MQ的数据一致性，如何保证？

前言

电商系统出了个灵异事件：用户支付成功了，但订单状态死活不改成“已发货”。

折腾了半天才定位到问题：订单服务的MQ消息，像人间蒸发一样消失了。

这个Bug让我明白：（MQ）消息队列的数据一致性设计，绝对能排进分布式系统三大噩梦之一！

今天这篇文章跟大家一起聊聊，MQ如何保证数据一致性？希望对你会有所帮助。

1 数据一致性问题的原因

这些年在Kafka、RabbitMQ、RocketMQ踩过的坑，总结成四类致命原因：

1. 生产者悲剧：消息成功进Broker，却没写入磁盘就断电。

2. 消费者悲剧：消息消费成功，但业务执行失败。

3. 轮盘赌局：网络抖动导致消息重复投递。

4. 数据孤岛：数据库和消息状态割裂（下完单没发券）

这些情况，都会导致MQ产生数据不一致的问题。

那么，如何解决这些问题呢？

2 消息不丢的方案

我们首先需要解决消息丢失的问题。

2.1 事务消息的两阶段提交

以RocketMQ的事务消息为例，工作原理就像双11的预售定金伪代码如下：

// 发送事务消息核心代码
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group");
producer.setTransactionListener(new TransactionListener() {
    // 执行本地事务（比如扣库存）
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        return doBiz() ? LocalTransactionState.COMMIT : LocalTransactionState.ROLLBACK;
    }

    // Broker回调检查本地事务状态
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        return checkDB(msg.getTransactionId()) ? COMMIT : ROLLBACK;
    }
});

真实场景中，别忘了在checkLocalTransaction