【测试开发】Mq消息重复如何测试？

本篇文章主要讲述重复消费的原因，以及如何去测试这个场景，最后也会告诉大家，目前互联网项目关于如何避免重复消费的解决方案。

Mq为什么会有重复消费的问题?

Mq 常见的缺点之一就是消息重复消费问题，产生这种问题的原因是什么呢？有以下几点：

工作流程

1、producer 生成数据，发送到broker集群，当遇到网络抖动超时，可能会重复发送。

为了保证数据的可靠性一般都会配置重试机制如下：

rocketmq:
  producer:
    group: sanyouProducer
    #发送消息超过5秒未接收到broker返回的成功消息
    send-message-timeout: 5000
    #重试最大次数
    retry-times-when-send-failed: 2
    max-message-size: 4194304
  name-server: 172.30.34.10:9876;172.30.35.37:9876;172.30.35.30:9876
  #发送消息超时时长，意思是超过5秒钟未收到broker返回的发送成功的消息，
  #producer会重复发送，但并不是一直发送，会根据retry-times-when-send-failed次数，
  #最多重试多少次

极端情况下，网络出现抖动，生产者超过设置的时间未收到broker返回的成功消息，会重新发送消息。

2、消费者宕机，未提交offset给broker

由上图可知，broker接收到producer 发送的消息后，会把消息发送给消费者，一般情况下，消费者消费完一条数据，会提交一个offset给到broker，告诉它，这条消息我消费了，但是，极端情况下，消费者消费一条消息成功，提交offset之前，宕机了或者网络抖动超时了，broker未收到offset，就认为这条消息没人消费，当消费者重启服务器或网络恢复，那么broker还会发送这条消息给消费者重新消费。

3、业务上的bug，可能会导致重复消费。

生产者producer的上游系统，突然出现了bug,导致重复调用生产者所在服务的接口，生产者收到请求后，继续发送消息给broker。

当然了，重复消费的原因有很多，以上只是常见的几种原因，那怎么去测试呢？

怎么测试重复消费场景？

假如有这么一个场景，采购员在采购系统的前端页面进行采购单下单操作，下单成功后，采购系统这边会保留一份采购单数据，然后发送一条mq给到wms 仓库系统，那么生产者就是采购系统，消费者就是wms仓库系统，wms消费到采购单的消息，落入数据库wms_purchase表中，为了简化，我只设计了三个字段。

建表ddl：

CREATE TABLE `wms_purchase` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '仓库采购单id',
  `purchase_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '采购单id',
  `purchase_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=237 DEFAULT CHARSET=utf8;

怎么测试呢？很简单，我们只要编写生产者工具，在工具里加个循环，尽量循环多次，如下：

@RestController
@RequestMapping("/mq")
public class ProducerController {
    // 自动注入 RocketMQTemplate模板类，用于生产消息
    @Autowired
    private RocketMQTemplate mqTemplate;
    // 模拟生产者重复消费问题，前提是数据库没有唯一索引，并且项目未做幂等性校验
    @RequestMapping("/send")
    public String testSend(@RequestBody WmsPurchaseDto params) {
        try {
            for (int i = 0; i <100 ; i++) {
                mqTemplate.convertAndSend("fourbrothertopic", params);
            }
            return "success";
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return "fail";
        }
    }

解读：

requestmapping对外暴露一个web接口，地址是localhost:8080/demo/mq/send，

post请求，参数是json格式，类似

{

"purchaseId": "256465",

"purchaseName": "测试"

}

这种形式，然后起个for循环，循环调用convertAndSend方法，发送同样的消息，最终结果如下图：

这里模拟producer重复发送的场景，前提是数据库没有对采购单id做唯一索引，并且项目未做幂等性校验。数据库里出现很多采购单id一样的数据，业务上这是不允许的。

假如说，项目出现了这么一种bug，开发那边是怎么修复的呢？

Mq如何保证幂等性？

分享几种解决方案的具体代码demo：

1、数据库unique key（表里不允许重复列出现）来保证幂等性。

很简单，我们只要在wms_purchase里，对purchaseId添加唯一索引即可，提示：在添加唯一索引之前，需清理完表里的数据。

也可以使用ddl语句：

ALTER TABLE `wms_purchase` ADD UNIQUE ( `purchaseId` ) 

代码不变，调用以下接口：

localhost:8080/demo/mq/send post请求
{
    "purchaseId": "256465",
    "purchaseName": "测试"
}

