消息堆积

原因
以kafka为例，一个topic对应多个patition，一个patition对应一个队列，一个队列对应一个消费者。
假设队列A队首的消息一直没有提交ack，那么队列A后面的消息都发不出去，造成了消息堆积。
解决方案
清空该patition的消息，重新生产。
需要在设计技术方案阶段，就考虑到这个场景，并想好补救措施。

消息丢失

原因
宕机等因素导致消息没有生产成功
解决方案
相当于分布式事务。
如果mq支持事务消息（比如rocketmq），可以使用事务消息；
如果mq不支持事务消息，有2种办法
1.通过mq的api获取生产者发送消息结果
2.创建一个本地消息表，在生产者发送前往本地消息表插入一行记录，状态为未发送，消费者订阅到消息后，更新状态为已发送。

有序性

有些场景需要保证mq消息有序性，比如根据binlog日志，把mysql数据库A的数据同步到mysql数据库B，数据库A这边做了增删改3个操作，通过mq推送，如果数据库B执行的顺序是删增改，那数据就不一致了。
原因1
以kafka为例，一个topic对应多个patition，一个patition对应一个队列，一个队列对应一个消费者。
如果需要有序的数据被打到不同的partition，由不同的消费者消费，那么顺序就是乱序的。
解决方案
对需要保证有序的消息，设置相同的key，这样这些消息就会打到同一个partition，由同一个消费者消费。消费者设置单线程，并且手动提交ack，就能保证消息有序。
原因2
以kafka为例，对需要保证有序的消息，设置了相同的key，打到了同一个partition。
对应的消费者组有2个线程，线程A拿到消息1，逻辑还没执行完，自动提交ack了。
这时线程B拿到消息2，然后执行逻辑，提交ack，导致消息乱序。
解决方案
自动提交ack改成手动提交ack

消息重复生产

原因
以kafka为例，假设有一个消费者，已经执行完逻辑了，还没提交ack，这时发生了rebalance，导致offset重新分配，刚刚的ack还没提交，那么消息就会重复推送。
解决方案
消费者需要保证幂等。

重试次数

业务场景
假设消费者的业务逻辑是“执行一段逻辑，如果失败了，给用户发送通知，不提交ack”，如果这段逻辑一直失败，消息就会重复推给消费者，消费者就会重复给用户发送通知。
解决方案
这类对用户有感的消费逻辑，需要控制消息重试次数，或者代码层面对通知发送次数做控制。