消息队列在大数据技术生态当中，一直都是值得重视的存在，开源的消息队列产品，市面上也不少，基于不同的场景，需要去匹配不同的解决方案。围绕消息队列，今天的大数据开发学习分享，我们主要来聊聊，消息队列如何确保消息不丢失。
1、检测消息丢失的方法
可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。
大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制，可以利用这个拦截器机制，在Producer发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在Consumer收到消息的拦截器中检测序号的连续性。
如果是在一个分布式系统中实现这个检测方法，有几个问题需要注意：
首先，像Kafka和RocketMQ这样的消息队列，是不保证Topic上的严格顺序的，只能保证分区上的消息是有序的，所以在发消息的时候必须指定分区，并且，在每个分区单独检测消息序号的连续性。
如果系统中Producer是多实例的，由于并不好协调多个Producer之间的发送顺序，所以也需要每个Producer分别生成各自的消息序号，并且需要附加上Producer的标识，在Consumer端按照每个Producer分别来检测序号的连续性。
Consumer实例的数量最好和分区数量一致，做到Consumer和分区一一对应，这样会比较方便地在Consumer内检测消息序号的连续性。
2、确保消息可靠传递
一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分为三个阶段：
生产阶段：在这个阶段，从消息在Producer创建出来，经过网络传输发送到Broker端
存储阶段：在这个阶段，消息在Broker端存储，如果是集群，消息会在这个阶段被复制到其他的副本上
消费阶段：在这个阶段，Consumer从Broker上拉取消息，经过网络传输发送到Consumer上
①生产阶段
在生产阶段，消息队列通过最常用的请求确认机制，来保证消息的可靠传递：当在代码中调用发送消息方法时，消息队列的客户端会把消息发送到Broker，Broker收到消息后，会给客户端返回一个确认响应，表明消息已经收到了。客户端收到响应后，完成了一次正常消息的发送。
只要Producer收到了Broker的确认响应就可以保证消息在生产阶段不会丢失。有些消息队列在长时间没收到发送确认响应后，会自动重试，如果重试再失败，就会以返回值或者异常的方式告知用户。
在编写发送消息代码时，需要注意，正确处理返回值或者捕获异常，就可以保证这个阶段的消息不会丢失。
②存储阶段
在存储阶段正常情况下，只要Broker在正常运行，就不会出现丢失消息的问题，但是如果Broker出现了故障，比如进程死掉了或者服务器宕机了，还是可能会丢失消息的。
如果对消息的可靠性要求非常高，可以通过配置Broker参数来避免因为宕机丢消息。
对于单个节点的Broker，需要配置Broker参数，在收到消息后，将消息写入磁盘后再给Producer返回确认响应，这样即使发生宕机，由于消息已经被写入磁盘，就不会丢失消息，恢复后还可以继续消费。例如，在RocketMQ中，需要将刷盘方式flushDiskType配置为SYNC_FLUSH同步刷盘。
如果Broker是由多个节点组成的集群，需要将Broker集群配置成：至少将消息发送到2个以上的节点，再给客户端回复发送确认响应。这样当某个Broker宕机后，其他的Broker可以替代宕机的Broker，也不会发生消息丢失。
③消费阶段
消费阶段采用和生产阶段类似的确认机制来保证消息的可靠传递，客户端从Broker拉取消息后，执行用户的消费业务逻辑，成功后，才会给Broker发送消费确认响应。如果Broker没有收到消费确认响应，下次拉消息的时候还会返回同一条消息，确认消息不会在网络传输过程中丢失，也不会因为客户端在执行消费逻辑中出错导致丢失。
在编写消费代码时需要注意的是，不要在收到消息后就立即发送消费确认，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认。
3、小结
在生产阶段，需要捕获消息发送的错误，并重发消息；
在存储阶段，可以通过配置刷盘和复制相关的参数，让消息写入到多个副本的磁盘上，来确保消息不会因为某个Broker宕机或者磁盘损坏而丢失；
在消费阶段，需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认。
关于大数据开发学习，消息队列如何确保消息不丢失，以上就为大家做了基本的介绍了。在现有的大数据生态体系当中，消息队列的开源产品很多，对于主流青睐的产品，也需要大家有相应的了解。