- 什么是幂等性？
在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。
HTTP方法的幂等性是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。幂等性属于语义范畴，正如编译器只能帮助检查语法错误一样，HTTP规范也没有办法通过消息格式等语法手段来定义它。
简之：一个请求，不管重复来多少次，结果是不会改变的。
1.1 消息队列的幂等性
如同HTTP方法的幂等性，消息队列同样会出现幂等性问题。
消费者在消费 MQ 中的消息时，MQ 已把消息发送给消费者，消费者在给 MQ 返回 ack 时网络中断，故 MQ 未收到确认信息，该条消息会重新发给其他的消费者，或者在网络重连后再次发送给该消费者，但实际上该消费者已成功消费了该条消息，造成消费者消费了重复的消息；注意，RabbitMQ 这种消息重试(补偿)机制是默认的。
所以，MQ 消费者的幂等性问题，主要在于 MQ 的重试机制，因为网络原因或客户端延迟消费导致重复消费。
那么，如何合适选择重试机制？我们来看两种情况。
情况1： 消费者获取到消息后，调用第三方接口，但接口暂时无法访问，是否需要重试?
需要重试
情况2： 消费者获取到消息后，抛出数据转换异常，是否需要重试?
不需要重试
总结：对于情况2，如果消费者代码抛出异常是需要发布新版本才能解决的问题，那么不需要重试，重试也无济于事。应该采用日志记录+定时任务 job 健康检查+人工进行补偿
1.2 模拟重试机制
我们采用一种短信消费者客户端异常的情况来模拟 RabbitMQ 的重试机制。
@RabbitListener(queues = "fanout_sms_queue")
public void process(String msg) {
System.out.println("短信消费者获取生产者消息msg:" + msg);
int i = 1/0;
}
如上代码，很显然会报错，一担报错生产者的消息时不会被消费的？
@RabbitListener 底层使用 AOP 进行异常通知拦截，如果程序没有抛出异常信息，那么就会自动提交事务；如果 AOP 异常通知拦截有捕获到异常信息的话，就会自动实现重试(补偿)机制，同时，这个补偿机制的消息会缓存到 RabbitMQ 服务器端进行存放，一直重试到不抛出异常为止。
1.2.1 生产者代码
@Component
public class FanoutProducer {
@Autowired
private AmqpTemplate amqpTemplate;
/**
* 发送消息
*
* @param queueName 队列名称
*/
public void send(String queueName) {
String msg = "my_fanout_msg:" + System.currentTimeMillis();
Message message = MessageBuilder
.withBody(msg.getBytes())
.setContentType(MessageProperties.CONTENT_TYPE_JSON)
.setContentEncoding("utf-8")
.setMessageId(UUID.randomUUID() + "")
.build();
System.out.println(msg + ":" + msg);
amqpTemplate.convertAndSend(queueName, message);
}
}
1.2.2 消费者代码
@Component
public class FanoutEamilConsumer {
@RabbitListener(queues = "fanout_eamil_queue")
public void process(Message message) throws Exception {
String revMessage = Thread.currentThread().getName()
+ ",邮件消费者获取生产者消息msg:"
+ new String(message.getBody(), "UTF-8")
+ ",messageId:" + message.getMessageProperties().getMessageId();
System.out.println(revMessage);
}
}
1.2.3 消费者 application.yml 配置
spring:
rabbitmq:
连接地址
host: 127.0.0.1
端口号
port: 5672
账号
username: guest
密码
password: guest
地址
virtual-host: /admin_host
listener:
simple:
retry:
####开启消费者重试
enabled: true
####最大重试次数
max-attempts: 5
####重试间隔次数
initial-interval: 3000
server:
port: 8081
我们通过 RabbitMQ 配置，增加了 RabbitMQ 重试时间以及重试次数限制，在一定程度上解决了重复消费的问题，接下来看一道常问的面试题。
- 如何保证消息幂等性，不被重复消费？
其实，这个问题也算是 MQ 面试当中经常考察的一点，因为无论是什么 MQ 都会有这个问题。
首先通过上边我们了解了什么是“幂等性”，以及 MQ 幂等性问题的产生，所以我们要清楚为什么会出现重复性消费？在什么场景会出现重复消费？
解决方法
使用全局 MessageID 判断消费方使用同一个，解决幂等性问题。
或者使用业务逻辑保证唯一（比如订单号码）
生产者关键代码：
@Autowired
private AmqpTemplate amqpTemplate;
/**
- 发送消息
- @param queueName 队列名称
*/
public void send(String queueName) {
String msg = "my_fanout_msg:" + System.currentTimeMillis();
Message message = MessageBuilder
.withBody(msg.getBytes())
.setContentType(MessageProperties.CONTENT_TYPE_JSON)
.setContentEncoding("utf-8")
.setMessageId(UUID.randomUUID() + "")
.build();
System.out.println(msg + ":" + msg);
amqpTemplate.convertAndSend(queueName, message);
}
如上，生产者在发送消息时（convertAndSend），给消息对象设置了唯一的 MessageID，只有该 MessageID 没有被消费者标记方能在重试机制中再次被消费。
消费者关键代码：
@RabbitListener(queues = "fanout_eamil_queue")
public void process(Message message) throws Exception {
String revMessage = Thread.currentThread().getName()
+ ",邮件消费者获取生产者消息msg:"
+ new String(message.getBody(), "UTF-8")
+ ",messageId:" + message.getMessageProperties().getMessageId();
System.out.println(revMessage);
发送邮件的逻辑XXX
}
如上，通过 message.getMessageProperties().getMessageId() 获取 MessageID，获取的 MessageID 可以用来判断是否已经被消费者消费过了，如果已经消费则取消再次消费。
通常怎么判断呢？
比如上方是一个邮件发送的消费者，在做补偿时，假如上一步邮件发送成功了，我们会把该 ID 存至 redis中，下次再调用时，先去 redis 判断是否存在该 ID 了，如果存在表明已经消费过了则直接返回，不再消费，否则消费，然后将记录存至 redis。
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