原博客：http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2020182
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我们先看一消息的声明周期如下图：
图片中简单的描述了一条消息的生命周期,不过在不同的架构环境中,message的流动行可能更加复杂.将在稍后有关broker的架构中详解..一条消息从producer端发出之后，一旦被broker正确保存，那么它将会被consumer消费，然后ACK，broker端才会删除；不过当消息过期或者存储设备溢出时，也会终结它。
1.ACK机制
JMS API中约定了Client端可以使用四种ACK模式,在javax.jms.Session接口中:
- AUTO_ACKNOWLEDGE = 1 自动确认
- CLIENT_ACKNOWLEDGE = 2 客户端手动确认 如下图：
如果不写这行代码，会默认即消费失败的，就不会出队列。会一直存着，知道你ACK确认后。注意：JMS里面已经帮你封装过了，无论你在配置中如何配置都不会生效的，JMS源码里面的配置如下图：
-
- DUPS_OK_ACKNOWLEDGE = 3 自动批量确认
- SESSION_TRANSACTED = 0 事务提交并确认
此外AcitveMQ补充了一个自定义的ACK模式:
- INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE = 4 单条消息确认
我们在开发JMS应用程序的时候,会经常使用到上述ACK模式,其中"INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE "只有ActiveMQ支持,当然开发者也可以使用它. ACK模式描述了Consumer与broker确认消息的方式(时机),比如当消息被Consumer接收之后,Consumer将在何时确认消息。对于broker而言，只有接收到ACK指令,才会认为消息被正确的接收或者处理成功了,通过ACK，可以在consumer（/producer）与Broker之间建立一种简单的“担保”机制.
Client端指定了ACK模式,但是在Client与broker在交换ACK指令的时候,还需要告知ACK_TYPE,ACK_TYPE表示此确认指令的类型，不同的ACK_TYPE将传递着消息的状态，broker可以根据不同的ACK_TYPE对消息进行不同的操作。
比如Consumer消费消息时出现异常,就需要向broker发送ACK指令,ACK_TYPE为"REDELIVERED_ACK_TYPE",那么broker就会重新发送此消息。在JMS API中并没有定义ACT_TYPE,因为它通常是一种内部机制,并不会面向开发者。ActiveMQ中定义了如下几种ACK_TYPE(参看MessageAck类):
- DELIVERED_ACK_TYPE = 0 消息"已接收"，但尚未处理结束
- STANDARD_ACK_TYPE = 2 "标准"类型,通常表示为消息"处理成功"，broker端可以删除消息了
- POSION_ACK_TYPE = 1 消息"错误",通常表示"抛弃"此消息，比如消息重发多次后，都无法正确处理时，消息将会被删除或者DLQ(死信队列)
- REDELIVERED_ACK_TYPE = 3 消息需"重发"，比如consumer处理消息时抛出了异常，broker稍后会重新发送此消息
- INDIVIDUAL_ACK_TYPE = 4 表示只确认"单条消息",无论在任何ACK_MODE下
- UNMATCHED_ACK_TYPE = 5 在Topic中，如果一条消息在转发给“订阅者”时，发现此消息不符合Selector过滤条件，那么此消息将 不会转发给订阅者，消息将会被存储引擎删除(相当于在Broker上确认了消息)。
到目前为止,我们已经清楚了大概的原理: Client端在不同的ACK模式时,将意味着在不同的时机发送ACK指令,每个ACK Command中会包含ACK_TYPE,那么broker端就可以根据ACK_TYPE来决定此消息的后续操作. 接下来,我们详细的分析ACK模式与ACK_TYPE.
我们需要在创建Session时指定ACK模式,由此可见,ACK模式将是session共享的,意味着一个session下所有的 consumer都使用同一种ACK模式。在创建Session时,开发者不能指定除ACK模式列表之外的其他值.如果此session为事务类型,用户指定的ACK模式将被忽略,而强制使用"SESSION_TRANSACTED"类型;如果session非事务类型时,也将不能将 ACK模式设定为"SESSION_TRANSACTED",毕竟这是相悖的.
