MQ系列1：消息中间件执行原理
MQ系列2：消息中间件的技术选型
MQ系列3：RocketMQ 架构分析
MQ系列4：NameServer 原理解析
MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式
MQ系列6：消息的消费
MQ系列7：消息通信，追求极致性能
MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障
MQ系列9：高可用架构分析
MQ系列10：如何保证消息幂等性消费

1 介绍

这篇我们来说说 MQ 消息的可靠性传输。可靠性传输其实包含两种情况：一种是重复消费的情况，我们上一篇的幂等性消费解决的就是这个问题；另外一种是消息丢失的情况的，要确保我们生产的消息一定最终会得到消费。这时候就要从消息执行的几个阶段去保证，每一个阶段都不能出现问题。

2 消息生产阶段

消息生产阶段指的是消息从生产到消息发送出去，经过网络传输，再到达Broker服务器并被接收的这整个阶段，我们需要一个健壮的确认机制（ACK）来保证消息传递的可靠性。如果说消息被接收到之后可以反馈给消息生产方去确认，那这个过程就比较完美了。

• 消息创建和发送事务性原则保证，要么成功，要么不成功

• 同步发送时，处理好返回值，如果发生异常，则进行异常捕捉并处理。

• 异步发送时，处理好回调的工作，如果发生异常，则进行异常捕捉并处理。

• 异常/超时重试机制：如果长时间收不到确认返回结果，则需要进行重试；如果返回的结果是异常的，也可以有限的进行重试。
  超时重试和异常重试需要谨慎使用，重试次数也要谨慎斟酌。建议只对消息丢失、错误、丢失特别敏感的时候使用，如果过度使用，反而可能造成请求堆积，队列阻塞。
  

3 消息服务器处理阶段

Broker作为消息服务器，主要用于消息收发的操作。一般情况下只要消息服务正常运行，并依赖数据持久化能力，丢消息的可能行就比较小。
但是在很多场景下，为了提升消息队列的效率，为了提升吞吐能力，在没有确定完成持久化动作（刷盘）之前，就会把确认消息返回。即只要消息进行
Commit了，那就是成功的。但是如果还没持久化成功便发生了宕机，那就有存在消息丢失的风险。可以参照如下优化：

• 单节点模式下的Broker，优化Broker参数，在收到消息并持久化到磁盘之后才把确认消息返回给生产者 Producer。下面以RocketMQ为例子介绍配置优化手段：

• 如果是RabbitMQ，则将Message的delivermode设置为2，exchange持久化动作操作完成之后才返回确认消息，确保消息不丢失；

• 将 flushDiskType 设置为 SYNC_FLUSH，这是同步刷盘的意思，那就要求把这个动作同步完成之后才算消息发送成功。

• 上面说的是单节点模式，如果配置了集群模式，一般是多副本，则要求确认消息要发到 一半以上（N/2 + 1）的节点并得到响应。这样Producer才算真正发送成功。
  

4 消息消费阶段

消息存储到了Broker之后，剩下的就是消息消费了。消息消费阶段跟生产阶段大概一致，都是使用确认机制来保证消息的可靠性和传输的。
当Consumer从Broker拉取到消息之后，开始消费消息，执行业务的的逻辑程序，业务程序执行成功后，才给Broker发送消费确认响应。
如果没成功或者消息在发送中途丢失，就没有确认响应，这样的话，在下一轮消息拉取的时候，Broker依旧会返回这一条消费数据给你，避免网络抖动原因或者Consumer在执行消费出错导致丢失。

4.1 消费分区的策略模式

多个消费者消费用一个分区，我们经常会出现这种情况：同一个Consumer Group 里面有多个Consumer，比如Comsumer A 拉走了某一批数据，但是还没返回确认消息，Consumer B 又过来要 拉数据了，Broker要怎么判定呢？
这边举个例子：Consumer A 拉取 index = 106 位置的数据，但是还没返回消费完成的确认信息，这时候消费位置依然是 index = 10086，如果 Consumer B 也过拉取数据，则

• Broker接收确认信息的时间未超时（比如配置为5s），则说明Consumer A还在消费中，回绝了Consumer B的请求。

• Broker接收确认信息的时间已超时（比如配置为5s），则说明Consumer A消费失败了，返回 index = 106 位置的消息数据给 Consumer B。
  所以，多个消费者消费同一个分区，要严格按照顺序消费，具体可以参考官网的介绍，很详细。

4.2 消费重试和死信队列

在RocketMQ中，当消息第一次消费失败时，消息队列会自动进行消息重试，达到最大重试次数（可配置阈值，比如5）后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息。此时，消息队列RocketMQ版不会立刻将消息丢弃，而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中。这种无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。
可以使用单独的作业服务进行独立处理，比如重新发送死信消息进行消费，避免消息漏处理导致业务服务可用性问题。

5 总结

总得来说：MQ可以从三个角度来分析：生产者丢数据、消息队列服务器（Broker）丢数据、消费者丢数据
生产者丢数据：RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
消息队列服务丢数据：开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。
消费者丢数据：与生产者基本一直，等消费完成并接收到confirm才能确认是消费成功。超时或者失败则重试，重试超过指定阈值的时候，计入死信队列并独立处理。