一 : 在使用 RabbitMQ 作为消息队列时，保证消息被成功发送和消费是一个非常重要的问题。以下是一些关键点和最佳实践，以确保消息的可靠传输和处理。*
配置方式:

保证消息被成功发送
确认模式（Confirm Mode）：生产者可以启用确认模式，确保消息成功到达交换机。
使用 channel.confirmSelect() 启用确认模式。
使用 channel.waitForConfirms() 或 channel.addConfirmListener() 来处理确认消息。
事务模式（Transaction Mode）：生产者可以使用事务模式，确保消息成功到达队列。
使用 channel.txSelect() 开启事务，channel.txCommit() 提交事务，channel.txRollback() 回滚事务。
处理发送失败：实现重试机制，可以在发送失败时重试。
使用死信交换机（Dead Letter Exchange, DLX）来存储处理失败的消息。
保证消息被成功消费
手动确认（Manual Acknowledgment）：消费者应该使用手动确认模式，确保消息被成功处理后再确认。
使用 channel.basicConsume(queue, false, consumer) 开启手动确认模式。
在消息处理成功后，调用 channel.basicAck(deliveryTag, false) 确认消息。
处理消费失败：实现消费失败的重试机制。
使用死信交换机（DLX）来存储处理失败的消息。
幂等性：确保消费者处理消息的幂等性，避免重复消费导致的问题。

二:通过记录消息到数据库中,采用定时任务轮询方式:

1 这是一个 Spring 组件，用于构建和发布返利消息事件。

//topic 字段从配置文件中获取，表示消息队列的 topic。
//buildEventMessage 方法用于构建 EventMessage 对象，包含随机生成的 ID、当前时间戳和数据。
//topic 方法返回消息队列的 topic。
//RebateMessage 是一个内部类，定义了返利消息的结构@Component
public class SendRebateMessageEvent extends BaseEvent<SendRebateMessageEvent.RebateMessage> {@Value("${spring.rabbitmq.topic.send_rebate}")private String topic;@Overridepublic EventMessage<RebateMessage> buildEventMessage(RebateMessage data) {return EventMessage.<SendRebateMessageEvent.RebateMessage>builder().id(RandomStringUtils.randomNumeric(11)).timestamp(new Date()).data(data).build();}@Overridepublic String topic() {return topic;}@Data@Builder@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic static class RebateMessage {private String userId;private String rebateDesc;private String rebateType;private String rebateConfig;private String bizId;}
}@Data
public abstract class BaseEvent<T> {public abstract EventMessage<T> buildEventMessage(T data);public abstract String topic();@Data@Builder@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic static class EventMessage<T> {private String id;private Date timestamp;private T data;}}

