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          面試官問:消息被重復(fù)消費(fèi),怎么避免?有什么好的解決方案?

          共 8066字,需瀏覽 17分鐘

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          2021-09-19 01:13

          消息中間件是分布式系統(tǒng)常用的組件,無論是異步化、解耦、削峰等都有廣泛的應(yīng)用價值。


          我們通常會認(rèn)為,消息中間件是一個可靠的組件——這里所謂的可靠是指,只要我把消息成功投遞到了消息中間件,消息就不會丟。

          即消息肯定會至少保證消息能被消費(fèi)者成功消費(fèi)一次,這是消息中間件最基本的特性之一。

          也就是我們常說的“AT LEAST ONCE”,即消息至少會被“成功消費(fèi)一遍”。


          一個消息 M 發(fā)送到了消息中間件,消息投遞到了消費(fèi)程序 A。A 接受到了消息,然后進(jìn)行消費(fèi)。

          但在消費(fèi)到一半的時候程序重啟了,這時候這個消息并沒有標(biāo)記為消費(fèi)成功,這個消息還會繼續(xù)投遞給這個消費(fèi)者,直到其消費(fèi)成功了,消息中間件才會停止投遞。

          然而這種可靠的特性會導(dǎo)致消息可能被多次地投遞。

          還是剛剛這個例子。

          程序 A 接受到這個消息 M 并完成消費(fèi)邏輯之后,正想通知消息中間件“我已經(jīng)消費(fèi)成功了”的時候,程序就重啟了,那么對于消息中間件來說,這個消息并沒有成功消費(fèi)過,所以它還會繼續(xù)投遞。

          這時候?qū)τ趹?yīng)用程序 A 來說,看起來就是這個消息明明消費(fèi)成功了,但是消息中間件還在重復(fù)投遞。

          這在 RockectMQ 的場景來看,就是同一個 messageId 的消息重復(fù)投遞下來了。

          基于消息的投遞可靠(消息不丟)是優(yōu)先級更高的,所以消息不重的任務(wù)就會轉(zhuǎn)移到應(yīng)用程序自我實(shí)現(xiàn),這也是為什么 RocketMQ 的文檔里強(qiáng)調(diào)的,消費(fèi)邏輯需要自我實(shí)現(xiàn)冪等。

          背后的邏輯其實(shí)就是:不丟和不重是矛盾的(在分布式場景下),但消息重復(fù)是有解決方案的,而消息丟失是很麻煩的。

          關(guān)于 RocketMQ 消息重復(fù)的場景,官方文檔上給出了這三種情況:

          1.發(fā)送時消息重復(fù)

          當(dāng)一條消息已被成功發(fā)送到服務(wù)端并完成持久化,此時出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)閃斷或者客戶端宕機(jī),導(dǎo)致服務(wù)端對客戶端應(yīng)答失敗。如果此時生產(chǎn)者意識到消息發(fā)送失敗并嘗試再次發(fā)送消息,消費(fèi)者后續(xù)會收到兩條內(nèi)容相同并且Message ID也相同的消息。

          2.投遞時消息重復(fù)

          消息消費(fèi)的場景下,消息已投遞到消費(fèi)者并完成業(yè)務(wù)處理,當(dāng)客戶端給服務(wù)端反饋應(yīng)答的時候網(wǎng)絡(luò)閃斷。為了保證消息至少被消費(fèi)一次,消息隊(duì)列RocketMQ版的服務(wù)端將在網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后再次嘗試投遞之前已被處理過的消息,消費(fèi)者后續(xù)會收到兩條內(nèi)容相同并且Message ID也相同的消息。

          3.負(fù)載均衡時消息重復(fù)(包括但不限于網(wǎng)絡(luò)抖動、Broker重啟以及消費(fèi)者應(yīng)用重啟)

          當(dāng)消息隊(duì)列RocketMQ版的Broker或客戶端重啟、擴(kuò)容或縮容時,會觸發(fā)Rebalance,此時消費(fèi)者可能會收到重復(fù)消息。

          那么,有什么解決方案呢?

