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我們先看一消息的聲明周期如下圖：
圖片中簡單的描述了一條消息的生命周期,不過在不同的架構環境中,message的流動行可能更加復雜.將在稍后有關broker的架構中詳解..一條消息從producer端發出之后，一旦被broker正確保存，那么它將會被consumer消費，然后ACK，broker端才會刪除；不過當消息過期或者存儲設備溢出時，也會終結它。
1.ACK機制
JMS API中約定了Client端可以使用四種ACK模式,在javax.jms.Session接口中:
- AUTO_ACKNOWLEDGE = 1 自動確認
- CLIENT_ACKNOWLEDGE = 2 客戶端手動確認 如下圖：
如果不寫這行代碼，會默認即消費失敗的，就不會出隊列。會一直存着，知道你ACK確認后。注意：JMS里面已經幫你封裝過了，無論你在配置中如何配置都不會生效的，JMS源碼里面的配置如下圖：
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- DUPS_OK_ACKNOWLEDGE = 3 自動批量確認
- SESSION_TRANSACTED = 0 事務提交並確認
此外AcitveMQ補充了一個自定義的ACK模式:
- INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE = 4 單條消息確認
我們在開發JMS應用程序的時候,會經常使用到上述ACK模式,其中"INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE "只有ActiveMQ支持,當然開發者也可以使用它. ACK模式描述了Consumer與broker確認消息的方式(時機),比如當消息被Consumer接收之后,Consumer將在何時確認消息。對於broker而言，只有接收到ACK指令,才會認為消息被正確的接收或者處理成功了,通過ACK，可以在consumer（/producer）與Broker之間建立一種簡單的“擔保”機制.
Client端指定了ACK模式,但是在Client與broker在交換ACK指令的時候,還需要告知ACK_TYPE,ACK_TYPE表示此確認指令的類型，不同的ACK_TYPE將傳遞着消息的狀態，broker可以根據不同的ACK_TYPE對消息進行不同的操作。
比如Consumer消費消息時出現異常,就需要向broker發送ACK指令,ACK_TYPE為"REDELIVERED_ACK_TYPE",那么broker就會重新發送此消息。在JMS API中並沒有定義ACT_TYPE,因為它通常是一種內部機制,並不會面向開發者。ActiveMQ中定義了如下幾種ACK_TYPE(參看MessageAck類):
- DELIVERED_ACK_TYPE = 0 消息"已接收"，但尚未處理結束
- STANDARD_ACK_TYPE = 2 "標准"類型,通常表示為消息"處理成功"，broker端可以刪除消息了
- POSION_ACK_TYPE = 1 消息"錯誤",通常表示"拋棄"此消息，比如消息重發多次后，都無法正確處理時，消息將會被刪除或者DLQ(死信隊列)
- REDELIVERED_ACK_TYPE = 3 消息需"重發"，比如consumer處理消息時拋出了異常，broker稍后會重新發送此消息
- INDIVIDUAL_ACK_TYPE = 4 表示只確認"單條消息",無論在任何ACK_MODE下
- UNMATCHED_ACK_TYPE = 5 在Topic中，如果一條消息在轉發給“訂閱者”時，發現此消息不符合Selector過濾條件，那么此消息將 不會轉發給訂閱者，消息將會被存儲引擎刪除(相當於在Broker上確認了消息)。
到目前為止,我們已經清楚了大概的原理: Client端在不同的ACK模式時,將意味着在不同的時機發送ACK指令,每個ACK Command中會包含ACK_TYPE,那么broker端就可以根據ACK_TYPE來決定此消息的后續操作. 接下來,我們詳細的分析ACK模式與ACK_TYPE.
我們需要在創建Session時指定ACK模式,由此可見,ACK模式將是session共享的,意味着一個session下所有的 consumer都使用同一種ACK模式。在創建Session時,開發者不能指定除ACK模式列表之外的其他值.如果此session為事務類型,用戶指定的ACK模式將被忽略,而強制使用"SESSION_TRANSACTED"類型;如果session非事務類型時,也將不能將 ACK模式設定為"SESSION_TRANSACTED",畢竟這是相悖的.