2 生产者示例

//topic 字段从配置文件中获取，表示消息队列的 topic。
//listener 方法使用 @RabbitListener 注解监听指定队列的消息。
//消息到达后，解析消息内容，根据 rebateType 字段的不同，调用相应的服务方法处理消息。
//异常处理机制确保了消息处理的健壮性。@Component
public class RebateMessageCustomer {@Value("${spring.rabbitmq.topic.send_rebate}")private String topic;@Resourceprivate IRaffleActivityAccountQuotaService raffleActivityAccountQuotaService;@Resourceprivate ICreditAdjustService creditAdjustService;@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "${spring.rabbitmq.topic.send_rebate}"))public void listener(String message) {try {log.info("监听用户行为返利消息 topic: {} message: {}", topic, message);BaseEvent.EventMessage<SendRebateMessageEvent.RebateMessage> eventMessage = JSON.parseObject(message, new TypeReference<BaseEvent.EventMessage<SendRebateMessageEvent.RebateMessage>>() {}.getType());SendRebateMessageEvent.RebateMessage rebateMessage = eventMessage.getData();switch (rebateMessage.getRebateType()) {case "sku":SkuRechargeEntity skuRechargeEntity = new SkuRechargeEntity();skuRechargeEntity.setUserId(rebateMessage.getUserId());skuRechargeEntity.setSku(Long.valueOf(rebateMessage.getRebateConfig()));skuRechargeEntity.setOutBusinessNo(rebateMessage.getBizId());skuRechargeEntity.setOrderTradeType(OrderTradeTypeVO.rebate_no_pay_trade);raffleActivityAccountQuotaService.createOrder(skuRechargeEntity);break;case "integral":TradeEntity tradeEntity = new TradeEntity();tradeEntity.setUserId(rebateMessage.getUserId());tradeEntity.setTradeName(TradeNameVO.REBATE);tradeEntity.setTradeType(TradeTypeVO.FORWARD);tradeEntity.setAmount(new BigDecimal(rebateMessage.getRebateConfig()));tradeEntity.setOutBusinessNo(rebateMessage.getBizId());creditAdjustService.createOrder(tradeEntity);break;}} catch (AppException e) {if (ResponseCode.INDEX_DUP.getCode().equals(e.getCode())) {log.warn("监听用户行为返利消息，消费重复 topic: {} message: {}", topic, message, e);return;}throw e;} catch (Exception e) {log.error("监听用户行为返利消息，消费失败 topic: {} message: {}", topic, message, e);throw e;}}
}

