日常編程中，我們經(jīng)常會遇到數(shù)組去重的問題。今天，我們就來聊聊如何用JavaScript來優(yōu)雅地解決這個問題。

問題描述

給定一個包含重復(fù)元素的數(shù)組，我們希望創(chuàng)建一個新的數(shù)組，其中只包含原始數(shù)組中的唯一值。例如，如果我們有一個數(shù)組 [1, 2, 3, 2, 4, 1, 5]，期望的輸出應(yīng)該是 [1, 2, 3, 4, 5]。

方法一：最原始的方法

我們可以使用最簡單的方法——嵌套循環(huán)來解決這個問題。遍歷每一個元素，檢查它是否已經(jīng)存在于新數(shù)組中，如果不存在則添加進(jìn)去。

function removeDuplicates(arr) {
  const result=[];
  for (let i=0; i < arr.length; i++) {
    let isDuplicate=false;
    for (let j=0; j < result.length; j++) {
      if (arr[i]===result[j]) {
        isDuplicate=true;
        break;
      }
    }
    if (!isDuplicate) {
      result.push(arr[i]);
    }
  }
  return result;
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]

這個方法雖然直觀，但當(dāng)數(shù)組很大時，效率會變得非常低，因為時間復(fù)雜度是 O(n2)。

方法二：使用indexOf和filter方法

我們還可以使用 indexOf 方法配合 filter 方法來去重，這樣看起來會簡潔不少。

function removeDuplicates(arr) {
  return arr.filter((item, pos)=> arr.indexOf(item)===pos);
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]

在這個方法中，我們使用 filter 方法創(chuàng)建了一個新數(shù)組，只有滿足條件的元素才會被包含進(jìn)來。條件是當(dāng)前元素的索引應(yīng)該等于該元素在數(shù)組中第一次出現(xiàn)的位置。這種方法代碼看起來更簡潔，但是它的時間復(fù)雜度依然是 O(n2)，因為 indexOf 需要遍歷整個數(shù)組來查找元素的位置。

使用對象特性優(yōu)化

在處理大數(shù)組去重時，我們可以利用對象的特性來提升性能。通過在對象中記錄數(shù)組元素，可以有效減少重復(fù)元素的檢查次數(shù)。

function removeDuplicates(arr) {
  const seen={};
  return arr.filter((item)=> {
    if (seen[item]) {
      return false;
    } else {
      seen[item]=true;
      return true;
    }
  });
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]

這個方法創(chuàng)建了一個空對象 seen，然后通過 filter 方法遍歷數(shù)組。每個元素都會檢查是否已存在于 seen 對象中。如果存在，則跳過；否則，加入 seen 對象并保留在新數(shù)組中。這種方法對于大數(shù)組更高效，但存在一些缺點：

• 類型轉(zhuǎn)換：對象鍵只能是字符串或符號，這導(dǎo)致數(shù)字和字符串形式的數(shù)字無法區(qū)分。例如，removeDuplicates([1, "1"]) 會返回 [1]。
• 對象相等性：所有對象在這個解決方案中被認(rèn)為是相等的。例如，removeDuplicates([{foo: 1}, {foo: 2}]) 會返回 [{foo: 1}]。

如果你的數(shù)組只包含基本類型，并且不需要區(qū)分類型，這可以放心使用這個方法。

結(jié)合對象和數(shù)組的線性搜索

我們可以結(jié)合對象和數(shù)組的線性搜索方法來解決上述問題。

function removeDuplicates(arr) {
  const prims={ boolean: {}, number: {}, string: {} };
  const objs=[];
  return arr.filter((item)=> {
    const type=typeof item;
    if (type in prims) {
      if (prims[type].hasOwnProperty(item)) {
        return false;
      } else {
        prims[type][item]=true;
        return true;
      }
    } else {
      if (objs.indexOf(item) >=0) {
        return false;
      } else {
        objs.push(item);
        return true;
      }
    }
  });
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, { foo: 1 }, { foo: 2 }];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5, { foo: 1 }, { foo: 2 }]

主要優(yōu)點

• 分類存儲：通過將基本類型和對象類型分別存儲，減少了不同類型之間的沖突，邏輯清晰。
• 高效處理基本類型：使用對象存儲基本類型，查找和存儲操作的時間復(fù)雜度為 O(1)，效率較高。

