如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？

深藏阁楼爱情的钟 2022-01-13 02:09 227阅读 0赞

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100]

## 一、前言 ##

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。

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 1]

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

## 二、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：

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 2]

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。

## 三、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。

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 3]

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？我们如何作才能保障一定会持久化到磁盘上面呢？**

## 四、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？

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 4]

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；

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 5]

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。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？？？

## 五、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。

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 6]

上图流程：

> （1）订单服务生产者再投递消息之前，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！**

## 六、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。

#### 6.1、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。

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 7]

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，也就是订单服务再此放起库存服务的调用，库存减1。

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 8]

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。

#### 6.2、乐观锁方案 ####

借鉴数据库的乐观锁机制，如：

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 9]

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，当订单服务传如的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。

#### 6.3、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

![如何保障消息中间件100%消息投递成功？如何保证消息幂等性？][100 10]

*  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

#### 6.4、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

以上我们结束了幂等相关的解决方案，以后文章中我们会重点介绍方案的实现。

转载于:https://blog.51cto.com/14257804/2389992

[100]: https://s1.51cto.com/images/blog/201905/06/23de4f07b09c575a125714038f85b5f2.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=
[100 1]: /images/20220112/6492a6a6f2a14766a69f1d3d95047816.png
[100 2]: /images/20220112/468b173a2e474ce29af495110722a5bb.png
[100 3]: /images/20220112/62fd9efd69304ce8955dde3bbaff1e84.png
[100 4]: /images/20220112/f551614221fe48f99c7743e36a807a09.png
[100 5]: /images/20220112/933d3b65d9844213a69c7d48f6454e84.png
[100 6]: /images/20220112/f7890b84b1a147d2b9007e60b74b7f8e.png
[100 7]: /images/20220112/5af2c97a15d94c888caab5be5a577542.png
[100 8]: /images/20220112/d60e23e3fae846eb863c2fae9ba2a8f3.png
[100 9]: /images/20220112/a2dda79e6ce84446ae74dbca95e65059.png
[100 10]: /images/20220112/e88fbefe99e94223a5fccf005dac2c69.png