消息中間件是分布式系統(tǒng)常用的組件，無論是異步化、解耦、削峰等都有廣泛的應用價值。

我們通常會認為，消息中間件是一個可靠的組件——這里所謂的可靠是指，只要我把消息成功投遞到了消息中間件，消息就不會丟。

即消息肯定會至少保證消息能被消費者成功消費一次，這是消息中間件最基本的特性之一。

也就是我們常說的“AT LEAST ONCE”，即消息至少會被“成功消費一遍”。

一個消息 M 發(fā)送到了消息中間件，消息投遞到了消費程序 A。A 接受到了消息，然后進行消費。

但在消費到一半的時候程序重啟了，這時候這個消息并沒有標記為消費成功，這個消息還會繼續(xù)投遞給這個消費者，直到其消費成功了，消息中間件才會停止投遞。

然而這種可靠的特性會導致消息可能被多次地投遞。

還是剛剛這個例子。

程序 A 接受到這個消息 M 并完成消費邏輯之后，正想通知消息中間件“我已經消費成功了”的時候，程序就重啟了，那么對于消息中間件來說，這個消息并沒有成功消費過，所以它還會繼續(xù)投遞。

這時候對于應用程序 A 來說，看起來就是這個消息明明消費成功了，但是消息中間件還在重復投遞。

這在 RockectMQ 的場景來看，就是同一個 messageId 的消息重復投遞下來了。

基于消息的投遞可靠（消息不丟）是優(yōu)先級更高的，所以消息不重的任務就會轉移到應用程序自我實現(xiàn)，這也是為什么 RocketMQ 的文檔里強調的，消費邏輯需要自我實現(xiàn)冪等。

背后的邏輯其實就是：不丟和不重是矛盾的（在分布式場景下），但消息重復是有解決方案的，而消息丟失是很麻煩的。

關于 RocketMQ 消息重復的場景，官方文檔上給出了這三種情況：

1.發(fā)送時消息重復

當一條消息已被成功發(fā)送到服務端并完成持久化，此時出現(xiàn)了網絡閃斷或者客戶端宕機，導致服務端對客戶端應答失敗。如果此時生產者意識到消息發(fā)送失敗并嘗試再次發(fā)送消息，消費者后續(xù)會收到兩條內容相同并且Message ID也相同的消息。

2.投遞時消息重復

消息消費的場景下，消息已投遞到消費者并完成業(yè)務處理，當客戶端給服務端反饋應答的時候網絡閃斷。為了保證消息至少被消費一次，消息隊列RocketMQ版的服務端將在網絡恢復后再次嘗試投遞之前已被處理過的消息，消費者后續(xù)會收到兩條內容相同并且Message ID也相同的消息。

3.負載均衡時消息重復（包括但不限于網絡抖動、Broker重啟以及消費者應用重啟）

當消息隊列RocketMQ版的Broker或客戶端重啟、擴容或縮容時，會觸發(fā)Rebalance，此時消費者可能會收到重復消息。

那么，有什么解決方案呢？

?簡單的消息去重解決方案

假設我們業(yè)務的消息消費邏輯是：插入某張訂單表的數(shù)據(jù)，然后更新庫存。

insert?into?t_order values?..... update?t_inv set?count?= count-1?where?good_id = 'good123';

要實現(xiàn)消息的冪等，我們可能會采取這樣的方案：

select?* from?t_order where?order_no = 'order123' if(order != null) {return?;//消息重復，直接返回 }

這對于很多情況下，的確能起到不錯的效果，但是在并發(fā)場景下，還是會有問題。

?并發(fā)重復消息

假設這個消費的所有代碼加起來需要 1 秒，有重復的消息在這 1 秒內（假設 100 毫秒）內到達。

例如生產者快速重發(fā)，Broker 重啟等。

那么很可能，上面去重代碼里面會發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)依然是空的，因為上一條消息還沒消費完，還沒成功更新訂單狀態(tài)。

具體一點就是兩個線程在間隔非常短甚至是同時執(zhí)行這個邏輯：

select?* from?t_order where?order_no = 'order123'