存在的問題

• 1、對象類型處理問題：
• 引用比較：代碼使用 indexOf 方法判斷對象是否存在于數(shù)組中，這實際上是比較對象的引用而不是內(nèi)容。即使兩個對象內(nèi)容相同，但引用不同，indexOf 也會返回 -1，導(dǎo)致內(nèi)容相同但引用不同的對象被認(rèn)為是不同的。例如，{ foo: 1 } 和另一個 { foo: 1 } 會被當(dāng)作兩個不同的對象。
• 性能問題：對于大量對象類型的元素，由于 indexOf 方法需要遍歷整個數(shù)組，時間復(fù)雜度為 O(n)，性能較差。
• 2、不能深度比較：對于嵌套對象或數(shù)組，該方法無法進(jìn)行深度比較。例如，{ foo: [1, 2] } 和 { foo: [1, 2] } 這樣的對象，內(nèi)容相同但引用不同，會被認(rèn)為是不同的對象。

最終方案：編寫深度比較函數(shù)

編寫深度比較函數(shù) isDeepDataStructureEquality，用來比較兩個對象的內(nèi)容是否相同。

function isDeepDataStructureEquality(a, b) {
    let isEqual=Object.is(a, b);

    if (!isEqual) {
      if (Array.isArray(a) && Array.isArray(b)) {

        isEqual=(a.length===b.length) && a.every(
          (item, idx)=> isDeepDataStructureEquality(item, b[idx])
        );
      } else if (
        a && b
        && (typeof a==='object')
        && (typeof b==='object')
      ) {
        const aKeys=Object.keys(a);
        const bKeys=Object.keys(b);

        isEqual=(aKeys.length===bKeys.length) && aKeys.every(
          (key, idx)=> isDeepDataStructureEquality(a[key], b[key])
        );
      }
    }
    return isEqual;
  }

function removeDuplicates(arr) {
  const primitives={ boolean: {}, number: {}, string: {} };
  const objs=[];
  return arr.filter(item=> {
    const type=typeof item;
    if (type in primitives) {
      if (primitives[type].hasOwnProperty(item)) {
        return false;
      } else {
        primitives[type][item]=true;
        return true;
      }
    } else {
      if (objs.some(obj=> isDeepDataStructureEquality(obj, item))) {
        return false;
      } else {
        objs.push(item);
        return true;
      }
    }
  });
}

方法三：排序去重

另一種去重方法是先排序數(shù)組，然后去除連續(xù)重復(fù)的元素。

function removeDuplicates(arr) {
  return arr.sort().filter((item, pos, ary)=> !pos || item !==ary[pos - 1]);
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]

這個方法首先使用 sort 方法對數(shù)組進(jìn)行排序，然后使用 filter 方法去除連續(xù)的重復(fù)元素。雖然對已排序的數(shù)組很有效，但無法處理對象數(shù)組。

方法四：使用 Set 處理對象

對于包含對象的數(shù)組，我們可以利用 Set 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來高效去重。因為 Set 只存儲唯一值，我們可以將數(shù)組轉(zhuǎn)換為 Set，然后再轉(zhuǎn)換回數(shù)組。

function removeDuplicates(arr) {
  return [...new Set(arr)];
}
const myArray=[1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, { foo: 1 }, { foo: 2 }];
const uniqueArray=removeDuplicates(myArray);
console.log(uniqueArray); // 輸出: [1, 2, 3, 4, 5, { foo: 1 }, { foo: 2 }]

這個方法通過 new Set(arr) 創(chuàng)建一個新的集合，然后使用擴(kuò)展運算符 ... 將集合展開為數(shù)組，去重過程簡單且高效。

• 優(yōu)點
• 簡潔：代碼非常簡潔，只需一行代碼即可實現(xiàn)數(shù)組去重。
• 高效：Set 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在插入元素時自動去重，性能較好，時間復(fù)雜度為 O(n)。
• 存在的問題
• 對象引用問題：Set 判斷元素是否相等時，使用的是同一對象引用。例如，兩個內(nèi)容相同但引用不同的對象 { foo: 1 } 和 { foo: 1 } 會被視為不同的元素。

總結(jié)

