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总的来讲，消息队列常见问题要么消息不能多，要么不能少，还有顺序性，以及积压处理的问题等。

1.消息不能多

也就是说，消息不能重复消费，随之带来的幂等性问题。

解决：一般结合业务场景，有一个唯一key，比如通过主键，写的场景。通过校验主键是否存在的方式，来防止重复写，而且主键重复也会在数据库报错。

2.消息不能少

也就是说，消息丢失的问题。这里，我们先从消息队列的大致的架构上，我们了解到，大致分为生产者，MQ自身（broker），以及消费者。那么，分分三个角度来看这个问题

（1）生产者消息丢失

        原因：在发送到broker过程中，可能因为网络故障的原因导致消息丢失。

        解决：不同的组件解决方式可能不一样，但是大致思路是相似的。

                就rabbitmq而言，有两种模式，事务模式和confirm模式都可以解决。首先事务模式，发送消息的时候开启事务，当有异常发生时，进行回滚事务并重新发送。但是这样搞得化势必会降低吞吐量和性能。再谈confirm模式，也就是当生产者写到MQ之后，MQ发送ok给生产者告知写成功，如果写入失败就回调一个nack接口。然后重新发送。

                就kafka而言，设置ack=all，当所有的replica写入成功，才算做写入成功，如果没有成功，就无限重试。

                就rocketmq而言。也是两种方式，一种是本地消息表+定时扫描，一种也是事务。第一种，一般是把异常的消息保存的消息表中，然后定时查看表中消息的状态，如果发送失败就重试。另一种事务，也就是发送消息之前开启半事务，然后发送失败时不执行事务。若发送成功，根据事务执行的结果判断提交还是回滚。

（2）MQ（broker）消息丢失

        原因：在发送到mq之后，mq先载入到内存，这时宕机。或者kafka的leader切换follower过程中，partition的follower并没有把信息同步完成，这时候宕机。

         解决：不同的组件解决方式可能不一样，但是大致思路是相似的。

                就rabbitmq而言，开启持久化（创建queue时持久化以及发送消息时的deliveryMode设为2）。并结合前面的confirm模式，也就是当持久化成功后，再confirm，不然重试。

                就kafka而言，一般是调整参数：topic的replication数大于1，kafka的replicas大于1，producer端ack设为all，retry设置为max。

                就rocketmq而言，持久化到磁盘，默认策略时异步刷盘，改为同步刷盘。但是这样也会造成吞吐量下降，所以还需结合具体业务场景。

（3）消费端消息丢失

        原因：消费端获得消息后，并没来得及处理，这是发生宕机。那么mq会以为已经处理过，那么这条消息就会丢失。

        解决：不同的组件解决方式可能不一样，但是大致思路是相似的。

                就rabbitmq而言，关闭自动ack，使用手动提交。

                就kafka而言，关闭自动ack，使用手动提交。

                就rocketmq而言，默认就是手动提交，一般不会丢失。

3.顺序性问题

        一般读写操作都要注意。

        解决：大致思路就是，在发送消息的时候，可以根据相同的key，比如说业务主键，来确定这条消息打入到同一个queue中，然后这个queue也指定一个consumer来消费。这个consumer中可以内部开启多个线程，一个线程对应消费一个内存queue。