Consumer消費消息的風格有2種: 同步/異步..使用consumer.receive()就是同步，使用messageListener就是異步；在同一個consumer中，我們不能同時使用這2種風格，比如在使用listener的情況下，當調用receive()方法將會獲得一個Exception。兩種風格下，消息確認時機有所不同。
同步調用時，在消息從receive方法返回之前，就已經調用了ACK；因此如果Client端沒有處理成功，此消息將丟失(可能重發，與ACK模式有關)。
基於異步調用時，消息的確認是在onMessage方法返回之后，如果onMessage方法異常，會導致消息不能被ACK，會觸發重發。
ACK模式詳解
AUTO_ACKNOWLEDGE : 自動確認,這就意味着消息的確認時機將有consumer擇機確認."擇機確認"似乎充滿了不確定性,這也意味着,開發者必須明確知道"擇機確認"的具體時機,否則將有可能導致消息的丟失,或者消息的重復接收.那么在ActiveMQ中,AUTO_ACKNOWLEDGE是如何運作的呢?
1) 對於consumer而言，optimizeAcknowledge屬性只會在AUTO_ACK模式下有效。
2) 其中DUPS_ACKNOWLEGE也是一種潛在的AUTO_ACK,只是確認消息的條數和時間上有所不同。
3) 在“同步”(receive)方法返回message之前,會檢測optimizeACK選項是否開啟，如果沒有開啟，此單條消息將立即確認，所以在這種情況下，message返回之后，如果開發者在處理message過程中出現異常，會導致此消息也不會redelivery,即"潛在的消息丟失"；如果開啟了optimizeACK，則會在unAck數量達到prefetch * 0.65時確認，當然我們可以指定prefetchSize = 1來實現逐條消息確認。
4) 在"異步"(messageListener)方式中,將會首先調用listener.onMessage(message),此后再ACK,如果onMessage方法異常,將導致client端補充發送一個ACK_TYPE為REDELIVERED_ACK_TYPE確認指令；如果onMessage方法正常,消息將會正常確認(STANDARD_ACK_TYPE)。此外需要注意，消息的重發次數是有限制的，每條消息中都會包含“redeliveryCounter”計數器，用來表示此消息已經被重發的次數，如果重發次數達到閥值，將會導致發送一個ACK_TYPE為POSION_ACK_TYPE確認指令,這就導致broker端認為此消息無法消費,此消息將會被刪除或者遷移到"dead letter"通道中。
因此當我們使用messageListener方式消費消息時，通常建議在onMessage方法中使用try-catch,這樣可以在處理消息出錯時記錄一些信息，而不是讓consumer不斷去重發消息；如果你沒有使用try-catch,就有可能會因為異常而導致消息重復接收的問題,需要注意你的onMessage方法中邏輯是否能夠兼容對重復消息的判斷
CLIENT_ACKNOWLEDGE : 客戶端手動確認，這就意味着AcitveMQ將不會“自作主張”的為你ACK任何消息，開發者需要自己擇機確認。在此模式下，開發者需要需要關注幾個方法：1) message.acknowledge()，2) ActiveMQMessageConsumer.acknowledege()，3) ActiveMQSession.acknowledge()；其1)和3)是等效的，將當前session中所有consumer中尚未ACK的消息都一起確認，2)只會對當前consumer中那些尚未確認的消息進行確認。開發者可以在合適的時機必須調用一次上述方法。為了避免混亂，對於這種ACK模式下，建議一個session下只有一個consumer。
我們通常會在基於Group(消息分組)情況下會使用CLIENT_ACKNOWLEDGE，我們將在一個group的消息序列接受完畢之后確認消息(組)；不過當你認為消息很重要，只有當消息被正確處理之后才能確認時，也可以使用此模式 。
如果開發者忘記調用acknowledge方法，將會導致當consumer重啟后，會接受到重復消息，因為對於broker而言，那些尚未真正ACK的消息被視為“未消費”。