          # 簡單的消息去重解決方案


          假設(shè)我們業(yè)務(wù)的消息消費(fèi)邏輯是:插入某張訂單表的數(shù)據(jù),然后更新庫存。
          insert into t_order values .....update t_inv set count = count-1 where good_id = 'good123';

          要實(shí)現(xiàn)消息的冪等,我們可能會采取這樣的方案:
          select * from t_order where order_no = 'order123'if(order != null) {    return ;//消息重復(fù),直接返回}

          這對于很多情況下,的確能起到不錯的效果,但是在并發(fā)場景下,還是會有問題。


          # 并發(fā)重復(fù)消息


          假設(shè)這個消費(fèi)的所有代碼加起來需要 1 秒,有重復(fù)的消息在這 1 秒內(nèi)(假設(shè) 100 毫秒)內(nèi)到達(dá)。

          例如生產(chǎn)者快速重發(fā),Broker 重啟等。

          那么很可能,上面去重代碼里面會發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)依然是空的,因?yàn)樯弦粭l消息還沒消費(fèi)完,還沒成功更新訂單狀態(tài)。

          具體一點(diǎn)就是兩個線程在間隔非常短甚至是同時執(zhí)行這個邏輯:
          select * from t_order where order_no = 'order123'

          然后發(fā)現(xiàn)都沒有查到數(shù)據(jù),于是走入到這個邏輯中:
          if(order != null) {    return ;//消息重復(fù),直接返回}

          那么就會穿透掉檢查的擋板,最后導(dǎo)致重復(fù)的消息消費(fèi)邏輯進(jìn)入到非冪等安全的業(yè)務(wù)代碼中,從而引發(fā)重復(fù)消費(fèi)的問題,如主鍵沖突拋出異常、庫存被重復(fù)扣減而沒釋放等。

          要解決上面并發(fā)場景下的消息冪等問題,一個可取的方案是開啟事務(wù)把 select 改成 select for update 語句,把記錄進(jìn)行鎖定:
          select * from t_order where order_no = 'THIS_ORDER_NO' for update //開啟事務(wù)if(order.status != null) {    return ;//消息重復(fù),直接返回}

          但這樣消費(fèi)的邏輯會因?yàn)橐肓耸聞?wù)包裹而導(dǎo)致整個消息消費(fèi)可能變長,并發(fā)度下降。

          當(dāng)然還有其他更高級的解決方案,例如更新訂單狀態(tài)采取樂觀鎖,更新失敗則消息重新消費(fèi)之類的。

          但這需要針對具體業(yè)務(wù)場景做更復(fù)雜和細(xì)致的代碼開發(fā)、庫表設(shè)計,不在本文討論的范圍。

          但無論是select for update, 還是樂觀鎖這種解決方案,實(shí)際上都是基于業(yè)務(wù)表本身做去重,這無疑增加了業(yè)務(wù)開發(fā)的復(fù)雜度。

          一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面很大部分的請求處理都是依賴 MQ 的,如果每個消費(fèi)邏輯本身都需要基于業(yè)務(wù)本身而做去重/冪等的開發(fā)的話,這是繁瑣的工作量。

          本文希望探索出一個通用的消息冪等處理的方法,從而抽象出一定的工具類用以適用各個業(yè)務(wù)場景。

          # Exactly Once


          在消息中間件里,有一個投遞語義的概念。

          而這個語義里有一個叫 Exactly Once ,即消息肯定會被成功消費(fèi),并且只會被消費(fèi)一次。

          以下是官方文檔對 Exactly Once 的解釋:
          Exactly-Once 是指發(fā)送到消息系統(tǒng)的消息只能被消費(fèi)端處理且僅處理一次,即使生產(chǎn)端重試消息發(fā)送導(dǎo)致某消息重復(fù)投遞,該消息在消費(fèi)端也只被消費(fèi)一次。
          在我們業(yè)務(wù)消息冪等處理的領(lǐng)域內(nèi),可以認(rèn)為業(yè)務(wù)消息的代碼肯定會被執(zhí)行,并且只被執(zhí)行一次,那么我們可以認(rèn)為是 Exactly Once。

          但這在分布式的場景下想找一個通用的方案幾乎是不可能的。

          不過如果是針對基于數(shù)據(jù)庫事務(wù)的消費(fèi)邏輯,實(shí)際上是可行的。

          另外,關(guān)于 Exactly-Once 再補(bǔ)充一些下。

          Exactly-Once 語義是消息系統(tǒng)和流式計算系統(tǒng)中消息流轉(zhuǎn)的最理想狀態(tài),但是在業(yè)界并沒有太多理想的實(shí)現(xiàn)。

          因?yàn)檎嬲饬x上的 Exactly-Once 依賴消息系統(tǒng)的服務(wù)端、消息系統(tǒng)的客戶端和用戶消費(fèi)邏輯這三者狀態(tài)的協(xié)調(diào)。

