mq原则

数据不能多，也不能少，不能多是说消息不能重复消费，这个我们上一节已解决；不能少，就是说不能丢失数据。如果mq传递的是非常核心的消息，支撑核心的业务，那么这种场景是一定不能丢失数据的。

2.丢失数据场景

丢数据一般分为两种，一种是mq把消息丢了，一种就是消费时将消息丢了。下面从rabbitmq和kafka分别说一下，丢失数据的场景，
（1）rabbitmq
A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了。
B:rabbitmq自己丢了数据 如果没有开启rabbitmq的持久化，那么rabbitmq一旦重启，那么数据就丢了。所依必须开启持久化将消息持久化到磁盘，这样就算rabbitmq挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢失。除非极其罕见的情况，rabbitmq还没来得及持久化自己就挂了，这样可能导致一部分数据丢失。
C：消费端弄丢了数据 主要是因为消费者消费时，刚消费到，还没有处理，结果消费者就挂了，这样你重启之后，rabbitmq就认为你已经消费过了，然后就丢了数据。

3.如何防止消息丢失

（1）rabbitmq



A:生产者丢失消息



①：可以选择使用rabbitmq提供是事物功能，就是生产者在发送数据之前开启事物，然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会受到异常报错，这时就可以回滚事物，然后尝试重新发送；如果收到了消息，那么就可以提636f70793231313335323631343130323136353331333433626534交事物

channel.txSelect();//开启事物try{//发送消息}catch(Exection e){channel.txRollback()；//回滚事物//重新提交}复制代码

缺点： rabbitmq事物已开启，就会变为同步阻塞操作，生产者会阻塞等待是否发送成功，太耗性能会造成吞吐量的下降。

②：可以开启confirm模式。在生产者哪里设置开启了confirm模式之后，每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如何写入了rabbitmq之中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你这个消息发送OK了；如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息失败了，你可以进行重试。而且你可以结合这个机制知道自己在内存里维护每个消息的id，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以进行重发。

//开启confirmchannel.confirm();//发送成功回调public void ack(String messageId){}// 发送失败回调public void nack(String messageId){//重发该消息}复制代码

二者不同 事务机制是同步的，你提交了一个事物之后会阻塞住，但是confirm机制是异步的，发送消息之后可以接着发送下一个消息，然后rabbitmq会回调告知成功与否。 一般在生产者这块避免丢失，都是用confirm机制。
B:rabbitmq自己弄丢了数据 设置消息持久化到磁盘。设置持久化有两个步骤：
①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里面的数据。
②发送消息的时候讲消息的deliveryMode设置为2，这样消息就会被设为持久化方式，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上。 必须要同时开启这两个才可以。

而且持久化可以跟生产的confirm机制配合起来，只有消息持久化到了磁盘之后，才会通知生产者ack，这样就算是在持久化之前rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack回调也会进行消息重发。
C:消费者弄丢了数据 使用rabbitmq提供的ack机制，首先关闭rabbitmq的自动ack，然后每次在确保处理完这个消息之后，在代码里手动调用ack。这样就可以避免消息还没有处理完就ack。