这篇文章，我们聊聊消息队列中非常重要的最佳实践之一：消费幂等。

一文讲透消息队列RocketMQ实现消费幂等-LMLPHP

1 基础概念

消费幂等是指：当出现 RocketMQ 消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响。

例如，在支付场景下，消费者消费扣款消息，对一笔订单执行扣款操作，扣款金额为100元。

如果因网络不稳定等原因导致扣款消息重复投递，消费者重复消费了该扣款消息，但最终的业务结果是只扣款一次，扣费100元，且用户的扣款记录中对应的订单只有一条扣款流水，不会多次扣除费用。那么这次扣款操作是符合要求的，整个消费过程实现了消费幂等。

2 适用场景

RocketMQ 消息重复的场景如下：

发送时消息重复
当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。
如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同但 Message ID 不同的消息。
投递时消息重复
消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。为了保证消息至少被消费一次，Broker 服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被处理过的消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。
负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及消费者应用重启）
Broker 端或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance ，此时消费者可能会收到少量重复消息。

3 业务唯一标识

因为不同的 Message ID 对应的消息内容可能相同，有可能出现冲突（重复）的情况，所以真正安全的幂等处理，不建议以 Message ID 作为处理依据。

最好的方式是以业务唯一标识作为幂等处理的关键依据，消息必须携带业务唯一标识。

消息携带业务唯一标识一般来讲有两种方式：

消息 Key 存放业务唯一标识

Message msg = new Message(TOPIC /* Topic */,
             TAG /* Tag */,
               ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
             );
message.setKey("ORDERID_100"); // 订单编号
SendResult sendResult = producer.send(message);

消息 body 存放业务唯一标识

Message msg = new Message(TOPIC /* Topic */,
             TAG /* Tag */,
               (JSON.toJSONString(orderDTO)).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
             );
message.setKey("ORDERID_100"); // 订单编号
SendResult sendResult = producer.send(message);

消费者收到消息时，从消息中获取订单号来实现消息幂等：

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
    @Override
    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
        for (MessageExt message : msgs) {
            // 方法1: 根据业务唯一标识的Key做幂等处理
            String orderId = message.getKeys();
            // 方法2: 从消息body体重解析出订单号
            String orderJSON = new String(messageExt.getBody(), "UTF-8");
            OrderPO orderPO = JSON.parseObject(orderJSON, OrderPO.class);
            String orderId = orderPO.getId();
            // TODO 业务处理逻辑
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }
});

4 幂等策略

1 业务状态机判断

为了保证幂等，一定要做业务逻辑判断，笔者认为这是保证幂等的首要条件。

笔者曾经服务于神州专车，乘客在用户端点击立即叫车，订单服务创建订单，首先保存到数据库后，然后将订单信息同步保存到缓存中。

在订单的载客生命周期里，订单的修改操作先修改缓存，然后发送消息到 MetaQ ，订单落盘服务消费消息，并判断订单信息是否正常（比如有无乱序)，若订单数据无误，则存储到数据库中。

订单状态机按顺序分别是：创建、已分配司机、司机已出发、司机已到达、司机已接到乘客、已到达。

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这种设计是为了快速提升系统性能，由于网络问题有非常小的概率，消费者会收到乱序的消息。

当订单状态是司机已到达时，消费者可能会收到司机已出发的消息，也就是先发的消息因为网络原因被延迟消费了。

此时，消费者需要判断当前的专车订单状态机，保存最合理的订单数据，就可以忽略旧的消息，打印相关日志即可。

2 全局处理标识

1 数据库去重表

数据库去重表有两个要点：

操作之前先从去重表中通过唯一业务标识查询记录是否存在，若不存在，则进行后续消费流程；
为了避免并发场景，去重表需要包含业务唯一键 uniqueKey , 这样就算并发插入也不可能插入多条，插入失败后，抛异常。

举一个电商场景的例子：用户购物车结算时，系统会创建支付订单。用户支付成功后支付订单的状态会由未支付修改为支付成功，然后系统给用户增加积分。

我们可以使用 RocketMQ 事务消息的方案，该方案能够发挥 MQ 的优势：异步和解耦，以及事务的最终一致性的特性。

在消费监听器逻辑里，幂等非常重要 。积分表 SQL 如下：

CREATE TABLE `t_points` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单编号',
  `points` int(4) NOT NULL COMMENT '积分',
  `remarks` varchar(128) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '备注',
  `create_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unique_order_Id` (`order_id`) USING BTREE COMMENT '订单唯一'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

当收到订单信息后，首先判断该订单是否有积分记录，若没有记录，才插入积分记录。

就算出现极端并发场景下，订单编号也是唯一键，数据库中也必然不会存在相同订单的多条积分记录。

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
    try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
            String orderJSON = new String(messageExt.getBody(), "UTF-8");
            logger.info("orderJSON:" + orderJSON);
            OrderPO orderPO = JSON.parseObject(orderJSON, OrderPO.class);
            // 首先查询是否处理完成
            PointsPO pointsPO = pointsMapper.getByOrderId(orderPO.getId());
            if (pointsPO == null) {
                Long id = SnowFlakeIdGenerator.getUniqueId(1023, 0);
                pointsPO = new PointsPO();
                pointsPO.setId(id);
                pointsPO.setOrderId(orderPO.getId());
                pointsPO.setUserId(orderPO.getUserId());
                // 添加积分数 30
                pointsPO.setPoints(30);
                pointsPO.setCreateTime(new Date());
                pointsPO.setRemarks("添加积分数 30");
                pointsMapper.insert(pointsPO);
            }
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error: ", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
}

