消息队列(一)-如何解决消息丢失
消息会丢失的环节
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
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。
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的，而为了减少消息存储时对磁盘的随机 I/O，我们一般会将消息先写入到操作系统的 Page Cache 中，然后再找合适的时机刷新到磁盘上。
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。
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：
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。
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。
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。
4. 最佳实践
- 不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。
- 设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。
- 设置 retries 为一个较大的值。这里的 retries 同样是 Producer 的参数，对应前面提到的 Producer 自动重试。当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。
- 设置 unclean.leader.election.enable = false。这是 Broker 端的参数，它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false，即不允许这种情况的发生。
- 设置 replication.factor >= 3。这也是 Broker 端的参数。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。
- 设置 min.insync.replicas > 1。这依然是 Broker 端参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。
- 确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。
- 确保消息消费完成再提交。Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，最好把它设置成 false，并采用手动提交位移的方式。就像前面说的，这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。