得到以下结果：

上图中，循环生产同一条采购单数据，但是右边表中只出现了一条采购单id是256465的数据，说明添加唯一索引确实保证了幂等性，但是代码里却出现大量类似Duplicate entry '256465' for key 'uniqe_key_purchaseid' 日志，是因为触发了数据设置的唯一索引，

由于触发了唯一索引，导致消费者未提交offset给broker，那么broker会认为这条消息未被消费，后续会持续不断地推送消息给消费者，也就意味着会持续不断地报错。

另外这种持续无效的请求数据库会占用数据库的连接资源，在高并发的场景下，会严重拖垮系统响应效率。

虽然保证了幂等性，但是日志里总是报错，太不讲究、也不雅观，那怎么解决呢？

2、数据库unique key+redis 来保证幂等性。

如截图：

通俗的理解就是，消费者在进行数据库落库操作之前，会判断redis是有这条采购单数据，如果有就直接放过这条消息不做处理，没有这条数据，那就进行落库操作，但在落库之前还要进一步判断数据库是否有这条采购单数据，没有那就进行落库，落库成功，再把采购单的id当做key,采购单数据当做value set 进redis缓存里，设置一定的过期时间。

redis基于内存，操作数据特别快，在进行落库之前查询redis，可以避免很多无效的请求数据库，但是为啥要设置过期时间？因为redis的内存资源有限，并且很宝贵，所以我们希望设置的数据能在一段时间内定期失效，即使失效，也没关系，还有数据库的唯一索引兜底。

这样就很好的保证了幂等性，也避免了大量的日志报错。伪代码如下：

@Component
//mq的监听器，指定topic是TopicTest，消费者组consumerGroupTest
@RocketMQMessageListener(topic = "fourbrothertopic", consumerGroup = "consumerGroupTest")
@Slf4j
public class ConsumeController implements RocketMQListener {

    @Autowired
    private WmsPurchaseMapper wmsPurchaseMapper;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        log.info("------- Consumer: {}", message);
        //将message消息映射成WmsPurchase实体
        WmsPurchase wmsPurchase = JSONObject.parseObject(message, WmsPurchase.class);
        //首先判断redis里面是否有这条采购单数据，通过PurchaseId查询，有数据，则直接放过不做处理
       if (redisTemplate.opsForValue().get(wmsPurchase.getPurchaseId().toString())==null){
           //然后再使用PurchaseId查询数据库，有数据，则直接放过不做处理
           if (null == wmsPurchaseMapper.selectByPurchaseId(wmsPurchase.getPurchaseId())){
               //数据库没有数据，就进行插入操作，
               if (wmsPurchaseMapper.insert(wmsPurchase)>0){
                   //插入成功就把purchaseid塞进redis里，过期时间是72小时
                   redisTemplate.opsForValue().set(wmsPurchase.getPurchaseId(),wmsPurchase.toString(),72, TimeUnit.HOURS);
               }
           }else {
               //能走到这个判断分支，说明缓存里的采购单数据已经失效，如果还有消息重复消费
               //那就再放入缓存一次，72h过期
               redisTemplate.opsForValue().set(wmsPurchase.getPurchaseId(),wmsPurchase.toString(),72, TimeUnit.HOURS);
               log.info("数据库已保留该数据");
               // 触发重复消费告警机制
           }
       }else {
           log.info("缓存已保留该数据");
            // 触发重复消费告警机制
       }
    }
}

思路很简单，如代码中注释。当然这种方法也有缺点，就是过于依赖redis，有些系统没有使用redis组件，那么还得维护一套redis组件，并且还得保证redis集群高可用。那项目只有mysql，能不能依靠数据库去维护保证幂等性呢？当然可以！

3、还有一种方法叫去重表+唯一索引，顾名思义就是另外维护一张表，记录已经消费的采购单数据，其实和上述方法差不多，上述方法查询缓存，取重表查询数据库取重表。

伪代码 如下：

@Component
//mq的监听器，指定topic是TopicTest，消费者组consumerGroupTest
@RocketMQMessageListener(topic = "fourbrothertopic", consumerGroup = "consumerGroupTest")
@Slf4j
public class ConsumeController implements RocketMQListener {

    @Autowired
    private WmsPurchaseMapper wmsPurchaseMapper;

    @Autowired
    private UniquePurchaseMapper uniquePurchaseMapper;

