一、背景引入
这篇文章，我们来聊聊在线上生产环境使用消息中间件技术的时候，从前到后的全链路到底如何保证数据不能丢失。
这个问题，在互联网公司面试的时候高频出现，而且也是非常现实的生产环境问题。
如果你的简历中写了自己熟悉MQ技术（RabbitMQ、RocketMQ、Kafka），而且在项目里有使用的经验，那么非常实际的一个生产环境问题就是：投递消息到MQ，然后从MQ消费消息来处理的这个过程，数据到底会不会丢失。
面试官此时会问：如果数据会丢失的话，你们项目生产部署的时候，是通过什么手段保证基于MQ传输的数据100%不会丢失的？麻烦结合你们线上使用的消息中间件来具体说说你们的技术方案。
这个其实就是非常区分面试候选人技术水平的一个问题。
实际上相当大比例的普通工程师，哪怕是在一些中小型互联网公司里工作过的，也就是基于公司部署的MQ集群简单的使用一下罢了，可能代码层面就是基本的发送消息和消费消息，基本没考虑太多的技术方案。
但是实际上，对于MQ、缓存、分库分表、NoSQL等各式各类的技术以及中间件在使用的时候，都会有对应技术相关的一堆生产环境问题。
那么针对这些问题，就必须要有相对应的一整套技术方案来保证系统的健壮性、稳定性以及高可用性。
所以其实中大型互联网公司的面试官在面试候选人的时候，如果考察对MQ相关技术的经验和掌握程度，十有八九都会抛出这个使用MQ时一定会涉及的数据丢失问题。因为这个问题，能够非常好的区分候选人的技术水平。
所以这篇文章，我们就来具体聊聊基于RabbitMQ这种消息中间件的背景下，从投递消息到MQ，到从MQ消费消息出来，这个过程中有哪些数据丢失的风险和可能。
然后我们再一起来看看，应该如何结合MQ自身提供的一些技术特性来保证数据不丢失？
二、目前已有的技术方案
经过之前几篇文章的讨论，目前我们已经初步知道，第一个会导致数据丢失的地方，就是消费者获取到消息之后，没有来得及处理完毕，自己直接宕机了。
此时RabbitMQ的自动ack机制会通知MQ集群这条消息已经处理好了，MQ集群就会删除这条消息。
那么这条消息不就丢失了么？不会有任何一个消费者处理到这条消息了。
所以之前我们详细讨论过，通过在消费者服务中调整为手动ack机制，来确保消息一定是已经成功处理完了，才会发送ack通知给MQ集群。
否则没发送ack之前消费者服务宕机，此时MQ集群会自动感知到，然后重发消息给其他的消费者服务实例。
手动ack机制之下的架构图如下所示：
当时除了这个数据丢失问题之外，还有另外一个问题，就是MQ集群自身如果突然宕机，是不是会导致数据丢失？
默认情况下是肯定会的，因为queue和message都没采用持久化的方式来投递，所以MQ集群重启会导致部分数据丢失。
此时如果消息还没来得及投递给消费者服务，然后MQ集群突然宕机了，数据是不会丢失的，因为MQ集群重启之后会自动从磁盘文件里加载出来没投递出去的消息，然后继续投递给消费者服务。
同样，该方案沉淀下来的系统架构图，如下所示：
三、数据100%不丢失了吗？
大家想一想，到目前为止，咱们的架构一定可以保证数据不丢失了吗？
其实，现在的架构，还是有一个数据可能会丢失的问题。
那就是上面作为生产者的订单服务把消息投递到MQ集群之后，暂时还驻留在MQ的内存里，还没来得及持久化到磁盘上，同时也还没来得及投递到作为消费者的仓储服务。
此时要是MQ集群自身突然宕机，咋办呢？
尴尬了吧，驻留在内存里的数据是一定会丢失的，我们来看看下面的图示。
四、按需制定技术方案
现在，我们需要考虑的技术方案是：订单服务如何保证消息一定已经持久化到磁盘？
实际上，作为生产者的订单服务把消息投递到MQ集群的过程是很容易丢数据的。
比如说网络出了点什么故障，数据压根儿没传输过去，或者就是上面说的消息刚刚被MQ接收但是还驻留在内存里，没落地到磁盘上，此时MQ集群宕机就会丢数据。
所以首先，我们得考虑一下作为生产者的订单服务要如何利用RabbitMQ提供的相关功能来实现一个技术方案。
这个技术方案需要保证：只要订单服务发送出去的消息确认成功了，此时MQ集群就一定已经将消息持久化到磁盘了。
我们必须实现这样的一个效果，才能保证投递到MQ集群的数据是不会丢失的。
五、需要研究的技术细节
这里我们需要研究的技术细节是：仓储服务手动ack保证数据不丢失的实现原理。
之前，笔者就收到很多同学提问：
- 仓储服务那块到底是如何基于手动ack就可以实现数据不丢失的？
- RabbitMQ底层实现的细节和原理到底是什么？
- 为什么仓储服务没发送ack就宕机了，RabbitMQ可以自动感知到他宕机了，然后自动重发消息给其他的仓储服务实例呢？
这些东西背后的实现原理和底层细节，到底是什么？