在實際開發(fā)中，選擇合適的數(shù)組去重方法非常重要。如果數(shù)組主要包含基本類型，使用 Set 是一種簡潔高效的選擇。如果數(shù)組中包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)的對象，可以結(jié)合深度比較函數(shù)來確保去重的準(zhǔn)確性。

無論你選擇哪種方法，都要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特點來決定。希望這些方法能幫助你在實際開發(fā)中更優(yōu)雅地解決數(shù)組去重問題。如果你有其他更好的方法或建議，歡迎在評論區(qū)分享哦！

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Q 冪等、去重 有哪些通用的解決方案？

• 前言
• 簡單的消息去重解決方案
• 并發(fā)重復(fù)消息
• Exactly Once
• 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫事務(wù)插入消息表
• 更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景
• 拆解消息執(zhí)行過程
• 更通用的解決方案
• 更靈活的消息表存儲媒介
• 源碼：RocketMQDedupListener
• 這種實現(xiàn)是否一勞永逸？
• 本實現(xiàn)方式的價值？
• 一些其他的消息去重的建議

前言

消息中間件是分布式系統(tǒng)常用的組件，無論是異步化、解耦、削峰等都有廣泛的應(yīng)用價值。我們通常會認(rèn)為，消息中間件是一個可靠的組件——這里所謂的可靠是指，只要我把消息成功投遞到了消息中間件，消息就不會丟失，即消息肯定會至少保證消息能被消費者成功消費一次，這是消息中間件最基本的特性之一，也就是我們常說的“AT LEAST ONCE”，即消息至少會被“成功消費一遍”。

舉個例子，一個消息M發(fā)送到了消息中間件，消息投遞到了消費程序A，A接受到了消息，然后進(jìn)行消費，但在消費到一半的時候程序重啟了，這時候這個消息并沒有標(biāo)記為消費成功，這個消息還會繼續(xù)投遞給這個消費者，直到其消費成功了，消息中間件才會停止投遞。

然而這種可靠的特性導(dǎo)致，消息可能被多次地投遞。舉個例子，還是剛剛這個例子，程序A接受到這個消息M并完成消費邏輯之后，正想通知消息中間件“我已經(jīng)消費成功了”的時候，程序就重啟了，那么對于消息中間件來說，這個消息并沒有成功消費過，所以他還會繼續(xù)投遞。這時候?qū)τ趹?yīng)用程序A來說，看起來就是這個消息明明消費成功了，但是消息中間件還在重復(fù)投遞。

這在RockectMQ的場景來看，就是同一個messageId的消息重復(fù)投遞下來了。

基于消息的投遞可靠（消息不丟）是優(yōu)先級更高的，所以消息不重的任務(wù)就會轉(zhuǎn)移到應(yīng)用程序自我實現(xiàn)，這也是為什么RocketMQ的文檔里強(qiáng)調(diào)的，消費邏輯需要自我實現(xiàn)冪等。背后的邏輯其實就是：不丟和不重是矛盾的（在分布式場景下），但消息重復(fù)是有解決方案的，而消息丟失是很麻煩的。

簡單的消息去重解決方案

例如：假設(shè)我們業(yè)務(wù)的消息消費邏輯是：插入某張訂單表的數(shù)據(jù)，然后更新庫存：

insert into t_order values .....
  update t_inv set count=count-1 where good_id='good123';

要實現(xiàn)消息的冪等，我們可能會采取這樣的方案：

select * from t_order where order_no='order123'

  if(order  !=null) {
    return ;//消息重復(fù)，直接返回

}

這對于很多情況下，的確能起到不錯的效果，但是在并發(fā)場景下，還是會有問題。

并發(fā)重復(fù)消息

假設(shè)這個消費的所有代碼加起來需要1秒，有重復(fù)的消息在這1秒內(nèi)（假設(shè)100毫秒）內(nèi)到達(dá)（例如生產(chǎn)者快速重發(fā)，Broker重啟等），那么很可能，上面去重代碼里面會發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)依然是空的（因為上一條消息還沒消費完，還沒成功更新訂單狀態(tài)），

那么就會穿透掉檢查的擋板，最后導(dǎo)致重復(fù)的消息消費邏輯進(jìn)入到非冪等安全的業(yè)務(wù)代碼中，從而引發(fā)重復(fù)消費的問題（如主鍵沖突拋出異常、庫存被重復(fù)扣減而沒釋放等）

