我們小夥伴應該都聽說夠訊息中間件MQ，如：RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。引入中間件的好處可以起到抗高並發，削峰，業務解耦的作用。
如上圖：
（1）訂單服務投遞訊息給MQ中介軟體（2）物流服務監聽MQ中介軟體，從而進行消費
我們這篇文章討論一下，如何保障訂單服務把訊息成功投遞給MQ中間件，以RabbitMQ舉例。
小夥伴們對此會有些疑問，訂單服務發起訊息服務，回傳成功不就成功了嗎？如下面的偽代碼：
上面程式碼中，一般發送訊息就是這麼寫的，朋友們覺得有什麼問題嗎？
下邊說一個場景，如果MQ伺服器突然宕機了會出現什麼狀況？是不是我們訂單服務寄過去的訊息全部沒有了嗎？是的，一般MQ中間件為了提高系統的吞吐量會把訊息保存在記憶體中，如果不作其他處理，MQ伺服器一旦宕機，訊息就會全部遺失。這個是業務不允許的，造成很大的影響。
有經驗的小夥伴會說，我知道一個方法就是把訊息持久化，RabbitMQ中發送訊息的時候會有個durable參數可以設置，設定為true，就會持久化。
這樣的話MQ伺服器即使宕機，重啟後磁碟檔案中有訊息的存儲，這樣就不會遺失了吧。是的這樣就一定機率的保障了訊息不遺失。
但還會有個場景，就是訊息剛剛儲存到MQ記憶體中，但還沒來得及更新到磁碟檔案中，突然宕機了。 （我靠，這個時間這麼短，也會出現，機率太低了吧），這個場景在持續的大量訊息投遞的過程中，會很常見。
那怎麼辦？我們要如何作才能保障一定會持久化到磁碟上面呢？
上面問題出現在，沒有人告訴我們持久化是否成功。還好很多MQ有回呼通知的特性，RabbitMQ就有confirm機制來通知我們是否持久化成功？
confirm機制的原理：
（1）訊息生產者把訊息傳送給MQ，如果接收成功，MQ會回傳一個ack訊息給生產者；
（2）如果訊息接收不成功，MQ會回傳一個nack訊息給生產者；
上面的偽代碼，有兩個處理訊息方式，就是ack回調和nack回調。
這樣是不是就可以保障100%訊息不遺失了呢？
我們來看看confirm的機制，試想一下，如果我們生產者每發一則訊息，都要MQ持久化到磁碟中，然後再發起ack或nack的回呼。這樣的話是不是我們MQ的吞吐量很不高，因為每次都要把訊息持久化到磁碟中。寫入磁碟這個動作是很慢的。這個在高並發場景下是不能夠接受的，吞吐量太低了。
所以MQ持久化磁碟真實的實現，是透過非同步呼叫處理的，他是有一定的機制，如：等到有幾千個訊息的時候，會一次性的刷盤到磁碟上面。而不是每來一則訊息，就刷盤一次。
所以comfirm機制其實是一個非同步監聽的機制，是為了確保系統的高吞吐量，這樣就導致了還是不能夠100%保障訊息不遺失，因為即使加上了confirm機制，訊息在MQ記憶體中還沒刷盤到磁碟就宕機了，還是沒辦法處理。
說了這麼多，還是沒辦法確保，那該怎麼辦呢？ ？ ？
#其實本質的原因是無法確定是否持久化？那我們是不是可以自己讓消息持久化呢？答案是可以的，我們的方案再一步的演化。
上圖流程：
（1）訂單服務生產者再投遞訊息之前，先把訊息持久化到Redis或DB中，建議Redis ，高性能。訊息的狀態為發送中。
（2）confirm機制監聽訊息是否發送成功？如ack成功訊息，刪除Redis中此訊息。
（3）如果nack不成功的訊息，這個可以根據自身的業務選擇是否重發此訊息。也可以刪除此訊息，由自己的業務決定。
（4）這邊加了個定時任務，來拉取隔一定時間了，訊息狀態還是為發送中的，這個狀態就表明，訂單服務是沒有收到ack成功訊息。
（5）定時任務會作補償性的投遞訊息。這時候如果MQ回呼ack成功接收了，再把Redis中這個訊息刪除。
這樣的機制其實就是補償機制，我不管MQ有沒有真正的接收到，只要我的Redis中的訊息狀態也是為【發送中】，就表示此訊息沒有正確成功投遞。再啟動定時任務去監控，發起補償投遞。
當然定時任務那邊我們還可以加上一個補償的次數，如果大於3次，還是沒有收到ack訊息，那就直接把訊息的狀態設定為【失敗】，由人工去排查到底是為什麼？
這樣的話方案就比較完美了，保障了100%的訊息不遺失（當然不包含磁碟也壞了，可以做主從方案）。
不過這樣的方案，就會有可能發送多次相同的訊息，很有可能MQ已經收到了訊息，就是ack訊息回呼時出現網路故障，沒有讓生產者收到。
那就要要求消費者一定在消費的時候保障冪等性！
我們先了解什麼叫冪等？在分散式應用中，冪等是非常重要的，也就是相同條件下對一個業務的操作，不管操作多少次，結果都是一樣。
為什麼要有冪等這種場景？因為在大型的系統中，都是分散式部署，如：訂單業務 和 庫存業務有可能都是獨立部署的，都是單獨的服務。用戶下訂單，會呼叫到訂單服務和庫存服務。
因為分散式部署，很有可能在呼叫庫存服務時，因為網路等原因，訂單服務呼叫失敗，但其實庫存服務已經處理完成，只是返回給訂單服務處理結果時出現了異常。這時候一般系統會作補償方案，也就是訂單服務再此放起庫存服務的調用，庫存減1。
這樣就出現了問題，其實上一次呼叫已經減了1，只是訂單服務沒有收到處理結果。現在又呼叫一次，又要減1，這樣就不符合業務了，多扣了。
冪等這個概念就是，不管庫存服務在相同條件下呼叫幾次，處理結果都一樣。這樣才能保證補償方案的可行性。
借鏡資料庫的樂觀鎖定機制，如：
根據version版本，也就是在操作庫存前先取得目前商品的version版本號，然後操作的時候帶上此version號。我們梳理下，我們第一次操作庫存時，得到version為1，調用庫存服務version變成了2；但返回給訂單服務出現了問題，訂單服務又一次發起調用庫存服務，當訂單服務傳如的version還是1，再執行上面的sql語句時，就不會執行；因為version已經變成2了，where條件就不成立。這樣就保證了不管呼叫幾次，只會真正的處理一次。
#原理就是利用資料庫主鍵去重，在業務完成後插入主鍵標識
#唯一ID就是業務表的唯一的主鍵，如商品ID
指紋碼就是為了區別每次正常操作的碼，每次操作時產生指紋碼；可以用時間戳 業務編號的方式。
上面的sql語句：
#傳回如果為0 表示沒有操作過，那麼業務操作後就可以insert into t_check(唯一ID 指紋碼)
#返回如果大於0 表示操作過，就直接回傳
##好處：實作簡單
壞處：高並發下資料庫瓶頸解決方案：根據ID進行分庫分錶進行演算法路由
以上是【面試】如何保障訊息100%投遞成功？如何保證訊息冪等性？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
