1、RocketMQ如何做负载均衡？
1）producer发送消息的负载均衡：默认会轮询向Topic的所有queue发送消息，以达到消息平均落到不同的queue上；而由于queue可以落在不同的broker上，就可以发到不同broker上（当然也可以指定发送到某个特定的queue上）
2）consumer订阅消息的负载均衡：假设有5个队列，两个消费者，则第一个消费者消费3个队列，第二个则消费2个队列，以达到平均消费的效果。而需要注意的是，当consumer的数量大于队列的数量的话，根据rocketMq的机制，多出来的Consumer 不会去消费数据，因此建议consumer的数量小于或者等于queue的数量，避免不必要的浪费
通过Topic在多Broker中分布式存储实现。
producer端
发送端指定message queue发送消息到相应的broker，来达到写入时的负载均衡
提升写入吞吐量，当多个producer同时向一个broker写入数据的时候，性能会下降
消息分布在多broker中，为负载消费做准备
默认策略是随机选择：
producer维护一个index
每次取节点会自增
index向所有broker个数取余
自带容错策略
其他实现：
SelectMessageQueueByHash
hash的是传入的args
SelectMessageQueueByRandom
SelectMessageQueueByMachineRoom 没有实现
也可以自定义实现MessageQueueSelector接口中的select方法
MessageQueue select(final List mqs, final Message msg, final Object arg);
consumer端
采用的是平均分配算法来进行负载均衡。
其他负载均衡算法
平均分配策略(默认)(AllocateMessageQueueAveragely) 环形分配策略(AllocateMessageQueueAveragelyByCircle) 手动配置分配策略(AllocateMessageQueueByConfig) 机房分配策略(AllocateMessageQueueByMachineRoom) 一致性哈希分配策略(AllocateMessageQueueConsistentHash) 靠近机房策略(AllocateMachineRoomNearby)
追问：当消费负载均衡consumer和queue不对等的时候会发生什么？
Consumer和queue会优先平均分配，如果Consumer少于queue的个数，则会存在部分Consumer消费多个queue的情况，如果Consumer等于queue的个数，那就是一个Consumer消费一个queue，如果Consumer个数大于queue的个数，那么会有部分Consumer空余出来，白白的浪费了。
2、消息重复消费
影响消息正常发送和消费的重要原因是网络的不确定性。
引起重复消费的原因
ACK
正常情况下在consumer真正消费完消息后应该发送ack，通知broker该消息已正常消费，从queue中剔除
当ack因为网络原因无法发送到broker，broker会认为此条消息没有被消费，此后会开启消息重投机制把消息再次投递到consumer
消费模式
在CLUSTERING模式下，消息在broker中会保证相同group的consumer消费一次，但是针对不同group的consumer会推送多次
解决方案
去重操作直接放在了消费端，消费端处理消息的业务逻辑保持幂等性。那么不管来多少条重复消息，可以实现处理的结果都一样。
数据库表
处理消息前，使用消息主键在表中带有约束的字段中insert。建立一张日志表，使用消息主键作为表的主键，在处理消息前，先insert表，再做消息处理。这样可以避免消息重复消费
Map
单机时可以使用map ConcurrentHashMap -> putIfAbsent guava cache
Redis
分布式锁搞起来。
