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<title>06 如何处理消费过程中的重复消息？.md.html</title>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/00 开篇词 优秀的程序员，你的技术栈中不能只有“增删改查”.md.html">00 开篇词 优秀的程序员，你的技术栈中不能只有“增删改查”</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/00 预习 怎样更好地学习这门课？.md.html">00 预习 怎样更好地学习这门课？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/01 为什么需要消息队列？.md.html">01 为什么需要消息队列？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/02 该如何选择消息队列？.md.html">02 该如何选择消息队列？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/03 消息模型：主题和队列有什么区别？.md.html">03 消息模型：主题和队列有什么区别？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/04 如何利用事务消息实现分布式事务？.md.html">04 如何利用事务消息实现分布式事务？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/05 如何确保消息不会丢失.md.html">05 如何确保消息不会丢失</a>
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<a class="current-tab" href="/专栏/消息队列高手课/06 如何处理消费过程中的重复消息？.md.html">06 如何处理消费过程中的重复消息？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/07 消息积压了该如何处理？.md.html">07 消息积压了该如何处理？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/08 答疑解惑（一） 网关如何接收服务端的秒杀结果？.md.html">08 答疑解惑（一） 网关如何接收服务端的秒杀结果？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/09 学习开源代码该如何入手？.md.html">09 学习开源代码该如何入手？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/10 如何使用异步设计提升系统性能？.md.html">10 如何使用异步设计提升系统性能？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/11 如何实现高性能的异步网络传输？.md.html">11 如何实现高性能的异步网络传输？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/12 序列化与反序列化：如何通过网络传输结构化的数据？.md.html">12 序列化与反序列化：如何通过网络传输结构化的数据？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/13 传输协议：应用程序之间对话的语言.md.html">13 传输协议：应用程序之间对话的语言</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/14 内存管理：如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收？.md.html">14 内存管理：如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/15 Kafka如何实现高性能IO？.md.html">15 Kafka如何实现高性能IO？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/16 缓存策略：如何使用缓存来减少磁盘IO？.md.html">16 缓存策略：如何使用缓存来减少磁盘IO？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/17 如何正确使用锁保护共享数据，协调异步线程？.md.html">17 如何正确使用锁保护共享数据，协调异步线程？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/18 如何用硬件同步原语（CAS）替代锁？.md.html">18 如何用硬件同步原语（CAS）替代锁？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/19 数据压缩：时间换空间的游戏.md.html">19 数据压缩：时间换空间的游戏</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/20 RocketMQ Producer源码分析：消息生产的实现过程.md.html">20 RocketMQ Producer源码分析：消息生产的实现过程</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/21 Kafka Consumer源码分析：消息消费的实现过程.md.html">21 Kafka Consumer源码分析：消息消费的实现过程</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/22 Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？.md.html">22 Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/23 RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点？.md.html">23 RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/24 Kafka的协调服务ZooKeeper：实现分布式系统的“瑞士军刀”.md.html">24 Kafka的协调服务ZooKeeper：实现分布式系统的“瑞士军刀”</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/25 RocketMQ与Kafka中如何实现事务？.md.html">25 RocketMQ与Kafka中如何实现事务？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/26 MQTT协议：如何支持海量的在线IoT设备.md.html">26 MQTT协议：如何支持海量的在线IoT设备</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/27 Pulsar的存储计算分离设计：全新的消息队列设计思路.md.html">27 Pulsar的存储计算分离设计：全新的消息队列设计思路</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/28 答疑解惑（二）：我的100元哪儿去了？.md.html">28 答疑解惑（二）：我的100元哪儿去了？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/29 流计算与消息（一）：通过Flink理解流计算的原理.md.html">29 流计算与消息（一）：通过Flink理解流计算的原理</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/30 流计算与消息（二）：在流计算中使用Kafka链接计算任务.md.html">30 流计算与消息（二）：在流计算中使用Kafka链接计算任务</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/31 动手实现一个简单的RPC框架（一）：原理和程序的结构.md.html">31 动手实现一个简单的RPC框架（一）：原理和程序的结构</a>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/32 动手实现一个简单的RPC框架（二）：通信与序列化.md.html">32 动手实现一个简单的RPC框架（二）：通信与序列化</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/33 动手实现一个简单的RPC框架（三）：客户端.md.html">33 动手实现一个简单的RPC框架（三）：客户端</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/34 动手实现一个简单的RPC框架（四）：服务端.md.html">34 动手实现一个简单的RPC框架（四）：服务端</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/35 答疑解惑（三）：主流消息队列都是如何存储消息的？.md.html">35 答疑解惑（三）：主流消息队列都是如何存储消息的？</a>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/加餐 JMQ的Broker是如何异步处理消息的？.md.html">加餐 JMQ的Broker是如何异步处理消息的？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/消息队列高手课/结束语 程序员如何构建知识体系？.md.html">结束语 程序员如何构建知识体系？</a>
