引入消息队列可以方便地实现系统解耦、削峰填谷等作用。但是消息队列使用不当，可能会引起消息丢失，在一些消息敏感的业务场景下，这是不允许的。今天我们来聊一聊 RocketMQ 怎么做能确保消息不丢失。
一、RocketMQ 简介
RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件，整体架构如下图：
RocketMQ 主要包括 Producer、Consumer 和 Broker，同时 Name Server 进行集群注册管理和保存元数据。
二、消息不丢失
要想保证消息不丢失，需要从以下几个方面考虑：
Producer 发送消息
Broker 保存消息
Consumer 消费消息
Broker 主从切换
代码如下：
public void send() throws Exception { String message = "test producer"; Message sendMessage = new Message("topic1", "tag1", message.getBytes()); sendMessage.putUserProperty("name1","value1"); SendResult sendResult = null; DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("testGroup"); producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3); try { sendResult = producer.send(sendMessage); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } if (sendResult != null) { System.out.println(sendResult.getSendStatus()); }}同步发送会返回 4 个状态码：
SEND_OK：消息发送成功。需要注意的是，消息发送到 broker 后，还有两个操作：消息刷盘和消息同步到 slave 节点，默认这两个操作都是异步的，只有把这两个操作都改为同步，SEND_OK 这个状态才能真正表示发送成功。
FLUSH_DISK_TIMEOUT：消息发送成功但是消息刷盘超时。
FLUSH_SLAVE_TIMEOUT：消息发送成功但是消息同步到 slave 节点时超时。
SLAVE_NOT_AVAILABLE：消息发送成功但是 broker 的 slave 节点不可用。
根据返回的状态码，可以做消息重试，这里设置的重试次数是 3。
消息重试时，消费端一定要做好幂等处理。
代码如下：
public void sendAsync() throws Exception { String message = "test producer"; Message sendMessage = new Message("topic1", "tag1", message.getBytes()); sendMessage.putUserProperty("name1","value1"); DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("testGroup"); producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3); producer.send(sendMessage, new SendCallback() { @Override public void onSuccess(SendResult sendResult) { } @Override public void onException(Throwable e) { // TODO 可以在这里加入重试逻辑 } });}异步发送，可以重写回调函数，回调函数捕获到 Exception 时表示发送失败，这时可以进行重试，这里设置的重试次数是 3。
1）异步刷盘
默认。消息写入 CommitLog 时，并不会直接写入磁盘，而是先写入 PageCache 缓存后返回成功，然后用后台线程异步把消息刷入磁盘。异步刷盘提高了消息吞吐量，但是可能会有消息丢失的情况，比如断点导致机器停机，PageCache 中没来得及刷盘的消息就会丢失。
2）同步刷盘
消息写入内存后，立刻请求刷盘线程进行刷盘，如果消息未在约定的时间内(默认 5 s)刷盘成功，就返回 FLUSH_DISK_TIMEOUT，Producer 收到这个响应后，可以进行重试。同步刷盘策略保证了消息的可靠性，同时降低了吞吐量，增加了延迟。要开启同步刷盘，需要增加下面配置：
flushDiskType=SYNC_FLUSH
Broker 为了保证高可用，采用一主多从的方式部署。如下图：
消息发送到 master 节点后，slave 节点会从 master 拉取消息保持跟 master 的一致。这个过程默认是异步的，即 master 收到消息后，不等 slave 节点复制消息就直接给 Producer 返回成功。
这样会有一个问题，如果 slave 节点还没有完成消息复制，这时 master 宕机了，进行主备切换后就会有消息丢失。为了避免这个问题，可以采用 slave 节点同步复制消息，即等 slave 节点复制消息成功后再给 Producer 返回发送成功。只需要增加下面的配置：
brokerRole=SYNC_MASTER
改为同步复制后，消息复制流程如下：
slave 初始化后，跟 master 建立连接并向 master 发送自己的 offset；
master 收到 slave 发送的 offset 后，将 offset 后面的消息批量发送给 slave；
slave 把收到的消息写入 commitLog 文件，并给 master 发送新的 offset；
master 收到新的 offset 后，如果 offset >= producer 发送消息后的 offset，给 Producer 返回 SEND_OK。
