消息重试
Rocketmq提供了消息重试机制，这是一些其他消息队列没有的功能。我们可以依靠这个优秀的机制，而不用在开发中增加更多的业务代码去实现
Consumer 消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。Consumer 消费消息失败通常可以认为有以下几种情况
由于消息本身的原因，例如反序列化失败，消息数据本身无法处理（例如话费充值，当前消息的手机号被注销，无法充值）等。
这种错误通常需要跳过这条消息，再消费其他消息，而这条失败的消息即使立刻重试消费，99%也不成功，所以最好提供一种定时重试机制，即过 10s 秒后再重试。
由于依赖的下游应用服务不可用，例如 db 连接不可用，外系统网络不可达等。遇到这种错误，即使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。
这种情况建议应用 sleep 30s，再消费下一条消息，这样可以减轻 Broker 重试消息的压力。
消息重试可以分为生产者和消费者两端
生产者：消息重投重试(保证数据的高可靠性)
Producer 的 send 方法本身支持内部重试，重试逻辑如下
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这里写图片描述
这里写图片描述
以上是官方3.2.6版本用户指南给出的方案
消费者：消息处理异常(broker端到consumer端各种问题，比如网络原因闪断，消费处理失败，ACK返回失败等等问题)
我们更多的关注点在于消费者这边的消息重试。消费处理失败的情况需要进行消息重试，如果是网络原因闪断或者ACK返回失败等原因，涉及到rocketmq前面说的集群模式，涉及到了消息去重。
如果有关注消费者中注册消息监听器MessageListenerConcurrently中重写的consumeMessage就会发现返回值是ConsumeConcurrentlyStatus（顺序消费的话，返回值不同）。就会发现该类有两个常量属性ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS和ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER
你可以try{}catch(){}消息消费的过程，如果业务上出现任何消费失败的情况下，catch到后，返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER。consumer会将该ACK状态码返回给broker，broker便会稍后在进行消息发送。
消息重试是有指定时间了，默认第一次1s 第二次5s，以次类推给出的消息重试的时间间隔为：
1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h
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我们可以有两种方式得到消息已经重试多少次，从而对其进行业务判断，是否终止消息的重试
从在consumeMessage中获取的Message对象中调用getReconsumeTimes()方法，即msg.getReconsumeTimes()方法
MessageConst类有定义很多与消息相关的常量，比如消息原始id(PROPERTY_ORIGIN_MESSAGE_ID),比如消息重试的次数(PROPERTY_RECONSUME_TIME)
所以我们可以调用msg.getProperties().get()方法，传入常量键名，从众多的properties中获取咱们需要的属性
消息幂等，去重
broker不可避免会发送重复的消息给consumer。比如网络原因闪断，ACK返回失败等情况出现，将会导致消息重复。consumer必须保证处理的消息时唯一性
消息重复消费的原因
在于回馈机制。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个ACK确认信息给消息队列(broker)，消息队列(broker)就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。
不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念。
造成重复消费的原因?，就是因为网络原因闪断，ACK返回失败等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。（因为消息重试等机制的原因，如果一个consumer断了，rocketmq有consumer集群，会将该消息重新发给其他consumer）
消息去重
去重原则：1.幂等性 2.业务去重
幂等性：(处理必须唯一) 无论这个业务请求被（consumer）执行多少次，我们的数据库的结果都是唯一的，不可变的。
去重策略：去重表机制，业务拼接去重策略（比如唯一流水号）
1.建立一个消息表，拿到这个消息做数据库的insert操作。给这个消息做一个唯一主键（primary key）或者唯一约束，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突。
高并发下去重：采用Redis去重（key天然支持原子性并要求不可重复），但是由于不在一个事务，要求有适当的补偿策略
2.利用redis事务，主键（我们必须把全量的操作数据都存放在redis里，然后定时去和数据库做数据同步）—-即消费处理后，该处理本来应该保存在数据库的，先保存在redis
3.利用redis和关系型数据库一起做去重机制
4.拿到这个消息做redis的set的操作.redis就是天然幂等性
5.准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将 < id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。
消息模式
RocketMQ不遵循JMS规范，可以理解为没有类似于ActiveMQ的createQueue和createTopic语法，也就是没有点对点和发布订阅模型。但是支持集群和广播两种消费模式
前面有讲过关于rocketmq的集群模式和广播模式，他们的设置都是在consumer端设置其messageModel属性
集群模式：设置消费端对象属性：MessageModel.CLUSTERING,这种方式可以达到类似于ActiveMQ水平扩展负责均衡消费消息的实现，但是不一样的是它是天然负载均衡的。该模式可以先启动生产端，再启动消费端，消费端仍然可以消费到生产端的消息，不过时间不一定.默认该模式
广播模式：设置消费端对象属性：MessageModel.BROADCASTING,这种模式就是相当于生产端发送数据到MQ，多个消费端都可以获得到数据。这个模式消费端必须先开启
GroupName，无论是生产端还是消费端，都必须指定一个GroupName，这个组名称，应用于维护应用系统级别上的。比如生产端一定同一个ProducerGroupName，应用系统会保证唯一性，这个组下的Producer通常发送一类消息，且发送逻辑一致。同理消费端也如此
Topic主题，每个主题代表一个逻辑上存储的概念。在MQ上，会有多个与之对应的Queue队列，这个是物理存储的概念
String group_name = "message_consumer";
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(group_name);
consumer.setNamesrvAddr(你的namesrvAddr);
consumer.subscribe("TopicTest","*");
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
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作者：没有不忧伤的故事
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_32020035/article/details/82113751
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