在数据驱动的系统里，消息消费的正确性至关重要。想象一下，如果一条消息被重复消费，就可能导致数据库中出现重复数据，进而影响整个系统的准确性和稳健性。为了保证消息消费的幂等性，我们必须确保即使面对重复的消息，系统的响应也是一致的。
什么是幂等性呢？通俗地讲，就是即使一个数据或请求被重复多次，对应的数据状态也不会改变，始终保持一致。
那么，如何保证消息队列消费的幂等性呢？结合不同的业务场景，这里有几个思路：
1. 数据库操作场景：
2. Redis操作场景：
对于Redis来说，由于其set操作的天然幂等性，无需过多担心重复消费的问题。
3. 通用解决方案：
对于非上述场景，生产者可以在发送每条数据时，附加一个全局唯一的ID，如订单ID。消费者在接收到消息后，首先通过该ID检查是否已消费过。如果未消费过，则进行处理并将该ID写入Redis等存储介质；如果已消费过，则不再处理，从而确保不会重复处理相同的消息。
接下来，我们以Kafka为例，详细剖析消息重复消费的问题。Kafka中的每条消息都有一个代表序号的offset。消费者消费数据后，会定时提交所消费消息的offset，表示已消费。在系统重启等情况下，如果消费者未能及时提交offset，重启后部分消息可能会被再次消费。
以数据1/2/3依次进入Kafka为例，假设消费者在刚消费完offset=153的数据准备提交时遭遇进程被重启的情况。由于之前的offset未提交成功，重启后Kafka会再次传递offset=153之前的数据。如果消费者没有去重机制，就会导致数据的重复消费。特别是在简单地将每条数据写入数据库的场景中，可能会导致数据库中出现重复数据。
为了保证消息的幂等性，我们需要结合业务逻辑和上述提到的策略，确保即使在消息被重复消费的情况下，系统的数据状态也能保持一致。 |