          例如,當(dāng)您的消費(fèi)端完成一條消息的消費(fèi)處理后出現(xiàn)異常宕機(jī),而消費(fèi)端重啟后由于消費(fèi)的位點(diǎn)沒有同步到消息系統(tǒng)的服務(wù)端,該消息有可能被重復(fù)消費(fèi)。

          業(yè)界對于 Exactly-Once 投遞語義存在很大的爭議,很多人會拿出“FLP不可能理論”或者其他一致性定律對此議題進(jìn)行否定,但事實(shí)上,特定場景的Exactly-Once語義實(shí)現(xiàn)并不是非常復(fù)雜,只是因?yàn)橥ǔ4蠹覜]有精確的描述問題的本質(zhì)。

          如果要實(shí)現(xiàn)一條消息的消費(fèi)結(jié)果只能在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中生效一次,需要解決的只是如何保證同一條消息的消費(fèi)冪等問題。

          消息隊(duì)列 RocketMQ 版的 Exactly-Once 語義就是解決業(yè)務(wù)中最常見的一條消息的消費(fèi)結(jié)果(消息在消費(fèi)端計算處理的結(jié)果)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中有且僅生效一次的問題。

          # 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫事務(wù)插入消息表


          假設(shè)我們業(yè)務(wù)的消息消費(fèi)邏輯是:更新MySQL數(shù)據(jù)庫的某張訂單表的狀態(tài)。
          update t_order set status = 'SUCCESS' where order_no= 'order123';

          要實(shí)現(xiàn) Exaclty Once 即這個消息只被消費(fèi)一次(并且肯定要保證能消費(fèi)一次),我們可以這樣做。

          在這個數(shù)據(jù)庫中增加一個消息消費(fèi)記錄表,把消息插入到這個表,并且把原來的訂單更新和這個插入的動作放到同一個事務(wù)中一起提交,就能保證消息只會被消費(fèi)一遍了。

          流程看起來像是這樣的:
          1.開啟事務(wù)
          2.插入消息表(處理好主鍵沖突的問題)
          3.更新訂單表(原消費(fèi)邏輯)
          4.提交事務(wù)
          這時候如果消息消費(fèi)成功并且事務(wù)提交了,那么消息表就插入成功了。

          這時候就算 RocketMQ 還沒有收到消費(fèi)位點(diǎn)的更新,從而再次投遞,也會插入消息失敗而視為已經(jīng)消費(fèi)過,后續(xù)就直接更新消費(fèi)位點(diǎn)了。

          這保證我們消費(fèi)代碼只會執(zhí)行一次。

          如果事務(wù)提交之前服務(wù)掛了(例如重啟),對于本地事務(wù)并沒有執(zhí)行所以訂單沒有更新,消息表也沒插入成功。

          而對于RocketMQ服務(wù)端來說,消費(fèi)位點(diǎn)也沒更新,所以消息還會繼續(xù)投遞下來,投遞下來發(fā)現(xiàn)這個消息插入消息表也是成功的,所以可以繼續(xù)消費(fèi)。

          這保證了消息不丟失。

          事實(shí)上,阿里云的 RocketMQ 的 EXACTLY-ONCE 語義的實(shí)現(xiàn)上,就是類似這個方案基于數(shù)據(jù)庫的事務(wù)特性實(shí)現(xiàn)的:
          https://help.aliyun.com/document_detail/102777.html


          基于這種方式,的確這是有能力拓展到不同的應(yīng)用場景,因?yàn)樗膶?shí)現(xiàn)方案與具體業(yè)務(wù)本身無關(guān)——而是依賴一個消息表。

          但是這里有它的局限性:消息的消費(fèi)邏輯必須是依賴于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫事務(wù)。

          如果消費(fèi)的消費(fèi)過程中還涉及其他數(shù)據(jù)的修改,例如 Redis 這種不支持事務(wù)特性的數(shù)據(jù)源,則這些數(shù)據(jù)是不可回滾的。

          還有,數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)必須是在一個庫,跨庫無法解決。

          另外,需要特別注意的是:在業(yè)務(wù)上,消息表的設(shè)計不應(yīng)該以消息 ID 作為標(biāo)識,而應(yīng)該以業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)主鍵作為標(biāo)識更為合理,以應(yīng)對生產(chǎn)者的重發(fā)。


