建议先关注、点赞、收藏后再阅读。
在可靠消息的终一致性解决方案中，一般采用以下措施来保证消息的可靠性和正确性：
- 消息持久化： 可靠的消息系统会将发送的消息进行持久化，以确保即使在系统故障或网络中断的情况下，消息也不会丢失。消息可以通过将其保存在可靠的存储介质（如磁盘）上来实现持久化，或者使用分布式存储系统来存储消息。
- 消息确认机制： 发送者在发送消息后，等待接收到消息的确认。接收者在处理完消息后发送确认消息给发送者，通知发送者消息已经成功接收并处理。如果发送者在一段时间内没有接收到确认消息，会进行重试，直到接收到确认消息为止。这样可以确保消息的可靠传输。
- 重试机制： 针对消息可能发送失败的情况，可靠的消息系统会实现重试机制。如果发送者发送消息失败，会自动进行重试，直到消息发送成功为止。重试策略可以根据系统性能和可靠性要求来设定，如每隔一段时间重试一次，或者采用指数退避策略。
- 故障恢复机制： 如果在消息发送或处理过程中发生故障，可靠的消息系统需要具备相应的恢复机制。恢复机制可以包括故障检测、故障恢复策略和故障重放等。通过这些机制，确保在发生故障时，消息系统能够快速恢复，并且不会丢失任何关键的消息。
实现细节示例：
在分布式系统中，常用的可靠消息解决方案包括基于消息队列的方案，如Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ等。这些方案一般会提供消息持久化、消息确认机制和重试机制等功能。
例如，Kafka是一个分布式的消息系统，具有高吞吐量、可持久化和可靠性的特点。Kafka通过将消息持久化到磁盘上来保证消息的可靠性，在发送和接收消息时，会通过消息确认机制来保证消息不会丢失。Kafka还提供了可配置的重试机制，可以根据需要设置重试策略。此外，Kafka还具备故障恢复机制，能够在节点故障或网络中断的情况下保持可用性。
这些细节的实现保证了消息系统能够在分布式环境下实现可靠的消息传输和处理，确保消息的可靠性和正确性。
努力通知型解决方案是一种分布式系统中用于保证数据的一致性的方法。
在该解决方案中，当一个节点更新了数据，并向其他节点进行通知后，通知的接收节点会在收到通知后立即对数据进行更新，而不会对通知进行任何处理。最终一致则指的是，尽管节点在更新后立即进行了通知，但由于网络延迟或其他原因，接收节点可能无法及时收到通知，因此可能会发生一段时间的不一致。然而，通过努力通知，系统会不断尝试发送通知直至成功，并保证系统最终达到一致的状态。
努力通知和最终一致的关系：
努力通知：
- 当一个节点更新了数据后，它会尽力将更新通知发送给其他节点。
- 通知的接收节点会在收到通知后，立即对数据进行更新，而不会对通知进行任何处理。
最终一致：
- 尽管节点在更新后立即进行了通知，但由于网络延迟等原因，接收节点可能无法及时收到通知，因此可能会有一段时间的不一致。
- 通过不断地尝试发送通知，系统最终会达到一致的状态。
努力通知和最终一致是相辅相成的，在努力通知的机制下，系统通过不断尝试发送通知来保证最终一致，即系统在一段时间内的不一致状态最终会被纠正，所有节点的数据会达到一致。
