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:
- 生产端生成唯一 ID(UUID/雪花算法等),写入消息内容;
- 将消息发送到 MQ;
- 消费端拿到消息 → 查询 Redis/DB 看
msg_id
是否已消费过; - 如果消费过:丢弃;
- 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:
环节 | 是否需要存储和检查 ID | 目的 |
---|---|---|
生产者 | 一般 不检查,只负责生成唯一 ID | 保证每条消息天然有唯一标识 |
消息队列(MQ) | 看具体 MQ: - Kafka:有 offset,不做业务级去重 - RabbitMQ:不做业务级去重 - RocketMQ:可配置去重 结论:大多数 MQ 不做业务级去重 |
保证消息可靠投递,但不负责业务幂等 |
消费者 | 一定要检查:消费前查 Redis/DB 看 msg_id 是否已处理过 |
防止重复消费、保证业务幂等性 |
🧩 完整流程:
生产端生成唯一 ID
{ "msg_id": "uuid-1234-5678", "user_id": 1, "product_id": 100, "timestamp": 1690000000 }
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)。
消费者拿消息 → 检查去重表
- 查 Redis 或 DB,看
msg_id
是否存在;
- 查 Redis 或 DB,看
不存在:执行业务逻辑,执行成功后写入去重表;
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:
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。
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。
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。