Consumer消费消息的风格有2种: 同步/异步..使用consumer.receive()就是同步，使用messageListener就是异步；在同一个consumer中，我们不能同时使用这2种风格，比如在使用listener的情况下，当调用receive()方法将会获得一个Exception。两种风格下，消息确认时机有所不同。
同步调用时，在消息从receive方法返回之前，就已经调用了ACK；因此如果Client端没有处理成功，此消息将丢失(可能重发，与ACK模式有关)。
基于异步调用时，消息的确认是在onMessage方法返回之后，如果onMessage方法异常，会导致消息不能被ACK，会触发重发。
ACK模式详解
AUTO_ACKNOWLEDGE : 自动确认,这就意味着消息的确认时机将有consumer择机确认."择机确认"似乎充满了不确定性,这也意味着,开发者必须明确知道"择机确认"的具体时机,否则将有可能导致消息的丢失,或者消息的重复接收.那么在ActiveMQ中,AUTO_ACKNOWLEDGE是如何运作的呢?
1) 对于consumer而言，optimizeAcknowledge属性只会在AUTO_ACK模式下有效。
2) 其中DUPS_ACKNOWLEGE也是一种潜在的AUTO_ACK,只是确认消息的条数和时间上有所不同。
3) 在“同步”(receive)方法返回message之前,会检测optimizeACK选项是否开启，如果没有开启，此单条消息将立即确认，所以在这种情况下，message返回之后，如果开发者在处理message过程中出现异常，会导致此消息也不会redelivery,即"潜在的消息丢失"；如果开启了optimizeACK，则会在unAck数量达到prefetch * 0.65时确认，当然我们可以指定prefetchSize = 1来实现逐条消息确认。
4) 在"异步"(messageListener)方式中,将会首先调用listener.onMessage(message),此后再ACK,如果onMessage方法异常,将导致client端补充发送一个ACK_TYPE为REDELIVERED_ACK_TYPE确认指令；如果onMessage方法正常,消息将会正常确认(STANDARD_ACK_TYPE)。此外需要注意，消息的重发次数是有限制的，每条消息中都会包含“redeliveryCounter”计数器，用来表示此消息已经被重发的次数，如果重发次数达到阀值，将会导致发送一个ACK_TYPE为POSION_ACK_TYPE确认指令,这就导致broker端认为此消息无法消费,此消息将会被删除或者迁移到"dead letter"通道中。
因此当我们使用messageListener方式消费消息时，通常建议在onMessage方法中使用try-catch,这样可以在处理消息出错时记录一些信息，而不是让consumer不断去重发消息；如果你没有使用try-catch,就有可能会因为异常而导致消息重复接收的问题,需要注意你的onMessage方法中逻辑是否能够兼容对重复消息的判断
CLIENT_ACKNOWLEDGE : 客户端手动确认，这就意味着AcitveMQ将不会“自作主张”的为你ACK任何消息，开发者需要自己择机确认。在此模式下，开发者需要需要关注几个方法：1) message.acknowledge()，2) ActiveMQMessageConsumer.acknowledege()，3) ActiveMQSession.acknowledge()；其1)和3)是等效的，将当前session中所有consumer中尚未ACK的消息都一起确认，2)只会对当前consumer中那些尚未确认的消息进行确认。开发者可以在合适的时机必须调用一次上述方法。为了避免混乱，对于这种ACK模式下，建议一个session下只有一个consumer。
我们通常会在基于Group(消息分组)情况下会使用CLIENT_ACKNOWLEDGE，我们将在一个group的消息序列接受完毕之后确认消息(组)；不过当你认为消息很重要，只有当消息被正确处理之后才能确认时，也可以使用此模式 。
如果开发者忘记调用acknowledge方法，将会导致当consumer重启后，会接受到重复消息，因为对于broker而言，那些尚未真正ACK的消息被视为“未消费”。
开发者可以在当前消息处理成功之后，立即调用message.acknowledge()方法来"逐个"确认消息，这样可以尽可能的减少因网络故障而导致消息重发的个数；当然也可以处理多条消息之后，间歇性的调用acknowledge方法来一次确认多条消息，减少ack的次数来提升consumer的效率，不过这仍然是一个利弊权衡的问题。
除了message.acknowledge()方法之外，ActiveMQMessageConumser.acknowledge()和ActiveMQSession.acknowledge()也可以确认消息，只不过前者只会确认当前consumer中的消息。其中sesson.acknowledge()和message.acknowledge()是等效的。
无论是“同步”/“异步”，ActiveMQ都不会发送STANDARD_ACK_TYPE，直到message.acknowledge()调用。如果在client端未确认的消息个数达到prefetchSize * 0.5时，会补充发送一个ACK_TYPE为DELIVERED_ACK_TYPE的确认指令，这会触发broker端可以继续push消息到client端。(参看PrefetchSubscription.acknwoledge方法)
