如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）
我们在使用MQ的时候有个原则：数据不能多一条，不能少一条，不能多就是不能重复消费以及幂等性问题。不能少，就是说这数据不能搞丢。
如果说我们是用mq来传递非常核心的消息，比如说计费扣费的一些消息，计费系统是很重要的一个业务，操作很耗时。实际上我们将计费系统做成异步化，然后中间就是加一个MQ。
以下是消息丢失的一些分析：
这个丢失数据，mq一般分为两种，要么是mq自己弄丢的，要么是我们消费的时候弄丢了。
rabbitmq这种mq，一般来说都是承载公司的核心业务的，数据是绝对不能弄丢的。
1.rabbitmq
（1）生产者弄丢了数据
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，因为网络啥的问题，都有可能。
此时选择用rabbitmq提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务，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，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提供事务。但是问题是，rabbitmq事务机制一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。
所以一般来说。如果我们要确保说写rabbitmq的消息别丢，可以开启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会给你回传一个ack消息，告诉你这个消息ok。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你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，那么我们就可以重发。
事务机制和confirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，我们提交一个事务之后会阻塞在那，但是confirm机制是异步的，我们发送这个消息之后就可以发送下一个消息了，然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调我们一个接口通知我们这个消息接收到了。
所以一般在生产者这块避免数据丢失都是用confirm机制。
（2）rabbitmq弄丢了数据
面对rabbitmq自己弄丢数据这个问题，我们必须开启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，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，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deliveryMoe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。必须要同时设置这连个持久化才行，rabbitmq哪怕挂了，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，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，你䦹可以自己重发的。
哪怕是我们给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数据会丢失。
（3）消费端弄丢失了数据
rabbitmq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，那么就尴尬了，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，简单来说，就是我们关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次我们自己代码里面确保处理完的时候，再程序里ack一次。这样的话，如果我们还没处理完就没有ack了。这个时候rabbitmq就会认为我们还没处理完，这个时候rabbitmq就会把这个消息分配给别的consumer去处理，消息是不会丢失的。
2.kafka
（1）消费端弄丢了数据
唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，我们那个消费到了这个消息，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，其实我们刚准备处理这个消息，还没处理，自己就挂了，此时这条消息就丢了。那么我们这要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，必须我们刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，需要我们自己保证幂等性。
（2）kafka弄丢了数据
比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partition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，然后大家选举某个follower成为leader之后，不就少了一些数据。
这种情况我们需要设置如下四个参数：
给topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少两个副本。
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。
我们生产环境就是按照上述要求配置的，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。