并發(fā)去重的解決方案之一

要解決上面并發(fā)場景下的消息冪等問題，一個可取的方案是開啟事務(wù)把select 改成 select for update語句，把記錄進(jìn)行鎖定。

select * from t_order where order_no='THIS_ORDER_NO' for update  //開啟事務(wù)
if(order.status !=null) {
    return ;//消息重復(fù)，直接返回
}

但這樣消費的邏輯會因為引入了事務(wù)包裹而導(dǎo)致整個消息消費可能變長，并發(fā)度下降。

當(dāng)然還有其他更高級的解決方案，例如更新訂單狀態(tài)采取樂觀鎖，更新失敗則消息重新消費之類的。但這需要針對具體業(yè)務(wù)場景做更復(fù)雜和細(xì)致的代碼開發(fā)、庫表設(shè)計，不在本文討論的范圍。

但無論是select for update， 還是樂觀鎖這種解決方案，實際上都是基于業(yè)務(wù)表本身做去重，這無疑增加了業(yè)務(wù)開發(fā)的復(fù)雜度， 一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面很大部分的請求處理都是依賴MQ的，如果每個消費邏輯本身都需要基于業(yè)務(wù)本身而做去重/冪等的開發(fā)的話，這是繁瑣的工作量。本文希望探索出一個通用的消息冪等處理的方法，從而抽象出一定的工具類用以適用各個業(yè)務(wù)場景。

Exactly Once

在消息中間件里，有一個投遞語義的概念，而這個語義里有一個叫”Exactly Once”，即消息肯定會被成功消費，并且只會被消費一次。以下是阿里云里對Exactly Once的解釋：

Exactly-Once 是指發(fā)送到消息系統(tǒng)的消息只能被消費端處理且僅處理一次，即使生產(chǎn)端重試消息發(fā)送導(dǎo)致某消息重復(fù)投遞，該消息在消費端也只被消費一次。

在我們業(yè)務(wù)消息冪等處理的領(lǐng)域內(nèi)，可以認(rèn)為業(yè)務(wù)消息的代碼肯定會被執(zhí)行，并且只被執(zhí)行一次，那么我們可以認(rèn)為是Exactly Once。

但這在分布式的場景下想找一個通用的方案幾乎是不可能的。不過如果是針對基于數(shù)據(jù)庫事務(wù)的消費邏輯，實際上是可行的。

基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫事務(wù)插入消息表

假設(shè)我們業(yè)務(wù)的消息消費邏輯是：更新MySQL數(shù)據(jù)庫的某張訂單表的狀態(tài)：

update t_order set status='SUCCESS' where order_no='order123';

要實現(xiàn)Exaclty Once即這個消息只被消費一次（并且肯定要保證能消費一次），我們可以這樣做：在這個數(shù)據(jù)庫中增加一個消息消費記錄表，把消息插入到這個表，并且把原來的訂單更新和這個插入的動作放到同一個事務(wù)中一起提交，就能保證消息只會被消費一遍了。

1. 開啟事務(wù)
2. 插入消息表（處理好主鍵沖突的問題）
3. 更新訂單表（原消費邏輯）
4. 提交事務(wù)

說明：

1. 這時候如果消息消費成功并且事務(wù)提交了，那么消息表就插入成功了，這時候就算RocketMQ還沒有收到消費位點的更新再次投遞，也會插入消息失敗而視為已經(jīng)消費過，后續(xù)就直接更新消費位點了。這保證我們消費代碼只會執(zhí)行一次。
2. 如果事務(wù)提交之前服務(wù)掛了（例如重啟），對于本地事務(wù)并沒有執(zhí)行所以訂單沒有更新，消息表也沒插入成功；而對于RocketMQ服務(wù)端來說，消費位點也沒更新，所以消息還會繼續(xù)投遞下來，投遞下來發(fā)現(xiàn)這個消息插入消息表也是成功的，所以可以繼續(xù)消費。這保證了消息不丟失。

事實上，阿里云ONS的EXACTLY-ONCE語義的實現(xiàn)上，就是類似這個方案基于數(shù)據(jù)庫的事務(wù)特性實現(xiàn)的。更多詳情可參考：https://help.aliyun.com/document_detail/102777.html

