消息队列：重复消息如何处理？

目录

一、前言

二、消息重复的情况必然存在

三、用幂等性解决重复消息问题

1. 利用数据库的唯一约束实现幂等

2. 为更新的数据设置前置条件

3. 记录并检查操作

四、小结

---

一、前言

在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送方会执行重试，重试的过程中就有可能会产生重复的消息。对使用消息队列的业务系统来说，如果没有对重复消息进行处理，就有可能会导致系统的数据出现错误。

比如说，一个消费订单消息，统计下单金额的微服务，如果没有正确处理重复消息，那就会出现重复统计，导致统计结果错误。

你可能会问，如果消息队列本身能保证消息不重复，那应用程序的实现不就简单了？那有没有消息队列能保证消息不重复呢？

二、消息重复的情况必然存在

在 MQTT 协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是：

• At most once: 至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。换一个说法就是，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。

• At least once: 至少一次。消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。

• Exactly once：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。

这个服务质量标准不仅适用于 MQTT，对所有的消息队列都是适用的。我们现在常用的绝大部分消息队列提供的服务质量都是 At least once，包括 RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都是这样。也就是说，消息队列很难保证消息不重复。

说到这儿我知道肯定有的同学会反驳我：“你说的不对，我看过 Kafka 的文档，Kafka 是支持 Exactly once 的。”我在这里跟这些同学解释一下，你说的没错，Kafka 的确是支持 Exactly once，但是我讲的也没有问题，为什么呢？

Kafka 支持的“Exactly once”和我们刚刚提到的消息传递的服务质量标准“Exactly once”是不一样的，它是 Kafka 提供的另外一个特性，Kafka 中支持的事务也和我们通常意义理解的事务有一定的差异。

在 Kafka 中，事务和 Excactly once 主要是为了配合流计算使用的特性。

三、用幂等性解决重复消息问题

一般解决重复消息的办法是，在消费端，让我们消费消息的操作具备幂等性。

幂等（Idempotence） 本来是一个数学上的概念，它是这样定义的：

如果一个函数 f(x) 满足：f(f(x)) = f(x)，则函数 f(x) 满足幂等性。

这个概念被拓展到计算机领域，被用来描述一个操作、方法或者服务。一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。

一个幂等的方法，使用同样的参数，对它进行多次调用和一次调用，对系统产生的影响是一样的。所以，对于幂等的方法，不用担心重复执行会对系统造成任何改变。

我们举个例子来说明一下。在不考虑并发的情况下，“将账户 X 的余额设置为 100 元”，执行一次后对系统的影响是，账户 X 的余额变成了 100 元。只要提供的参数 100 元不变，那即使再执行多少次，账户 X 的余额始终都是 100 元，不会变化，这个操作就是一个幂等的操作。

再举一个例子，“将账户 X 的余额加 100 元”，这个操作它就不是幂等的，每执行一次，账户余额就会增加 100 元，执行多次和执行一次对系统的影响（也就是账户的余额）是不一样的。

如果我们系统消费消息的业务逻辑具备幂等性，那就不用担心消息重复的问题了，因为同一条消息，消费一次和消费多次对系统的影响是完全一样的。也就可以认为，消费多次等于消费一次。

从对系统的影响结果来说：At least once + 幂等消费 = Exactly once。

那么如何实现幂等操作呢？最好的方式就是，从业务逻辑设计上入手，将消费的业务逻辑设计成具备幂等性的操作。但是，不是所有的业务都能设计成天然幂等的，这里就需要一些方法和技巧来实现幂等。

下面我给你介绍几种常用的设计幂等操作的方法：

1. 利用数据库的唯一约束实现幂等

例如我们刚刚提到的那个不具备幂等特性的转账的例子：将账户 X 的余额加 100 元。在这个例子中，我们可以通过改造业务逻辑，让它具备幂等性。

首先，我们可以限定，对于每个转账单每个账户只可以执行一次变更操作，在分布式系统中，这个限制实现的方法非常多，最简单的是我们在数据库中建一张转账流水表，这个表有三个字段：转账单 ID、账户 ID 和变更金额，然后给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束，这样对于相同的转账单 ID 和账户 ID，表里至多只能存在一条记录。