3 消费者示例

//这个方法用于保存用户返利记录，并在事务中插入用户行为返利订单和任务对象。
//在事务外，同步发送 MQ 消息。
//发送消息时，调用 eventPublisher.publish 方法发布消息到指定的 topic。public void saveUserRebateRecord(String userId, List<BehaviorRebateAggregate> behaviorRebateAggregates) {try {dbRouter.doRouter(userId);transactionTemplate.execute(status -> {try {for (BehaviorRebateAggregate behaviorRebateAggregate : behaviorRebateAggregates) {BehaviorRebateOrderEntity behaviorRebateOrderEntity = behaviorRebateAggregate.getBehaviorRebateOrderEntity();UserBehaviorRebateOrder userBehaviorRebateOrder = new UserBehaviorRebateOrder();userBehaviorRebateOrder.setUserId(behaviorRebateOrderEntity.getUserId());userBehaviorRebateOrder.setOrderId(behaviorRebateOrderEntity.getOrderId());userBehaviorRebateOrder.setBehaviorType(behaviorRebateOrderEntity.getBehaviorType());userBehaviorRebateOrder.setRebateDesc(behaviorRebateOrderEntity.getRebateDesc());userBehaviorRebateOrder.setRebateType(behaviorRebateOrderEntity.getRebateType());userBehaviorRebateOrder.setRebateConfig(behaviorRebateOrderEntity.getRebateConfig());userBehaviorRebateOrder.setOutBusinessNo(behaviorRebateOrderEntity.getOutBusinessNo());userBehaviorRebateOrder.setBizId(behaviorRebateOrderEntity.getBizId());userBehaviorRebateOrderDao.insert(userBehaviorRebateOrder);TaskEntity taskEntity = behaviorRebateAggregate.getTaskEntity();Task task = new Task();task.setUserId(taskEntity.getUserId());task.setTopic(taskEntity.getTopic());task.setMessageId(taskEntity.getMessageId());task.setMessage(JSON.toJSONString(taskEntity.getMessage()));task.setState(taskEntity.getState().getCode());taskDao.insert(task);}return 1;} catch (DuplicateKeyException e) {status.setRollbackOnly();log.error("写入返利记录，唯一索引冲突 userId: {}", userId, e);throw new AppException(ResponseCode.INDEX_DUP.getCode(), ResponseCode.INDEX_DUP.getInfo());}});} finally {dbRouter.clear();}for (BehaviorRebateAggregate behaviorRebateAggregate : behaviorRebateAggregates) {TaskEntity taskEntity = behaviorRebateAggregate.getTaskEntity();Task task = new Task();task.setUserId(taskEntity.getUserId());task.setMessageId(taskEntity.getMessageId());try {eventPublisher.publish(taskEntity.getTopic(), taskEntity.getMessage());taskDao.updateTaskSendMessageCompleted(task);} catch (Exception e) {log.error("写入返利记录，发送MQ消息失败 userId: {} topic: {}", userId, task.getTopic());taskDao.updateTaskSendMessageFail(task);}}
}public List<String> createOrder(BehaviorEntity behaviorEntity) {// 1. 查询返利配置List<DailyBehaviorRebateVO> dailyBehaviorRebateVOS = behaviorRebateRepository.queryDailyBehaviorRebateConfig(behaviorEntity.getBehaviorTypeVO());if (null == dailyBehaviorRebateVOS || dailyBehaviorRebateVOS.isEmpty()) return new ArrayList<>();// 2. 构建聚合对象List<String> orderIds = new ArrayList<>();List<BehaviorRebateAggregate> behaviorRebateAggregates = new ArrayList<>();for (DailyBehaviorRebateVO dailyBehaviorRebateVO : dailyBehaviorRebateVOS) {// 拼装业务ID；用户ID_返利类型_外部透彻业务IDString bizId = behaviorEntity.getUserId() + Constants.UNDERLINE + dailyBehaviorRebateVO.getRebateType() + Constants.UNDERLINE + behaviorEntity.getOutBusinessNo();BehaviorRebateOrderEntity behaviorRebateOrderEntity = BehaviorRebateOrderEntity.builder().userId(behaviorEntity.getUserId()).orderId(RandomStringUtils.randomNumeric(12)).behaviorType(dailyBehaviorRebateVO.getBehaviorType()).rebateDesc(dailyBehaviorRebateVO.getRebateDesc()).rebateType(dailyBehaviorRebateVO.getRebateType()).rebateConfig(dailyBehaviorRebateVO.getRebateConfig()).outBusinessNo(behaviorEntity.getOutBusinessNo()).bizId(bizId).build();orderIds.add(behaviorRebateOrderEntity.getOrderId());// MQ 消息对象SendRebateMessageEvent.RebateMessage rebateMessage = SendRebateMessageEvent.RebateMessage.builder().userId(behaviorEntity.getUserId()).rebateType(dailyBehaviorRebateVO.getRebateType()).rebateConfig(dailyBehaviorRebateVO.getRebateConfig()).bizId(bizId).build();// 构建事件消息BaseEvent.EventMessage<SendRebateMessageEvent.RebateMessage> rebateMessageEventMessage = sendRebateMessageEvent.buildEventMessage(rebateMessage);// 组装任务对象TaskEntity taskEntity = new TaskEntity();taskEntity.setUserId(behaviorEntity.getUserId());taskEntity.setTopic(sendRebateMessageEvent.topic());taskEntity.setMessageId(rebateMessageEventMessage.getId());taskEntity.setMessage(rebateMessageEventMessage);taskEntity.setState(TaskStateVO.create);BehaviorRebateAggregate behaviorRebateAggregate = BehaviorRebateAggregate.builder().userId(behaviorEntity.getUserId()).behaviorRebateOrderEntity(behaviorRebateOrderEntity).taskEntity(taskEntity).build();behaviorRebateAggregates.add(behaviorRebateAggregate);}// 3. 存储聚合对象数据behaviorRebateRepository.saveUserRebateRecord(behaviorEntity.getUserId(), behaviorRebateAggregates);// 4. 返回订单ID集合return orderIds;}@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class TaskEntity {/** 活动ID */private String userId;/** 消息主题 */private String topic;/** 消息编号 */private String messageId;/** 消息主体 */private BaseEvent.EventMessage<SendRebateMessageEvent.RebateMessage> message;/** 任务状态；create-创建、completed-完成、fail-失败 */private TaskStateVO state;}@Data
public class Task {/** 自增ID */private String id;/** 活动ID */private String userId;/** 消息主题 */private String topic;/** 消息编号 */private String messageId;/** 消息主体 */private String message;/** 任务状态；create-创建、completed-完成、fail-失败 */private String state;/** 创建时间 */private Date createTime;/** 更新时间 */private Date updateTime;}

