原文作者：weixin_49367803
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一、如何保证消息不被重复消费？
1、保证消息不被重复消费的关键是保证消息队列的幂等性，这个问题针对业务场景来答分以下几点：
比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。如果上面两种情况还不行，上大招。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。
二、如何解决丢数据的问题?
1、生产者丢数据
生产者的消息没有投递到MQ中怎么办？从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事务就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。然而缺点就是吞吐量下降了。
因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了。如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
2.消息队列丢数据
处理消息队列丢数据的情况一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步：
①将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
②发送消息的时候将deliveryMode=2这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据。在消息还没有持久化到硬盘时，可能服务已经死掉，这种情况可以通过引入mirrored-queue即镜像队列，但也不能保证消息百分百不丢失（整个集群都挂掉）
3.消费者丢数据
启用手动确认模式可以解决这个问题
①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。消费者抛出异常，消息会不断的被重发，直到处理成功。不会丢失消息，即便服务挂掉，没有处理完成的消息会重回队列，但是异常会让消息不断重试。
②手动确认模式，如果消费者来不及处理就死掉时，没有响应ack时会重复发送一条信息给其他消费者；如果监听程序处理异常了，且未对异常进行捕获，会一直重复接收消息，然后一直抛异常；如果对异常进行了捕获，但是没有在finally里ack，也会一直重复发送消息(重试机制)。
③不确认模式，acknowledge=“none” 不使用确认机制，只要消息发送完成会立即在队列移除，无论客户端异常还是断开，只要发送完就移除，不会重发。
三、如何保证消息的顺序性？
针对这个问题，通过某种算法，将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中。然后只用一个消费者去消费该队列。同一个queue里的消息一定是顺序消息的。我的观点是保证入队有序就行，出队以后的顺序交给消费者自己去保证，没有固定套路。例如B消息的业务应该保证在A消息后业务后执行，那么我们保证A消息先进queueA，B消息后进queueB就可以了。
