消息為什么會丟失
消息從被寫入到消息隊列，到被消費者消費完成，這個鏈路上會有哪些地方存在丟失消息的可能呢？其實，主要存在三個場景：
- 消息從生產者寫入到消息隊列的過程。
- 消息在消息隊列中的存儲場景。
- 消息被消費者消費的過程。
1.在消息生產的過程中丟失消息
在這個環節中主要有兩種情況。
首先，消息的生產者一般是我們的業務服務器，消息隊列是獨立部署在單獨的服務器上的。兩者之間的網絡雖然是內網，但是也會存在抖動的可能，而一旦發生抖動，消息就有可能因為網絡的錯誤而丟失。
針對這種情況，我建議你采用的方案是消息重傳：也就是當你發現發送超時后你就將消息重新發一次，但是你也不能無限制地重傳消息。一般來說，如果不是消息隊列發生故障，或者是到消息隊列的網絡斷開了，重試2～3次就可以了。
不過，這種方案可能會造成消息的重復，從而導致在消費的時候會重復消費同樣的消息。比方說，消息生產時由於消息隊列處理慢或者網絡的抖動，導致雖然最終寫入消息隊列成功，但在生產端卻超時了，生產者重傳這條消息就會形成重復的消息，那么針對上面的例子，直觀顯示在你面前的就會是你收到了兩個現金紅包。
2.在消息隊列中丟失消息
拿Kafka舉例，消息在Kafka中是存儲在本地磁盤上，而為了減少消息存儲時對磁盤的隨機I/O，一般會將消息先寫入到操作系統的Page Cache中，然后再找合適時機刷新到磁盤上。
比如，Kafka可以配置當達到某一時間間隔，或者累積一定的消息數量的時候再刷盤，也就是所說的異步刷盤。
來看一個形象的比喻：假如你經營一個圖書館，讀者每還一本書你都要去把圖書歸位，不僅工作量大而且效率低下，但是如果你可以選擇每隔3小時，或者圖書達到一定數量的時候再把圖書歸位，這樣可以把同一類型的書一起歸位，節省了查找圖書位置的時間，這樣就可以提高效率了。
不過，如果發生機器掉電或者機器異常重啟，那么Page Cache中還沒有來得及刷盤的消息就會丟失了。
那么怎么解決呢？
你可能會把刷盤的間隔設置很短，或者設置累積一條消息就就刷盤，但這樣頻繁刷盤會對性能有比較大的影響，而且從經驗來看，出現機器宕機或者掉電的幾率也不高，所以我不建議你這樣做。
如果你的電商系統對消息丟失的容忍度很低，那么你可以考慮以集群方式部署Kafka服務，通過部署多個副本備份數據，保證消息盡量不丟失。
那么它是怎么實現的呢？
Kafka集群中有一個Leader負責消息的寫入和消費，可以有多個Follower負責數據的備份。Follower中有一個特殊的集合叫做ISR（in-sync replicas），當Leader故障時，新選舉出來的Leader會從ISR中選擇，默認Leader的數據會異步地復制給Follower，這樣在Leader發生掉電或者宕機時，Kafka會從Follower中消費消息，減少消息丟失的可能。
由於默認消息是異步地從Leader復制到Follower的，所以一旦Leader宕機，那些還沒有來得及復制到Follower的消息還是會丟失。為了解決這個問題，Kafka為生產者提供一個選項叫做“acks”，當這個選項被設置為“all”時，生產者發送的每一條消息除了發給Leader外還會發給所有的ISR，並且必須得到Leader和所有ISR的確認后才被認為發送成功。這樣，只有Leader和所有的ISR都掛了，消息才會丟失
從上面這張圖來看，當設置“acks=all”時，需要同步執行1，3，4三個步驟，對於消息生產的性能來說也是有比較大的影響的，所以你在實際應用中需要仔細地權衡考量。我給你的建議是：
1.如果你需要確保消息一條都不能丟失，那么建議不要開啟消息隊列的同步刷盤，而是需要使用集群的方式來解決，可以配置當所有ISR Follower都接收到消息才返回成功。
2.如果對消息的丟失有一定的容忍度，那么建議不部署集群，即使以集群方式部署，也建議配置只發送給一個Follower就可以返回成功了。