4 定时任务示例

// @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ?")
public void exec_db01() {try {// 设置库表dbRouter.setDBKey(1);dbRouter.setTBKey(0);// 查询未发送的任务List<TaskEntity> taskEntities = taskService.queryNoSendMessageTaskList();if (taskEntities.isEmpty()) return;// 发送MQ消息for (TaskEntity taskEntity : taskEntities) {try {taskService.sendMessage(taskEntity);taskService.updateTaskSendMessageCompleted(taskEntity.getUserId(), taskEntity.getMessageId());} catch (Exception e) {log.error("定时任务，发送MQ消息失败 userId: {} topic: {}", taskEntity.getUserId(), taskEntity.getTopic());taskService.updateTaskSendMessageFail(taskEntity.getUserId(), taskEntity.getMessageId());}}} catch (Exception e) {log.error("定时任务，扫描MQ任务表发送消息失败。", e);} finally {dbRouter.clear();}
}@Data
public class TaskEntity {/** 活动ID */private String userId;/** 消息主题 */private String topic;/** 消息编号 */private String messageId;/** 消息主体 */private String message;}

三: 串联流程

生产消息：saveUserRebateRecord 方法在事务中插入用户行为返利订单和任
务对象。
在事务外，调用 eventPublisher.publish 方法发布消息到指定的 
topic。
消息构建和发布：SendRebateMessageEvent 类构建 EventMessage 对象，包含随机
生成的 ID、当前时间戳和数据，并返回消息队列的 topic。
消费消息：RebateMessageCustomer 类监听指定队列的消息，解析消息内容，
根据 rebateType 字段的不同，调用相应的服务方法处理消息。
定时任务补偿：SendMessageTaskJob 类定时扫描数据库中的任务表，发送未发送的
消息到 MQ 队列，并更新任务状态。如果发送失败，记录错误日志并
更新任务状态为发送失败。

四:配置文件

spring:rabbitmq:addresses: ****port: ***username: **password: **listener:simple:prefetch: 1 # 每次投递n个消息，消费完在投递n个topic:send_rebate: send_rebate

五: 消费失败

消息发送：
生产者在发送消息时，会将消息的相关信息（如消息内容、发送状态等）记录到 task 表中。
如果消息发送成功，则更新 task 表中的状态为“已发送”。
如果消息发送失败，则更新 task 表中的状态为“发送失败”。
定时任务会扫描 task 表，查找状态为“发送失败”的消息，并重试发送。消息消费：
消费者在处理消息时，也会将消息的相关信息（如消息内容、处理状态等）记录到 task 表中。
如果消息处理成功，则更新 task 表中的状态为“已处理”。
如果消息处理失败，则更新 task 表中的状态为“处理失败”。
定时任务会扫描 task 表，查找状态为“处理失败”的消息，并重试处理。
通过这种方式，可以确保即使消息在发送或消费过程中出现失败，也能够通过重试机制最终成功发送或处理。

示例:

import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
public class MessageService {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Autowiredprivate TaskRepository taskRepository;@Transactionalpublic void sendMessage(String message) {try {rabbitTemplate.convertAndSend("send_rebate", message);TaskEntity task = new TaskEntity();task.setMessage(message);task.setStatus("SENT");taskRepository.save(task);} catch (Exception e) {TaskEntity task = new TaskEntity();task.setMessage(message);task.setStatus("SEND_FAILED");taskRepository.save(task);}}
}