然后發(fā)現(xiàn)都沒有查到數(shù)據(jù)，于是走入到這個邏輯中：

if(order != null) {return?;//消息重復，直接返回 }

那么就會穿透掉檢查的擋板，最后導致重復的消息消費邏輯進入到非冪等安全的業(yè)務代碼中，從而引發(fā)重復消費的問題，如主鍵沖突拋出異常、庫存被重復扣減而沒釋放等。

要解決上面并發(fā)場景下的消息冪等問題，一個可取的方案是開啟事務把 select 改成 select for update 語句，把記錄進行鎖定：

select?* from?t_order where?order_no = 'THIS_ORDER_NO'?for?update //開啟事務 if(order.status != null) {return?;//消息重復，直接返回 }

但這樣消費的邏輯會因為引入了事務包裹而導致整個消息消費可能變長，并發(fā)度下降。

當然還有其他更高級的解決方案，例如更新訂單狀態(tài)采取樂觀鎖，更新失敗則消息重新消費之類的。

但這需要針對具體業(yè)務場景做更復雜和細致的代碼開發(fā)、庫表設計，不在本文討論的范圍。

但無論是select for update， 還是樂觀鎖這種解決方案，實際上都是基于業(yè)務表本身做去重，這無疑增加了業(yè)務開發(fā)的復雜度。

一個業(yè)務系統(tǒng)里面很大部分的請求處理都是依賴 MQ 的，如果每個消費邏輯本身都需要基于業(yè)務本身而做去重/冪等的開發(fā)的話，這是繁瑣的工作量。

本文希望探索出一個通用的消息冪等處理的方法，從而抽象出一定的工具類用以適用各個業(yè)務場景。

?Exactly Once

在消息中間件里，有一個投遞語義的概念。

而這個語義里有一個叫 Exactly Once ，即消息肯定會被成功消費，并且只會被消費一次。

以下是官方文檔對 Exactly Once 的解釋：

Exactly-Once 是指發(fā)送到消息系統(tǒng)的消息只能被消費端處理且僅處理一次，即使生產端重試消息發(fā)送導致某消息重復投遞，該消息在消費端也只被消費一次。

在我們業(yè)務消息冪等處理的領域內，可以認為業(yè)務消息的代碼肯定會被執(zhí)行，并且只被執(zhí)行一次，那么我們可以認為是 Exactly Once。

但這在分布式的場景下想找一個通用的方案幾乎是不可能的。

不過如果是針對基于數(shù)據(jù)庫事務的消費邏輯，實際上是可行的。

另外，關于 Exactly-Once 再補充一些下。

Exactly-Once 語義是消息系統(tǒng)和流式計算系統(tǒng)中消息流轉的最理想狀態(tài)，但是在業(yè)界并沒有太多理想的實現(xiàn)。

因為真正意義上的 Exactly-Once 依賴消息系統(tǒng)的服務端、消息系統(tǒng)的客戶端和用戶消費邏輯這三者狀態(tài)的協(xié)調。

例如，當您的消費端完成一條消息的消費處理后出現(xiàn)異常宕機，而消費端重啟后由于消費的位點沒有同步到消息系統(tǒng)的服務端，該消息有可能被重復消費。

業(yè)界對于 Exactly-Once 投遞語義存在很大的爭議，很多人會拿出“FLP不可能理論”或者其他一致性定律對此議題進行否定，但事實上，特定場景的Exactly-Once語義實現(xiàn)并不是非常復雜，只是因為通常大家沒有精確的描述問題的本質。

如果要實現(xiàn)一條消息的消費結果只能在業(yè)務系統(tǒng)中生效一次，需要解決的只是如何保證同一條消息的消費冪等問題。

消息隊列 RocketMQ 版的 Exactly-Once 語義就是解決業(yè)務中最常見的一條消息的消費結果（消息在消費端計算處理的結果）在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中有且僅生效一次的問題。