Consumer 消费消息的代码如下：
public void consume() throws Exception { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("testGroup"); consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); consumer.subscribe("topic1", "tag1"); consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> { try{ System.out.printf("Receive New Messages: %s", msgs); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; } }); consumer.start();}如果 Consumer 消费成功，返回 CONSUME_SUCCESS，提交 offset 并从 Broker 拉取下一批消息。
Consumer 消费失败，这里有 3 种情况：
返回 RECONSUME_LATER
返回 null
抛出异常
Broker 收到这个响应后，会把这条消息放入重试队列，重新发送给 Consumer。
注意：
Broker 默认最多重试 16 次，如果重试 16 次都失败，就把这条消息放入死信队列，Consumer 可以订阅死信队列进行消费。
重试只有在集群模式（MessageModel.CLUSTERING）下生效，在广播模式（MessageModel.BROADCASTING）下是不生效的。
Consumer 端一定要做好幂等处理。
其实重试 3 次都失败就可以说明代码有问题，这时 Consumer 可以把消息存入本地，给 Broker 返回CONSUME_SUCCESS 来结束重试。代码如下：
int count = ((MessageExt) msgs).getReconsumeTimes();if (count > 2) { //TODO 把消息写入本地存储 System.out.println("重试次数超过3次"); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}RocketMQ支持事务消息，整体流程如下图：
Producer 发送 half 消息；
Broker 先把消息写入 topic 是 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 的队列，之后给 Producer 返回成功；
Producer 执行本地事务，成功后给 Broker 发送 commit 命令（本地事务执行失败则发送 rollback）；
Broker 收到 commit 请求后把消息状态更改为成功并把消息推到真正的 topic；
Consumer 拉取消息进行消费。
代码如下：
public class ProducerTransactionListenerImpl implements TransactionListener { @Override public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { /** * 这里执行本地事务，执行成功返回LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE,执行失败返回 * LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE,如果返回LocalTransactionState.UNKNOW， * Broker会回来查询，所以需要记录事务执行状态 */ return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } @Override public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) { /** * 这里查询事务执行状态，根据事务状态返回LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE或 * LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE,如果没有查询到返回LocalTransactionState.UNKNOW， * Broker会再次查询，可以记录查询次数，超过次数后返回ROLLBACK_MESSAGE */ return LocalTransactionState.UNKNOW; }}我们知道，RocketMQ 核心的数据文件有 3 个：CommitLog、ConsumeQueue 和 Index。其中Index 文件就是一个索引文件，结构如下图：
查找消息时，首先根据消息 key 的 hashcode 计算出 Hash 槽的位置，然后读取 Hash 槽的值计算 Index 条目的位置，从Index 条目位置读取到消息在 CommitLog 文件中的 offset，从而查找到消息。
在 Producer 发送消息时，可以指定一个 key，代码如下：
Message sendMessage = new Message("topic1", "tag1", message.getBytes());sendMessage.setKeys("weiyiid");这样可以通过 RocketMQ 提供的命令或者管理控制台来查询消息是否发送成功。
如果对消息丢失零容忍，我们必须要考虑极端情况，比如整个 RocketMQ 集群挂了，这时 Producer 端发送消息一定会失败，可以考虑在 Producer 端做降级，把要发送的消息保存到本地数据库或磁盘，等 RocketMQ 恢复以后再把本地消息推送出去。
三、总结
在一些特殊的业务场景，比如支付、银行核算等，需要确保消息不丢失，但是同时也要看到，消息不丢失的方案会大大降低 RocketMQ 的吞吐量，需要综合考虑。