在broker端，针对每个Consumer，都会保存一个因为"DELIVERED_ACK_TYPE"而“拖延”的消息个数，这个参数为prefetchExtension，事实上这个值不会大于prefetchSize * 0.5,因为Consumer端会严格控制DELIVERED_ACK_TYPE指令发送的时机(参见ActiveMQMessageConsumer.ackLater方法)，broker端通过“prefetchExtension”与prefetchSize互相配合，来决定即将push给client端的消息个数，count = prefetchExtension + prefetchSize - dispatched.size()，其中dispatched表示已经发送给client端但是还没有“STANDARD_ACK_TYPE”的消息总量；由此可见，在CLIENT_ACK模式下，足够快速的调用acknowledge()方法是决定consumer端消费消息的速率；如果client端因为某种原因导致acknowledge方法未被执行，将导致大量消息不能被确认，broker端将不会push消息，事实上client端将处于“假死”状态，而无法继续消费消息。我们要求client端在消费1.5*prefetchSize个消息之前，必须acknowledge()一次；通常我们总是每消费一个消息调用一次，这是一种良好的设计。
此外需要额外的补充一下：所有ACK指令都是依次发送给broker端，在CLIET_ACK模式下，消息在交付给listener之前，都会首先创建一个DELIVERED_ACK_TYPE的ACK指令，直到client端未确认的消息达到"prefetchSize * 0.5"时才会发送此ACK指令，如果在此之前，开发者调用了acknowledge()方法，会导致消息直接被确认(STANDARD_ACK_TYPE)。broker端通常会认为“DELIVERED_ACK_TYPE”确认指令是一种“slow consumer”信号，如果consumer不能及时的对消息进行acknowledge而导致broker端阻塞，那么此consumer将会被标记为“slow”，此后queue中的消息将会转发给其他Consumer。
DUPS_OK_ACKNOWLEDGE : "消息可重复"确认，意思是此模式下，可能会出现重复消息，并不是一条消息需要发送多次ACK才行。它是一种潜在的"AUTO_ACK"确认机制，为批量确认而生，而且具有“延迟”确认的特点。对于开发者而言，这种模式下的代码结构和AUTO_ACKNOWLEDGE一样，不需要像CLIENT_ACKNOWLEDGE那样调用acknowledge()方法来确认消息。
1) 在ActiveMQ中，如果在Destination是Queue通道，我们真的可以认为DUPS_OK_ACK就是“AUTO_ACK + optimizeACK + (prefetch > 0)”这种情况，在确认时机上几乎完全一致；此外在此模式下，如果prefetchSize =1 或者没有开启optimizeACK，也会导致消息逐条确认，从而失去批量确认的特性。
2) 如果Destination为Topic，DUPS_OK_ACKNOWLEDGE才会产生JMS规范中诠释的意义，即无论optimizeACK是否开启，都会在消费的消息个数>=prefetch * 0.5时，批量确认(STANDARD_ACK_TYPE),在此过程中，不会发送DELIVERED_ACK_TYPE的确认指令,这是1)和AUTO_ACK的最大的区别。
这也意味着，当consumer故障重启后，那些尚未ACK的消息会重新发送过来。
SESSION_TRANSACTED : 当session使用事务时，就是使用此模式。在事务开启之后，和session.commit()之前，所有消费的消息，要么全部正常确认，要么全部redelivery。这种严谨性，通常在基于GROUP(消息分组)或者其他场景下特别适合。在SESSION_TRANSACTED模式下，optimizeACK并不能发挥任何效果,因为在此模式下，optimizeACK会被强制设定为false，不过prefetch仍然可以决定DELIVERED_ACK_TYPE的发送时机。
因为Session非线程安全，那么当前session下所有的consumer都会共享同一个transactionContext；同时建议，一个事务类型的Session中只有一个Consumer，以避免rollback()或者commit()方法被多个consumer调用而造成的消息混乱。
当consumer接受到消息之后，首先检测TransactionContext是否已经开启，如果没有，就会开启并生成新的transactionId，并把信息发送给broker；此后将检测事务中已经消费的消息个数是否 >= prefetch * 0.5,如果大于则补充发送一个“DELIVERED_ACK_TYPE”的确认指令；这时就开始调用onMessage()方法，如果是同步(receive),那么即返回message。上述过程，和其他确认模式没有任何特殊的地方。
