前言
每当引入一个新的技术在项目中，一定是为了解决某个问题从而提升性能，当然不可避免的会增加维护成本以及技术本身需要考虑的问题。那么就来总结一下当项目引入了消息队列之后，需要去关注的一些常见问题
- 如何处理消费过程中的重复消息
- 如何确保消息不丢失
- 如何保证消息的顺序消费
- 消息积压了应该如何处理
如何处理消费过程中的重复消息
在消息传递过程中，如果传递失败那么发送方会执行重试，而这个重试的过程就可以会出现重复的消息。
可能会有第一直觉想到说，如果我的消息队列本身消息就是没有重复，那么业务程序不就简单多了吗？
在常见的消息队列中都是遵守At least once，也就是至少一次，消息在传递的过程中，至少会被送达一次，也就是说不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。
说的这里要避免消费过程中的重复消息，本质还是需要让代码“接受”重复，也就是要让代码能过消除重复消息对业务的影响。
用幂等性来解决重复消息的问题，幂等通俗来说就是，任意多次执行产生的影响，和第一次执行的影响相同，那么如何处理消费过程中的重复消息呢？At least once + 幂等消费，那么下面就来谈谈几种常见的幂等方式。
案例：假设给账户A的余额增加100元，如何达到幂等
利用数据库的唯一约束来实现幂等
可以新建一张转账流水表，其中表中有三个字段并且创建唯一约束为转账单ID和账单ID
- 转账单的ID
- 账户ID
- 变更余额
来看看消费逻辑，同一张转账单和同一个账户只能在表中存在一个，这样就达到了幂等的效果。
- 在转账流水表中增加一条转账记录
- 根据转账记录，异步操作更新用户余额
为更新的数据设置前置条件
顺延着上面所说的唯一约束的思路，可以在变更数据的时候设置一个前置条件，当满足前置条件的情况下才进行操作。
例如向用户A的账户增加100元，那么增加一个约束，只有当用户A的账户是等于200元的时候才进行增加。在消息队列中可以这样做
- 在发送消息的时候在消息体中带上当前的余额
- 消费过程中判断数据库中的余额是否与当前准备消费的余额相等
为什么消息队列没有做到Exactly once？
- 性能问题：回到最原始的问题，为什么要使用消息队列无非就是提升性能，那么如果消息队列要实现Exactly once的特性，就必须在消费端pull数据的时候，判断是否被消费过，无疑会降低性能。
引申思考点：正如使用Redis进行缓存必然需要考虑数据一致性的问题，如果为了达到强一致性而采用锁进行，那么我认为是本末倒置了。
- 即使消息队列实现了Exactly once，但是在消费端成功消费之后，返回ack失败那么还是会导致重复消息，因此还是需要at least once + 幂等来进行处理。
如何确保消息不丢失
解决消息不丢失，前提应该是知道消息可能会在那里丢失。
- 生产阶段：消费在Producer创建出来，经过网络传输发送到Broker端
- 存储阶段：在这个阶段，消息在Broker之端存储
- 消费阶段：Consumer从Broker上拉取消息，进过网络传输到Consumer上
生产阶段
消息队列通过最常用的请求确认机制，保证消息的可靠传输，当Broker收到消息的时候会返回确认响应。
在代码层面上，只要正确处理返回值并且捕获对应的异常，就可以保证这个阶段消息不丢失
存储阶段
在正常情况下，如果消息能够正常的到达Broker中并且完成持久化那么消息就不会丢失。
Kafka是使用日志来做消息的持久化，日志文件是存储在磁盘上的，如果Broker在消息没有完全写入日志之前崩溃，那么消息可能会丢失。并且，操作系统在写磁盘之前，会先把数据写入到page cache中，然后操作系统自己决定什么时候同步到磁盘中，这个过程中，如果这个过程中宕机了，那么这个消息也可能丢失。
即使Kafka引入了副本机制来提升消息的可靠性，那么如果发生了同步延迟，还没有来得及同步，主副本就挂掉了，那么消息就可能发生丢失。
kafka是不能保证100%的消息不丢失（极端情况下）,可以引入分布式事务等来保证在kafka Broker没有保存消息成功时，可以重新投递消息。
总结
如何确保消息不丢失？WAL!
如何保证消息的顺序消费
kafka为例
在kafka中它可以保证，在同一个的partition上是顺序消费的，但是跨partition，或者是跨topic的消息就是无序的了。
引申为什么同一个partition的消息是有序的？当生产者向某个partition发送消息的时候，消息会追加到该partition的日志文件中，并且被分配唯一一个offset，文件的读写是有顺序的，而消费者在消费的过程中，是通过offset来进行的，因此保证了消息是有序的。
那么如何实现消息的顺序消费
在一个topic中，只创建一个partition，这样就可以保证同一个partition中顺序消费了
发送消息的时候指定partition，如果一个topic有多个partition，那么可以将需要保证顺序的消息都发送到同一个partition中
如何发送到同一个partition
- 指定partition
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(getProperites());
String topic = "hello_world";
String message = "hi!";
int partition = 0;
// 创建包含分区信息的ProducerRecord
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, partition, null, message);
produce.send(record);
消息积压了应该如何处理
消息积压一定是在使用消息队列需要考虑的问题。
首先，消息积压的直接原因一定是，系统中某部分的性能出现了问题
如果消费端速度跟不上发送端生产消息的速度，那么就有可能造成积压，在设计系统的时候，应该保证消费端的消费性能应该高于生产端发送性能。消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑以外，也可以通过水平扩容，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。
那么常见的消息积压应该如何处理？对于系统内发生了消息积压的情况，先解决积压（扩容Consumer的实例数量），再分析原因；那么常见的处理积压可以总结
- 临时扩容，增加消费端
- 服务降级，关闭非核心业务，减少消息生产
- 通过日志分析，找到积压问题
引申：消费端是否可以通过批量消费来提升消费性能？是否批量消费总体是需要结合业务的，需要注意如果使用了批量处理，需要考虑批量消费一旦某条数据消费失败会导致整批数据重复消费；业务对实时性要求不能太高，批量消费需要Broker积累到一定消费数量才会发送到Consumer