05 | 如何确保消息不会丢失?

我们可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。原理非常简单，在 Producer 端，我们给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在 Consumer 端来检查这个序号的连续性。

如果没有消息丢失，Consumer 收到消息的序号必然是连续递增的，或者说收到的消息，其中的序号必然是上一条消息的序号 +1。如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。

大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制，你可以利用这个拦截器机制，在 Producer 发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在 Consumer 收到消息的拦截器中检测序号的连续性，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到你的业务代码中，待你的系统稳定后，也方便将这部分检测的逻辑关闭或者删除。

07 | 消息积压了该如何处理？

在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。

如果说，你的代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑耗时太多导致的。

我们把这 1ms 的时间分解开，它包括了下面这些步骤的耗时：

发送端准备数据、序列化消息、构造请求等逻辑的时间，也就是发送端在发送网络请求之前的耗时；
发送消息和返回响应在网络传输中的耗时；
Broker 处理消息的时延。

所以，我们在设计系统的时候，一定要保证消费端的消费性能要高于生产端的发送性能，这样的系统才能健康的持续运行。

消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑以外，也可以通过水平扩容，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。特别需要注意的一点是，在扩容 Consumer 的实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保 Consumer 的实例数和分区数量是相等的。如果 Consumer 的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的。原因我们之前讲过，因为对于消费者来说，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。

我见到过很多消费程序，他们是这样来解决消费慢的问题的：

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它收消息处理的业务逻辑可能比较慢，也很难再优化了，为了避免消息积压，在收到消息的 OnMessage 方法中，不处理任何业务逻辑，把这个消息放到一个内存队列里面就返回了。然后它可以启动很多的业务线程，这些业务线程里面是真正处理消息的业务逻辑，这些线程从内存队列里取消息处理，这样它就解决了单个 Consumer 不能并行消费的问题。

能导致积压突然增加，最粗粒度的原因，只有两种：要么是发送变快了，要么是消费变慢了。

你通过监控发现，无论是发送消息的速度还是消费消息的速度和原来都没什么变化，这时候你需要检查一下你的消费端，是不是消费失败导致的一条消息反复消费这种情况比较多