          # 更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景


          如上所述,這種方式 Exactly Once 語義的實(shí)現(xiàn),實(shí)際上有很多局限性,這種局限性使得這個方案基本不具備廣泛應(yīng)用的價值。

          且由于基于事務(wù),可能導(dǎo)致鎖表時間過長等性能問題。

          例如我們以一個比較常見的一個訂單申請的消息來舉例,可能有以下幾步:

          • 檢查庫存(RPC)
          • 鎖庫存(RPC)
          • 開啟事務(wù),插入訂單表(MySQL)
          • 調(diào)用某些其他下游服務(wù)(RPC)
          • 更新訂單狀態(tài)
          • commit 事務(wù)(MySQL)

          這種情況下,我們?nèi)绻扇∠⒈?本地事務(wù)的實(shí)現(xiàn)方式,消息消費(fèi)過程中很多子過程是不支持回滾的,也就是說就算我們加了事務(wù),實(shí)際上這背后的操作并不是原子性的。

          怎么說呢?

          就是說有可能第一條消息在經(jīng)歷了第二步鎖庫存的時候,服務(wù)重啟了,這時候?qū)嶋H上庫存是已經(jīng)在另外的服務(wù)里被鎖定了,這并不能被回滾。

          當(dāng)然消息還會再次投遞下來,要保證消息能至少消費(fèi)一遍,換句話說,鎖庫存的這個RPC接口本身依舊要支持“冪等”。

          再者,如果在這個比較耗時的長鏈條場景下加入事務(wù)的包裹,將大大的降低系統(tǒng)的并發(fā)。

          所以通常情況下,我們處理這種場景的消息去重的方法還是會使用一開始說的業(yè)務(wù)自己實(shí)現(xiàn)去重邏輯的方式,如前面加 select for update,或者使用樂觀鎖。

          那我們有沒有方法抽取出一個公共的解決方案,能兼顧去重、通用、高性能呢?

          我們先拆解一下消息執(zhí)行過程。

          其中一個思路是把上面的幾步,拆解成幾個不同的子消息,例如:

          • 庫存系統(tǒng)消費(fèi)A:檢查庫存并做鎖庫存,發(fā)送消息B給訂單服務(wù)
          • 訂單系統(tǒng)消費(fèi)消息B:插入訂單表(MySQL),發(fā)送消息C給自己(下游系統(tǒng))消費(fèi)
          • 下游系統(tǒng)消費(fèi)消息C:處理部分邏輯,發(fā)送消息D給訂單系統(tǒng)
          • 訂單系統(tǒng)消費(fèi)消息D:更新訂單狀態(tài)

          上述步驟需要保證本地事務(wù)和消息是一個事務(wù)的(至少是最終一致性的),這其中涉及到分布式事務(wù)消息相關(guān)的話題,不在本文論述。

          可以看到這樣的處理方法會使得每一步的操作都比較原子,而原子則意味著是小事務(wù),小事務(wù)則意味著使用消息表+事務(wù)的方案顯得可行。

          然而,這太復(fù)雜了!


          這把一個本來連續(xù)的代碼邏輯割裂成多個系統(tǒng)多次消息交互,那還不如業(yè)務(wù)代碼層面上加鎖實(shí)現(xiàn)呢。


          # 更通用的解決方案


          上面消息表+本地事務(wù)的方案之所以有其局限性和并發(fā)的短板,究其根本是因?yàn)樗蕾囉陉P(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù),且必須要把事務(wù)包裹于整個消息消費(fèi)的環(huán)節(jié)。

          如果我們能不依賴事務(wù)而實(shí)現(xiàn)消息的去重,那么方案就能推廣到更復(fù)雜的場景例如:RPC、跨庫等。

          例如,我們依舊使用消息表,但是不依賴事務(wù),而是針對消息表增加消費(fèi)狀態(tài),是否可以解決問題呢?