?基于關系數(shù)據(jù)庫事務插入消息表

假設我們業(yè)務的消息消費邏輯是：更新MySQL數(shù)據(jù)庫的某張訂單表的狀態(tài)。

update?t_order set?status?= 'SUCCESS'?where?order_no= 'order123';

要實現(xiàn) Exaclty Once 即這個消息只被消費一次（并且肯定要保證能消費一次），我們可以這樣做。

在這個數(shù)據(jù)庫中增加一個消息消費記錄表，把消息插入到這個表，并且把原來的訂單更新和這個插入的動作放到同一個事務中一起提交，就能保證消息只會被消費一遍了。

流程看起來像是這樣的：

1.開啟事務
2.插入消息表（處理好主鍵沖突的問題）
3.更新訂單表（原消費邏輯）
4.提交事務

這時候如果消息消費成功并且事務提交了，那么消息表就插入成功了。

這時候就算 RocketMQ 還沒有收到消費位點的更新，從而再次投遞，也會插入消息失敗而視為已經消費過，后續(xù)就直接更新消費位點了。

這保證我們消費代碼只會執(zhí)行一次。

如果事務提交之前服務掛了（例如重啟），對于本地事務并沒有執(zhí)行所以訂單沒有更新，消息表也沒插入成功。

而對于RocketMQ服務端來說，消費位點也沒更新，所以消息還會繼續(xù)投遞下來，投遞下來發(fā)現(xiàn)這個消息插入消息表也是成功的，所以可以繼續(xù)消費。

這保證了消息不丟失。

事實上，阿里云的 RocketMQ 的 EXACTLY-ONCE 語義的實現(xiàn)上，就是類似這個方案基于數(shù)據(jù)庫的事務特性實現(xiàn)的：

https://help.aliyun.com/document_detail/102777.html

基于這種方式，的確這是有能力拓展到不同的應用場景，因為它的實現(xiàn)方案與具體業(yè)務本身無關——而是依賴一個消息表。

但是這里有它的局限性：消息的消費邏輯必須是依賴于關系型數(shù)據(jù)庫事務。

如果消費的消費過程中還涉及其他數(shù)據(jù)的修改，例如 Redis 這種不支持事務特性的數(shù)據(jù)源，則這些數(shù)據(jù)是不可回滾的。

還有，數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)必須是在一個庫，跨庫無法解決。

另外，需要特別注意的是：在業(yè)務上，消息表的設計不應該以消息 ID 作為標識，而應該以業(yè)務的業(yè)務主鍵作為標識更為合理，以應對生產者的重發(fā)。

?更復雜的業(yè)務場景

如上所述，這種方式 Exactly Once 語義的實現(xiàn)，實際上有很多局限性，這種局限性使得這個方案基本不具備廣泛應用的價值。

且由于基于事務，可能導致鎖表時間過長等性能問題。

例如我們以一個比較常見的一個訂單申請的消息來舉例，可能有以下幾步：

• 檢查庫存（RPC）

• 鎖庫存（RPC）

• 開啟事務，插入訂單表（MySQL）

• 調用某些其他下游服務（RPC）

• 更新訂單狀態(tài)

• commit 事務（MySQL）

這種情況下，我們如果采取消息表+本地事務的實現(xiàn)方式，消息消費過程中很多子過程是不支持回滾的，也就是說就算我們加了事務，實際上這背后的操作并不是原子性的。

怎么說呢？

就是說有可能第一條消息在經歷了第二步鎖庫存的時候，服務重啟了，這時候實際上庫存是已經在另外的服務里被鎖定了，這并不能被回滾。

當然消息還會再次投遞下來，要保證消息能至少消費一遍，換句話說，鎖庫存的這個RPC接口本身依舊要支持“冪等”。

再者，如果在這個比較耗時的長鏈條場景下加入事務的包裹，將大大的降低系統(tǒng)的并發(fā)。

所以通常情況下，我們處理這種場景的消息去重的方法還是會使用一開始說的業(yè)務自己實現(xiàn)去重邏輯的方式，如前面加 select for update，或者使用樂觀鎖。