这样，我们消费消息的逻辑可以变为：“在转账流水表中增加一条转账记录，然后再根据转账记录，异步操作更新用户余额即可。”在转账流水表增加一条转账记录这个操作中，由于我们在这个表中预先定义了“账户 ID 转账单 ID”的唯一约束，对于同一个转账单同一个账户只能插入一条记录，后续重复的插入操作都会失败，这样就实现了一个幂等的操作。我们只要写一个 SQL，正确地实现它就可以了。

基于这个思路，不光是可以使用关系型数据库，只要是支持类似“INSERT IF NOT EXIST”语义的存储类系统都可以用于实现幂等，比如，你可以用 Redis 的 SETNX 命令来替代数据库中的唯一约束，来实现幂等消费。

2. 为更新的数据设置前置条件

另外一种实现幂等的思路是，给数据变更设置一个前置条件，如果满足条件就更新数据，否则拒绝更新数据，在更新数据的时候，同时变更前置条件中需要判断的数据。这样，重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作。

比如，刚刚我们说过，“将账户 X 的余额增加 100 元”这个操作并不满足幂等性，我们可以把这个操作加上一个前置条件，变为：“如果账户 X 当前的余额为 500 元，将余额加 100 元”，这个操作就具备了幂等性。对应到消息队列中的使用时，可以在发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候进行判断数据库中，当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作。

但是，如果我们要更新的数据不是数值，或者我们要做一个比较复杂的更新操作怎么办？用什么作为前置判断条件呢？更加通用的方法是，给你的数据增加一个版本号属性，每次更数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一致，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号 +1，一样可以实现幂等更新。

3. 记录并检查操作

如果上面提到的两种实现幂等方法都不能适用于你的场景，我们还有一种通用性最强，适用范围最广的实现幂等性方法：记录并检查操作，也称为“Token 机制或者 GUID（全局唯一 ID）机制”，实现的思路特别简单：在执行数据更新操作之前，先检查一下是否执行过这个更新操作。

具体的实现方法是，在发送消息时，给每条消息指定一个全局唯一的 ID，消费时，先根据这个 ID 检查这条消息是否有被消费过，如果没有消费过，才更新数据，然后将消费状态置为已消费。

原理和实现是不是很简单？其实一点儿都不简单，在分布式系统中，这个方法其实是非常难实现的。首先，给每个消息指定一个全局唯一的 ID 就是一件不那么简单的事儿，方法有很多，但都不太好同时满足简单、高可用和高性能，或多或少都要有些牺牲。

更加麻烦的是，在“检查消费状态，然后更新数据并且设置消费状态”中，三个操作必须作为一组操作保证原子性，才能真正实现幂等，否则就会出现 Bug。

比如说，对于同一条消息：“全局 ID 为 8，操作为：给 ID 为 666 账户增加 100 元”，有可能出现这样的情况：

• t0 时刻：Consumer A 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，开始执行“账户增加 100 元”；
• t1 时刻：Consumer B 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，因为这个时刻，Consumer A 还未来得及更新消息执行状态。

这样就会导致账户被错误地增加了两次 100 元，这是一个在分布式系统中非常容易犯的错误，一定要引以为戒。

对于这个问题，当然我们可以用事务来实现，也可以用锁来实现，但是在分布式系统中，无论是分布式事务还是分布式锁都是比较难解决问题。

四、小结

        本文主要介绍了通过幂等消费来解决消息重复的问题，然后重点讲了几种实现幂等操作的方法，你可以利用数据库的约束来防止重复更新数据，也可以为数据更新设置一次性的前置条件，来防止重复消息，如果这两种方法都不适用于你的场景，还可以用“记录并检查操作”的方式来保证幂等，这种方法适用范围最广，但是实现难度和复杂度也比较高，一般不推荐使用。

        这些实现幂等的方法，不仅可以用于解决重复消息的问题，也同样适用于，在其他场景中来解决重复请求或者重复调用的问题。比如，我们可以将 HTTP 服务设计成幂等的，解决前端或者 APP 重复提交表单数据的问题；也可以将一个微服务设计成幂等的，解决 RPC 框架自动重试导致的重复调用问题。这些方法都是通用的，希望你能做到触类旁通，举一反三。