基于這種方式，的確這是有能力拓展到不同的應(yīng)用場景，因為他的實現(xiàn)方案與具體業(yè)務(wù)本身無關(guān)——而是依賴一個消息表。

但是這里有它的局限性

1. 消息的消費邏輯必須是依賴于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫事務(wù)。如果消費的消費過程中還涉及其他數(shù)據(jù)的修改，例如Redis這種不支持事務(wù)特性的數(shù)據(jù)源，則這些數(shù)據(jù)是不可回滾的。
2. 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)必須是在一個庫，跨庫無法解決

注：業(yè)務(wù)上，消息表的設(shè)計不應(yīng)該以消息ID作為標(biāo)識，而應(yīng)該以業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)主鍵作為標(biāo)識更為合理，以應(yīng)對生產(chǎn)者的重發(fā)。阿里云上的消息去重只是RocketMQ的messageId，在生產(chǎn)者因為某些原因手動重發(fā)（例如上游針對一個交易重復(fù)請求了）的場景下起不到去重/冪等的效果（因消息id不同）。

更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景

如上所述，這種方式Exactly Once語義的實現(xiàn)，實際上有很多局限性，這種局限性使得這個方案基本不具備廣泛應(yīng)用的價值。并且由于基于事務(wù)，可能導(dǎo)致鎖表時間過長等性能問題。

例如我們以一個比較常見的一個訂單申請的消息來舉例，可能有以下幾步（以下統(tǒng)稱為步驟X）：

1. 檢查庫存（RPC）
2. 鎖庫存（RPC）
3. 開啟事務(wù)，插入訂單表（MySQL）
4. 調(diào)用某些其他下游服務(wù)（RPC）
5. 更新訂單狀態(tài)
6. commit 事務(wù)（MySQL）

這種情況下，我們?nèi)绻扇∠⒈?本地事務(wù)的實現(xiàn)方式，消息消費過程中很多子過程是不支持回滾的，也就是說就算我們加了事務(wù)，實際上這背后的操作并不是原子性的。怎么說呢，就是說有可能第一條小在經(jīng)歷了第二步鎖庫存的時候，服務(wù)重啟了，這時候?qū)嶋H上庫存是已經(jīng)在另外的服務(wù)里被鎖定了，這并不能被回滾。當(dāng)然消息還會再次投遞下來，要保證消息能至少消費一遍，換句話說，鎖庫存的這個RPC接口本身依舊要支持“冪等”。

再者，如果在這個比較耗時的長鏈條場景下加入事務(wù)的包裹，將大大的降低系統(tǒng)的并發(fā)。所以通常情況下，我們處理這種場景的消息去重的方法還是會使用一開始說的業(yè)務(wù)自己實現(xiàn)去重邏輯的方式，如前面加select for update，或者使用樂觀鎖。

那我們有沒有方法抽取出一個公共的解決方案，能兼顧去重、通用、高性能呢？

拆解消息執(zhí)行過程

其中一個思路是把上面的幾步，拆解成幾個不同的子消息，例如：

1. 庫存系統(tǒng)消費A：檢查庫存并做鎖庫存，發(fā)送消息B給訂單服務(wù)
2. 訂單系統(tǒng)消費消息B：插入訂單表（MySQL），發(fā)送消息C給自己（下游系統(tǒng)）消費
3. 下游系統(tǒng)消費消息C：處理部分邏輯，發(fā)送消息D給訂單系統(tǒng)
4. 訂單系統(tǒng)消費消息D：更新訂單狀態(tài)

注：上述步驟需要保證本地事務(wù)和消息是一個事務(wù)的（至少是最終一致性的），這其中涉及到分布式事務(wù)消息相關(guān)的話題，不在本文論述。

可以看到這樣的處理方法會使得每一步的操作都比較原子，而原子則意味著是小事務(wù)，小事務(wù)則意味著使用消息表+事務(wù)的方案顯得可行。

然而，這太復(fù)雜了！這把一個本來連續(xù)的代碼邏輯割裂成多個系統(tǒng)多次消息交互！那還不如業(yè)務(wù)代碼層面上加鎖實現(xiàn)呢。

更通用的解決方案

上面消息表+本地事務(wù)的方案之所以有其局限性和并發(fā)的短板，究其根本是因為它依賴于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)，且必須要把事務(wù)包裹于整個消息消費的環(huán)節(jié)。

