分布式中防止重复消费

全局唯一ID（UUID、雪花算法ID等），让每条请求或消息都有一个唯一的Key——那么这个id是不是就在消息队列里面？不是在消费端的业务层生成的

好问题！这个唯一 ID 可以在不同环节生成，但通常是消息产生方（生产者）就生成好，然后随着消息一起放进消息队列传到消费者。

原因：

• 消息的唯一性应该和消息绑定：
  如果在消费端才生成唯一 ID，就失去了去重的意义，因为同一条消息多次被投递时，消费端生成的 ID 也会不同，无法判断它们是重复的。

• 正确做法：
  生产者在发送消息时生成唯一 ID，并作为消息字段传递，比如：

  {"msg_id": "uuid-xxxx","user_id": 1001,"product_id": 2002,"timestamp": 1690000000
  }
  

  消费者拿到 msg_id 做去重。

📌 流程：

1. 生产端生成唯一 ID（UUID/雪花算法等），写入消息内容；
2. 将消息发送到 MQ；
3. 消费端拿到消息 → 查询 Redis/DB 看 msg_id 是否已消费过；
4. 如果消费过：丢弃；
5. 如果没消费过：执行业务逻辑 → 标记已消费。

✅ 所以：
唯一 ID 是随着消息走的，通常在生产端生成并写进 MQ，而不是消费端生成。

那么防止重复消费，生产者会生成唯一ID，不管是在MQ还是在消费者，都会保存已经存储或者处理的ID，MQ接收的时候，和消费者进行处理的时候，都会先查询存储的id，看是否已经接收或者处理了？

对！你的理解很接近完整逻辑了，不过可以更精确一点：

🔍 关键点是不同环节“去重”的责任范围：

🧩 完整流程：

1. 生产端生成唯一 ID

   {"msg_id": "uuid-1234-5678","user_id": 1,"product_id": 100,"timestamp": 1690000000
   }
   

2. 消息进入 MQ

   • MQ保证可靠存储和投递，但不一定去重（比如 Kafka 的 offset 是流式顺序，不去重）。

3. 消费者拿消息 → 检查去重表

   • 查 Redis 或 DB，看 msg_id 是否存在；

4. 不存在：执行业务逻辑，执行成功后写入去重表；

5. 存在：直接丢弃，防止重复处理。

💡 总结：

• 唯一 ID 主要是给消费者用来防重复消费的；
• MQ 大多不负责业务去重，它只保证“至少一次”投递；
• 所以消费者必须做最终幂等性保障。

MQ 大多不负责业务去重，它只保证“至少一次”投递；—— 也就是说，MQ会存储重复消息？

对，可以这么理解：

大多数主流 MQ（Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 等）并不做业务级去重，所以可能会“存储并投递重复消息”。
这是它们设计上的取舍。

🔍 详细解释：

1. MQ 的设计目标

   • MQ关注的是消息的可靠性、顺序性和高吞吐，核心保证是“至少一次投递”（At-least-once）。
   • 为了确保消息不丢，生产端、Broker、消费端都可能重试，这就容易导致重复消息。
   • MQ 不做业务级去重，因为去重需要存储所有消息 ID、增加复杂度、降低性能。

2. 为什么会产生重复消息

   • 生产者端重复发送：发送超时或网络问题，生产者以为没发成功，会重发一次；
   • Broker重复投递：消费端 ACK 超时或失败，Broker会重发；
   • 分区副本恢复：Kafka等在Leader切换时，也可能让消费端再次拉到之前的消息。

3. 设计哲学

   • MQ通常选择简单的“至少一次”保证，让消费者来处理幂等性。
   • 因为消费者业务逻辑最了解消息是否可重复执行。

💡 结论：

• MQ可以存储重复消息，也可能重复投递；
• 去重责任交给消费者，通过唯一ID+去重表或幂等逻辑解决。