那我們有沒有方法抽取出一個公共的解決方案，能兼顧去重、通用、高性能呢？

我們先拆解一下消息執(zhí)行過程。

其中一個思路是把上面的幾步，拆解成幾個不同的子消息，例如：

• 庫存系統(tǒng)消費A：檢查庫存并做鎖庫存，發(fā)送消息B給訂單服務

• 訂單系統(tǒng)消費消息B：插入訂單表（MySQL），發(fā)送消息C給自己（下游系統(tǒng)）消費

• 下游系統(tǒng)消費消息C：處理部分邏輯，發(fā)送消息D給訂單系統(tǒng)

• 訂單系統(tǒng)消費消息D：更新訂單狀態(tài)

上述步驟需要保證本地事務和消息是一個事務的（至少是最終一致性的），這其中涉及到分布式事務消息相關的話題，不在本文論述。

可以看到這樣的處理方法會使得每一步的操作都比較原子，而原子則意味著是小事務，小事務則意味著使用消息表+事務的方案顯得可行。

然而，這太復雜了！

這把一個本來連續(xù)的代碼邏輯割裂成多個系統(tǒng)多次消息交互，那還不如業(yè)務代碼層面上加鎖實現(xiàn)呢。

更通用的解決方案

上面消息表+本地事務的方案之所以有其局限性和并發(fā)的短板，究其根本是因為它依賴于關系型數(shù)據(jù)庫的事務，且必須要把事務包裹于整個消息消費的環(huán)節(jié)。

如果我們能不依賴事務而實現(xiàn)消息的去重，那么方案就能推廣到更復雜的場景例如：RPC、跨庫等。

例如，我們依舊使用消息表，但是不依賴事務，而是針對消息表增加消費狀態(tài)，是否可以解決問題呢？

接下來就要祭出基于消息冪等表的非事務方案了。

以上是去事務化后的消息冪等方案的流程，可以看到，此方案是無事務的。

關鍵在于數(shù)據(jù)的狀態(tài)，消息表本身做了狀態(tài)的區(qū)分：消費中、消費完成。

只有消費完成的消息才會被冪等處理掉。

而對于已有消費中的消息，后面重復的消息會觸發(fā)延遲消費，比如在 RocketMQ 的場景下就是發(fā)送到 RETRY TOPIC。

之所以觸發(fā)延遲消費，是為了控制并發(fā)場景下，第二條消息在第一條消息沒完成的過程中，去延遲消費，而不是去直接冪等，從而去控制消息不丟。

如果直接冪等了，那么同一個消息 id 或者業(yè)務唯一標識，會丟失消息，因為上一條消息如果沒有消費完成的時候，第二條消息你已經告訴 broker 成功了，那么第一條消息這時候失敗 broker 也不會重新投遞了。

這里我們回頭看看我們一開始想解決的問題是否解決了：

• 問題一：消息已經消費成功了，第二條消息將被直接冪等處理掉（消費成功）。

• 問題二：并發(fā)場景下的消息，依舊能滿足不會出現(xiàn)消息重復，即穿透冪等擋板的問題。

• 問題三：支持上游業(yè)務生產者重發(fā)的業(yè)務重復的消息冪等問題。

關于第一個問題已經很明顯已經解決了，在此就不討論了。

關于第二個問題是如何解決的？

主要是依靠插入消息表的這個動作做控制的，假設我們用 MySQL 作為消息表的存儲媒介，設置消息的唯一 ID 為主鍵，那么插入的動作只有一條消息會成功。

后面的消息插入會由于主鍵沖突而失敗，走向延遲消費的分支，然后后面延遲消費的時候就會變成上面第一個場景的問題。

關于第三個問題，只要我們設計去重的消息鍵讓其支持業(yè)務的主鍵（例如訂單號、請求流水號等），而不僅僅是 messageId 即可。所以也不是問題。

那么，此方案是否有消息丟失的風險？

如果細心的讀者可能會發(fā)現(xiàn)這里實際上是有邏輯漏洞的。

問題出在上面聊到的個問題二，就是并發(fā)場景的那個。

在并發(fā)場景下我們依賴于消息狀態(tài)是做并發(fā)控制使得第 2 條消息重復的消息會不斷延遲消費，即重試。

但如果這時候第 1 條消息也由于一些異常原因，例如機器重啟了、外部異常導致消費失敗，沒有消費成功呢？

也就是說這時候延遲消費實際上每次過來看到的都是消費中的狀態(tài)，最后消費就會被視為消費失敗而被投遞到死信 Topic 中，比如 RocketMQ 默認可以重復消費 16 次。

