1.消息丢失
有这么一个场景，就是订单支付完成之后，订单系统会进行发送消息给RocketMQ集群，下游会有积分系统进行监听这个消息，进行消费然后给用户发放积分。在下面的这个场景中，通过查询日志发现了订单系统发送订单支付消息的日志。别的就没有了。
那我们进行分析
- 发送订单支付消息给RocketMQ集群会出现消息丢失的情况的吗？
会出现消息丢失的情况，可能出现的原因：在发送的过程中，出现了网络抖动，导致了消息没有发送的MQ的集群上；MQ集群收到了消息，但是在进行保存的时候，由于自身的一些bug或者其他原因导致数据没有存储上也是可能的等。
2.消息到达了MQ，MQ会自己导致数据丢失吗？
答案也是可能的，举个例子，我们发送消息到MQ集群上，此时消息还是在os cache中，还是没有写入到磁盘，此时Broker机器发生了宕机，那么消息就会出现丢失的情况。
3.消息到达了MQ，并且MQ将数据写入了磁盘，数据还会丢失吗？
答案还是有可能的，比方说磁盘发生了故障，导致数据的丢失。
4.消费者拿到了消息，消息就不会丢失了吗？
答案还是有可能会丢失的，假如我们的消费者拿到了消息，此时还没有进行消费，此时系统会有自动提交offset的能力，自动提交了offset，同时咱们的消息者宕机了，那么再次重启之后，这条消息就会出现丢失的情况。
解决方案：
针对情况一：我们可以采用RocketMQ的事务消息机制来保证消息发送的可靠性。
步骤一 都失败了，那就没必要进行更新订单状态可以直接返回了；
步骤二失败了 此时就会有步骤五算是一个补偿机制来进行反查状态；
步骤三失败了，会触发步骤四进行RollBack；
步骤四失败了此时就会有步骤五算是一个补偿机制来进行反查状态；
针对情况二，情况三：我们采用同步刷盘和Raft协议主从同步的策略
当我们的Broker接收到消息之后，会先写入到os cache中，此时还没写入到磁盘中，这个时候如果机器宕机了，消息就会丢失了。需要将默认的刷盘机制由异步刷盘改为同步刷盘，同时采用Broker集群的策略，一个Master broker写入成功，一个slave broker写入成功才认为是写入成功。这样的话就算Master Broker宕机了，slave Broker上也有消息，不会出现消息的丢失的情况。
针对情况四：我们采用消息消费完成之后，再进行提交offset。
2.消息重复消费的问题
还是上述的场景，可能会出现消息消费重复的问题。
情况一：生产者进行重复发送了两次消息。
情况二：消费者进行消费了两次消息，在进行第一次消费的时候，代码逻辑处理完成了，但还未来得及进行offset提交，此时机器宕机或者重启，那么下次进行拉取消息的时候，还是会把消息再次拉取一遍，再次进行消费。
针对情况一，我们的解决办法：
1.在进行发送的消息的时候，从MQ中进行查询一下消息是否存在MQ中，如果MQ中存在，那么就没必要进行再次的发送
2.基于Redis缓存的幂等控制：当你成功发送一条消息到MQ之后，就要在Redis缓存中存放一个消息的状态信息。
3.基于业务的判断逻辑：比方说你的业务里有一些操作，是发送完成消息之后就要做一些状态的变更，那么就可以根据状态的变更来做。
其实针对这种发送端来保证发送的幂等性，在我们的实际的开发中并不常用，因为我们基本上都能接受消息在发送端的重复，我们要进行保证的是消息在消费端的幂等性，这种方式跟在发送端保证消息发送的幂等性基本类似。这里就不再赘述。
3.消费者宕机的情况
正常情况下我们进行消费RocketMQ的消息，消费成功的话会进行返回CONSUME_SUCCESS,但当我们消费消息有异常的时候，我们就不会返回CONSUME_SUCCESS而是返回CONSUME_LA TER状态。那RocketMQ收到这个状态之后，会把这个消息放入到重试队列中去，过一段时间，重试队列中的消息会给我们，让我们进行再次消费，这个也是有次数的限制，并不会一直让我们进行重试，默认重试的次数是16次。如果超过了16次还是没成功呢，此时消息就会进入到死信队列中，针对死信队列中的消息要进行如何的处理，就要看我们的业务场景来说，如果需要处理死信队列中数据，我们可以订阅死信队列，然后开启消费。
4.消息乱序的情况
在进行消费消息的时候，会出现消息乱序的情况，我们举一个例子，我们有一个场景是要进行数据同步，在进行数据同步的时候，进行监听的数据库的binlog消息，一般情况下，都是先有insert的binlog，然后才会有update的binlog消息，但是在实际场景中出现了先有update的binlog，然后再有insert的binlog的情况。
出现这种的情况的原因：因为Topic会有多个MessageQueue，咱们再进行发送消息的时候会将消息发送到不同的MessageQueue上，当有两个消费者来进行拉取消息的时候，就会出现update的binlog先进行消费，insert的binlog后进行消费的场景。