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>06 如何处理消费过程中的重复消息？</h1>
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<p>你好，我是李玥。上节课我们讲了如何确保消息不会丢失，课后我给你留了一个思考题，如果消息重复了怎么办？这节课，我们就来聊一聊如何处理重复消息的问题。</p>
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<p>在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送方会执行重试，重试的过程中就有可能会产生重复的消息。对使用消息队列的业务系统来说，如果没有对重复消息进行处理，就有可能会导致系统的数据出现错误。</p>
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<p>比如说，一个消费订单消息，统计下单金额的微服务，如果没有正确处理重复消息，那就会出现重复统计，导致统计结果错误。</p>
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<p>你可能会问，如果消息队列本身能保证消息不重复，那应用程序的实现不就简单了？那有没有消息队列能保证消息不重复呢？</p>
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<h2>消息重复的情况必然存在</h2>
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<p>在 MQTT 协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是：</p>
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<ul>
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<li><strong>At most once</strong>: 至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。换一个说法就是，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。</li>
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<li><strong>At least once</strong>: 至少一次。消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。</li>
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<li><strong>Exactly once</strong>：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。</li>
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</ul>
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<p>这个服务质量标准不仅适用于 MQTT，对所有的消息队列都是适用的。我们现在常用的绝大部分消息队列提供的服务质量都是 At least once，包括 RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都是这样。也就是说，消息队列很难保证消息不重复。</p>
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<p>说到这儿我知道肯定有的同学会反驳我：“你说的不对，我看过 Kafka 的文档，Kafka 是支持 Exactly once 的。”我在这里跟这些同学解释一下，你说的没错，Kafka 的确是支持 Exactly once，但是我讲的也没有问题，为什么呢？</p>
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<p>Kafka 支持的“Exactly once”和我们刚刚提到的消息传递的服务质量标准“Exactly once”是不一样的，它是 Kafka 提供的另外一个特性，Kafka 中支持的事务也和我们通常意义理解的事务有一定的差异。在 Kafka 中，事务和 Excactly once 主要是为了配合流计算使用的特性，我们在专栏“进阶篇”这个模块中，会有专门的一节课来讲 Kafka 的事务和它支持的 Exactly once 特性。</p>
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<p>稍微说一些题外话，Kafka 的团队是一个非常善于包装和营销的团队，你看他们很巧妙地用了两个所有人都非常熟悉的概念“事务”和“Exactly once”来包装它的新的特性，实际上它实现的这个事务和 Exactly once 并不是我们通常理解的那两个特性，但是你深入了解 Kafka 的事务和 Exactly once 后，会发现其实它这个特性虽然和我们通常的理解不一样，但确实和事务、Exactly once 有一定关系。</p>
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<p>这一点上，我们都要学习 Kafka 团队。一个优秀的开发团队，不仅要能写代码，更要能写文档，能写 Slide（PPT），还要能讲，会分享。对于每个程序员来说，也是一样的。</p>
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<p>我们把话题收回来，继续来说重复消息的问题。既然消息队列无法保证消息不重复，就需要我们的消费代码能够接受“消息是可能会重复的”这一现状，然后，通过一些方法来消除重复消息对业务的影响。</p>
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<h2>用幂等性解决重复消息问题</h2>
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<p>一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性。</p>
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<p><strong>幂等（Idempotence）</strong> 本来是一个数学上的概念，它是这样定义的：</p>
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<blockquote>
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<p>如果一个函数 f(x) 满足：f(f(x)) = f(x)，则函数 f(x) 满足幂等性。</p>
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</blockquote>
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<p>这个概念被拓展到计算机领域，被用来描述一个操作、方法或者服务。一个幂等操作的特点是，<strong>其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。</strong></p>
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<p>一个幂等的方法，使用同样的参数，对它进行多次调用和一次调用，对系统产生的影响是一样的。所以，对于幂等的方法，不用担心重复执行会对系统造成任何改变。</p>
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<p>我们举个例子来说明一下。在不考虑并发的情况下，“将账户 X 的余额设置为 100 元”，执行一次后对系统的影响是，账户 X 的余额变成了 100 元。只要提供的参数 100 元不变，那即使再执行多少次，账户 X 的余额始终都是 100 元，不会变化，这个操作就是一个幂等的操作。</p>
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||
<p>再举一个例子，“将账户 X 的余额加 100 元”，这个操作它就不是幂等的，每执行一次，账户余额就会增加 100 元，执行多次和执行一次对系统的影响（也就是账户的余额）是不一样的。</p>
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||
