消息为什么会丢失
消息从被写入到消息队列，到被消费者消费完成，这个链路上会有哪些地方存在丢失消息的可能呢？其实，主要存在三个场景：
- 消息从生产者写入到消息队列的过程。
- 消息在消息队列中的存储场景。
- 消息被消费者消费的过程。
1.在消息生产的过程中丢失消息
在这个环节中主要有两种情况。
首先，消息的生产者一般是我们的业务服务器，消息队列是独立部署在单独的服务器上的。两者之间的网络虽然是内网，但是也会存在抖动的可能，而一旦发生抖动，消息就有可能因为网络的错误而丢失。
针对这种情况，我建议你采用的方案是消息重传：也就是当你发现发送超时后你就将消息重新发一次，但是你也不能无限制地重传消息。一般来说，如果不是消息队列发生故障，或者是到消息队列的网络断开了，重试2～3次就可以了。
不过，这种方案可能会造成消息的重复，从而导致在消费的时候会重复消费同样的消息。比方说，消息生产时由于消息队列处理慢或者网络的抖动，导致虽然最终写入消息队列成功，但在生产端却超时了，生产者重传这条消息就会形成重复的消息，那么针对上面的例子，直观显示在你面前的就会是你收到了两个现金红包。
2.在消息队列中丢失消息
拿Kafka举例，消息在Kafka中是存储在本地磁盘上，而为了减少消息存储时对磁盘的随机I/O，一般会将消息先写入到操作系统的Page Cache中，然后再找合适时机刷新到磁盘上。
比如，Kafka可以配置当达到某一时间间隔，或者累积一定的消息数量的时候再刷盘，也就是所说的异步刷盘。
来看一个形象的比喻：假如你经营一个图书馆，读者每还一本书你都要去把图书归位，不仅工作量大而且效率低下，但是如果你可以选择每隔3小时，或者图书达到一定数量的时候再把图书归位，这样可以把同一类型的书一起归位，节省了查找图书位置的时间，这样就可以提高效率了。
不过，如果发生机器掉电或者机器异常重启，那么Page Cache中还没有来得及刷盘的消息就会丢失了。
那么怎么解决呢？
你可能会把刷盘的间隔设置很短，或者设置累积一条消息就就刷盘，但这样频繁刷盘会对性能有比较大的影响，而且从经验来看，出现机器宕机或者掉电的几率也不高，所以我不建议你这样做。
如果你的电商系统对消息丢失的容忍度很低，那么你可以考虑以集群方式部署Kafka服务，通过部署多个副本备份数据，保证消息尽量不丢失。
那么它是怎么实现的呢？
Kafka集群中有一个Leader负责消息的写入和消费，可以有多个Follower负责数据的备份。Follower中有一个特殊的集合叫做ISR（in-sync replicas），当Leader故障时，新选举出来的Leader会从ISR中选择，默认Leader的数据会异步地复制给Follower，这样在Leader发生掉电或者宕机时，Kafka会从Follower中消费消息，减少消息丢失的可能。
由于默认消息是异步地从Leader复制到Follower的，所以一旦Leader宕机，那些还没有来得及复制到Follower的消息还是会丢失。为了解决这个问题，Kafka为生产者提供一个选项叫做“acks”，当这个选项被设置为“all”时，生产者发送的每一条消息除了发给Leader外还会发给所有的ISR，并且必须得到Leader和所有ISR的确认后才被认为发送成功。这样，只有Leader和所有的ISR都挂了，消息才会丢失
从上面这张图来看，当设置“acks=all”时，需要同步执行1，3，4三个步骤，对于消息生产的性能来说也是有比较大的影响的，所以你在实际应用中需要仔细地权衡考量。我给你的建议是：
1.如果你需要确保消息一条都不能丢失，那么建议不要开启消息队列的同步刷盘，而是需要使用集群的方式来解决，可以配置当所有ISR Follower都接收到消息才返回成功。
2.如果对消息的丢失有一定的容忍度，那么建议不部署集群，即使以集群方式部署，也建议配置只发送给一个Follower就可以返回成功了。
