1. Exactly Only Once

  (1). 发送消息阶段,不允许发送重复的消息

  (2). 消费消息阶段,不允许消费重复的消息。

  只有以上两个条件都满足情况下,才能认为消息是“Exactly Only Once”,而要实现以上两点,在分布式系统环

  境下,不可避免要产生巨大的开销。所以RocketMQ 为了追求高性能,并不保证此特性,要求在业务上进行去重,也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ 虽然不能严格保证不重复,但是正常情况下很少会出现重复发送、消

费情况,只有网络异常,Consumer 启停等异常情况下会出现消息重复。

  此问题的本质原因是网络调用存在不确定性,即既不成功也不失败的第三种状态,所以才产生了消息重复性问
题。

2. 重复消费的原因

  在于回馈机制。正常情况下,消费者在消费消息时候,消费完毕后,会发送一个ACK确认信息给消息队列(broker),消息队列(broker)就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除。

不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息,RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志,kafka实际上有个offset的概念。

  造成重复消费的原因?,就是因为网络原因闪断,ACK返回失败等等故障,确认信息没有传送到消息队列,导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了,再次将该消息分发给其他的消费者。(因为消息重试等机制的原因,如果一个consumer断了,rocketmq有consumer集群,会将该消息重新发给其他consumer)

3. 去重策略

  去重原则:1.幂等性 2.业务去重

  幂等性:(处理必须唯一) 无论这个业务请求被(consumer)执行多少次,我们的数据库的结果都是唯一的,不可变的。

  去重策略:去重表机制,业务拼接去重策略(比如唯一流水号)

  1.建立一个消息表,拿到这个消息做数据库的insert操作。给这个消息做一个唯一主键(primary key)或者唯一约束,那么就算出现重复消费的情况,就会导致主键冲突。

    高并发下去重:采用Redis去重(key天然支持原子性并要求不可重复),但是由于不在一个事务,要求有适当的补偿策略,但是对于很重要的业务,不应该支持补偿

  2.利用redis事务,主键(我们必须把全量的操作数据都存放在redis里,然后定时去和数据库做数据同步)—-即消费处理后,该处理本来应该保存在数据库的,先保存在redis,再通过一定业务方式从redis中取数据进行db持久化

  3.利用redis和关系型数据库一起做去重机制

  4.拿到这个消息做redis的set的操作.redis就是天然幂等性

  5.准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例,给消息分配一个全局id,只要消费过该消息,将 < id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前,先去redis中查询有没消费记录即可。

原文  RocketMQ学习笔记(14)----RocketMQ的去重策略

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