如果我們能不依賴事務(wù)而實現(xiàn)消息的去重，那么方案就能推廣到更復(fù)雜的場景例如：RPC、跨庫等。

例如，我們依舊使用消息表，但是不依賴事務(wù)，而是針對消息表增加消費狀態(tài)，是否可以解決問題呢？

基于消息冪等表的非事務(wù)方案

以上是去事務(wù)化后的消息冪等方案的流程，可以看到，此方案是無事務(wù)的，而是針對消息表本身做了狀態(tài)的區(qū)分：消費中、消費完成。只有消費完成的消息才會被冪等處理掉。而對于已有消費中的消息，后面重復(fù)的消息會觸發(fā)延遲消費（在RocketMQ的場景下即發(fā)送到RETRY TOPIC），之所以觸發(fā)延遲消費是為了控制并發(fā)場景下，第二條消息在第一條消息沒完成的過程中，去控制消息不丟（如果直接冪等，那么會丟失消息（同一個消息id的話），因為上一條消息如果沒有消費完成的時候，第二條消息你已經(jīng)告訴broker成功了，那么第一條消息這時候失敗broker也不會重新投遞了）

上面的流程不再細(xì)說，后文有g(shù)ithub源碼的地址，讀者可以參考源碼的實現(xiàn)，這里我們回頭看看我們一開始想解決的問題是否解決了：

1. 消息已經(jīng)消費成功了，第二條消息將被直接冪等處理掉（消費成功）。
2. 并發(fā)場景下的消息，依舊能滿足不會出現(xiàn)消息重復(fù)，即穿透冪等擋板的問題。
3. 支持上游業(yè)務(wù)生產(chǎn)者重發(fā)的業(yè)務(wù)重復(fù)的消息冪等問題。

關(guān)于第一個問題已經(jīng)很明顯已經(jīng)解決了，在此就不討論了。

關(guān)于第二個問題是如何解決的？主要是依靠插入消息表的這個動作做控制的，假設(shè)我們用MySQL作為消息表的存儲媒介（設(shè)置消息的唯一ID為主鍵），那么插入的動作只有一條消息會成功，后面的消息插入會由于主鍵沖突而失敗，走向延遲消費的分支，然后后面延遲消費的時候就會變成上面第一個場景的問題。

關(guān)于第三個問題，只要我們設(shè)計去重的消息鍵讓其支持業(yè)務(wù)的主鍵（例如訂單號、請求流水號等），而不僅僅是messageId即可。所以也不是問題。

此方案是否有消息丟失的風(fēng)險？

如果細(xì)心的讀者可能會發(fā)現(xiàn)這里實際上是有邏輯漏洞的，問題出在上面聊到的個三問題中的第2個問題（并發(fā)場景），在并發(fā)場景下我們依賴于消息狀態(tài)是做并發(fā)控制使得第2條消息重復(fù)的消息會不斷延遲消費（重試）。但如果這時候第1條消息也由于一些異常原因（例如機(jī)器重啟了、外部異常導(dǎo)致消費失敗）沒有成功消費成功呢？也就是說這時候延遲消費實際上每次下來看到的都是消費中的狀態(tài)，最后消費就會被視為消費失敗而被投遞到死信Topic中（RocketMQ默認(rèn)可以重復(fù)消費16次）。

有這種顧慮是正確的！對于此，我們解決的方法是，插入的消息表必須要帶一個最長消費過期時間，例如10分鐘，意思是如果一個消息處于消費中超過10分鐘，就需要從消息表中刪除（需要程序自行實現(xiàn)）。所以最后這個消息的流程會是這樣的：

更靈活的消息表存儲媒介

我們這個方案實際上沒有事務(wù)的，只需要一個存儲的中心媒介，那么自然我們可以選擇更靈活的存儲媒介，例如Redis。使用Redis有兩個好處：

1. 性能上損耗更低
2. 上面我們講到的超時時間可以直接利用Redis本身的ttl實現(xiàn)

當(dāng)然Redis存儲的數(shù)據(jù)可靠性、一致性等方面是不如MySQL的，需要用戶自己取舍。

源碼：RocketMQDedupListener

以上方案針對RocketMQ的Java實現(xiàn)已經(jīng)開源放到Github中，具體的使用文檔可以參考https://github.com/Jaskey/RocketMQDedupListener ，

