面试题：消息队列在高并发场景下的数据一致性挑战及解决方案

Question

假设你负责的系统每秒有上万条消息在消息队列中流转，同时存在多个消费者并行处理消息，阐述在这种高并发环境下，消息队列可能面临的数据一致性问题，以及你会采取哪些措施来确保数据的准确与一致。

Answer 1

可能面临的数据一致性问题

1. 消息重复消费：在高并发场景下，由于网络波动、消费者处理异常等原因，可能导致消息队列重复发送消息，消费者重复消费，从而造成数据不一致。例如订单系统中重复创建订单。
2. 消息顺序错乱：多个消费者并行处理消息，若消息的顺序对业务有重要影响，如金融交易中的先存款后取款操作顺序，并行处理可能使消息顺序与生产时不一致，导致业务逻辑错误。
3. 消息丢失：一方面，消息在从生产者发送到消息队列过程中，可能因网络故障等原因未成功抵达队列。另一方面，消费者从队列获取消息处理时，若处理过程中出现故障，且消息已从队列删除，就会造成消息丢失，影响数据一致性。

确保数据准确与一致的措施

1. 解决消息重复消费
   • 幂等性设计：在消费者端对业务逻辑进行幂等性设计。即无论消息重复消费多少次，对业务结果的影响只有一次。例如在订单创建接口中，根据订单号进行唯一约束，多次调用创建订单接口，若订单号已存在则不重复创建订单。
   • 消费状态记录：在数据库或缓存中记录已消费的消息ID或相关标识。消费者在处理消息前先查询该标识，若已处理过则跳过，避免重复处理。
2. 解决消息顺序错乱
   • 分区与顺序消费：对于有顺序要求的消息，将其发送到同一个分区。在消费者端，针对该分区进行顺序消费，可使用单线程或线程池按顺序处理消息。例如在金融交易场景中，将同一账户的交易消息发送到同一分区。
   • 消息携带顺序标识：在消息中添加顺序标识，如递增的序列号。消费者在处理消息时，根据序列号对消息进行排序后再处理，确保按正确顺序执行。
3. 解决消息丢失
   • 生产者消息确认机制：采用可靠的消息发送机制，如生产者发送消息后等待消息队列的确认（ACK）。若未收到ACK，可进行重试发送，直到收到确认。
   • 消费者手动确认：消费者从消息队列获取消息处理完成后，手动向消息队列发送确认消息。若处理过程中出现故障，消息队列未收到确认，则不会删除该消息，可重新分配给其他消费者处理。
   • 持久化存储：对消息队列进行持久化配置，确保消息在队列中不会因服务器重启等原因丢失。即使发生故障，重启后消息依然存在并可继续处理。