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。

队列在上下游系统中的应用

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。

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：

图片

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。

图片

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？

图片

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；

图片

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。

图片

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！