          接下來就要祭出基于消息冪等表的非事務(wù)方案了。


          以上是去事務(wù)化后的消息冪等方案的流程,可以看到,此方案是無事務(wù)的。

          關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的狀態(tài),消息表本身做了狀態(tài)的區(qū)分:消費(fèi)中、消費(fèi)完成。

          只有消費(fèi)完成的消息才會被冪等處理掉。

          而對于已有消費(fèi)中的消息,后面重復(fù)的消息會觸發(fā)延遲消費(fèi),比如在 RocketMQ 的場景下就是發(fā)送到 RETRY TOPIC。

          之所以觸發(fā)延遲消費(fèi),是為了控制并發(fā)場景下,第二條消息在第一條消息沒完成的過程中,去延遲消費(fèi),而不是去直接冪等,從而去控制消息不丟。

          如果直接冪等了,那么同一個消息 id 或者業(yè)務(wù)唯一標(biāo)識,會丟失消息,因?yàn)樯弦粭l消息如果沒有消費(fèi)完成的時候,第二條消息你已經(jīng)告訴 broker 成功了,那么第一條消息這時候失敗 broker 也不會重新投遞了。

          這里我們回頭看看我們一開始想解決的問題是否解決了:

          • 問題一:消息已經(jīng)消費(fèi)成功了,第二條消息將被直接冪等處理掉(消費(fèi)成功)。
          • 問題二:并發(fā)場景下的消息,依舊能滿足不會出現(xiàn)消息重復(fù),即穿透冪等擋板的問題。
          • 問題三:支持上游業(yè)務(wù)生產(chǎn)者重發(fā)的業(yè)務(wù)重復(fù)的消息冪等問題。

          關(guān)于第一個問題已經(jīng)很明顯已經(jīng)解決了,在此就不討論了。

          關(guān)于第二個問題是如何解決的?

          主要是依靠插入消息表的這個動作做控制的,假設(shè)我們用 MySQL 作為消息表的存儲媒介,設(shè)置消息的唯一 ID 為主鍵,那么插入的動作只有一條消息會成功。

          后面的消息插入會由于主鍵沖突而失敗,走向延遲消費(fèi)的分支,然后后面延遲消費(fèi)的時候就會變成上面第一個場景的問題。

          關(guān)于第三個問題,只要我們設(shè)計去重的消息鍵讓其支持業(yè)務(wù)的主鍵(例如訂單號、請求流水號等),而不僅僅是 messageId 即可。所以也不是問題。

          那么,此方案是否有消息丟失的風(fēng)險?

          如果細(xì)心的讀者可能會發(fā)現(xiàn)這里實(shí)際上是有邏輯漏洞的。

          問題出在上面聊到的個問題二,就是并發(fā)場景的那個。


          在并發(fā)場景下我們依賴于消息狀態(tài)是做并發(fā)控制使得第 2 條消息重復(fù)的消息會不斷延遲消費(fèi),即重試。


          但如果這時候第 1 條消息也由于一些異常原因,例如機(jī)器重啟了、外部異常導(dǎo)致消費(fèi)失敗,沒有消費(fèi)成功呢?

          也就是說這時候延遲消費(fèi)實(shí)際上每次過來看到的都是消費(fèi)中的狀態(tài),最后消費(fèi)就會被視為消費(fèi)失敗而被投遞到死信 Topic 中,比如 RocketMQ 默認(rèn)可以重復(fù)消費(fèi) 16 次。

          對于此,我們解決的方法是,插入的消息表必須要帶一個最長消費(fèi)過期時間,例如 10 分鐘。

          意思是如果一個消息處于消費(fèi)中超過 10 分鐘,就需要從消息表中刪除,這一點(diǎn)需要程序自行實(shí)現(xiàn)。

          所以最后這個消息的流程會是這樣的:


          我們這個方案實(shí)際上沒有事務(wù)的,只需要一個存儲的中心媒介,那么自然我們可以選擇更靈活的存儲媒介,例如Redis。

          使用Redis有兩個好處:

          • 1.性能上損耗更低
          • 2.上面我們講到的超時時間可以直接利用Redis本身的ttl實(shí)現(xiàn)

          當(dāng)然Redis存儲的數(shù)據(jù)可靠性、一致性等方面是不如MySQL的,需要用戶自己取舍。

          # show me code


          以上方案針對 RocketMQ 的 Java 實(shí)現(xiàn)已經(jīng)開源放到 Github 中,具體的使用文檔可以參考
          https://github.com/Jaskey/RocketMQDedupListener ,
          以下僅貼一個 Readme 中利用 Redis 去重的使用樣例,用以示意業(yè)務(wù)中如果使用此工具加入消息去重冪等的是多么簡單:
          //利用Redis做冪等表DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TEST-APP1");consumer.subscribe("TEST-TOPIC", "*");
          String appName = consumer.getConsumerGroup();// 大部分情況下可直接使用consumer group名StringRedisTemplate stringRedisTemplate = null;// 這里省略獲取StringRedisTemplate的過程DedupConfig dedupConfig = DedupConfig.enableDedupConsumeConfig(appName, stringRedisTemplate);DedupConcurrentListener messageListener = new SampleListener(dedupConfig);
          consumer.registerMessageListener(messageListener);consumer.start();

