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保证MQ消息的可靠性，主要从三个方面：发送者确认可靠性，MQ确认可靠性，消费者确认可靠性。
1.发送者可靠性：主要依赖于发送者重试机制，发送者确认机制；
发送者重试机制，其实就是配置文件配置重试规则，当消息发送失败后，会根据配置的重试次数，进行多次发送重试，如代码：
spring:rabbitmq:connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间template:retry:enabled: true # 开启超时重试机制initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multipliermax-attempts: 3 # 最大重试次数发送者确认机制：则是依赖于消息的回执，这其中包括发送者回执，和消费者回执两种，但是这种回执都比较耗性能，会导致消息消费的很慢。并且，这也是需要在配置文件中做配置的：
spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型publisher-returns: true # 开启publisher return机制并且还要有代码的实现，这种方式极大的影响了性能，：
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Configuration
public class MqConfig {private final RabbitTemplate rabbitTemplate;@PostConstructpublic void init(){rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {@Overridepublic void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {log.error("触发return callback,");log.debug("exchange: {}", returned.getExchange());log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());log.debug("message: {}", returned.getMessage());log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode());log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText());}});}
}@Test
void testPublisherConfirm() {// 1.创建CorrelationDataCorrelationData cd = new CorrelationData();// 2.给Future添加ConfirmCallbackcd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {@Overridepublic void onFailure(Throwable ex) {// 2.1.Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发log.error("send message fail", ex);}@Overridepublic void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {// 2.2.Future接收到回执的处理逻辑，参数中的result就是回执内容if(result.isAck()){ // result.isAck()，boolean类型，true代表ack回执，false 代表 nack回执log.debug("发送消息成功，收到 ack!");}else{ // result.getReason()，String类型，返回nack时的异常描述log.error("发送消息失败，收到 nack, reason : {}", result.getReason());}}});// 3.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);
}2.MQ自身的可靠性：交换机/队列/消息都实现持久化，消息不会丢失，如果是在项目中通过代码创建的交换机/队列/消息，spring默认就是持久化的，如果在mq的客户端手工配置，那就要选定各个参数了。持久化后的消息会直接进入磁盘，不在经过内存了，正常来讲有IO的操作会慢才对，但是在实际的操作中却是非常快。
MQ队列最怕的就是消息积压，导致内存溢出。在3.12版本以后，MQ直接默认就是Laz懒惰队列的模式了，这个模式会直接加载到磁盘，当用到消息的时候，会从磁盘加载到内存，磁盘空间很大，支持数百万级别的存储，所以内存溢出的可能性就会大大降低。我们可以在mq客户端手动设置为lazy队列，也可以在代码中直接实现，代码如下：
@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(name = "lazy.queue",durable = "true",arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String msg){log.info("接收到 lazy.queue的消息：{}", msg);
}3.消费者的可靠性：
3.1消费者消费消息后，向MQ发送回执，让MQ知道消息是否正常被消费了，目前回执有三种：
ack：成功处理了消息，MQ从队列中就会删除消息，正常。
nack：失败处理了消息，MQ需要再次投递消息，这会出现一直重试的问题。
reject：消息失败，并拒绝了消息，并且从队列中删除了消息。这个消息被删除了，岂不是数据就丢失了。
对于以上三种回执，基本回执都是固定的，AMQP提供了消息确认的方式，不用写代码，配置就可以,配置有三种：none-配置它失败了，消息会被删除，auto-失败了，消息会回到MQ重新投递，不会丢失，不会被删除，manual-太麻烦，算了。
不过，对于auto的配置，对于返回的异常，会有两种判断：1，如果是业务异常，会自动返回nack
如果是消息处理或者校验异常，会直接进行reject
spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: auto3.2 生产者有重试机制，消费者也有重试机制，但是，对于消费者的重试，如果一直失败，那就要有一定的策略，可以把这个失败的消息放到另一个交换机上，后续人工进行干预，这样可以保证消息不丢失。
对于消费者的重试配置：
spring:rabbitmq:listener:simple:retry:enabled: true # 开启消费者失败重试initial-interval: 1000ms # 初识的失败等待时长为1秒multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-intervalmax-attempts: 3 # 最大重试次数stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false如何把消息发送到另一个交换机上呢？
在消费者服务定义一个处理失败消息队列的交换机，这样就可以把消息存储过去了
@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
public class ErrorMessageConfig {@Beanpublic DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange("error.direct");}@Beanpublic Queue errorQueue(){return new Queue("error.queue", true);}@Beanpublic Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");}@Beanpublic MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");}
}4.业务的幂等性判断
4.1.对于一条MQ消息，为了防止被重复消费，可以做一个唯一的msgID，当消费的时候可以先检查下这个ID，如果已经消费过了，那就不能再消费了，一定程度上可以避免被重复消费，代码如下：
@Bean
public MessageConverter messageConverter(){// 1.定义消息转换器Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();// 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息jjmc.setCreateMessageIds(true);return jjmc;
}4.2.还有一种保证消费唯一性的就是业务上的判断，当需要消费消息的时候，可以先提前去查询下需要消费消息的状态，如果状态已经发生了改变，自然也不用再去消费这条消息了
5.对于以上所有保证消息可靠性的方案，其实都不能完全保证，最终需要一个兜底的方案，兜底方案我们可以采取一个定时任务的方式，定时轮询检查消息是否消费。比如时间间隔多少秒进行一次轮询检查，这种方式我们可以理解为主动查询。这种兜底很大程度上可以保证业务上的一致性。