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @SneakyThrows
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        log.info("------- Consumer: {}", message);
        //将message消息映射成WmsPurchase实体
        WmsPurchase wmsPurchase = JSONObject.parseObject(message, WmsPurchase.class);
        log.info("映射后实体消息"+ JSON.toJSONString(wmsPurchase));
        if (uniquePurchaseMapper.selectByPurchaseId(wmsPurchase.getPurchaseId().intValue())  == null){
            if (null == wmsPurchaseMapper.selectByPurchaseId(wmsPurchase.getPurchaseId())){
                //数据库没有数据，就进行插入操作，
                if (wmsPurchaseMapper.insert(wmsPurchase)>0){
                    //插入成功就把purchaseid塞进unique_purchase
                    UniquePurchase  uniquePurchase =   new UniquePurchase();
                    uniquePurchase.setPurchaseId(wmsPurchase.getPurchaseId().intValue());
                    log.info("插入取重表消息："+ JSON.toJSONString(uniquePurchase));
                    uniquePurchaseMapper.insert(uniquePurchase);
                }
            }else {
                log.info("数据库已保留该数据");
                //自动触发告警机制
            }
        }else {
            log.info("取重表已有这条采购单数据");
        }
 }

代码已上传至gitee,感兴趣可以自行阅读。

上述方式在查询取重表时，并发不安全，极端情况下还是会触发唯一索引错误，比如说，消费者要消费大量消息（线程），执行上述代码，A线程执行完23行，挂起了，cpu把执行权给了B线程，B执行到25行并插入成功，那么这时A线程被唤起，也执行到了23行，结果触发了唯一索引错误。那怎么避免呢？

我们可以让所有线程别并发执行，串行执行，那就用到redis的分布式锁技术。

4、分布式锁+uniquekey

伪代码如下

@Component
//mq的监听器，指定topic是TopicTest，消费者组consumerGroupTest
@RocketMQMessageListener(topic = "fourbrothertopic", consumerGroup = "consumerGroupTest")
@Slf4j
public class ConsumeController implements RocketMQListener {

    @Autowired
    private WmsPurchaseMapper wmsPurchaseMapper;
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    @Autowired
    private UniquePurchaseMapper uniquePurchaseMapper;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @SneakyThrows
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        log.info("------- Consumer: {}", message);
        //将message消息映射成WmsPurchase实体
        WmsPurchase wmsPurchase = JSONObject.parseObject(message, WmsPurchase.class);
// 注入redisson
// 获取锁对象
        RLock lock = redisson.getLock("lockName");
        try {
            // 1. 最常见的使用方法
            //lock.lock();
            // 2. 支持过期解锁功能,10秒钟以后自动解锁, 无需调用unlock方法手动解锁
            //lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
            // 3. 尝试加锁，最多等待2秒，上锁以后8秒自动解锁
            boolean res = lock.tryLock();
            if (res) { //成功
                    //然后再使用PurchaseId查询数据库，有数据，则直接放过不做处理
                    if (null == wmsPurchaseMapper.selectByPurchaseId(wmsPurchase.getPurchaseId())){
                        //数据库没有数据，就进行插入操作，
                        if (wmsPurchaseMapper.insert(wmsPurchase)>0){
                            //插入成功就把purchaseid塞进redis里，过期时间是72小时
                            redisTemplate.opsForValue().set(wmsPurchase.getPurchaseId().toString(),wmsPurchase.toString(),1, TimeUnit.HOURS);
                        }
                    }else {
                        redisTemplate.opsForValue().set(wmsPurchase.getPurchaseId().toString(),wmsPurchase.toString(),1, TimeUnit.HOURS);
                        log.info("数据库已保留该数据");
                        //自动触发告警机制
                    }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //释放锁
            RLock lockName = redisson.getLock("lockName");
            if (lockName.isLocked()) {
                if (lockName.isHeldByCurrentThread()) {
                    lockName.unlock();
                }
            }
        }
}

这种也是比较常见的一种，缺点也很明显，在高并发，大请求量的场景下，所有线程串行执行，处理效率势必会降低。当然了，技术没有好坏，只有合不合适。如果你的项目并发量一般，可以尝试使用上述方法。

具体代码demo已上传至gitee平台，地址如下：

https://gitee.com/lv1792017548/rocketmq-demo.git

总结

本文主要分享了如何测试mq消息队列重复性消费，以及避免重复消费常见的解决方案。

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