對于此，我們解決的方法是，插入的消息表必須要帶一個最長消費過期時間，例如 10 分鐘。

意思是如果一個消息處于消費中超過 10 分鐘，就需要從消息表中刪除，這一點需要程序自行實現(xiàn)。

所以最后這個消息的流程會是這樣的：

我們這個方案實際上沒有事務的，只需要一個存儲的中心媒介，那么自然我們可以選擇更靈活的存儲媒介，例如Redis。

使用Redis有兩個好處：

• 1.性能上損耗更低

• 2.上面我們講到的超時時間可以直接利用Redis本身的ttl實現(xiàn)

當然Redis存儲的數(shù)據(jù)可靠性、一致性等方面是不如MySQL的，需要用戶自己取舍。

?show me code

以上方案針對 RocketMQ 的 Java 實現(xiàn)已經開源放到 Github 中，具體的使用文檔可以參考

https://github.com/Jaskey/RocketMQDedupListener ，

以下僅貼一個 Readme 中利用 Redis 去重的使用樣例，用以示意業(yè)務中如果使用此工具加入消息去重冪等的是多么簡單：

//利用Redis做冪等表 DefaultMQPushConsumer consumer = new?DefaultMQPushConsumer("TEST-APP1"); consumer.subscribe("TEST-TOPIC", "*");String?appName = consumer.getConsumerGroup();// 大部分情況下可直接使用consumer group名 StringRedisTemplate stringRedisTemplate = null;// 這里省略獲取StringRedisTemplate的過程 DedupConfig dedupConfig = DedupConfig.enableDedupConsumeConfig(appName, stringRedisTemplate); DedupConcurrentListener messageListener = new?SampleListener(dedupConfig);consumer.registerMessageListener(messageListener); consumer.start();

以上代碼大部分是原始 RocketMQ 的必須代碼，唯一需要修改的僅僅是創(chuàng)建一個 DedupConcurrentListener 示例，在這個示例中指明你的消費邏輯和去重的業(yè)務鍵，該值默認是messageId。

?這種實現(xiàn)是否一勞永逸？

實現(xiàn)到這里，似乎方案挺完美的，所有的消息都能快速的接入去重，且與具體業(yè)務實現(xiàn)也完全解耦。

那么這樣是否就完美的完成去重的所有任務呢？

很可惜，其實不是的。原因很簡單：

因為要保證消息至少被成功消費一遍，那么消息就有機會消費到一半的時候失敗觸發(fā)消息重試的可能。還是以上面的訂單流程為例：

• 步驟1：檢查庫存（RPC）

• 步驟2：鎖庫存（RPC）

• 步驟3：開啟事務，插入訂單表（MySQL）

• 步驟4：調用某些其他下游服務（RPC）

• 步驟5：更新訂單狀態(tài)

• 步驟6：commit 事務（MySQL）

當消息消費到步驟 3 的時候，我們假設 MySQL 異常導致失敗了，觸發(fā)消息重試。

因為在重試前我們會刪除冪等表的記錄，所以消息重試的時候就會重新進入消費代碼，那么步驟 1 和步驟 2 就會重新再執(zhí)行一遍。

如果步驟2本身不是冪等的，那么這個業(yè)務消息消費依舊沒有做好完整的冪等處理。

?本實現(xiàn)方式的價值？

那么既然這個并不能完整的完成消息冪等，還有什么價值呢？

價值可就大了！

雖然這不是解決消息冪等的銀彈（事實上，軟件工程領域里基本沒有銀彈），但是他能以便捷的手段解決：

• 1.各種由于Broker、負載均衡等原因導致的消息重投遞的重復問題

• 2.各種上游生產者導致的業(yè)務級別消息重復問題

• 3.重復消息并發(fā)消費的控制窗口問題，就算重復，重復也不可能同一時間進入消費邏輯

?一些其他的消息去重的建議

也就是說，使用這個方法能保證正常的消費邏輯場景下（無異常，無異常退出），消息的冪等工作全部都能解決，無論是業(yè)務重復，還是 RocketMQ 特性帶來的重復。

