RabbitMQ作为主流的消息中间件，消息丢失可能源自生产者、RabbitMQ本身或消费端。为确保消息不丢失，我们需要采取一系列措施：生产者端：可启用事务或confirm机制。事务模式下，消息发送失败会回滚，confirm机制异步监控消息确认，超时或失败后重试。但需注意事务模式可能影响性能。
进一步优化Confirm机制，可以采用批量Confirm和异步Confirm方法。批量Confirm允许一次处理多个消息确认，提高确认效率。异步Confirm则允许在消息到达交换机后立即进行确认，但确认结果异步返回，提升系统响应速度。在业务环境中，消息积压处理还需关注消息丢失问题。
所以，如果你的业务中有以上列举的场景，或者类似的功能、性能需求，那么快快引入消息中间件来提升你的业务性能吧。引入消息中间件带来的一系列问题 虽然消息中间件引入有以上那么多好处，但是使用的时候依然会存在很多问题。
新消息并不仅仅是有人回复你或者给你发信息，通知也是以新消息的形式发给你的，有时候我也是这样，再点击的话，就会发现多了通知。还有，网页的记录是不能保存的，你就下个校内通吧，有什么消息马上提示，还可以像QQ一样有群。
1、在使用RabbitMQ做消息分发时，主要有三个概念要注意：Exchange，RoutingKey，Queue。
2、在架构和高可用性方面，Kafka利用ZooKeeper实现节点保活和主从切换，而RocketMQ舍弃ZK，自建NameServer，确保最终一致性。RabbitMQ的无主架构遵循AMQP协议，消息一旦消费即不可撤销，但集群模式需要根据性能需求进行调整。性能上，RocketMQ和Kafka性能相近，RabbitMQ在消息堆积时可能性能下降。
3、blackholed问题：当消息投递到未绑定队列或使用错误路由时，可能导致消息丢失。 ActiveMQ 作为JMS实现，它提供可靠消息传递。非持久化消息在内存和文件中，文件限制可能导致服务中断。 丢消息问题：非持久化消息堆积写入文件，若超过限制，可能导致消息丢失。
4、一般地，当发布端发送消息速度快于订阅端消费消息的速度时，队列中堆积了大量的消息，导致报警，就会触发流控机制。
1、在消费端实现幂等性，确保消息不被重复消费。常见做法包括：唯一ID + 指纹码机制：生成全局唯一ID并加指纹码，利用数据库主键去重。好处是实现简单，但高并发下存在性能瓶颈，可通过分库分表策略解决。Redis原子性：使用Redis的setnx命令确保消息唯一性。需考虑数据一致性与缓存同步策略。
2、如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。
3、在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。