<p>如果我们系统消费消息的业务逻辑具备幂等性，那就不用担心消息重复的问题了，因为同一条消息，消费一次和消费多次对系统的影响是完全一样的。也就可以认为，消费多次等于消费一次。</p>
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<p>从对系统的影响结果来说：<strong>At least once + 幂等消费 = Exactly once。</strong></p>
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<p>那么如何实现幂等操作呢？最好的方式就是，**从业务逻辑设计上入手，将消费的业务逻辑设计成具备幂等性的操作。**但是，不是所有的业务都能设计成天然幂等的，这里就需要一些方法和技巧来实现幂等。</p>
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<p>下面我给你介绍几种常用的设计幂等操作的方法：</p>
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<p><strong>1. 利用数据库的唯一约束实现幂等</strong></p>
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<p>例如我们刚刚提到的那个不具备幂等特性的转账的例子：将账户 X 的余额加 100 元。在这个例子中，我们可以通过改造业务逻辑，让它具备幂等性。</p>
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<p>首先，我们可以限定，对于每个转账单每个账户只可以执行一次变更操作，在分布式系统中，这个限制实现的方法非常多，最简单的是我们在数据库中建一张转账流水表，这个表有三个字段：转账单 ID、账户 ID 和变更金额，然后给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束，这样对于相同的转账单 ID 和账户 ID，表里至多只能存在一条记录。</p>
|
||
<p>这样，我们消费消息的逻辑可以变为：“在转账流水表中增加一条转账记录，然后再根据转账记录，异步操作更新用户余额即可。”在转账流水表增加一条转账记录这个操作中，由于我们在这个表中预先定义了“账户 ID 转账单 ID”的唯一约束，对于同一个转账单同一个账户只能插入一条记录，后续重复的插入操作都会失败，这样就实现了一个幂等的操作。我们只要写一个 SQL，正确地实现它就可以了。</p>
|
||
<p>基于这个思路，不光是可以使用关系型数据库，只要是支持类似“INSERT IF NOT EXIST”语义的存储类系统都可以用于实现幂等，比如，你可以用 Redis 的 SETNX 命令来替代数据库中的唯一约束，来实现幂等消费。</p>
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||
<p><strong>2. 为更新的数据设置前置条件</strong></p>
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||
<p>另外一种实现幂等的思路是，给数据变更设置一个前置条件，如果满足条件就更新数据，否则拒绝更新数据，在更新数据的时候，同时变更前置条件中需要判断的数据。这样，重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作。</p>
|
||
<p>比如，刚刚我们说过，“将账户 X 的余额增加 100 元”这个操作并不满足幂等性，我们可以把这个操作加上一个前置条件，变为：“如果账户 X 当前的余额为 500 元，将余额加 100 元”，这个操作就具备了幂等性。对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候进行判断数据库中，当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作。</p>
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||
<p>但是，如果我们要更新的数据不是数值，或者我们要做一个比较复杂的更新操作怎么办？用什么作为前置判断条件呢？更加通用的方法是，给你的数据增加一个版本号属性，每次更数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一致，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号 +1，一样可以实现幂等更新。</p>
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<p><strong>3. 记录并检查操作</strong></p>
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<p>如果上面提到的两种实现幂等方法都不能适用于你的场景，我们还有一种通用性最强，适用范围最广的实现幂等性方法：记录并检查操作，也称为“Token 机制或者 GUID（全局唯一 ID）机制”，实现的思路特别简单：在执行数据更新操作之前，先检查一下是否执行过这个更新操作。</p>
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<p>具体的实现方法是，在发送消息时，给每条消息指定一个全局唯一的 ID，消费时，先根据这个 ID 检查这条消息是否有被消费过，如果没有消费过，才更新数据，然后将消费状态置为已消费。</p>
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<p>原理和实现是不是很简单？其实一点儿都不简单，在分布式系统中，这个方法其实是非常难实现的。首先，给每个消息指定一个全局唯一的 ID 就是一件不那么简单的事儿，方法有很多，但都不太好同时满足简单、高可用和高性能，或多或少都要有些牺牲。更加麻烦的是，在“检查消费状态，然后更新数据并且设置消费状态”中，三个操作必须作为一组操作保证原子性，才能真正实现幂等，否则就会出现 Bug。</p>
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<p>比如说，对于同一条消息：“全局 ID 为 8，操作为：给 ID 为 666 账户增加 100 元”，有可能出现这样的情况：</p>
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<ul>
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<li>t0 时刻：Consumer A 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，开始执行“账户增加 100 元”；</li>
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<li>t1 时刻：Consumer B 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，因为这个时刻，Consumer A 还未来得及更新消息执行状态。</li>
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</ul>
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<p>这样就会导致账户被错误地增加了两次 100 元，这是一个在分布式系统中非常容易犯的错误，一定要引以为戒。</p>
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<p>对于这个问题，当然我们可以用事务来实现，也可以用锁来实现，但是在分布式系统中，无论是分布式事务还是分布式锁都是比较难解决问题。</p>
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<h2>小结</h2>
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<p>这节课我们主要介绍了通过幂等消费来解决消息重复的问题，然后我重点讲了几种实现幂等操作的方法，你可以利用数据库的约束来防止重复更新数据，也可以为数据更新设置一次性的前置条件，来防止重复消息，如果这两种方法都不适用于你的场景，还可以用“记录并检查操作”的方式来保证幂等，这种方法适用范围最广，但是实现难度和复杂度也比较高，一般不推荐使用。</p>
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<p>这些实现幂等的方法，不仅可以用于解决重复消息的问题，也同样适用于，在其他场景中来解决重复请求或者重复调用的问题。比如，我们可以将 HTTP 服务设计成幂等的，解决前端或者 APP 重复提交表单数据的问题；也可以将一个微服务设计成幂等的，解决 RPC 框架自动重试导致的重复调用问题。这些方法都是通用的，希望你能做到触类旁通，举一反三。</p>
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<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"7099795129c83cfa","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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