以下僅貼一個Readme中利用Redis去重的使用樣例，用以意業(yè)務(wù)中如果使用此工具加入消息去重冪等的是多么簡單：

//利用Redis做冪等表
DefaultMQPushConsumer consumer=new DefaultMQPushConsumer("TEST-APP1");
        consumer.subscribe("TEST-TOPIC", "*");

        String appName=consumer.getConsumerGroup();// 大部分情況下可直接使用consumer group名
        StringRedisTemplate stringRedisTemplate=null;// 這里省略獲取StringRedisTemplate的過程
        DedupConfig dedupConfig=DedupConfig.enableDedupConsumeConfig(appName, stringRedisTemplate);
        DedupConcurrentListener messageListener=new SampleListener(dedupConfig);

        consumer.registerMessageListener(messageListener);
        consumer.start();

以上代碼大部分是原始RocketMQ的必須代碼，唯一需要修改的僅僅是創(chuàng)建一個DedupConcurrentListener示例，在這個示例中指明你的消費邏輯和去重的業(yè)務(wù)鍵（默認(rèn)是messageId）。

更多使用詳情請參考Github上的說明。

這種實現(xiàn)是否一勞永逸？

實現(xiàn)到這里，似乎方案挺完美的，所有的消息都能快速的接入去重，且與具體業(yè)務(wù)實現(xiàn)也完全解耦。那么這樣是否就完美的完成去重的所有任務(wù)呢？

很可惜，其實不是的。原因很簡單：因為要保證消息至少被成功消費一遍，那么消息就有機(jī)會消費到一半的時候失敗觸發(fā)消息重試的可能。還是以上面的訂單流程X：

檢查庫存（RPC）

鎖庫存（RPC）

開啟事務(wù)，插入訂單表（MySQL）

調(diào)用某些其他下游服務(wù)（RPC）

更新訂單狀態(tài)

commit 事務(wù)（MySQL）

當(dāng)消息消費到步驟3的時候，我們假設(shè)MySQL異常導(dǎo)致失敗了，觸發(fā)消息重試。因為在重試前我們會刪除冪等表的記錄，所以消息重試的時候就會重新進(jìn)入消費代碼，那么步驟1和步驟2就會重新再執(zhí)行一遍。如果步驟2本身不是冪等的，那么這個業(yè)務(wù)消息消費依舊沒有做好完整的冪等處理。

本實現(xiàn)方式的價值？

那么既然這個并不能完整的完成消息冪等，還有什么價值呢？價值可就大了！雖然這不是解決消息冪等的銀彈（事實上，軟件工程領(lǐng)域里基本沒有銀彈），但是他能以便捷的手段解決：

1.各種由于Broker、負(fù)載均衡等原因?qū)е碌南⒅赝哆f的重復(fù)問題

2.各種上游生產(chǎn)者導(dǎo)致的業(yè)務(wù)級別消息重復(fù)問題

3.重復(fù)消息并發(fā)消費的控制窗口問題，就算重復(fù)，重復(fù)也不可能同一時間進(jìn)入消費邏輯

一些其他的消息去重的建議

也就是說，使用這個方法能保證正常的消費邏輯場景下（無異常，無異常退出），消息的冪等工作全部都能解決，無論是業(yè)務(wù)重復(fù)，還是rocketmq特性帶來的重復(fù)。

事實上，這已經(jīng)能解決99%的消息重復(fù)問題了，畢竟異常的場景肯定是少數(shù)的。那么如果希望異常場景下也能處理好冪等的問題，可以做以下工作降低問題率：

1. 消息消費失敗做好回滾處理。如果消息消費失敗本身是帶回滾機(jī)制的，那么消息重試自然就沒有副作用了。
2. 消費者做好優(yōu)雅退出處理。這是為了盡可能避免消息消費到一半程序退出導(dǎo)致的消息重試。
3. 一些無法做到冪等的操作，至少要做到終止消費并告警。例如鎖庫存的操作，如果統(tǒng)一的業(yè)務(wù)流水鎖成功了一次庫存，再觸發(fā)鎖庫存，如果做不到冪等的處理，至少要做到消息消費觸發(fā)異常（例如主鍵沖突導(dǎo)致消費異常等）
4. 在#3做好的前提下，做好消息的消費監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)消息重試不斷失敗的時候，手動做好#1的回滾，使得下次重試消費成功。