事實上，這已經能解決 99% 的消息重復問題了，畢竟異常的場景肯定是少數(shù)的。

那么如果希望異常場景下也能處理好冪等的問題，可以做以下工作降低問題率：

• #1.消息消費失敗做好回滾處理。如果消息消費失敗本身是帶回滾機制的，那么消息重試自然就沒有副作用了。

• #2.消費者做好優(yōu)雅退出處理。這是為了盡可能避免消息消費到一半程序退出導致的消息重試。

• #3.一些無法做到冪等的操作，至少要做到終止消費并告警。例如鎖庫存的操作，如果統(tǒng)一的業(yè)務流水鎖成功了一次庫存，再觸發(fā)鎖庫存，如果做不到冪等的處理，至少要做到消息消費觸發(fā)異常（例如主鍵沖突導致消費異常等）

在 #3 做好的前提下，做好消息的消費監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)消息重試不斷失敗的時候，手動做好 #1 的回滾，使得下次重試消費成功。

來源：https://jaskey.github.io/blog/2020/06/08/rocketmq-message-dedup/ 版權申明：內容來源網絡，版權歸原創(chuàng)者所有。除非無法確認，我們都會標明作者及出處，如有侵權煩請告知，我們會立即刪除并表示歉意。謝謝！· END ·微信淘寶等平臺要互通！？騰訊阿里字節(jié)回應 2021-09-14 一文詳解 API 設計最佳實踐 2021-09-12 12 種經典億級流量架構之資源隔離思想與方法論 2021-09-09 拼夕夕訂單超時未支付自動關閉實現(xiàn)方案！ 2021-09-08 在騰訊，我們如何做 Code Review 2021-09-24 紫色飛豬：基于K8s的集群穩(wěn)定架構 2021-09-23 2W 字詳解設計模式！ 2021-09-22 巨人大哥聊聊電商微服務體系中分層設計和領域的劃分 2021-09-20 億級流量架構怎么做資源隔離？口琴這篇寫得太好了！ 2021-09-17 螞蟻集團于雨：萬級規(guī)模 K8S 集群 Etcd 高可用建設之路 2021-09-16 干貨丨千萬流量大型分布式系統(tǒng)架構設計實戰(zhàn) 2021-09-15 京東面試官：你是怎么理解 MySQL 的優(yōu)化原理的？ 2021-09-26 在騰訊，我們如何做 Code Review 2021-09-24 紫色飛豬：基于K8s的集群穩(wěn)定架構 2021-09-23 2W 字詳解設計模式！ 2021-09-22 巨人大哥聊聊電商微服務體系中分層設計和領域的劃分 2021-09-20 億級流量架構怎么做資源隔離？口琴這篇寫得太好了！ 2021-09-17 螞蟻集團于雨：萬級規(guī)模 K8S 集群 Etcd 高可用建設之路 2021-09-16 干貨丨千萬流量大型分布式系統(tǒng)架構設計實戰(zhàn) 2021-09-15 微信淘寶等平臺要互通！？騰訊阿里字節(jié)回應 2021-09-14 一文詳解 API 設計最佳實踐 2021-09-12 12 種經典億級流量架構之資源隔離思想與方法論 2021-09-09 美團技術：到店結算平臺實踐（膠片） 2021-09-06 Serverless實戰(zhàn)之路 2021-09-03 柴華：DDD在哈啰交易中臺的實踐 2021-09-02

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的消息幂等（去重）通用解决方案，RocketMQ的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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