開發者可以在當前消息處理成功之后，立即調用message.acknowledge()方法來"逐個"確認消息，這樣可以盡可能的減少因網絡故障而導致消息重發的個數；當然也可以處理多條消息之后，間歇性的調用acknowledge方法來一次確認多條消息，減少ack的次數來提升consumer的效率，不過這仍然是一個利弊權衡的問題。
除了message.acknowledge()方法之外，ActiveMQMessageConumser.acknowledge()和ActiveMQSession.acknowledge()也可以確認消息，只不過前者只會確認當前consumer中的消息。其中sesson.acknowledge()和message.acknowledge()是等效的。
無論是“同步”/“異步”，ActiveMQ都不會發送STANDARD_ACK_TYPE，直到message.acknowledge()調用。如果在client端未確認的消息個數達到prefetchSize * 0.5時，會補充發送一個ACK_TYPE為DELIVERED_ACK_TYPE的確認指令，這會觸發broker端可以繼續push消息到client端。(參看PrefetchSubscription.acknwoledge方法)
在broker端，針對每個Consumer，都會保存一個因為"DELIVERED_ACK_TYPE"而“拖延”的消息個數，這個參數為prefetchExtension，事實上這個值不會大於prefetchSize * 0.5,因為Consumer端會嚴格控制DELIVERED_ACK_TYPE指令發送的時機(參見ActiveMQMessageConsumer.ackLater方法)，broker端通過“prefetchExtension”與prefetchSize互相配合，來決定即將push給client端的消息個數，count = prefetchExtension + prefetchSize - dispatched.size()，其中dispatched表示已經發送給client端但是還沒有“STANDARD_ACK_TYPE”的消息總量；由此可見，在CLIENT_ACK模式下，足夠快速的調用acknowledge()方法是決定consumer端消費消息的速率；如果client端因為某種原因導致acknowledge方法未被執行，將導致大量消息不能被確認，broker端將不會push消息，事實上client端將處於“假死”狀態，而無法繼續消費消息。我們要求client端在消費1.5*prefetchSize個消息之前，必須acknowledge()一次；通常我們總是每消費一個消息調用一次，這是一種良好的設計。
此外需要額外的補充一下：所有ACK指令都是依次發送給broker端，在CLIET_ACK模式下，消息在交付給listener之前，都會首先創建一個DELIVERED_ACK_TYPE的ACK指令，直到client端未確認的消息達到"prefetchSize * 0.5"時才會發送此ACK指令，如果在此之前，開發者調用了acknowledge()方法，會導致消息直接被確認(STANDARD_ACK_TYPE)。broker端通常會認為“DELIVERED_ACK_TYPE”確認指令是一種“slow consumer”信號，如果consumer不能及時的對消息進行acknowledge而導致broker端阻塞，那么此consumer將會被標記為“slow”，此后queue中的消息將會轉發給其他Consumer。
DUPS_OK_ACKNOWLEDGE : "消息可重復"確認，意思是此模式下，可能會出現重復消息，並不是一條消息需要發送多次ACK才行。它是一種潛在的"AUTO_ACK"確認機制，為批量確認而生，而且具有“延遲”確認的特點。對於開發者而言，這種模式下的代碼結構和AUTO_ACKNOWLEDGE一樣，不需要像CLIENT_ACKNOWLEDGE那樣調用acknowledge()方法來確認消息。
1) 在ActiveMQ中，如果在Destination是Queue通道，我們真的可以認為DUPS_OK_ACK就是“AUTO_ACK + optimizeACK + (prefetch > 0)”這種情況，在確認時機上幾乎完全一致；此外在此模式下，如果prefetchSize =1 或者沒有開啟optimizeACK，也會導致消息逐條確認，從而失去批量確認的特性。
