消息队列在数据传输的过程中，为了保证消息传递的可靠性，一般会对消息采用ack确认机制，如果消息传递失败，消息队列会进行重试，此时便可能存在消息重复消费的问题。比如，用户到银行取钱后会收到扣款通知短信，如果用户收到多条扣款信息通知则会有困惑。
消费失败有很多种可能性，除开业务本身存在的问题来讲，消费失败有可能是因为网络延迟，消息队列还没收到消费者返回的ack，消息队列误认为消息消费失败，也有可能是消费者处理消息的时间比较久，来不及返回消费结果给到消息队列，另外一种则可能是消费者本身挂掉了。
与消息队列相关的协议和规范有JMS、AMQP、MQTT以及OpenMessage，而MQTT中规定了三种传递标准：
At most once：至多一次。消息传递时，最多会被送达一次，没有什么可靠性，允许消息丢失。
At least once：至少一次。消息传递时，至少会被送打一次，保证消息可靠性，但存在多次消费的可能。
Exactly once：恰好一次。消息传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复。
依照以上标准，似乎我们只要保证消息队列符合Exactly once的标准，就可以在保证消息可靠性的前提下解决重复消费的问题。但按我的理解，阴阳调和才是平衡的，采用的无非就是时间和空间的切换，采用Exactly once标准固然符合要求，但也势必会带来一定的性能损耗，就跟分布式锁类似，而对于At least once，我们则可在业务层面保证数据不会重复消费。
用幂等性解决消息重复
所谓幂等性，就是数据无论操作多少次，所产生的影响跟执行一次是一样的，比如对于读操作来说，无论读取多少次数据，都跟读取一次的数据是一样的，所以读操作是一个幂等性操作，而添加操作，添加多次会有多条记录，因而写操作则是非幂等性操作。因而对于以上场景，只要保证消息消费的幂等性，就能解决重复消费的问题。
常见的几种设计幂等的方法：
1. 利用数据库唯一约束实现幂等
可以通过给消息的某一些属性设置唯一约束，比如增加唯一uuid，添加的时候查询是否存对应的uuid，存在不操作，不存在则添加，那样对于相同的uuid只会存在一条数据。其实，只要类似“insert if not exist”的操作都可能，但需要保证查询跟添加的操作必须是原子性操作。例如：上面取款发短信的场景则可以借助redis的setnx实现。
public class SendServiceImpl implements SendService {
@Autowired
private JedisClient jedisClient;
@Value("channel")
private String channel;
@Override
public boolean sendMessage(Message message) {
String uuid = message.getUuid();
// 判断是否已经发送了
boolean send = jedisClient.setnx(channel, uuid) == 1;
if(send){
// TODO 开始发送短信
}
return true;
}
}
2. 设置前置条件
在更新的时候，可以通过设置一定的前置条件来保证数据幂等，比如给用户发送短信是非幂等操作，但可以添加前置条件，变成如果改用户未发送过短信，则给用户发送短信，此时的操作则是幂等性操作。但在实际上，对于一个问题如何获取前置条件往往比较复杂，此时可以通过设置版本号version，没修改一次则版本号+1，在更新时则通过判断两个数据的版本号是否一致。
UPDATE message SET m_status = #{status} WHERE uuid = #{uuid} AND version = #{version}
3. 通过全局ID实现
最后的方式就比较暴力也比较通用，通过设置全局Id去实现。实现的思路是，在发送消息时，给每条消息指定一个全局唯一的 ID（可以通过雪花算法去实现），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。
虽然看起来好像不复杂，单机环境实现也比较简单，就是查询更新的思路，但在分布式环境上一点也不简单，因为必须保证查询跟更新是原子性的操作，不能查询完又有另外一个事务去更新了数据。当然，对于这种问题也可以通过分布式事务和分布式锁去实现，但与之的也降低了系统的性能。
小结
以上便是”如何避免消息队列的重复消费“的所有内容，整理了关于该方法解决的几种思路。如果您有什么疑问或者文章有什么问题，欢迎私信留言交流~