1.消息丢失
1.1.1 场景
消息发送出去，由于网络问题没有抵达服务器。
1.1.2 解决
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做好容错方法 (try-catch)，发送消息可能会网络失败，失败后要有重试机制，可记录到数据库，采用定期扫描重发的方式。
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做好日志记录，每个消息状态是否都被服务器收到都应该记录
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做好定期重发，如果消息没有发送成功，定期去数据库扫描未成功的消息进行重发
1.2.1 场景：
消息抵达 Broker，Broker 要将消息写入磁盘 (持久化) 才算成功。此时Broker尚未持久化完成，宕机。
1.2.2 解决：
publisher也必须加入确认回调机制，确认成功的消息，修改数据库消息状态。
1.3.1 场景：
自动ACK的状态下。消费者收到消息，但没来得及消息然后宕机。
1.3.2 解决：
一定开启手动ACK，消费成功才移除，失败或者没来得及处理就noAck并重新入队
2.消息重复
2.1.1 场景：
消息消费成功，事务已经提交，ack时，机器宕机。导致没有ack成功，Broker 的消息重新由 unack 变为 ready，并发送给其他消费者。
消息消费失败，由于重试机制，自动又将消息发送出去。
成功消费，ack时宕机，消息由unack变为ready，Broker又重新发送
解决：
- 消费者的业务消费接口应该设计为幂等性的。比如扣库存有工作单的状态标志
- 使用防重表 (redis/mysql)，发送消息每一个都有业务的唯一标识，处理过就不用处理
- RabbitMQ 的每一个消息都有 redelivered 字段，可以获取是否是被重新投递过来的，而不是第一次投递过来的
3.消息积压
3.1.1 场景：
消费者宕机积压
消费者消费能力不足积压
发送者发送流量太大
3.1.2 解决：
- 上线更多的消费者，进行正常消费
- 上线专门的队列消费服务，将消息先批量取出来，记录数据库，离线慢慢处理