当开发者决定事务可以提交时，必须调用session.commit()方法，commit方法将会导致当前session的事务中所有消息立即被确认；事务的确认过程中，首先把本地的deliveredMessage队列中尚未确认的消息全部确认(STANDARD_ACK_TYPE)；此后向broker发送transaction提交指令并等待broker反馈，如果broker端事务操作成功，那么将会把本地deliveredMessage队列清空，新的事务开始；如果broker端事务操作失败(此时broker已经rollback)，那么对于session而言，将执行inner-rollback，这个rollback所做的事情，就是将当前事务中的消息清空并要求broker重发(REDELIVERED_ACK_TYPE),同时commit方法将抛出异常。
当session.commit方法异常时，对于开发者而言通常是调用session.rollback()回滚事务(事实上开发者不调用也没有问题)，当然你可以在事务开始之后的任何时机调用rollback(),rollback意味着当前事务的结束，事务中所有的消息都将被重发。需要注意，无论是inner-rollback还是调用session.rollback()而导致消息重发，都会导致message.redeliveryCounter计数器增加，最终都会受限于brokerUrl中配置的"jms.redeliveryPolicy.maximumRedeliveries",如果rollback的次数过多，而达到重发次数的上限时，消息将会被DLQ(dead letter)。
INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE : 单条消息确认，这种确认模式，我们很少使用，它的确认时机和CLIENT_ACKNOWLEDGE几乎一样，当消息消费成功之后，需要调用message.acknowledege来确认此消息(单条)，而CLIENT_ACKNOWLEDGE模式先message.acknowledge()方法将导致整个session中所有消息被确认(批量确认)。
optimizeACK
"可优化的ACK"，这是ActiveMQ对于consumer在消息消费时，对消息ACK的优化选项，也是consumer端最重要的优化参数之一，
1) 在brokerUrl中增加如下查询字符串：
String brokerUrl = "tcp://localhost:61616?" + "jms.optimizeAcknowledge=true" + "&jms.optimizeAcknowledgeTimeOut=30000" + "&jms.redeliveryPolicy.maximumRedeliveries=6"; ActiveMQConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory(brokerUrl);
2) 在destinationUri中，增加如下查询字符串：
String queueName = "test-queue?customer.prefetchSize=100"; Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Destination queue = session.createQueue(queueName);
我们需要在brokerUrl指定optimizeACK选项，在destinationUri中指定prefetchSize(预获取)选项，其中brokerUrl参数选项是全局的，即当前factory下所有的connection/session/consumer都会默认使用这些值；而destinationUri中的选项，只会在使用此destination的consumer实例中有效；如果同时指定，brokerUrl中的参数选项值将会被覆盖。optimizeAck表示是否开启“优化ACK”，只有在为true的情况下，prefetchSize(下文中将会简写成prefetch)以及optimizeAcknowledgeTimeout参数才会有意义。此处需要注意"optimizeAcknowledgeTimeout"选项只能在brokerUrl中配置。
prefetch值建议在destinationUri中指定，因为在brokerUrl中指定比较繁琐；在brokerUrl中，queuePrefetchSize和topicPrefetchSize都需要单独设定："&jms.prefetchPolicy.queuePrefetch=12&jms.prefetchPolicy.topicPrefetch=12"等来逐个指定。
如果prefetchACK为true，那么prefetch必须大于0；当prefetchACK为false时，你可以指定prefetch为0以及任意大小的正数。不过，当prefetch=0是，表示consumer将使用PULL(拉取)的方式从broker端获取消息，broker端将不会主动push消息给client端，直到client端发送PullCommand时；当prefetch>0时，就开启了broker push模式，此后只要当client端消费且ACK了一定的消息之后，会立即push给client端多条消息。
