一、消息如何保证可靠性传输
1.1、可能出现消息丢失的情况
1、Producer在把Message发送Broker的过程中，因为网络问题等发生丢失，或者Message到了Broker，但是出了问题，没有保存下来
针对这个问题，Producer可以开启MQ的事务，如果这个过程出现异常，进行回滚，但是有个很大的问题，你提交一个事务就会阻塞在那，
非常影响性能，生产环境肯定不会开启事务，一般都是使用confirm机制
2、Broker接收到Message暂存到内存，Consumer还没来得及消费，Broker挂掉了
可以通过持久化设置去解决：
1).创建Queue的时候设置持久化，保证Broker持久化Queue的元数据，但是不会持久化Queue里面的消息
2).将Message的deliveryMode设置为2，可以将消息持久化到磁盘，这样只有Message支持化到磁盘之后才会发送通知Producer ack
这两步过后，即使Broker挂了，Producer肯定收不到ack的，就可以进行重发
3、Consumer有消费到Message，但是内部出现问题，Message还没处理，Broker以为Consumer处理完了，只会把后续的消息发送
这时候，就要关闭autoack，消息处理过后，进行手动ack
1.2、一般通过生产端保证可靠性投递
1、保证消息的成功发出
2、保证MQ节点的成功接收
3、发送端收到MQ节点（Broker）的确认应答
4、完善的消息补偿机制
1.3、解决方案
1、消息落库，对消息状态进行变更，对于高并发环境下数据库压力很大，因为需要写多次数据库
整体流程：
1、业务数据和消息都进行落库
2、生产端发送message给Broker
3、Broker给Confirm响应返回生产端
4、接收到confirm，对message状态更改
5、分布是定时任务获取消息的状态
6、如果消息不能成功投递，重新进行发送，记录重发次数
7、当重发3次之后，将状态修改，只能人工进行干预
2、消息的延迟投递，做二次确认，回调检查。适合高并发环境，减少写库的次数
整体流程：
1、上游服务首先将业务代码入库，发送message给Broker
2、发送第二个延迟确认消息
3、下游服务监听消息进行消费
4、发送确认消息，这里不是confirm机制，而是一条新的消息
5、通过回调服务监听这个confirm消息，然后把消息进行入库
6、回调服务检查到延迟确认消息，会数据库查询是否有这条消息
7、如果没有查到这条消息，回调服务通过RPC给一个重新发送命令到上游系统
相比第一种方案，这里减少了一次message入库，confirm机制是消息可靠性投递的一个核心，在下篇文章会讲到
二、如何保证消息的幂等性
首先，无论是RabbitMQ、RocketMQ还是kafka，都有可能出现消息的重复发送，这个是MQ无法保障的，而幂等性是开发或者运维人员需要保证的
所谓消息的幂等性是指即使收到多次消息，也不会重复消费，这点很重要，例如用户付钱，点的太快了，付了多次，但是你也只能扣一次钱，
不然要骂人了
2.1、RabbitMQ可能导致出现非幂等性的情况
1、可靠性消息投递机制：consumer回复confirm出现网络闪断，producer没有收到ack，定时任务轮询可能就会重新发送消息，这样consumer就
会收到两条消息
2、MQ Broker与消费端传输消息的过程出现网络抖动
3、消费端故障或异常
2.2、kafka可能出现非幂等性的情况
在Consumer端offset没有提交的时候，Consumer重启了，这时候就会出现重复消费的情况
2.3、解决方案
1、唯一ID+指纹码
整体实现相对简单，需要进行数据库写入，利用数据库主键去重，使用ID进行分库分表算法路由，从单库的幂等性到多库的幂等性
1).这里唯一ID一般就是业务表的主键，比如商品ID
2).指纹码：每次操作都要生成指纹码，可以用时间戳+业务编号+...组成，目的是保证每次操作都是正常的
整体流程：
1、需要一个统一ID生成服务，为了保证可靠性，上游服务也要有个本地ID生成服务，然后发送消息给Broker
2、需要ID规则路由组件去监听消息，先入库，如果入库成功，证明没有重复，然后发给下游，如果发现库里面有了这条消息，就不发给下游
2、利用Redis的原子性实现
Redis的实现性能比较好，而且Redis一般使用集群，不用担心某台机器挂掉了，影响服务。
存在的问题：
是否要进行数据落库，如果落库的话，怎么保证缓存和storage的一致性、事务，如果不落库，如何设置定时同步策略