引入mq会多哪些问题？
引入mq后让我们子系统间耦合性降低了，异步处理机制减少了系统的响应时间，同时能够有效的应对请求峰值问题，提升系统的稳定性。
但是，引入mq同时也会带来一些问题。
1. 重复消息问题
重复消费问题可以说是mq中普遍存在的问题，不管你用哪种mq都无法避免。
有哪些场景会出现重复的消息呢？
1. 消息生产者产生了重复的消息
2. kafka和rocketmq的offset被回调了
3. 消息消费者确认失败
4. 消息消费者确认时超时了
5. 业务系统主动发起重试
如果重复消息不做正确的处理，会对业务造成很大的影响，产生重复的数据，或者导致数据异常，比如会员系统多开通了一个月的会员。
2. 数据一致性问题
很多时候，如果mq的消费者业务处理异常的话，就会出现数据一致性问题。 比如：一个完整的业务流程是，下单成功之后，送100个积分。下单写库了，但是消息消费者在送积分的时候失败了，就会造成数据不一致的情况，即该业务流程的部分数据写库了，另外一部分没有写库。
如果下单和送积分在同一个事务中，要么同时成功，要么同时失败，是不会出现数据一致性问题的。
但由于跨系统调用，为了性能考虑，一般不会使用强一致性的方案，而改成达成最终一致性即可。
3. 消息丢失问题
同样消息丢失问题，也是mq中普遍存在的问题，不管你用哪种mq都无法避免。
有哪些场景会出现消息丢失问题呢？
1. 消息生产者发生消息时，由于网络原因，发生到mq失败了。
2. mq服务器持久化时，磁盘出现异常
3. kafka和rocketmq的offset被回调时，略过了很多消息。
4. 消息消费者刚读取消息，已经ack确认了，但业务还没处理完，服务就被重启了。
导致消息丢失问题的原因挺多的，生产者、mq服务器、消费者 都有可能产生问题，我再这里就不一一列举了。最终的结果会导致消费者无法正确的处理消息，而导致数据不一致的情况。
4. 消息顺序问题
有些业务数据是有状态的，比如订单有：下单、支付、完成、退货等状态，如果订单数据作为消息体，就会涉及顺序问题了。如果消费者收到同一个订单的两条消息，第一条消息的状态是下单，第二条消息的状态是支付，这是没问题的。但如果第一条消息的状态是支付，第二条消息的状态是下单就会有问题了，没有下单就先支付了？
消息顺序问题是一个非常棘手的问题，比如：
· kafka同一个partition中能保证顺序，但是不同的partition无法保证顺序。
· rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。
如果消费者中使用多线程消费消息，也无法保证顺序。
如果消费消息时同一个订单的多条消息中，中间的一条消息出现异常情况，顺序将会被打乱。
还有如果生产者发送到mq中的路由规则，跟消费者不一样，也无法保证顺序。
5. 消息堆积
如果消息消费者读取消息的速度，能够跟上消息生产者的节奏，那么整套mq机制就能发挥最大作用。但是很多时候，由于某些批处理，或者其他原因，导致消息消费的速度小于生产的速度。这样会直接导致消息堆积问题，从而影响业务功能。
这里以下单开通会员为例，如果消息出现堆积，会导致用户下单之后，很久之后才能变成会员，这种情况肯定会引起大量用户投诉。
6. 系统复杂度提升
这里说的系统复杂度和系统耦合性是不一样的，比如以前只有：系统A、系统B和系统C 这三个系统，现在引入mq之后，你除了需要关注前面三个系统之外，还需要关注mq服务，需要关注的点越多，系统的复杂度越高。 mq的机制需要：生产者、mq服务器、消费者。
有一定的学习成本，需要额外部署mq服务器，而且有些mq比如：rocketmq，功能非常强大，用法有点复杂，如果使用不好，会出现很多问题。有些问题，不像接口调用那么容易排查，从而导致系统的复杂度提升了。
如何解决这些问题？
mq是一种趋势，总体来说对我们的系统是利大于弊的，难道因为它会出现一些问题，我们就不用它了？
那么我们要如何解决这些问题呢？
1. 重复消息问题
不管是由于生产者产生的重复消息，还是由于消费者导致的重复消息，我们都可以在消费者中这个问题。
这就要求消费者在做业务处理时，要做幂等设计，如果有不知道如何设计的朋友，可以参考《》，里面介绍得非常详情。
在这里我推荐增加一张消费消息表，来解决mq的这类问题。消费消息表中，使用messageId做唯一索引，在处理业务逻辑之前，先根据messageId查询一下该消息有没有处理过，如果已经处理过了则直接返回成功，如果没有处理过，则继续做业务处理。
2. 数据一致性问题
我们都知道数据一致性分为：
· 强一致性
· 弱一致性
· 最终一致性
而mq为了性能考虑使用的是最终一致性，那么必定会出现数据不一致的问题。这类问题大概率是因为消费者读取消息后，业务逻辑处理失败导致的，这时候可以增加重试机制。
重试分为：同步重试 和 异步重试。
有些消息量比较小的业务场景，可以采用同步重试，在消费消息时如果处理失败，立刻重试3-5次，如何还是失败，则写入到记录表中。但如果消息量比较大，则不建议使用这种方式，因为如果出现网络异常，可能会导致大量的消息不断重试，影响消息读取速度，造成消息堆积。
而消息量比较大的业务场景，建议采用异步重试，在消费者处理失败之后，立刻写入重试表，有个job专门定时重试。
还有一种做法是，如果消费失败，自己给同一个topic发一条消息，在后面的某个时间点，自己又会消费到那条消息，起到了重试的效果。如果对消息顺序要求不高的场景，可以使用这种方式。
3. 消息丢失问题
不管你是否承认有时候消息真的会丢，即使这种概率非常小，也会对业务有影响。生产者、mq服务器、消费者都有可能会导致消息丢失的问题。
为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。有个job，每隔一段时间检查一次消息发送表，如果5分钟（这个时间可以根据实际情况来定）后还有状态是待确认的消息，则认为该消息已经丢失了，重新发条消息。
这样不管是由于生产者、mq服务器、还是消费者导致的消息丢失问题，job都会重新发消息。
4. 消息顺序问题
消息顺序问题是我们非常常见的问题，我们以kafka消费订单消息为例。订单有：下单、支付、完成、退货等状态，这些状态是有先后顺序的，如果顺序错了会导致业务异常。
解决这类问题之前，我们先确认一下，消费者是否真的需要知道中间状态，只知道最终状态行不行？
其实很多时候，我真的需要知道的是最终状态，这时可以把流程优化一下：
这种方式可以解决大部分的消息顺序问题。
但如果真的有需要保证消息顺序的需求。订单号路由到不同的partition，同一个订单号的消息，每次到发到同一个partition。
5. 消息堆积
如果消费者消费消息的速度小于生产者生产消息的速度，将会出现消息堆积问题。
那么消息堆积问题该如何解决呢？
这个要看消息是否需要保证顺序。
如果不需要保证顺序，可以读取消息之后用多线程处理业务逻辑。
这样就能增加业务逻辑处理速度，解决消息堆积问题。但是线程池的核心线程数和最大线程数需要合理配置，不然可能会浪费系统资源。
如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。