当consumer端使用receive()方法同步获取消息时，prefetch可以为0和任意正值；当prefetch=0时，那么receive()方法将会首先发送一个PULL指令并阻塞，直到broker端返回消息为止，这也意味着消息只能逐个获取(类似于Request<->Response)，这也是Activemq中PULL消息模式；当prefetch > 0时，broker端将会批量push给client 一定数量的消息(<= prefetch),client端会把这些消息(unconsumedMessage)放入到本地的队列中，只要此队列有消息，那么receive方法将会立即返回，当一定量的消息ACK之后，broker端会继续批量push消息给client端。
当consumer端使用MessageListener异步获取消息时，这就需要开发设定的prefetch值必须 >=1,即至少为1；在异步消费消息模式中，设定prefetch=0,是相悖的，也将获得一个Exception。
此外，我们还可以brokerUrl中配置“redelivery”策略，比如当一条消息处理异常时，broker端可以重发的最大次数；和下文中提到REDELIVERED_ACK_TYPE互相协同。当消息需要broker端重发时，consumer会首先在本地的“deliveredMessage队列”(Consumer已经接收但还未确认的消息队列)删除它，然后向broker发送“REDELIVERED_ACK_TYPE”类型的确认指令，broker将会把指令中指定的消息重新添加到pendingQueue(亟待发送给consumer的消息队列)中，直到合适的时机，再次push给client。
到目前为止，或许你知道了optimizeACK和prefeth的大概意义，不过我们可能还会有些疑惑！！optimizeACK和prefetch配合，将会达成一个高效的消息消费模型：批量获取消息，并“延迟”确认(ACK)。prefetch表达了“批量获取”消息的语义，broker端主动的批量push多条消息给client端，总比client多次发送PULL指令然后broker返回一条消息的方式要优秀很多，它不仅减少了client端在获取消息时阻塞的次数和阻塞的时间，还能够大大的减少网络开支。optimizeACK表达了“延迟确认”的语义(ACK时机)，client端在消费消息后暂且不发送ACK，而是把它缓存下来(pendingACK)，等到这些消息的条数达到一定阀值时，只需要通过一个ACK指令把它们全部确认；这比对每条消息都逐个确认，在性能上要提高很多。由此可见，prefetch优化了消息传送的性能，optimizeACK优化了消息确认的性能。
当consumer端消息消费的速率很高(相对于producer生产消息)，而且消息的数量也很大时(比如消息源源不断的生产)，我们使用optimizeACK + prefetch将会极大的提升consumer的性能。不过反过来：
1) 如果consumer端消费速度很慢(对消息的处理是耗时的)，过大的prefetchSize，并不能有效的提升性能，反而不利于consumer端的负载均衡(只针对queue)；按照良好的设计准则，当consumer消费速度很慢时，我们通常会部署多个consumer客户端，并使用较小的prefetch，同时关闭optimizeACK，可以让消息在多个consumer间“负载均衡”(即均匀的发送给每个consumer)；如果较大的prefetchSize，将会导致broker一次性push给client大量的消息，但是这些消息需要很久才能ACK(消息积压)，而且在client故障时，还会导致这些消息的重发。
2) 如果consumer端消费速度很快，但是producer端生成消息的速率较慢，比如生产者10秒钟生成10条消息，但是consumer一秒就能消费完毕，而且我们还部署了多个consumer！！这种场景下，建议开启optimizeACK，但是需要设置的prefetchSize不能过大；这样可以保证每个consumer都能有"活干"，否则将会出现一个consumer非常忙碌，但是其他consumer几乎收不到消息。
3) 如果消息很重要，特别是不愿意接收到”redelivery“的消息，那么我们需要将optimizeACK=false，prefetchSize=1
既然optimizeACK是”延迟“确认，那么就引入一种潜在的风险：在消息被消费之后还没有来得及确认时，client端发生故障，那么这些消息就有可能会被重新发送给其他consumer，那么这种风险就需要client端能够容忍“重复”消息。
prefetch值默认为1000，当然这个值可能在很多场景下是偏大的；我们暂且不考虑ACK模式(参见下文)，通常情况下，我们只需要简单的统计出单个consumer每秒的最大消费消息数即可，比如一个consumer每秒可以处理100个消息，我们期望consumer端每2秒确认一次，那么我们的prefetchSize可以设置为100 * 2 /0.65大概为300。无论如何设定此值，client持有的消息条数最大为：prefetch + “DELIVERED_ACK_TYPE消息条数”(DELIVERED_ACK_TYPE参见下文)
即使当optimizeACK为true，也只会当session的ACK模式为AUTO_ACKNOWLEDGE时才会生效，即在其他类型的ACK模式时consumer端仍然不会“延迟确认”，即:
