今年年初的时候写了一篇文章 《围观：基于事件机制的内部解耦之心路历程》。这篇文章主要讲的是用 ES 数据异构的场景。程序订阅 Mysql Binlog 的变更，然后程序内部使用 Spring Event 来分发具体的事件，因为一个表的数据变更可能会需要更新多个 ES 索引。
为了方便大家理解我把之前方案的图片复制过来了，如下：
上图的方案存在一个问题，就是我们今天文章要聊的内容。
这个问题就是当 MQ Consumer 收到消息后，就直接发布 Event 了，如果是同步的，没有问题。如果某个 EventListener 中处理失败了，那么这条消息将不会 ACK。
如果是异步发布 Event 的场景，发布完消息马上就 ACK 了。就算某个 EventListener 中处理失败了，MQ 也感知不到，不会进行消息的重新投递，这就是存在的问题。
方案一
既然消息已经 ACK 了，那就不利用 MQ 的重试功能了，使用方自己重试是不是也可以呢？
可肯定是可以的，内部处理是否成功肯定是可以知道的，如果处理失败了可以默认重试，或者有一定策略的重试。实在不行还可以落库，保存记录。
这样的问题在于太烦了呀，每个使用的地方都要去做这件事情，而且对于未来接手你代码的程序小哥哥来说，这很有可能让小哥哥头发慢慢脱落啊。。。。
脱落不要紧，关键他还不知道要做这个处理，说不定哪天就背锅了，惨兮兮。。。。
方案二
要保证消息和业务处理的一致性，就不能立马进行 ACK 操作。而是要等业务处理完成后再决定是否要 ACK。
如果有处理失败的就不应该 ACK，这样就能复用 MQ 的重试机制了。
分析下来，这就是一个典型的异步转同步的场景。像 Dubbo 中也有这个场景，所以我们可以借鉴 Dubbo 中的实现思路。
创建一个 DefaultFuture 用于同步等待获取任务执行结果。然后在 MQ 消费的地方使用 DefaultFuture。
@Service @RocketMQMessageListener(topic = "${rocketmq.topic.data_change}", consumerGroup = "${rocketmq.group.data_change_consumer}") public class DataChangeConsume implements RocketMQListener<DataChangeRequest> { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Autowired private CustomApplicationContextAware customApplicationContextAware; @Override public void onMessage(DataChangeRequest dataChangeRequest) { log.info("received message {} , Thread {}", dataChangeRequest, Thread.currentThread().getName()); DataChangeEvent event = new DataChangeEvent(this); event.setChangeType(dataChangeRequest.getChangeType()); event.setTable(dataChangeRequest.getTable()); event.setMessageId(dataChangeRequest.getMessageId()); DefaultFuture defaultFuture = DefaultFuture.newFuture(dataChangeRequest, customApplicationContextAware.getTaskCount(), 6000 * 10); applicationContext.publishEvent(event); Boolean result = defaultFuture.get(); log.info("MessageId {} 处理结果 {}", dataChangeRequest.getMessageId(), result); if (!result) { throw new RuntimeException("处理失败,不进行消息ACK,等待下次重试"); } } }newFuture() 会传入事件参数，超时时间，任务数量几个参数。任务数量是用于判断所有 EventListener 是否全部执行完成。
defaultFuture.get(); 这不就会阻塞，等待所有任务执行完成才会返回结果，如果所有业务都处理成功了，那么会返回 true，流程结束，消息自动 ACK。
如果返回了 false 证明有处理失败的或者超时的，就不需要 ACK 了，抛出异常等待重试。
public Boolean get() { if (isDone()) { return true; } long start = System.currentTimeMillis(); lock.lock(); try { while (!isDone()) { done.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS); // 有失败的任务反馈 if (!isSuccessDone()) { return false; } // 全部执行成功 if (isDone()) { return true; } // 超时 if (System.currentTimeMillis() - start > timeout) { return false; } } } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e); } finally { lock.unlock(); } return true; }isDone() 会判断反馈结果了的任务数量跟总数量是否一致，如果一直就说明全部执行完成了。
public boolean isDone() { return feedbackResultCount.get() == taskCount; }那么任务执行完了怎么反馈呢? 不可能让每个使用的方法去关心，所以我们定义了一个切面来做这件事情。
@Aspect @Component public class EventListenerAspect { @Around(value = "@annotation(eventListener)") public Object aroundAdvice(ProceedingJoinPoint joinpoint, EventListener eventListener) throws Throwable { DataChangeEvent event = null; boolean executeResult = true; try { event = (DataChangeEvent)joinpoint.getArgs()[0]; Object result = joinpoint.proceed(); return result; } catch (Exception e) { executeResult = false; throw e; } finally { DefaultFuture.received(event.getMessageId(), executeResult); } } }通过 DefaultFuture.received() 反馈执行结果。
public static void received(String id, boolean result) { DefaultFuture future = FUTURES.get(id); if (future != null) { // 累加失败任务数量 if (!result) { future.feedbackFailResultCount.incrementAndGet(); } // 累加执行完成任务数量 future.feedbackResultCount.incrementAndGet(); if (future.isDone()) { FUTURES.remove(id); future.doReceived(); } } } private void doReceived() { lock.lock(); try { if (done != null) { // 唤醒阻塞的线程 done.signal(); } } finally { lock.unlock(); } 复制代码下面我们来总结整个流程：
收到 MQ 消息，组装成 DefaultFuture，通过 get 方法获取执行结果，未执行完的时候此方法阻塞。通过切面切入加了 EventListener 的方法，判断是否有异常来判断任务的执行结果。通过 DefaultFuture.received() 反馈结果。反馈时计算是否全部完成，全部完成则唤醒阻塞的线程。DefaultFuture.get()就能获取到结果。是否要进行 ACK 操作。需要注意的是每个 EventListener 内部消费的逻辑都要做幂等控制。
源码地址：https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud/tree/master/kitty-cloud-mqconsume[1]