2) 如果Destination為Topic，DUPS_OK_ACKNOWLEDGE才會產生JMS規范中詮釋的意義，即無論optimizeACK是否開啟，都會在消費的消息個數>=prefetch * 0.5時，批量確認(STANDARD_ACK_TYPE),在此過程中，不會發送DELIVERED_ACK_TYPE的確認指令,這是1)和AUTO_ACK的最大的區別。
這也意味着，當consumer故障重啟后，那些尚未ACK的消息會重新發送過來。
SESSION_TRANSACTED : 當session使用事務時，就是使用此模式。在事務開啟之后，和session.commit()之前，所有消費的消息，要么全部正常確認，要么全部redelivery。這種嚴謹性，通常在基於GROUP(消息分組)或者其他場景下特別適合。在SESSION_TRANSACTED模式下，optimizeACK並不能發揮任何效果,因為在此模式下，optimizeACK會被強制設定為false，不過prefetch仍然可以決定DELIVERED_ACK_TYPE的發送時機。
因為Session非線程安全，那么當前session下所有的consumer都會共享同一個transactionContext；同時建議，一個事務類型的Session中只有一個Consumer，以避免rollback()或者commit()方法被多個consumer調用而造成的消息混亂。
當consumer接受到消息之后，首先檢測TransactionContext是否已經開啟，如果沒有，就會開啟並生成新的transactionId，並把信息發送給broker；此后將檢測事務中已經消費的消息個數是否 >= prefetch * 0.5,如果大於則補充發送一個“DELIVERED_ACK_TYPE”的確認指令；這時就開始調用onMessage()方法，如果是同步(receive),那么即返回message。上述過程，和其他確認模式沒有任何特殊的地方。
當開發者決定事務可以提交時，必須調用session.commit()方法，commit方法將會導致當前session的事務中所有消息立即被確認；事務的確認過程中，首先把本地的deliveredMessage隊列中尚未確認的消息全部確認(STANDARD_ACK_TYPE)；此后向broker發送transaction提交指令並等待broker反饋，如果broker端事務操作成功，那么將會把本地deliveredMessage隊列清空，新的事務開始；如果broker端事務操作失敗(此時broker已經rollback)，那么對於session而言，將執行inner-rollback，這個rollback所做的事情，就是將當前事務中的消息清空並要求broker重發(REDELIVERED_ACK_TYPE),同時commit方法將拋出異常。
當session.commit方法異常時，對於開發者而言通常是調用session.rollback()回滾事務(事實上開發者不調用也沒有問題)，當然你可以在事務開始之后的任何時機調用rollback(),rollback意味着當前事務的結束，事務中所有的消息都將被重發。需要注意，無論是inner-rollback還是調用session.rollback()而導致消息重發，都會導致message.redeliveryCounter計數器增加，最終都會受限於brokerUrl中配置的"jms.redeliveryPolicy.maximumRedeliveries",如果rollback的次數過多，而達到重發次數的上限時，消息將會被DLQ(dead letter)。
INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE : 單條消息確認，這種確認模式，我們很少使用，它的確認時機和CLIENT_ACKNOWLEDGE幾乎一樣，當消息消費成功之后，需要調用message.acknowledege來確認此消息(單條)，而CLIENT_ACKNOWLEDGE模式先message.acknowledge()方法將導致整個session中所有消息被確認(批量確認)。
optimizeACK
"可優化的ACK"，這是ActiveMQ對於consumer在消息消費時，對消息ACK的優化選項，也是consumer端最重要的優化參數之一，
1) 在brokerUrl中增加如下查詢字符串：
