用 MQ 有个基本原则,就是数据不能多一条,也不能少一条,不能多,就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少,就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。
如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息,比如说计费、扣费的一些消息,那必须确保这个 MQ 传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢。
数据的丢失问题,可能出现在生产者、MQ、消费者中,咱们从 RabbitMQ 来分析一下吧。
生产者弄丢了数据
生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络问题啥的,都有可能。
此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能,就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务 channel.txSelect()
,然后发送消息,如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到,那么生产者会收到异常报错,此时就可以回滚事务 channel.txRollback()
,然后重试发送消息;如果收到了消息,那么可以提交事务 channel.txCommit()
。
try { // 通过工厂创建连接 connection = factory.newConnection(); // 获取通道 channel = connection.createChannel(); // 开启事务 channel.txSelect(); // 这里发送消息 channel.basicPublish(exchange, routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes()); // 模拟出现异常 int result = 1 / 0; // 提交事务 channel.txCommit(); } catch (IOException | TimeoutException e) { // 捕捉异常,回滚事务 channel.txRollback(); }
但是问题是,RabbitMQ 事务机制(同步)一搞,基本上吞吐量会下来,因为太耗性能。
所以一般来说,如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢,可以开启 confirm
模式,在生产者那里设置开启 confirm
模式之后,你每次写的消息都会分配一个唯一的 id,然后如果写入了 RabbitMQ 中,RabbitMQ 会给你回传一个 ack
消息,告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息,会回调你的一个 nack
接口,告诉你这个消息接收失败,你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态,如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调,那么你可以重发。
事务机制和 confirm
机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿,但是 confirm
机制是异步的,你发送个消息之后就可以发送下一个消息,然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。
所以一般在生产者这块避免数据丢失,都是用 confirm
机制的。
已经在 transaction 事务模式的 channel 是不能再设置成 confirm 模式的,即这两种模式是不能共存的。
客户端实现生产者 confirm
有 3 种方式:
1.普通 confirm 模式:每发送一条消息后,调用 waitForConfirms()
方法,等待服务器端 confirm,如果服务端返回 false 或者在一段时间内都没返回,客户端可以进行消息重发。
channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName, ConfirmConfig.routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, ConfirmConfig.msg_10B.getBytes()); if (!channel.waitForConfirms()) { // 消息发送失败 // ... }
2.批量 confirm 模式:每发送一批消息后,调用 waitForConfirms()
方法,等待服务端 confirm。
channel.confirmSelect(); for (int i = 0; i < batchCount; ++i) { channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName, ConfirmConfig.routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, ConfirmConfig.msg_10B.getBytes()); } if (!channel.waitForConfirms()) { // 消息发送失败 // ... }
3.异步 confirm 模式:提供一个回调方法,服务端 confirm 了一条或者多条消息后客户端会回调这个方法。
SortedSet<Long> confirmSet = Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<Long>()); channel.confirmSelect(); channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() { public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { if (multiple) { confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear(); } else { confirmSet.remove(deliveryTag); } } public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { System.out.println("Nack, SeqNo: " + deliveryTag + ", multiple: " + multiple); if (multiple) { confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear(); } else { confirmSet.remove(deliveryTag); } } }); while (true) { long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo(); channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName, ConfirmConfig.routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, ConfirmConfig.msg_10B.getBytes()); confirmSet.add(nextSeqNo); }
RabbitMQ 弄丢了数据
就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据,这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化,就是消息写入之后会持久化到磁盘,哪怕是 RabbitMQ 自己挂了,恢复之后会自动读取之前存储的数据,一般数据不会丢。除非极其罕见的是,RabbitMQ 还没持久化,自己就挂了,可能导致少量数据丢失,但是这个概率较小。
设置持久化有两个步骤:
- 创建 queue 的时候将其设置为持久化。这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据,但是它是不会持久化 queue 里的数据的。
- 第二个是发送消息的时候将消息的
deliveryMode
设置为 2。就是将消息设置为持久化的,此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。
必须要同时设置这两个持久化才行,RabbitMQ 哪怕是挂了,再次重启,也会从磁盘上重启恢复 queue,恢复这个 queue 里的数据。
注意,哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制,也有一种可能,就是这个消息写到了 RabbitMQ 中,但是还没来得及持久化到磁盘上,结果不巧,此时 RabbitMQ 挂了,就会导致内存里的一点点数据丢失。
所以,持久化可以跟生产者那边的 confirm
机制配合起来,只有消息被持久化到磁盘之后,才会通知生产者 ack
了,所以哪怕是在持久化到磁盘之前,RabbitMQ 挂了,数据丢了,生产者收不到 ack
,你也是可以自己重发的。
消费端弄丢了数据
RabbitMQ 如果丢失了数据,主要是因为你消费的时候,刚消费到,还没处理,结果进程挂了,比如重启了,那么就尴尬了,RabbitMQ 认为你都消费了,这数据就丢了。
这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack
机制,简单来说,就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 ack
,可以通过一个 api 来调用就行,然后每次你自己代码里确保处理完的时候,再在程序里 ack
一把。这样的话,如果你还没处理完,不就没有 ack
了?那 RabbitMQ 就认为你还没处理完,这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理,消息是不会丢的。
为了保证消息从队列中可靠地到达消费者,RabbitMQ 提供了消息确认机制。消费者在声明队列时,可以指定 noAck 参数,当 noAck=false,RabbitMQ 会等待消费者显式发回 ack 信号后,才从内存(和磁盘,如果是持久化消息)中移去消息。否则,一旦消息被消费者消费,RabbitMQ 会在队列中立即删除它。
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