如何保证消息队列的可靠性? 或者说，如何处理消息丢失的问题？
MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条。如果说用 MQ 来传递非常核心的消息，比如说计费、扣费的消息，那就必须确保这个 MQ 传递过程中消息不能丢失。先从 RabbitMQ 分析一下。
丢失消息的几种可能性
如果说产生了数据丢失问题，那么可能出现在生产者、MQ、消费者中。
- 消息在传入过程中丢失
- MQ 收到消息，暂存到内存，还没消费，自己挂了，内存中的数据丢失
- 消费者获取到了这个消息，但还没来得及处理就挂了，RabbitMQ以为消息已经被处理
生产者弄丢了数据
生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能因为网络问题，数据就在半路给搞丢了。
此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ事务 channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有被 RabbitMQ接受到，那么生产者就会受到异常报错，次数就可以回滚事务 channel.txRollback,然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务 channel.txCommit。
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channel.txSelect //开启事务
try{
//这里发送消息
} catch (Exception e){
channel.txRollback
//这里在次重新发送这条消息
}
channel.txCommit //提交事务
问题是 如果采用了 RabbitMQ 的事务机制，吞吐量就会下来，因为太耗性能。
所以一般来说，如果你要确保写 RabbitMQ 的消息不丢，可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id,然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接受失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存李维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接受到这个消息的回调，那么你可以重发。
事务机制和 confirm 机制最大的不同在用，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息了，然后那个消息 RabbitMQ 接收了在之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。
所以一般正在生产者这块避免消息低俗，都是用 confirm 机制的。
RabbitMQ 自己弄丢了数据
这种情况下必须开启 RabbitMQ 的持久化，哪怕 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非 RabbitMQ 还没持久化自己就挂了，可能导致少量数据丢失，这个及其罕见，概率教小。
设置持久化有两个步骤：
- 创建 queue 的时候将其设置为持久化 这样就可以爆照 RabbitMQ 持久化 queue的元数据，但是它是不会持久化 queue里的数据的。
- 第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为2 就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。
必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ 哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复 queue，恢复这个 queue 里的数据。
注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。
所以，持久化可以跟生产者那边的 confirm 机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，RabbitMQ 挂了，数据丢了，生产者收不到 ack，你也是可以自己重发的。
消费者弄丢了数据
RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。
这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack 机制，简单来说，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 ack，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再在程序里 ack 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。
Kafka
消费者弄丢了数据
唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。
这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交 offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。
Kafka 弄丢了数据
这块比较常见的一个场景，就是 Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。
所以此时一般是要求起码设置如下4个参数：
- 给 topic 设置 replication.factor 参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
- 在 Kafka 服务端设置 min.insync.replicas 参数：这个值必须大于 1，这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
- 在 producer 端设置 acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。
- 在 producer 端设置 retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。
这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。
生产者会不会弄丢数据?
如果按照上述的思路设置了 acks=all，一定不会丢，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。