3.我們的業務系統一般對於消息的丟失有一定的容忍度，比如說以上面的紅包系統為例，如果紅包消息丟失了，我們只要后續給沒有發送紅包的用戶補發紅包就好了。
3.在消費的過程中存在消息丟失的可能
我還是以Kafka為例來說明。一個消費者消費消息的進度是記錄在消息隊列集群中的，而消費的過程分為三步：接收消息、處理消息、更新消費進度。
這里面接收消息和處理消息的過程都可能會發生異常或者失敗，比如說，消息接收時網絡發生抖動，導致消息並沒有被正確的接收到；處理消息時可能發生一些業務的異常導致處理流程未執行完成，這時如果更新消費進度，那么這條失敗的消息就永遠不會被處理了，也可以認為是丟失了。
所以，在這里你需要注意的是，一定要等到消息接收和處理完成后才能更新消費進度，但是這也會造成消息重復的問題，比方說某一條消息在處理之后，消費者恰好宕機了，那么因為沒有更新消費進度，所以當這個消費者重啟之后，還會重復地消費這條消息。
如何保證消息只被消費一次
只要保證即使消費到了重復的消息，從消費的最終結果來看和只消費一次是等同的就好了，也就是保證在消息的生產和消費的過程是“冪等”的。
1.什么是冪等
如果我們消費一條消息的時候，要給現有的庫存數量減1，那么如果消費兩條相同的消息就會給庫存數量減2，這就不是冪等的。而如果消費一條消息后，處理邏輯是將庫存的數量設置為0，或者是如果當前庫存數量是10時則減1，這樣在消費多條消息時，所得到的結果就是相同的，這就是冪等的。
說白了，你可以這么理解“冪等”：一件事兒無論做多少次都和做一次產生的結果是一樣的，那么這件事兒就具有冪等性。
2.在生產、消費過程中增加消息冪等性的保證
在消息生產過程中，在Kafka0.11版本和Pulsar中都支持“producer idempotency”的特性，翻譯過來就是生產過程的冪等性，這種特性保證消息雖然可能在生產端產生重復，但是最終在消息隊列存儲時只會存儲一份。
它的做法是給每一個生產者一個唯一的ID，並且為生產的每一條消息賦予一個唯一ID，消息隊列的服務端會存儲<生產者ID，最后一條消息ID>的映射。當某一個生產者產生新的消息時，消息隊列服務端會比對消息ID是否與存儲的最后一條ID一致，如果一致，就認為是重復的消息，服務端會自動丟棄。
而在消費端，冪等性的保證會稍微復雜一些，你可以從通用層和業務層兩個層面來考慮。
在通用層面，你可以在消息被生產的時候，使用發號器給它生成一個全局唯一的消息ID，消息被處理之后，把這個ID存儲在數據庫中，在處理下一條消息之前，先從數據庫里面查詢這個全局ID是否被消費過，如果被消費過就放棄消費。
不過這樣會有一個問題：如果消息在處理之后，還沒有來得及寫入數據庫，消費者宕機了重啟之后發現數據庫中並沒有這條消息，還是會重復執行兩次消費邏輯，這時你就需要引入事務機制，保證消息處理和寫入數據庫必須同時成功或者同時失敗，但是這樣消息處理的成本就更高了，所以，如果對於消息重復沒有特別嚴格的要求，可以直接使用這種通用的方案，而不考慮引入事務。
在業務層面怎么處理呢？這里有很多種處理方式，其中有一種是增加樂觀鎖的方式。比如，你的消息處理程序需要給一個人的賬號加錢，那么你可以通過樂觀鎖的方式來解決。
具體的操作方式是這樣的：你給每個人的賬號數據中增加一個版本號的字段，在生產消息時先查詢這個賬戶的版本號，並且將版本號連同消息一起發送給消息隊列。消費端在拿到消息和版本號后，在執行更新賬戶金額SQL的時候帶上版本號，類似於執行：
update user set amount = amount + 20, version=version+1 where userId=1 and version=1;
在更新數據時給數據加了樂觀鎖，這樣在消費第一條消息時，version值為1，SQL可以執行成功，並且同時把version值改為了2；在執行第二條相同的消息時，由於version值不再是1，所以這條SQL不能執行成功，也就保證了消息的冪等性。