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RabbitMQ消息丢失的情况
第一种：生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。
第二种：RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了
第三种：消费端弄丢了数据。刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了。
解决方案
一：针对生产者
方案1.开启RabbitMQ事务
可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。
// 开启事务
channel.txSelect
try {
// 这里发送消息
} catch (Exception e) {
channel.txRollback
// 这里再次重发这条消息
}
// 提交事务
channel.txCommit
缺点：
但是问题是，RabbitMQ 事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，采用这种方式基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。
方案2 使用confirm机制
事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。
二、针对RabbitMQ
1.消息持久化
2.设置集群镜像模式
3.消息补偿机制
第一种：消息持久化
RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面，如果不特别声明设置，消息不会持久化保存到硬盘上面的，如果节点重启或者意外crash掉，消息就会丢失。
所以就要对消息进行持久化处理。如何持久化，下面具体说明下：
要想做到消息持久化，必须满足以下三个条件，缺一不可。
1） Exchange 设置持久化
2）Queue 设置持久化
3）Message持久化发送：发送消息设置发送模式deliveryMode=2，代表持久化消息
第二种：设置集群镜像模式
我们先来介绍下RabbitMQ三种部署模式：
1）单节点模式：最简单的情况，非集群模式，节点挂了，消息就不能用了。业务可能瘫痪，只能等待。
2）普通模式：默认的集群模式，某个节点挂了，该节点上的消息不能用，有影响的业务瘫痪，只能等待节点恢复重启可用（必须持久化消息情况下）。
3）镜像模式：把需要的队列做成镜像队列，存在于多个节点，属于RabbitMQ的HA方案
为什么设置镜像模式集群，因为队列的内容仅仅存在某一个节点上面，不会存在所有节点上面，所有节点仅仅存放消息结构和元数据。下面自己画了一张图介绍普通集群丢失消息情况：
如果想解决上面途中问题，保证消息不丢失，需要采用HA 镜像模式队列。
下面介绍下三种HA策略模式：
1）同步至所有的
2）同步最多N个机器
3）只同步至符合指定名称的nodes
命令处理HA策略模版：rabbitmqctl set_policy [-p Vhost] Name Pattern Definition [Priority]
1）为每个以“rock.wechat”开头的队列设置所有节点的镜像，并且设置为自动同步模式
rabbitmqctl set_policy ha-all "^rock.wechat" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}'
rabbitmqctl set_policy -p rock ha-all "^rock.wechat" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}'
2）为每个以“rock.wechat.”开头的队列设置两个节点的镜像，并且设置为自动同步模式
rabbitmqctl set_policy -p rock ha-exacly "^rock.wechat"
'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'
3）为每个以“node.”开头的队列分配指定的节点做镜像
rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes."
'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'
但是：HA 镜像队列有一个很大的缺点就是： 系统的吞吐量会有所下降
第三种：消息补偿机制
为什么还要消息补偿机制呢？难道消息还会丢失，没错，系统是在一个复杂的环境，不要想的太简单了，虽然以上的三种方案，基本可以保证消息的高可用不丢失的问题，
但是作为有追求的程序员来讲，要绝对保证我的系统的稳定性，有一种危机意识。
比如：持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办？
产线网络环境太复杂，所以不知数太多，消息补偿机制需要建立在消息要写入DB日志，发送日志，接受日志，两者的状态必须记录。
然后根据DB日志记录check 消息发送消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理。
三、针对消费者
ACK确认机制
多个消费者同时收取消息，比如消息接收到一半的时候，一个消费者死掉了(逻辑复杂时间太长，超时了或者消费被停机或者网络断开链接)，如何保证消息不丢？
这个使用就要使用Message acknowledgment 机制，就是消费端消费完成要通知服务端，服务端才把消息从内存删除。
这样就解决了，及时一个消费者出了问题，没有同步消息给服务端，还有其他的消费端去消费，保证了消息不丢的case。