String brokerUrl = "tcp://localhost:61616?" + "jms.optimizeAcknowledge=true" + "&jms.optimizeAcknowledgeTimeOut=30000" + "&jms.redeliveryPolicy.maximumRedeliveries=6"; ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(brokerUrl);
2) 在destinationUri中，增加如下查詢字符串：
String queueName = "test-queue?customer.prefetchSize=100"; Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination queue = session.createQueue(queueName);
我們需要在brokerUrl指定optimizeACK選項，在destinationUri中指定prefetchSize(預獲取)選項，其中brokerUrl參數選項是全局的，即當前factory下所有的connection/session/consumer都會默認使用這些值；而destinationUri中的選項，只會在使用此destination的consumer實例中有效；如果同時指定，brokerUrl中的參數選項值將會被覆蓋。optimizeAck表示是否開啟“優化ACK”，只有在為true的情況下，prefetchSize(下文中將會簡寫成prefetch)以及optimizeAcknowledgeTimeout參數才會有意義。此處需要注意"optimizeAcknowledgeTimeout"選項只能在brokerUrl中配置。
prefetch值建議在destinationUri中指定，因為在brokerUrl中指定比較繁瑣；在brokerUrl中，queuePrefetchSize和topicPrefetchSize都需要單獨設定："&jms.prefetchPolicy.queuePrefetch=12&jms.prefetchPolicy.topicPrefetch=12"等來逐個指定。
如果prefetchACK為true，那么prefetch必須大於0；當prefetchACK為false時，你可以指定prefetch為0以及任意大小的正數。不過，當prefetch=0是，表示consumer將使用PULL(拉取)的方式從broker端獲取消息，broker端將不會主動push消息給client端，直到client端發送PullCommand時；當prefetch>0時，就開啟了broker push模式，此后只要當client端消費且ACK了一定的消息之后，會立即push給client端多條消息。
當consumer端使用receive()方法同步獲取消息時，prefetch可以為0和任意正值；當prefetch=0時，那么receive()方法將會首先發送一個PULL指令並阻塞，直到broker端返回消息為止，這也意味着消息只能逐個獲取(類似於Request<->Response)，這也是Activemq中PULL消息模式；當prefetch > 0時，broker端將會批量push給client 一定數量的消息(<= prefetch),client端會把這些消息(unconsumedMessage)放入到本地的隊列中，只要此隊列有消息，那么receive方法將會立即返回，當一定量的消息ACK之后，broker端會繼續批量push消息給client端。
當consumer端使用MessageListener異步獲取消息時，這就需要開發設定的prefetch值必須 >=1,即至少為1；在異步消費消息模式中，設定prefetch=0,是相悖的，也將獲得一個Exception。
此外，我們還可以brokerUrl中配置“redelivery”策略，比如當一條消息處理異常時，broker端可以重發的最大次數；和下文中提到REDELIVERED_ACK_TYPE互相協同。當消息需要broker端重發時，consumer會首先在本地的“deliveredMessage隊列”(Consumer已經接收但還未確認的消息隊列)刪除它，然后向broker發送“REDELIVERED_ACK_TYPE”類型的確認指令，broker將會把指令中指定的消息重新添加到pendingQueue(亟待發送給consumer的消息隊列)中，直到合適的時機，再次push給client。
