面试题：如何在Redis消息队列与MySQL异步任务处理中保障数据一致性

Question

在利用Redis消息队列实现MySQL异步任务处理的过程中，数据一致性是一个关键问题。假设出现消息丢失、重复消费等情况可能破坏数据一致性，请描述你会采取哪些策略和技术手段来确保数据的一致性。

Answer 1

消息丢失处理策略

1. 生产者确认机制：
   • 在Redis中，生产者向队列发送消息后，利用Redis的响应来确认消息是否成功入队。例如，在使用Redis的RPUSH命令发送消息时，检查返回值。如果返回值表示消息成功入队（如RPUSH返回添加元素后的列表长度），则认为消息发送成功；否则，进行重试。
   • 可以设置重试次数和重试间隔，防止无效的重试占用过多资源。例如，初始重试间隔为1秒，每次重试间隔翻倍，最多重试5次。
2. 持久化队列：
   • 配置Redis的持久化策略，如使用AOF（Append - Only File）模式。AOF会将写命令追加到文件末尾，即使Redis重启，也能通过重放AOF文件恢复数据。
   • 定期对AOF文件进行重写，以减少文件体积，提高恢复效率。
3. 消费者确认机制：
   • 消费者从Redis队列获取消息并处理完成后，向Redis发送一个确认消息，比如将处理成功的消息ID存储到另一个Redis集合中。
   • 生产者或监控程序可以定期检查队列中的消息是否在确认集合中，如果长时间未确认，则重新发送该消息。

重复消费处理策略

1. 消息唯一标识：
   • 为每条消息生成唯一的ID，例如使用UUID。在MySQL中，可以创建一个带有唯一索引的表字段来存储消息ID。
   • 消费者在处理消息前，先检查MySQL中该消息ID是否已处理。如果已处理，则跳过该消息；否则，进行处理并插入消息ID到MySQL表中。
2. 幂等性处理：
   • 设计MySQL的处理逻辑为幂等性。例如，对于插入操作，可以使用INSERT INTO... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句。这样，如果消息重复消费，数据不会重复插入，而是进行更新操作，不会破坏数据一致性。
   • 对于更新操作，确保每次更新的逻辑是相同的，多次执行不会产生不同结果。比如，更新某个计数器字段时，使用UPDATE table SET counter = counter + 1 WHERE id = xxx，无论执行多少次，结果都是正确的。