前言
使用消息队列一般是在解耦，异步和削峰填谷等场景，以此来实现系统的可扩展性和可用性。但是在引入消息队列的同时也引入了一些新的问题，比如消息的一致性。
如何解决消息丢失
1）生产者不丢消息
生产者发送消息的流程：
- Broker启动时，向NameServer注册信息
- 客户端调用producer发送消息时，会先从NameServer获取该topic的路由信息。消息头code为GET_ROUTEINFO_BY_TOPIC
- 从NameServer返回的路由信息，包括topic包含的队列列表和broker列表
- Producer端根据查询策略，选出其中一个队列，用于后续存储消息
- 每条消息会生成一个唯一id，添加到消息的属性中。属性的key为UNIQ_KEY
- 对消息做一些特殊处理，比如：超过4M会对消息进行压缩
- producer向Broker发送rpc请求，将消息保存到broker端。消息头的code为SEND_MESSAGE或SEND_MESSAGE_V2（配置文件设置了特殊标志）
事务消息的基本流程：
如图其中分为两个流程：正常事务消息的发送及提交、事务消息的补偿流程。
1.事务消息发送及提交：
(1) producer向broker发送 half 消息。
(2) broker响应消息写入结果。
(3) 根据发送结果执行本地事务（如果写入失败，此时half消息对业务不可见，本地逻辑不执行）。
(4) 根据本地事务状态执行 Commit 或者 Rollback（ Commit 操作生成消息索引，消息对消费者可见）
2.补偿流程：
(1) 对没有 Commit/Rollback 的事务消息（ pending 状态的消息），从服务端发起一次“回查”
(2) Producer收到回查消息，检查回查消息对应的本地事务的状态
(3) 根据本地事务状态，重新Commit或者Rollback
2）broker不丢消息
broker刷盘的流程：
- producer发送给broker的消息保存在MappedFile中，然后通过刷盘机制同步到磁盘中
- 刷盘分为同步刷盘和异步刷盘
- 异步刷盘后台线程按一定时间间隔执行
- 同步刷盘也是生产者-消费者模型。broker保存消息到MappedFile后，创建GroupCommitRequest请求放入列表，并阻塞等待。后台线程从列表中获取请求并刷新磁盘，成功刷盘后通知等待线程。
broker异步刷盘策略存在数据丢失的风险，当消息尚在pagecache时，机器宕机，刷盘间隔内的消息就丢失了；但是同步刷盘，又损失了不少性能。
即便落了磁盘，就能保证数据不丢失吗？Broker通过主从模式来保证高可用，Broker支持Master和Slave同步复制、Master和Slave异步复制模式，生产者的消息都是发送给Master，但是消费既可以从Master消费，也可以从Slave消费。同步复制模式可以保证即使Master宕机，消息肯定在Slave中有备份，保证了消息不会丢失。
3）消费者不丢消息
Consumer保证消息成功消费的关键在于offset确认的时机，不要在收到消息后就立即发送消费确认，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认。
如何解决重复消费
1）生产者重复发送
生产者在进行发送消息的过程中，如果发送失败了，可以将消息进行重发。重发又分为同步重发和异步重发。同步重发如果持续失败，那么重发几次呢？间隔时长呢？如果由异步重发，如何保证生产者消息的顺序性？
如果有严格时序性要求，在重试失败的情况下，应执行“快速失败”策略，阻塞一切流程，由技术介入，排查问题，通过修改数据或者代码的方式，将进程恢复。
如果在时序性要求不严格的情况下，可以继续异步重发，或者将数据持久化存储，提供回查接口。
2）消费者重复消费
消费者在接收到消息后，先不确认offset，而是先处理业务逻辑，在完成后进行提交offset。消费者提交offset也不是同步提交，在间隔时间之内，如果消费者宕机，这期间的offset是不会被确认的，依然会被重新消费。针对这种情况，我们有必要将处理完成后的消息唯一标识进行持久化缓存，即使offset丢失提交，再次消费也会被过滤掉。但是此时又引入了一个新的问题：唯一标识不能用msgId，而是应该用业务id，因为我们不能完全相信生产者不会将同一条业务消息重发两次。另一种解决重复消费的方式，就是实现幂等，即同一条消息无论执行几次，其结果与执行一次相同。而实现幂等的一个常用方案就是唯一标识过滤。
如何解决消息有序性
1）消息顺序发送
metaq无法保证topic维度的全局有序，只能实现分区内有序。很多情况下，我们是所说的全局有序，其实也是某业务场景内消息的全局有序，比如下单或支付流水下消息的有序。所以可以将业务唯一key作为消息发送的路由，将相同场景内的消息路由到同一个分区内，即可以实现该场景下全局有序（本质还是单分区有序）。
这种方式引入了一个新的问题，消费方为了有序，采用单进程和单线程的方式进行消费，如果此种场景下，数据量非常大，实效性要求高，单线程处理可能会有延迟。处理的方式只能是尽可能的将分区的数据在进行细分，只要分区足够细，就可以降低数据量，提高计算效率。在强一致性的前提下，只能牺牲一定的效率。如果可以允许弱一致性，可以有其他方案进行讨论。
在保证强一致性的前提下，生产者发送消息时，必须保证消息的顺序性。在发送失败的情况下，应该阻塞流程，进行同步重试。如果重试失败，则应选择快速失败的策略进行处理。
2）消息顺序存储
略
3）消息顺序消费
metaq对消费者提供了两种策略：并发消费和顺序消费。
并发消费，是采用多线程处理；顺序消费，是保证同一时刻只有一个线程在消费处理，保证了有序性，牺牲了吞吐量。
最佳实践
producer最佳实践
1、每个消息在业务层面的唯一标识码，要设置到 keys 字段，方便将来定位消息丢失问题。由于是哈希索引，请务必保证 key 尽可能唯一，这样可以避免潜在的哈希冲突。
2、消息发送成功或者失败，要打印消息日志，务必要打印 sendresult 和 key 字段。
3、对于消息不可丢失应用，务必要有消息重发机制。例如：消息发送失败，存储到数据库，能有定时程序尝试重发或者人工触发重发。
4、某些应用如果不关注消息是否发送成功，请直接使用sendOneWay方法发送消息。
consumer最佳实践
1、消费过程要做到幂等（即消费端去重）
2、尽量使用批量方式消费方式，可以很大程度上提高消费吞吐量。
3、优化每条消息消费过程
