分布式进阶（四）——分布式框架之高性能：消息丢失

    channel.txSelect();    //开启事务
    try{
        // 发送消息
    }catch(Exception ex){
        channel.txRollback();    //回滚事务
        // 重新发送消息
    }
    channel.txCommit();    //提交事务

缺点：
RabbitMQ的事务机制是同步的，会导致吞吐量大幅下降。

Confirm机制

生产者可以开启confitm模式：

每次写消息时会给消息分配一个唯一id；
如果RabbitMQ收到了该消息，会回调生产者的ack接口，表示接受成功；
如果RabbitMQ接受消息失败，会回调生产者的nack接口，表示接受或处理失败，生产者在nack方法内进行重试发送；

    //开启confirm模式
    
    channel.confirm();
    
    // 发送消息，然后就不管了
    send();
    
    /**
     * 消息成功被接受后回调
     */
    public void ack(String messageId){
    
    }
    
    /**
     * 消息接受失败时回调
     */
    public void nack(String messageId){
        send();
    }

如果因为网络原因，这两个方法都没有被回调，生产者可以自己维护消息id的状态，对一些超时的消息，根据状态进行重发。

事务机制和confirm机制最大的不同在于：事务机制是同步的，会导致生产者线程阻塞。而Confirm机制是异步的，采用回调来确认消息是否发送成功，所以生产环境一般都用Confirm机制保证生产者对消息的100%可靠投递。

2.2 MQ故障丢失

因MQ故障而导致消息丢失的解决方案就是 持久化 。在RabbitMQ中开启持久化的方式如下：

创建queue时，将其设置为持久化，这样RabbitMQ会持久化queue的元数据；
生产者发送消息时，消息的deliveryMode设置为2，此时RabbitMQ就会将消息持久化到磁盘上去。

经过这样的设置，当RabbitMQ接受到消息然后持久化完成后，即使MQ挂了，重启后也可以从磁盘恢复queue和消息。但是还要注意一种情况：RabbitMQ接收到了消息，但是还没来得及持久化到磁盘，自己就挂了。此时，会导致MQ内存里的一点点数据丢失，但是这个概率是很小的。

我们可以配合生产者的confirm机制来解决上述问题。由于开启持久化后，只有消息被持久化到磁盘，才会回调生产者的ack接口，所以生产者在收不到ack的情况下，可以进行重发，这样哪怕持久化到磁盘前MQ自身挂了，也可以保证恢复后收到重发的消息。

2.3 消息投递后丢失

这种情况是因为消费者自身问题或网络问题造成的。RabbitMQ有一个消费者的autoAck机制，当消费者消费成功后，会自动通知RabbitMQ已经消费成功，此时如果消费者自身出现异常，就会导致消息丢失。

解决方案如下：

关闭RabbitMQ的消费者autoAck机制；
消费者消费完消息，自身逻辑处理成功后，再进行手动ack确认。（这种情况下，消费者必须要保证自身接口的幂等性）

三、Kafka

3.1 生产者投递消息丢失

Kafka可以通过一些配置来保证生产者对消息的100%可靠投递。

我们之前在《分布式框架之高性能：消息队列的可用性》一章中提到过，Kafka只有Leader节点会接受消息的读/写。Leader接受到生产发送来的消息后，只要当其它所有follower都同步成功，才会响应给生产者，否则生产者会不断重试，直到收到成功响应。

可以通过配置ack=all，来确保所有follower都进行消息同步。

3.2 MQ故障丢失

这种情况通常出现在Leader选举时：

某个partiton的Leader正在和其它Follower同步消息；
这个partiton所在的Broker突然挂了，部分Follower还没同步完成；
新选举的Leader刚好是之前没同步完成的，此时它就缺少了一些数据。

Kafka可以通过配置来解决这个问题，具体配置如下：

topic设置replication.factor参数：值必须大于1，该参数用于配置每个topic的partition的副本数，即每份数据一共存在replication.factor+1份拷贝；
kafka服务端设置min.insync.replicas参数：值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有一个follower还跟自己保持联系，这样才能确保leader挂了还有一个follower候补；
producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了；
producer端设置retries=MAX：这个是要求生成者确保消息发送成功，一旦失败，就无限重试。

3.3 消息投递后丢失

我们之前在《分布式框架之高性能：消息队列的可用性》一章中提到过，消费者消费完消息后，会将消息的offset告知Kafka，表示这条消息已经被成功消费。

默认情况下，消费者会自动提交offset，如果此时消费者挂了，那么Kafka依然会认为消费者已经成功消费了该消息，从而出现消息丢失。

所以，Kafka对“消息投递后丢失”这一场景的问题处理方式和RabbitMQ类似，一般 消费者需要关闭自动提交offset ，等处理完消息后自己手动提交offset，就可以保证消息不会丢。但依然一样可能会出现重复消费问题，比如消费者刚处理完，还没提交offset结果自己挂了或因为网络原因Kafka没收到通知。所以消费者端仍然需要保证接口的幂等性。

四、总结

本章，我们介绍了在使用消息队列过程中出现消息丢失的几种场景，并以RabbitMQ和Kafka为例介绍了解决方案。总体来说，要保证消息不丢失，就是以下几种思路：

要保证消息投递的100%成功，基本思路就是消息队列的ack机制，以及生产者的最大努力投递；
要保证MQ故障消息不丢失，基本思路就是MQ自身做好持久化，或数据同步机制；
要保证消费者的100%消费成功，基本思路就是消费者的手动确认，以及消费者自身接口的幂等性保证。

标签：进阶,生产者,RabbitMQ,高性能,消息,消费者,分布式,源码,丢失
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分布式进阶（四）——分布式框架之高性能：消息丢失

一、丢失场景

二、RabbitMQ

2.1 生产者投递消息丢失

事务机制