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消息重复消费的原因

生产者重试：网络波动导致生产者未收到 Broker 确认，重复发送消息。
消费者失败：消费者处理消息后未发送 ACK，消息重新入队。
集群故障转移：主节点宕机，未确认消息被重新投递。

解决方案

1. 消费者幂等性设计

原理：确保同一消息多次处理的结果与一次处理相同。

实现方式

数据库唯一约束
利用业务字段（如订单号）的唯一性约束，避免重复插入数据。

CREATE TABLE orders (id VARCHAR(64) PRIMARY KEY, -- 唯一订单号amount DECIMAL(10,2)
);

// Java 示例（使用 MyBatis）
public void processOrder(Order order) {try {orderMapper.insert(order); // 唯一约束冲突时会抛出异常// 业务逻辑...} catch (DuplicateKeyException e) {// 已处理过该订单，直接跳过log.warn("订单已存在: {}", order.getId());}
}

Redis 原子操作
使用 Redis 记录已处理消息的 ID，通过 SETNX 命令实现原子性检查。

// Java 示例（使用 Spring Data Redis）
public boolean isMessageProcessed(String messageId) {Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("msg:" + messageId, "1", Duration.ofMinutes(30));return Boolean.TRUE.equals(result);
}public void consumeMessage(Message message) {String messageId = message.getMessageId();if (!isMessageProcessed(messageId)) {// 已处理过，直接返回return;}// 业务逻辑...
}

2. 消息全局唯一 ID

原理：为每条消息分配唯一 ID，消费者记录已处理 ID。

实现步骤

生产者端：发送消息时附加唯一 ID。

// Java 示例（使用 RabbitTemplate）
public void sendOrder(Order order) {String messageId = UUID.randomUUID().toString();Message message = MessageBuilder.withBody(order.toJson().getBytes()).setHeader("messageId", messageId).build();rabbitTemplate.send("order.exchange", "order.key", message);
}

消费者端：处理前检查 ID 是否已存在。

// Java 示例（使用 @RabbitListener）
@RabbitListener(queues = "order.queue")
public void handleOrder(Message message, Channel channel) throws IOException {String messageId = message.getMessageProperties().getHeader("messageId");if (redisTemplate.hasKey("processed:" + messageId)) {channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);return;}// 业务逻辑...redisTemplate.opsForValue().set("processed:" + messageId, "1", Duration.ofDays(1));channel.basicAck(deliveryTag, false);
}

3. 手动确认模式（Manual ACK）

原理：消费者处理完消息后手动发送 ACK，避免消息因异常重新入队。

配置与代码

配置手动 ACK（Spring Boot）：

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: manual

消费者逻辑：

@RabbitListener(queues = "order.queue")
public void handleOrder(Order order, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long deliveryTag) {try {// 业务逻辑...channel.basicAck(deliveryTag, false); // 确认消息} catch (Exception e) {channel.basicNack(deliveryTag, false, true); // 重入队列}
}

4. 消息去重表

原理：在数据库中维护一张去重表，记录已处理的消息 ID。

表结构

CREATE TABLE message_dedup (message_id VARCHAR(128) PRIMARY KEY,created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

消费者逻辑

public void consumeMessage(Message message) {String messageId = extractMessageId(message);try {jdbcTemplate.update("INSERT INTO message_dedup (message_id) VALUES (?)", messageId);// 业务逻辑...} catch (DuplicateKeyException e) {// 消息已处理，直接ACKchannel.basicAck(deliveryTag, false);}
}

5. 消息过期与死信队列

原理：设置消息 TTL，超时未处理则转入死信队列，避免无限重试。

配置队列 TTL 和死信交换

// Java 配置示例
@Bean
public Queue orderQueue() {Map<String, Object> args = new HashMap<>();args.put("x-message-ttl", 60000); // 消息60秒过期args.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");args.put("x-dead-letter-routing-key", "dlx.key");return new Queue("order.queue", true, false, false, args);
}@Bean
public DirectExchange dlxExchange() {return new DirectExchange("dlx.exchange");
}@Bean
public Queue dlxQueue() {return new Queue("dlx.queue");
}@Bean
public Binding dlxBinding() {return BindingBuilder.bind(dlxQueue()).to(dlxExchange()).with("dlx.key");
}

方案对比与选型

方案	优点	缺点	适用场景
数据库唯一约束	无需额外组件	高并发下数据库压力大	低频业务（如订单创建）
Redis 原子操作	高性能	需维护 Redis 高可用	高频业务（如支付回调）
手动ACK	避免消息丢失	需处理ACK异常	所有需要可靠消费的场景
消息去重表	数据持久化	增加数据库写入压力	数据一致性要求高的场景
死信队列	避免消息堆积	需额外处理死信消息	需要异常消息兜底的场景