3.我们的业务系统一般对于消息的丢失有一定的容忍度，比如说以上面的红包系统为例，如果红包消息丢失了，我们只要后续给没有发送红包的用户补发红包就好了。
3.在消费的过程中存在消息丢失的可能
我还是以Kafka为例来说明。一个消费者消费消息的进度是记录在消息队列集群中的，而消费的过程分为三步：接收消息、处理消息、更新消费进度。
这里面接收消息和处理消息的过程都可能会发生异常或者失败，比如说，消息接收时网络发生抖动，导致消息并没有被正确的接收到；处理消息时可能发生一些业务的异常导致处理流程未执行完成，这时如果更新消费进度，那么这条失败的消息就永远不会被处理了，也可以认为是丢失了。
所以，在这里你需要注意的是，一定要等到消息接收和处理完成后才能更新消费进度，但是这也会造成消息重复的问题，比方说某一条消息在处理之后，消费者恰好宕机了，那么因为没有更新消费进度，所以当这个消费者重启之后，还会重复地消费这条消息。
如何保证消息只被消费一次
只要保证即使消费到了重复的消息，从消费的最终结果来看和只消费一次是等同的就好了，也就是保证在消息的生产和消费的过程是“幂等”的。
1.什么是幂等
如果我们消费一条消息的时候，要给现有的库存数量减1，那么如果消费两条相同的消息就会给库存数量减2，这就不是幂等的。而如果消费一条消息后，处理逻辑是将库存的数量设置为0，或者是如果当前库存数量是10时则减1，这样在消费多条消息时，所得到的结果就是相同的，这就是幂等的。
说白了，你可以这么理解“幂等”：一件事儿无论做多少次都和做一次产生的结果是一样的，那么这件事儿就具有幂等性。
2.在生产、消费过程中增加消息幂等性的保证
在消息生产过程中，在Kafka0.11版本和Pulsar中都支持“producer idempotency”的特性，翻译过来就是生产过程的幂等性，这种特性保证消息虽然可能在生产端产生重复，但是最终在消息队列存储时只会存储一份。
它的做法是给每一个生产者一个唯一的ID，并且为生产的每一条消息赋予一个唯一ID，消息队列的服务端会存储<生产者ID，最后一条消息ID>的映射。当某一个生产者产生新的消息时，消息队列服务端会比对消息ID是否与存储的最后一条ID一致，如果一致，就认为是重复的消息，服务端会自动丢弃。
而在消费端，幂等性的保证会稍微复杂一些，你可以从通用层和业务层两个层面来考虑。
在通用层面，你可以在消息被生产的时候，使用发号器给它生成一个全局唯一的消息ID，消息被处理之后，把这个ID存储在数据库中，在处理下一条消息之前，先从数据库里面查询这个全局ID是否被消费过，如果被消费过就放弃消费。
不过这样会有一个问题：如果消息在处理之后，还没有来得及写入数据库，消费者宕机了重启之后发现数据库中并没有这条消息，还是会重复执行两次消费逻辑，这时你就需要引入事务机制，保证消息处理和写入数据库必须同时成功或者同时失败，但是这样消息处理的成本就更高了，所以，如果对于消息重复没有特别严格的要求，可以直接使用这种通用的方案，而不考虑引入事务。
在业务层面怎么处理呢？这里有很多种处理方式，其中有一种是增加乐观锁的方式。比如，你的消息处理程序需要给一个人的账号加钱，那么你可以通过乐观锁的方式来解决。
具体的操作方式是这样的：你给每个人的账号数据中增加一个版本号的字段，在生产消息时先查询这个账户的版本号，并且将版本号连同消息一起发送给消息队列。消费端在拿到消息和版本号后，在执行更新账户金额SQL的时候带上版本号，类似于执行：
update user set amount = amount + 20, version=version+1 where userId=1 and version=1;
在更新数据时给数据加了乐观锁，这样在消费第一条消息时，version值为1，SQL可以执行成功，并且同时把version值改为了2；在执行第二条相同的消息时，由于version值不再是1，所以这条SQL不能执行成功，也就保证了消息的幂等性。