消息中间件保证消息可靠性（消息中间件接受到消息）

可靠性

rabbitmq

1. 生产者丢失数据

生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了。
此时可以选择用rabbitmq提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务（channel.txSelect），然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务（channel.txRollback），然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务（channel.txCommit）。但是问题是，因为rabbitmq事务机制，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。
开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如果写入了rabbitmq中，rabbitmq会回传一个ack消息，告诉这个消息已经接受成功。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调一个nack接口，告诉你这个消息接收失败。而且可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么可以重发此消息。
事务机制和cnofirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，发送消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调一个接口通知这个消息接收到了。
所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用confirm机制的。

2. rabbitmq丢失数据

rabbitmq自己弄丢了数据，这个必须开启rabbitmq的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是rabbitmq自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，rabbitmq还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据会丢失的，但是这个概率较小。
设置持久化有两个步骤，第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里的数据；第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。
而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，也是可以自己重发的。
哪怕是给rabbitmq开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了rabbitmq中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。

3. 消费者丢失数据

消费者如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，rabbitmq认为你都消费了，这数据就丢了。
这个时候得用rabbitmq提供的ack机制，关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次确保处理完的时候，再程序里ack。这样的话，如果还没处理完，就没有ack，那rabbitmq就认为该消息还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消息分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。

kafka

1. 消费者丢失数据

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，消费者消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实刚准备处理这个消息，还没处理，消费者就挂了，此时这条消息就会丢失。

2. kafka丢失数据

比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时。要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，结果此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，就少了一些数据，这就丢了一些数据。
所以此时一般是要求起码设置如下4个参数：

给这个topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本

在kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保leader挂了还有一个follower

在producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了

在producer端设置retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里

这样配置之后，至少在kafka broker端就可以保证在leader所在broker发生故障，进行leader切换时，数据不会丢失

3. 生产者丢失数据

如果按照上述的思路设置了ack=all，一定不会丢，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。