本章，我们来看下RocketMQ中的重复消费问题。在分布式系列中，我已经介绍过了消费的幂等性，读者可以结合那篇文章一起来阅读本章内容。
一、幂等性
所谓 幂等 ，就是当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这整个过程就实现可消息幂等。
例如，在支付场景下，消费者消费扣款消息，对一笔订单执行扣款操作，扣款金额为 100 元。如果因网络不稳定等原因导致扣款消息重复投递，消费者重复消费了该扣款消息，但最终的业务结果是只扣款一次，扣费 100 元，且用户的扣款记录中对应的订单只有一条扣款流水，不会多次扣除费用。那么这次扣款操作是符合要求的，整个消费过程实现了消费幂等。
本章针对RocketMQ讲解消息消费的幂等性，本质其实是讲消费时接口设计的幂等性。
二、重复消费
在使用MQ的过程中，生产者可能因为没有收到MQ的响应而重复投递消息，MQ也可能因为没有收到消费者的offset响应而重复投递。特别是消费者端，必须做好消费幂等性的控制。
我们来以订单系统和积分系统举个例子，假设RocketMQ已经收到了订单系统的通知（消息A），此时积分系统也消费到了这个消息，并执行本地事务成功，但是如果此时订单系统没有收到积分系统对该消息的成功响应，就会认为积分系统没有消费成功，所以当分系统下次再拉取消息时，又会把消息A给积分系统重新消费：
所以，积分系统自身必须对重复消费的逻辑做好控制。一般来说，主要就是利用业务的唯一ID进行判断是否已经消费过这条消息。比如，积分系统每消费成功一条消息，就把消息中的订单ID标记为“已消费”，每次给用户增加积分前，先判断下是否已经针对该笔订单增加过积分了。
三、死信队列
我们再来看一种情况，假设积分系统成功消费到了消息A，然后执行本地事务，但是本地事务执行失败了，按照正常的逻辑，积分系统应该返回一个响应告诉RocketMQ：“我现在自身处理逻辑有些异常，这个消息A还没处理成功，请下次再重新投递给我”。如下图：
在RocketMQ中，如果出现消费异常，消费者可以返回RECONSUME_LATER状态， 表示消费者现在没法完成这批消息的处理，麻烦MQ稍后过段时间再次给消费者这批消息 ：
consumer.registerMessageListener(
@Override
new MessageListenerConcurrently(){
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext ctx){
try{
// 对消息进行处理：handle(msgs)，执行本地事务等
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME.SUCCESS;
}catch(Exception ex){
// 执行本地事务出现异常
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME.RECONSUME_LATER;
}
}
}
);
那么，RocketMQ在收到返回的RECONSUME_LATER状态之后，是如何让你进行消费重试的呢？
简单来说，RocketMQ会有一个针对你这个消费者群组的 重试队列 ，比如对于积分消费者实例，其所属群组为Credit_GROUP，那么在Broker内部会有一个%RETRY%Credit_Group这个名字的重试队列。
对于返回状态为RECONSUME_LATER的消息，都会进入这个重试队列，然后过一段时间之后，Broker会把重试队列中的消息会再次给消费者。如果再次失败，又返回了RECONSUME_LATER，那么会再过一段时间让我们来进行处理，默认最多是重试16次！每次重试之间的间隔时间是不一样的，这个间隔时间可以如下进行配置：
messageDelayLevel=1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h
上面这段配置的意思是，第一次重试是1秒后，第二次重试是5秒后，第三次重试是10秒后，第四次重试是30秒后，第五次重试是1分钟后，以此类推， 最多重试16次 ！
如果重试了16次还是没法成功被消费，就会将这个消息放到 死信队列 里。 死信队列的名称是是%DLQ%Credit_Group，可以在RocketMQ的管理后台界面中看到。
死信队列里的消息表示死掉的消息，我们可以搞个后台定时任务，订阅死信队列，根据自己的业务需求做相应的处理。
四、总结
本章，我们介绍了RocketMQ中的重复消费场景，并对RocketMQ重复投递消息的原理做了介绍，引出了死信队列这一概念。防止重复消费的关键在于消费者接口的幂等性设计，具体要结合实际业务需求，具体问题具体分析，并没有万金油的方法。
