听
channel.addConfirmListener(new ConfirmaListener(){
   @Override
   public vioid handleNack(long deliveryTag,boolearn mulatiple) throws IOException{
	log.info("消息接收不成功");
	//不成功处理
   }
   @Overrride
   public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException{
	log.info("消息接收成功");
	//成功处理
   }
});

上面的伪代码，有两个处理消息方式，就是ack回调和nack回调。这样是不是就可以保障100%消息不丢失了呢？我们看一下confirm的机制，试想一下，如果我们生产者每发一条消息，都要MQ持久化到磁盘中，然后再发起ack或nack的回调。这样的话是不是我们MQ的吞吐量很不高，因为每次都要把消息持久化到磁盘中。写入磁盘这个动作是很慢的，关注公众号互联网架构师，获取更多面试资源。这个在高并发场景下是不能够接受的，吞吐量太低了。所以MQ持久化磁盘真实的实现，是通过异步调用处理的，他是有一定的机制，如：等到有几千条消息的时候，会一次性的刷盘到磁盘上面。而不是每来一条消息，就刷盘一次。所以comfirm机制其实是一个异步监听的机制，是为了保证系统的高吞吐量，这样就导致了还是不能够100%保障消息不丢失，因为即使加上了confirm机制，消息在MQ内存中还没有刷盘到磁盘就宕机了，还是没法处理。说了这么多，还是没法确保，那怎么办呢？？？

消息提前持久化 + 定时任务

其实本质的原因是无法确定是否持久化？那我们是不是可以自己让消息持久化呢？答案是可以的，我们的方案再一步的演化。

上图流程：

（1）订单服务生产者在投递消息之前，先把消息持久化到Redis或DB中，建议Redis，高性能。消息的状态为发送中。（2）confirm机制监听消息是否发送成功？如ack成功消息，删除Redis中此消息。（3）如果nack不成功的消息，这个可以根据自身的业务选择是否重发此消息。也可以删除此消息，由自己的业务决定。（4）这边加了个定时任务，来拉取隔一定时间了，消息状态还是为发送中的，这个状态就表明，订单服务是没有收到ack成功消息。（5）定时任务会作补偿性的投递消息。这个时候如果MQ回调ack成功接收了，再把Redis中此消息删除。

这样的机制其实就是一个补偿机制，我不管MQ有没有真正的接收到，只要我的Redis中的消息状态也是为【发送中】，就表示此消息没有正确成功投递。再启动定时任务去监控，发起补偿投递。当然定时任务那边我们还可以加上一个补偿的次数，如果大于3次，还是没有收到ack消息，那就直接把消息的状态设置为【失败】，由人工去排查到底是为什么？这样的话方案就比较完美了，保障了100%的消息不丢失（当然不包含磁盘也坏了，可以做主从方案）。不过这样的方案，就会有可能发送多次相同的消息，很有可能MQ已经收到了消息，就是ack消息回调时出现网络故障，没有让生产者收到。那就要要求消费者一定在消费的时候保障幂等性！

幂等含义

我们先了解一下什么叫幂等？在分布式应用中，幂等是非常重要的，也就是相同条件下对一个业务的操作，不管操作多少次，结果都是一样。

为什么要有幂等这种场景？

为什么要有幂等这种场景？因为在大的系统中，都是分布式部署，如：订单业务 和 库存业务有可能都是独立部署的，都是单独的服务。用户下订单，会调用到订单服务和库存服务。因为分布式部署，很有可能在调用库存服务时，因为网络等原因，订单服务调用失败，但其实库存服务已经处理完成，只是返回给订单服务处理结果时出现了异常。这个时候一般系统会作补偿方案，也就是订单服务再次放起库存服务的调用，库存减1。

update t_goods set count = count - 1 where good_id = 2;

 这样就出现了问题，其实上一次调用已经减了1，只是订单服务没有收到处理结果。现在又调用一次，又要减1，这样就不符合业务了，多扣了。幂等这个概念就是，不管库存服务在相同条件下调用几次，处理结果都一样。这样才能保证补偿方案的可行性。

乐观锁方案

借鉴数据库的乐观锁机制，如：

update t_goods set count = count -1,version=version+1 where good_id=2 and version =1

根据version版本，也就是在操作库存前先获取当前商品的version版本号，然后操作的时候带上此version号。我们梳理下，我们第一次操作库存时，得到version为1，调用库存服务version变成了2；但返回给订单服务出现了问题，订单服务又一次发起调用库存服务，当订单服务传递的version还是1，再执行上面的sql语句时，就不会执行；因为version已经变为2了，where条件就不成立。这样就保证了不管调用几次，只会真正的处理一次。

唯一ID + 指纹码

原理就是利用数据库主键去重，业务完成后插入主键标识

select count(1) from t_check where ID=唯一ID + 指纹码

• 唯一ID就是业务表的唯一的主键，如商品ID

• 指纹码就是为了区别每次正常操作的码，每次操作时生成指纹码；可以用时间戳+业务编号的方式。

上面的sql语句：

• 返回如果为0 表示没有操作过，那业务操作后就可以insert into t_check(唯一ID+指纹码)

• 返回如果大于0 表示操作过，就直接返回

好处：实现简单坏处：高并发下数据库瓶颈解决方案：根据ID进行分库分表进行算法路由

Redis原子操作

利用redis的原子操作，做个操作完成的标记。这个性能就比较好。但会遇到一些问题。第一：我们是否需要把业务结果进行数据落库，如果落库，关键解决的问题时数据库和redis操作如何做到原子性？

这个意思就是库存减1了，但redis进行操作完成标记时，失败了怎么办？也就是一定要保证落库和redis 要么一起成功，要么一起失败

第二：如果不进行落库，那么都存储到缓存中，如何设置定时同步策略？

这个意思就是库存减1，不落库，直接先操作redis操作完成标记，然后由另外的同步服务进行库存落库，这个就是增加了系统复杂性，而且同步策略如何设置