阿里二面：使用消息队列怎样防止消息重复？-51CTO.COM

大家好，我是君哥。

使用消息队列时，我们经常会遇到一个可能对业务产生影响的问题，消息重复。在订单、扣款、对账等对幂有要求的场景，消息重复的问题必须解决。

那怎样应对重复消息呢？今天来聊一聊这个话题。

1.三个语义

正确使用消息队列，我们会考虑到消息防丢失、防重复，我们介绍 3 个语义：

At Least Once：在消息队列中，指消息不丢失，一条消息最少被消费一次，但是可能会有重复消费。
Exactly Once：在消息队列中，消息被精准消费一次，不丢失，也不会重复；
At Most Once：在消息队列中，消息不会被重复消费，但是可能会有消息丢失

不同的消息场景，需要的语义不同。比如 Exactly Once 最难实现，一般需要引入事务消息。

不同使用场景，对语义的要求也不一样。比如日志收集类的场景，At Most Once 就可以满足，而支付类的场景则要求 Exactly Once。

2.消息重复

什么情况下会导致消息重复呢？

生产者发送消息后，Broker 保存成功，但是没有成功给生产者返回 ACK，生产者以为消息发送失败，重试，再次给 Broker 发送。Broker 保存了重复消息，导致 Consumer 多次消费。

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消费者消费消息后，给 Broker 返回 ACK 失败，导致 Broker 没有修改偏移量，同一条消息再次发送给消费者，或者被消费者拉取到。

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3.生产者防重

有的消息中间件是支持生产者冥等的。比如 Kafka 从 0.11.0 版本开始引入了幂等 Producer，可以使用下面代码开启幂等 Producer：

Properties props = new Properties();
//省略其他代码
//配置幂等性
props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true); 
//创建生产者实例
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

Kafka 实现生产者幂等的原理是在生产者引入了 Producer ID（PID）和 Sequence Number 这两个参数。

PID：Producer 拥有的 ID，唯一标识一个 Producer。
Sequence Number：自增的数值，唯一标识同一个 Producer 发送到指定分区的消息 ID。

有了这两个参数，Broker 单分区就可以唯一标识一个生产者发送的唯一一条消息<PID,SequenceNumber>。Broker 收到消息时，如果检查到消息的<PID,SequenceNumber>已经存在，就不会再保留这条消息。

但幂等 Producer 只能在单分区下生效，多分区情况下是不生效的。因为多个分区之间并不能相互访问对方的<PID,SequenceNumber>。

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4.Broker 防重

Broker 如果可以防重，那对于生产者和消费者来说，节省了大量的工作。下面我们看下 Pulsar 是怎样防重的。

Broker 通过参数 BrokerDeduplicationEnabled 开启防重功能。对于 Producer 发送的重复消息，Broker 返回响应 -1:-1。

Producer 发送消息时，会带一个 sequenceId 字段，Broker 会按照 ProducerName 维度记录当前生产者最大的 sequenceId(highestSequenceId)。Broker 收到消息时，首先会判断消息中的 sequenceId 是否大于自己保存的当前生产者的 highestSequenceId，如果是则保存消息并更新 highestSequenceId，否则丢弃消息，并且给 Producer 返回 -1:-1。

下面是三个极端情况：

Producer 断开连接：这种情况下，跟 Broker 重新建立连接后，本地保存的 sequenceId 还在，只要使用 sequenceId 递增后发送消息即可；
Producer 宕机：Producer 重启后，缓存的 sequenceId 肯定不存在了，这时跟 Broker 重新建立连接后，Broker 会根据 ProducerName 找出 highestSequenceId 发给 Producer，Producer 使用这个 sequenceId 来发送消息；
Producer 和 Broker 都宕机：Broker 重启后，可以从宕机前保存的快照中恢复各 Producer 对应的 highestSequenceId 发送给各 Producer。但这个 highestSequenceId 不一定准确，因为 Broker 宕机瞬间很有可能最新的 sequenceId 没有来得及保存快照。

需要注意的是，跟 Kafka 的幂等 Producer 类似，Pulsar 的 Broker 幂等也只能保证 Topic/Partition 级别。

5.消费者防重

从上面的分析可以看出，靠生产者防重和 Broker 防重，只能在 Topic/Partition 级别生效，这通常并不能满足我们的需求。而为了避免消费者重复消费对业务造成影响，消息防重还是必要的。这就要求我们做最后一道防线，在消费端进行防重或幂等处理。

消费端做防重，就不再考虑消息中间件层面的配置（比如 sequenceId），而是从消息体进行下手。

生产者发送消息时，给消息体赋值一个全局唯一的 ID，消费者处理消息时，根据全局唯一 ID 做防重。

比如消费端的逻辑是保存一条订单消息，那把唯一 ID 保存到数据库并且加一个唯一索引，这样根据唯一索引就可以做消息去重。

不过使用唯一索引也有缺点：

如果使用 MySQL 数据库，不能使用 Change Buffer；
非插入的场景（比如更新库存）不能去重。

对于唯一索引的缺点，我们可以引入 Redis 对唯一 ID 做保存，利用 setNx 判断消息是否已经处理过。如下图：

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if (jedis.setnx(ID, "1") == 1) {
 //处理业务，返回 ACK
}else {
    //直接返回 返回 ACK
}

6.总结

使用消息队列，在一些场景下是需要防重的。主流消息队列提供了一些防重的能力，但并不是完全可靠的。在对重复消息敏感的场景下，最好是在消费端处理消息时，从业务层面进行消息防重。