面试题：Python的Redis消息队列如何应对高并发场景下的消息重复消费问题？

Question

假设在高并发环境中使用Python基于Redis搭建消息队列系统，消费者可能会由于网络波动、系统故障等原因重复消费消息。请详细说明你会采取哪些措施来避免或处理这种消息重复消费的问题，并且用Python代码实现一种你认为有效的解决方案。

Answer 1

避免或处理消息重复消费的措施

1. 使用消息唯一标识：为每条消息生成一个唯一的ID，例如使用UUID。消费者在处理消息前，先检查该ID是否已经处理过。
2. 利用Redis的原子操作：借助Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令，当消费者获取到消息时，以消息ID为键，尝试在Redis中设置一个值。如果设置成功，说明该消息尚未处理，消费者可以继续处理；如果设置失败，说明该消息已被处理过，直接丢弃。
3. 消费确认机制：消费者在成功处理消息后，向Redis发送一个确认消息，标记该消息已被成功消费。下次消费时，先检查确认消息。
4. 幂等性处理：设计业务逻辑时，保证对同一消息的多次处理结果相同。例如，数据库插入操作可以使用INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE语句。

Python代码实现（使用消息唯一标识 + Redis SETNX）

import redis
import uuid


def consume_message(redis_client, queue_key):
    # 从队列中获取消息
    message = redis_client.rpop(queue_key)
    if message is None:
        return

    # 假设消息格式为 (message_id, actual_message)
    message_id, actual_message = message.decode('utf-8').split(':', 1)

    # 使用SETNX检查消息是否已处理
    if redis_client.setnx(f'processed:{message_id}', '1'):
        try:
            # 处理消息
            print(f"Processing message: {actual_message}")
            # 模拟业务处理
            # 这里可以放置实际的业务逻辑代码
        finally:
            # 无论处理成功与否，删除已处理标记
            redis_client.delete(f'processed:{message_id}')
    else:
        print(f"Duplicate message detected: {actual_message}, skipped.")


if __name__ == "__main__":
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    queue_key = 'your_queue_key'

    # 模拟生产者向队列中添加消息
    for _ in range(5):
        message_id = str(uuid.uuid4())
        actual_message = f"Sample message {_}"
        r.lpush(queue_key, f"{message_id}:{actual_message}")

    # 模拟消费者消费消息
    for _ in range(5):
        consume_message(r, queue_key)

在上述代码中：

1. consume_message函数从Redis队列中获取消息。
2. 消息格式为message_id:actual_message，通过split方法分离。
3. 使用redis_client.setnx检查消息是否已处理，如果未处理则处理消息，并在处理完成后删除已处理标记。
4. 如果setnx返回False，说明消息已被处理，直接跳过。