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class MessageConsumer {@Autowiredprivate TaskRepository taskRepository;@RabbitListener(queues = "${spring.rabbitmq.topic.send_rebate}")public void handleMessage(String message) {try {// 处理消息的逻辑System.out.println("Processing message: " + message);// 假设处理成功TaskEntity task = new TaskEntity();task.setMessage(message);task.setStatus("PROCESSED");taskRepository.save(task);} catch (Exception e) {// 处理失败的逻辑TaskEntity task = new TaskEntity();task.setMessage(message);task.setStatus("PROCESS_FAILED");taskRepository.save(task);}}
}

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;@Component
public class RetryTaskJob {@Autowiredprivate TaskRepository taskRepository;@Autowiredprivate MessageService messageService;@Autowiredprivate MessageConsumer messageConsumer;@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次public void retryFailedMessages() {// 重试发送失败的消息List<TaskEntity> sendFailedTasks = taskRepository.findByStatus("SEND_FAILED");for (TaskEntity task : sendFailedTasks) {try {messageService.sendMessage(task.getMessage());task.setStatus("SENT");taskRepository.save(task);} catch (Exception e) {// 记录日志或进行其他处理}}// 重试处理失败的消息List<TaskEntity> processFailedTasks = taskRepository.findByStatus("PROCESS_FAILED");for (TaskEntity task : processFailedTasks) {try {messageConsumer.handleMessage(task.getMessage());task.setStatus("PROCESSED");taskRepository.save(task);} catch (Exception e) {// 记录日志或进行其他处理}}}
}

六: 防止重复消费

保证消息消费的幂等性是确保消息系统可靠性的重要一环。幂等性意
味着无论消息被处理一次还是多次，结果都是相同的。以下是一些常见的策略来保证消息消费的幂等性：唯一标识符：为每条消息生成一个唯一的标识符（如 UUID），并在
处理消息时检查该标识符是否已经被处理过。如果已经处理过，则忽略该消息。状态检查：在处理消息之前，检查系统的状态，确保该消息对应的操
作尚未执行。例如，如果消息是要更新某个资源，可以先检查该资源的状态，确保更新操作尚未执行。数据库唯一约束：在数据库中为消息处理结果创建唯一约束，确保相
同的消息不会被重复处理。幂等API设计：设计幂等的API，确保相同的请求多次执行不会产生不
同的结果。例如，使用“PUT”方法更新资源，而不是“POST”方法。

使用 Redis 来实现消息消费的幂等性是一个非常有效的方法。Redis 是一个高性能的内存数据库，适合用于存储临时状态信息。
1 消费者处理消息并记录到 Redis

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Component
public class MessageConsumer {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;@RabbitListener(queues = "${spring.rabbitmq.topic.send_rebate}")public void handleMessage(String message) {// 假设消息中包含唯一标识符String messageId = extractMessageId(message);// 检查消息是否已经处理过或正在处理if (redisTemplate.hasKey(messageId)) {System.out.println("Message already processed or being processed: " + messageId);return;}// 将消息ID存入Redis，设置过期时间redisTemplate.opsForValue().set(messageId, "PROCESSING", 60, TimeUnit.SECONDS);try {// 处理消息的逻辑System.out.println("Processing message: " + message);// 假设处理成功redisTemplate.opsForValue().set(messageId, "PROCESSED", 60, TimeUnit.SECONDS);} catch (Exception e) {// 处理失败的逻辑redisTemplate.delete(messageId); // 删除Redis中的记录，以便可以重试}}private String extractMessageId(String message) {// 假设消息中包含唯一标识符，例如 JSON 格式中的 "id" 字段// 这里只是一个示例，实际实现可能需要解析消息内容return message.substring(0, 36); // 假设 UUID 长度为 36}
}

spring:redis:host: localhostport: 6379

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

通过上述方法和配置，您可以确保消息消费的幂等性。消费者在处理消息之前会检查消息的唯一标识符是否已经存在于 Redis 中，如果存在，则忽略该消息，从而避免重复处理。同时，通过设置过期时间，可以确保在处理过程中出现异常时，Redis 中的记录会被删除，从而允许消息重试。