consumer.optimizeAck = connection.optimizeACK && session.isAutoAcknowledge()
当consumer.optimizeACK有效时，如果客户端已经消费但尚未确认的消息(deliveredMessage)达到prefetch * 0.65，consumer端将会自动进行ACK；同时如果离上一次ACK的时间间隔，已经超过"optimizeAcknowledgeTimout"毫秒，也会导致自动进行ACK。
此外简单的补充一下，批量确认消息时，只需要在ACK指令中指明“firstMessageId”和“lastMessageId”即可，即消息区间，那么broker端就知道此consumer(根据consumerId识别)需要确认哪些消息。
最后让我们想一下，如何保证消息队列做最终一致性的时候消息不会丢失和重复消费呢？
我们可以通过幂等的方式实现。所谓的幂等就是多次调用，结果和一次调用一致。即我们通过生产者发送消息带一个MessageID来到Broker，Broker已经收到了，返回ACK给生产者，如果此时发生网络故障了，生产者没收到ACK，生产者以为Broker没收到ACK,生产者重传消息。这样造成重复消费，如果我们通过通过生产者发送消息带一个MessageID来到Broker，Broker记录这个MessageID，Broker已经收到了，返回ACK给生产者，如果此时发生网络故障了，生产者没收到ACK，生产者以为Broker没收到ACK,生产者重传消息并再次附带MessageID,Broker根据这个MessageID核对本地是否有这个MessageID,如果有，返回ACK给生产者，对生产者再次发来的Message丢弃不管。这样就解决了队列做最终一致性的时候消息不会丢失和重复消费。
一、缘起
《消息总线消息必达》所述，MQ消息必达，架构上有两个核心设计点：
（1）消息落地
（2）消息超时、重传、确认
再次回顾消息总线核心架构，它由发送端、服务端、固化存储、接收端四大部分组成。
为保证消息的可达性，超时、重传、确认机制可能导致消息总线、或者业务方收到重复的消息，从而对业务产生影响。
举个例子：
购买会员卡，上游支付系统负责给用户扣款，下游系统负责给用户发卡，通过MQ异步通知。不管是上半场的ACK丢失，导致MQ收到重复的消息，还是下半场ACK丢失，导致购卡系统收到重复的购卡通知，都可能出现，上游扣了一次钱，下游发了多张卡。
消息总线的幂等性设计至关重要，是本文将要讨论的重点。
二、上半场的幂等性设计
MQ消息发送上半场，即上图中的1-3
1，发送端MQ-client将消息发给服务端MQ-server
2，服务端MQ-server将消息落地
3，服务端MQ-server回ACK给发送端MQ-client
如果3丢失，发送端MQ-client超时后会重发消息，可能导致服务端MQ-server收到重复消息。
此时重发是MQ-client发起的，消息的处理是MQ-server，为了避免步骤2落地重复的消息，对每条消息，MQ系统内部必须生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据，这个内部消息ID的特性是：
（1）全局唯一
（2）MQ生成，具备业务无关性，对消息发送方和消息接收方屏蔽
有了这个inner-msg-id，就能保证上半场重发，也只有1条消息落到MQ-server的DB中，实现上半场幂等。
三、下半场的幂等性设计
MQ消息发送下半场，即上图中的4-6
4，服务端MQ-server将消息发给接收端MQ-client
5，接收端MQ-client回ACK给服务端
6，服务端MQ-server将落地消息删除
需要强调的是，接收端MQ-client回ACK给服务端MQ-server，是消息消费业务方的主动调用行为，不能由MQ-client自动发起，因为MQ系统不知道消费方什么时候真正消费成功。
如果5丢失，服务端MQ-server超时后会重发消息，可能导致MQ-client收到重复的消息。
此时重发是MQ-server发起的，消息的处理是消息消费业务方，消息重发势必导致业务方重复消费（上例中的一次付款，重复发卡），为了保证业务幂等性，业务消息体中，必须有一个biz-id，作为去重和幂等的依据，这个业务ID的特性是：
（1）对于同一个业务场景，全局唯一
（2）由业务消息发送方生成，业务相关，对MQ透明
（3）由业务消息消费方负责判重，以保证幂等
最常见的业务ID有：支付ID，订单ID，帖子ID等。
具体到支付购卡场景，发送方必须将支付ID放到消息体中，消费方必须对同一个支付ID进行判重，保证购卡的幂等。
有了这个业务ID，才能够保证下半场消息消费业务方即使收到重复消息，也只有1条消息被消费，保证了幂等。
三、总结
MQ为了保证消息必达，消息上下半场均可能发送重复消息，如何保证消息的幂等性呢？
上半场
MQ-client生成inner-msg-id，保证上半场幂等。
这个ID全局唯一，业务无关，由MQ保证。
下半场
业务发送方带入biz-id，业务接收方去重保证幂等。
这个ID对单业务唯一，业务相关，对MQ透明。
结论：幂等性，不仅对MQ有要求，对业务上下游也有要求。
结语：到目前为止，我们已经已经简单的了解了ActiveMQ中消息传送机制，还有JMS中ACK策略，重点分析了optimizeACK的策略，希望开发者能够在使用activeMQ中避免一些不必要的错误。