          以上代碼大部分是原始 RocketMQ 的必須代碼,唯一需要修改的僅僅是創(chuàng)建一個 DedupConcurrentListener 示例,在這個示例中指明你的消費(fèi)邏輯和去重的業(yè)務(wù)鍵,該值默認(rèn)是messageId。

          # 這種實(shí)現(xiàn)是否一勞永逸?


          實(shí)現(xiàn)到這里,似乎方案挺完美的,所有的消息都能快速的接入去重,且與具體業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)也完全解耦。

          那么這樣是否就完美的完成去重的所有任務(wù)呢?

          很可惜,其實(shí)不是的。原因很簡單:

          因?yàn)橐WC消息至少被成功消費(fèi)一遍,那么消息就有機(jī)會消費(fèi)到一半的時候失敗觸發(fā)消息重試的可能。還是以上面的訂單流程為例:

          • 步驟1:檢查庫存(RPC)
          • 步驟2:鎖庫存(RPC)
          • 步驟3:開啟事務(wù),插入訂單表(MySQL)
          • 步驟4:調(diào)用某些其他下游服務(wù)(RPC)
          • 步驟5:更新訂單狀態(tài)
          • 步驟6:commit 事務(wù)(MySQL)

          當(dāng)消息消費(fèi)到步驟 3 的時候,我們假設(shè) MySQL 異常導(dǎo)致失敗了,觸發(fā)消息重試。

          因?yàn)樵谥卦嚽拔覀儠h除冪等表的記錄,所以消息重試的時候就會重新進(jìn)入消費(fèi)代碼,那么步驟 1 和步驟 2 就會重新再執(zhí)行一遍。

          如果步驟2本身不是冪等的,那么這個業(yè)務(wù)消息消費(fèi)依舊沒有做好完整的冪等處理。

          # 本實(shí)現(xiàn)方式的價值?


          那么既然這個并不能完整的完成消息冪等,還有什么價值呢?

          價值可就大了!

          雖然這不是解決消息冪等的銀彈(事實(shí)上,軟件工程領(lǐng)域里基本沒有銀彈),但是他能以便捷的手段解決:

          • 1.各種由于Broker、負(fù)載均衡等原因?qū)е碌南⒅赝哆f的重復(fù)問題
          • 2.各種上游生產(chǎn)者導(dǎo)致的業(yè)務(wù)級別消息重復(fù)問題
          • 3.重復(fù)消息并發(fā)消費(fèi)的控制窗口問題,就算重復(fù),重復(fù)也不可能同一時間進(jìn)入消費(fèi)邏輯

          # 一些其他的消息去重的建議


          也就是說,使用這個方法能保證正常的消費(fèi)邏輯場景下(無異常,無異常退出),消息的冪等工作全部都能解決,無論是業(yè)務(wù)重復(fù),還是 RocketMQ 特性帶來的重復(fù)。

          事實(shí)上,這已經(jīng)能解決 99% 的消息重復(fù)問題了,畢竟異常的場景肯定是少數(shù)的。
          那么如果希望異常場景下也能處理好冪等的問題,可以做以下工作降低問題率:

          • #1.消息消費(fèi)失敗做好回滾處理。如果消息消費(fèi)失敗本身是帶回滾機(jī)制的,那么消息重試自然就沒有副作用了。
          • #2.消費(fèi)者做好優(yōu)雅退出處理。這是為了盡可能避免消息消費(fèi)到一半程序退出導(dǎo)致的消息重試。
          • #3.一些無法做到冪等的操作,至少要做到終止消費(fèi)并告警。例如鎖庫存的操作,如果統(tǒng)一的業(yè)務(wù)流水鎖成功了一次庫存,再觸發(fā)鎖庫存,如果做不到冪等的處理,至少要做到消息消費(fèi)觸發(fā)異常(例如主鍵沖突導(dǎo)致消費(fèi)異常等)

          在 #3 做好的前提下,做好消息的消費(fèi)監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)消息重試不斷失敗的時候,手動做好 #1 的回滾,使得下次重試消費(fèi)成功。
          來源 | https://jaskey.github.io/blog/2020/06/08/rocketmq-message-dedup/

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