本文源于mp.weixin.qq.com/s/aO7cEZ9AI… 作者：刘海丰
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在互联网面试中，引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
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系统解耦：用 MQ 消息队列，可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素，比如京豆服务的系统需求无论如何变化，交易服务不用做任何改变，即使当京豆服务出现故障，主交易流程也可以将京豆服务降级，实现交易服务和京豆服务的解耦，做到了系统的高可用。
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流量控制：遇到秒杀等流量突增的场景，通过 MQ 还可以实现流量的“削峰填谷”的作用，可以根据下游的处理能力自动调节流量。
不过引入 MQ 虽然实现了系统解耦合流量控制，也会带来其他问题。
引入 MQ 消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。在分布式系统中，如果两个节点之间存在数据同步，就会带来数据一致性的问题。同理，你要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。
而引入 MQ 消息中间件解决流量控制，会使消费端处理能力不足从而导致消息积压。
所以你能发现，问题与问题之间往往是环环相扣的。
那这个问题你要怎么回答：
在使用 MQ 消息队列时，如何确保消息不丢失？
首先，你要分析其中有几个考点，比如：
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如何知道有消息丢失？
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哪些环节可能丢消息？
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如何确保消息不丢失？
候选人在回答时，要先让面试官知道你的分析思路，然后再提供解决方案。
我们首先来看消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为消息生产阶段，消息存储阶段和消息消费阶段。
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消息生产阶段： 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。
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消息存储阶段： 这个阶段一般会直接交给 MQ 消息中间件来保证，但是你要了解它的原理，比如 Broker 会做副本，保证一条消息至少同步两个节点再返回 ack（这里涉及数据一致性原理，面试中你可以灵活延伸）。
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消息消费阶段： 消费端从 Broker 上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给 Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。
方案看似万无一失，每个阶段都能保证消息的不丢失，但在分布式系统中，故障不可避免：
作为消费生产端，你并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息。
所以，本着 Design for Failure 的设计原则，你还是需要一种机制，来 Check 消息是否丢失了。
紧接着，你还可以向面试官阐述怎么进行消息检测？
总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。
具体怎么落地实现呢？
你可以利用拦截器机制。
在生产端发送消息之前，通过拦截器将消息版本号注入消息中（版本号可以采用连续递增的 ID 生成，也可以通过分布式全局唯一 ID 生成）。然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步排查。
这里需要注意！如果同时存在多个消息生产端和消息消费端，通过版本号递增的方式就很难实现了，因为不能保证版本号的唯一性，此时只能通过全局唯一 ID 的方案来进行消息检测，具体的实现原理和版本号递增的方式一致。
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