到目前為止，或許你知道了optimizeACK和prefeth的大概意義，不過我們可能還會有些疑惑！！optimizeACK和prefetch配合，將會達成一個高效的消息消費模型：批量獲取消息，並“延遲”確認(ACK)。prefetch表達了“批量獲取”消息的語義，broker端主動的批量push多條消息給client端，總比client多次發送PULL指令然后broker返回一條消息的方式要優秀很多，它不僅減少了client端在獲取消息時阻塞的次數和阻塞的時間，還能夠大大的減少網絡開支。optimizeACK表達了“延遲確認”的語義(ACK時機)，client端在消費消息后暫且不發送ACK，而是把它緩存下來(pendingACK)，等到這些消息的條數達到一定閥值時，只需要通過一個ACK指令把它們全部確認；這比對每條消息都逐個確認，在性能上要提高很多。由此可見，prefetch優化了消息傳送的性能，optimizeACK優化了消息確認的性能。
當consumer端消息消費的速率很高(相對於producer生產消息)，而且消息的數量也很大時(比如消息源源不斷的生產)，我們使用optimizeACK + prefetch將會極大的提升consumer的性能。不過反過來：
1) 如果consumer端消費速度很慢(對消息的處理是耗時的)，過大的prefetchSize，並不能有效的提升性能，反而不利於consumer端的負載均衡(只針對queue)；按照良好的設計准則，當consumer消費速度很慢時，我們通常會部署多個consumer客戶端，並使用較小的prefetch，同時關閉optimizeACK，可以讓消息在多個consumer間“負載均衡”(即均勻的發送給每個consumer)；如果較大的prefetchSize，將會導致broker一次性push給client大量的消息，但是這些消息需要很久才能ACK(消息積壓)，而且在client故障時，還會導致這些消息的重發。
2) 如果consumer端消費速度很快，但是producer端生成消息的速率較慢，比如生產者10秒鍾生成10條消息，但是consumer一秒就能消費完畢，而且我們還部署了多個consumer！！這種場景下，建議開啟optimizeACK，但是需要設置的prefetchSize不能過大；這樣可以保證每個consumer都能有"活干"，否則將會出現一個consumer非常忙碌，但是其他consumer幾乎收不到消息。
3) 如果消息很重要，特別是不願意接收到”redelivery“的消息，那么我們需要將optimizeACK=false，prefetchSize=1
既然optimizeACK是”延遲“確認，那么就引入一種潛在的風險：在消息被消費之后還沒有來得及確認時，client端發生故障，那么這些消息就有可能會被重新發送給其他consumer，那么這種風險就需要client端能夠容忍“重復”消息。
prefetch值默認為1000，當然這個值可能在很多場景下是偏大的；我們暫且不考慮ACK模式(參見下文)，通常情況下，我們只需要簡單的統計出單個consumer每秒的最大消費消息數即可，比如一個consumer每秒可以處理100個消息，我們期望consumer端每2秒確認一次，那么我們的prefetchSize可以設置為100 * 2 /0.65大概為300。無論如何設定此值，client持有的消息條數最大為：prefetch + “DELIVERED_ACK_TYPE消息條數”(DELIVERED_ACK_TYPE參見下文)
即使當optimizeACK為true，也只會當session的ACK模式為AUTO_ACKNOWLEDGE時才會生效，即在其他類型的ACK模式時consumer端仍然不會“延遲確認”，即:
consumer.optimizeAck = connection.optimizeACK && session.isAutoAcknowledge()
當consumer.optimizeACK有效時，如果客戶端已經消費但尚未確認的消息(deliveredMessage)達到prefetch * 0.65，consumer端將會自動進行ACK；同時如果離上一次ACK的時間間隔，已經超過"optimizeAcknowledgeTimout"毫秒，也會導致自動進行ACK。
此外簡單的補充一下，批量確認消息時，只需要在ACK指令中指明“firstMessageId”和“lastMessageId”即可，即消息區間，那么broker端就知道此consumer(根據consumerId識別)需要確認哪些消息。