2 Redis处理标志位

在消费者接收到消息后，首先判断 Redis 中是否存在该业务主键的标志位，若存在标志位，则认为消费成功，否则，则执行业务逻辑，执行完成后，在缓存中添加标志位。

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
    try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
           String bizKey = messageExt.getKeys(); // 唯一业务主键
           //1. 判断是否存在标志
           if(redisTemplate.hasKey(RedisKeyConstants.WAITING_SEND_LOCK + bizKey)) {
         			continue;
       		 }
         	 //2. 执行业务逻辑
           //TODO do business
           //3. 设置标志位
           redisTemplate.opsForValue().set(RedisKeyConstants.WAITING_SEND_LOCK + bizKey, "1", 72, TimeUnit.HOURS);
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error: ", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
}

3 分布式锁

仅仅有业务逻辑判断是不够的，为了应对并发场景，我们可以使用分布式锁。

分布式锁一般有三种方案：

数据库乐观锁
数据库悲观锁
Redis 锁

1 数据库乐观锁

数据乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。

由于乐观锁没有了锁等待，提高了吞吐量，所以乐观锁适合读多写少的场景。

实现乐观锁：一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version 值会加一。

当线程 A 要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

步骤 1 ：查询出条目数据

select version from my_table where id = #{id}

步骤 2 ：修改条目数据，传递版本参数

update  my_table set n = n + 1, version = version + 1 where id=#{id} and version = #{version};

从乐观锁的实现角度来讲，乐观锁非常容易实现，但它有两个缺点：

对业务的侵入性，添加版本字段；
高并发场景下，只有一个线程可以修改成功，那么就会存在大量的失败 。

消费端演示代码如下：

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
    try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
           String orderJSON = new String(messageExt.getBody(), "UTF-8");
           OrderPO orderPO = JSON.parseObject(orderJSON, OrderPO.class);
           Long version = orderMapper.selectVersionByOrderId(orderPO.getId()); //版本
           orderPO.setVersion(version);
           // 对应 SQL：update t_order t set version = version + 1 , status = #{status} where id = #{id} 
           // and version = #{version}
           int affectedCount = orderMapper.updateOrder(orderPO);
           if(affectedCount == 0) {
              return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
           }
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error: ", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
}

2 数据库悲观锁

当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。

这种借助数据库锁机制在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）。

之所以叫做悲观锁，是因为这是一种对数据的修改抱有悲观态度的并发控制方式。我们一般认为数据被并发修改的概率比较大，所以需要在修改之前先加锁。

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。

MySQL 悲观锁的使用方法如下：

begin;

-- 读取数据并加锁
select ... for update;

-- 修改数据
update ...;

commit;

例如，以下代码将读取 t_order 表中 id 为 1 的记录，并将该记录的 status 字段修改为 3：

begin;

select * from t_order where id = 1 for update;

update t_order set status = '3' where id = 1;

commit;

如果 t_order 表中 id 为 1 的记录正在被其他事务修改，则上述代码会等待该记录被释放锁后才能继续执行。

消费端演示代码如下：

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
    try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
           String orderJSON = new String(messageExt.getBody(), "UTF-8");
           OrderPO orderPO = JSON.parseObject(orderJSON, OrderPO.class);
           Long orderId = orderPo.getId();
           //调用service的修改订单信息，该方法事务加锁, 当修改订单记录时，该其他线程会等待该记录被释放才能继续执行
           orderService.updateOrderForUpdate(orderId ,orderPO);
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error: ", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
}

3 Redis锁

使用数据库锁是非常重的一个操作，我们可以使用更轻量级的 Redis 锁来替换，因为 Redis 性能高，同时有非常丰富的生态（类库）支持不同类型的分布式锁。

我们选择 Redisson 框架提供的分布式锁功能，简化的示例代码如下：

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
    try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
           String orderJSON = new String(messageExt.getBody(), "UTF-8");
           OrderPO orderPO = JSON.parseObject(orderJSON, OrderPO.class);
           Long orderId = orderPo.getId();
           RLock lock = redissonClient.getLock("order-lock-" + orderId);
           rLock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
           // TODO 业务逻辑
           rLock.unlock();
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error: ", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
}

5 总结

这篇文章，我们详细剖析了如何实现 RocketMQ 消费幂等。

1、消费幂等：当出现 RocketMQ 消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响。

2、适用场景：发送时消息重复、投递时消息重复、负载均衡时消息重复

3、业务唯一标识：以业务唯一标识作为幂等处理的关键依据，消息必须携带业务唯一标识。

4、幂等策略：业务逻辑代码中需要判断业务状态机，同时根据实际条件选择全局处理标识和分布式锁两种方式处理。

一文讲透消息队列RocketMQ实现消费幂等-LMLPHP

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勇哥编程游记

一文讲透消息队列RocketMQ实现消费幂等

1 基础概念

2 适用场景

3 业务唯一标识

4 幂等策略

1 业务状态机判断

2 全局处理标识

1 数据库去重表

2 Redis处理标志位

3 分布式锁

1 数据库乐观锁

2 数据库悲观锁

3 Redis锁

5 总结