最后讓我們想一下，如何保證消息隊列做最終一致性的時候消息不會丟失和重復消費呢？
我們可以通過冪等的方式實現。所謂的冪等就是多次調用，結果和一次調用一致。即我們通過生產者發送消息帶一個MessageID來到Broker，Broker已經收到了，返回ACK給生產者，如果此時發生網絡故障了，生產者沒收到ACK，生產者以為Broker沒收到ACK,生產者重傳消息。這樣造成重復消費，如果我們通過通過生產者發送消息帶一個MessageID來到Broker，Broker記錄這個MessageID，Broker已經收到了，返回ACK給生產者，如果此時發生網絡故障了，生產者沒收到ACK，生產者以為Broker沒收到ACK,生產者重傳消息並再次附帶MessageID,Broker根據這個MessageID核對本地是否有這個MessageID,如果有，返回ACK給生產者，對生產者再次發來的Message丟棄不管。這樣就解決了隊列做最終一致性的時候消息不會丟失和重復消費。
一、緣起
《消息總線消息必達》所述，MQ消息必達，架構上有兩個核心設計點：
（1）消息落地
（2）消息超時、重傳、確認
再次回顧消息總線核心架構，它由發送端、服務端、固化存儲、接收端四大部分組成。
為保證消息的可達性，超時、重傳、確認機制可能導致消息總線、或者業務方收到重復的消息，從而對業務產生影響。
舉個例子：
購買會員卡，上游支付系統負責給用戶扣款，下游系統負責給用戶發卡，通過MQ異步通知。不管是上半場的ACK丟失，導致MQ收到重復的消息，還是下半場ACK丟失，導致購卡系統收到重復的購卡通知，都可能出現，上游扣了一次錢，下游發了多張卡。
消息總線的冪等性設計至關重要，是本文將要討論的重點。
二、上半場的冪等性設計
MQ消息發送上半場，即上圖中的1-3
1，發送端MQ-client將消息發給服務端MQ-server
2，服務端MQ-server將消息落地
3，服務端MQ-server回ACK給發送端MQ-client
如果3丟失，發送端MQ-client超時后會重發消息，可能導致服務端MQ-server收到重復消息。
此時重發是MQ-client發起的，消息的處理是MQ-server，為了避免步驟2落地重復的消息，對每條消息，MQ系統內部必須生成一個inner-msg-id，作為去重和冪等的依據，這個內部消息ID的特性是：
（1）全局唯一
（2）MQ生成，具備業務無關性，對消息發送方和消息接收方屏蔽
有了這個inner-msg-id，就能保證上半場重發，也只有1條消息落到MQ-server的DB中，實現上半場冪等。
三、下半場的冪等性設計
MQ消息發送下半場，即上圖中的4-6
4，服務端MQ-server將消息發給接收端MQ-client
5，接收端MQ-client回ACK給服務端
6，服務端MQ-server將落地消息刪除
需要強調的是，接收端MQ-client回ACK給服務端MQ-server，是消息消費業務方的主動調用行為，不能由MQ-client自動發起，因為MQ系統不知道消費方什么時候真正消費成功。
如果5丟失，服務端MQ-server超時后會重發消息，可能導致MQ-client收到重復的消息。
此時重發是MQ-server發起的，消息的處理是消息消費業務方，消息重發勢必導致業務方重復消費（上例中的一次付款，重復發卡），為了保證業務冪等性，業務消息體中，必須有一個biz-id，作為去重和冪等的依據，這個業務ID的特性是：
（1）對於同一個業務場景，全局唯一
（2）由業務消息發送方生成，業務相關，對MQ透明
（3）由業務消息消費方負責判重，以保證冪等
最常見的業務ID有：支付ID，訂單ID，帖子ID等。
具體到支付購卡場景，發送方必須將支付ID放到消息體中，消費方必須對同一個支付ID進行判重，保證購卡的冪等。
有了這個業務ID，才能夠保證下半場消息消費業務方即使收到重復消息，也只有1條消息被消費，保證了冪等。
三、總結
MQ為了保證消息必達，消息上下半場均可能發送重復消息，如何保證消息的冪等性呢？
上半場
MQ-client生成inner-msg-id，保證上半場冪等。
這個ID全局唯一，業務無關，由MQ保證。
下半場
業務發送方帶入biz-id，業務接收方去重保證冪等。
這個ID對單業務唯一，業務相關，對MQ透明。
結論：冪等性，不僅對MQ有要求，對業務上下游也有要求。
結語：到目前為止，我們已經已經簡單的了解了ActiveMQ中消息傳送機制，還有JMS中ACK策略，重點分析了optimizeACK的策略，希望開發者能夠在使用activeMQ中避免一些不必要的錯誤。