首页 > 其他分享 >RocketMQ快速入门:如何保证消息不丢失|保证消息可靠性(九)

RocketMQ快速入门:如何保证消息不丢失|保证消息可靠性(九)

时间:2024-06-21 09:02:20浏览次数:14  
标签:重试 producer broker 发送 保证 消息 节点 RocketMQ

0. 引言

在金融、电商等对数据完整性要求极高的行业,消息的丢失可能会导致数据不一致,严重影响业务逻辑和数据统计,也影响客户体验,所以在很多业务场景下,我们都要求数据不能丢失。而rocketmq中,如何对消息防丢失进行处理的呢?

1. 原理

1.2 产生消息丢失的场景

首先我们要理解消息的传递过程,在哪些阶段会导致消息丢失,才能知道如何进行防控。

我们之前分析过rabbitmq如何保证消息不丢失, rabbitmq内部有交换机这一转发步骤,所以相对比rocketmq更加复杂,但是两者的分析方法是一致的。
在这里插入图片描述

rocketmq的消息传递分为3个阶段:
(1)生产者发送消息到broker的队列中
(2)broker存储消息
(3)消费者到队列获取消息进行消费
在这里插入图片描述
而这三个阶段可能会导致消息丢失的场景是什么呢?其实由rabbitmq的分析我们可以得到启发。
(1)生产者发送消息到broker的队列中

生产者在发出消息后,可能因为网络异常、broker宕机,导致发出的消息实际并没有到达broker

(2)broker存储消息

broker的存储机制是将消息先存储到内存,存储完成后再发送回执给生产者,然后再异步将数据刷到磁盘,但如果在这个刷盘这个过程中broker宕机了,也会导致消息丢失

(3)消费者到队列获取消息进行消费

broker在将消息发出后,同样可能因为网络异常、消费者宕机或者消息者消费到一半产生错误等因素,导致消息实际并没有被消费者消费,但broker又扣除了这条消息,就会导致消息丢失

1.2 防丢失措施

阶段一:生产者发送消息到broker的队列中

1、因为发送到broker期间网络因素我们很难干预,也很难百分比保证。第一点我们能做的,如果其中一个broker宕机,那能有备用节点顶上,保证可用性。于是第一项就是多节点部署broker

2、但万一节点都挂了呢,或者整个机房网络瘫痪了,如何保证消息不丢失,我们只要从上游控制,如果下游不通时,就不要发了,待会再发。于是也衍生出消息发送失败时的重试机制

3、但如果一直重发不成功怎么办呢,那就需要下游告知上游,这次发送没成功,你记录好状态,这就是broker要有返回状态告知,否则生产者也不知道到底发送成功没有。broker中提供了3种发送方式:同步、异步、单向(详见之前的文章: RocketMQ快速入门:集成java客户端实现各类消息发送|异步、同步、顺序、单向、延迟、事务(五)附带源码)。

这三种方式中单向肯定不行,他是不管返回结果的,最容易丢失消息。而异步需要设置回调函数,在回调函数中处理发送失败时的逻辑,如果对于一些场景回调里很能补救,最常见的就是回调里进行重发,所以最优先保证消息可靠的就是同步发送的方式,一旦获取到发送失败,就进行补救处理,或者不再继续后续的业务逻辑,整个流程直接报错打回

总结一下,生产阶段保证消息可靠的手段包括多节点部署broker, 消息重发、同步发送。这几种方式实际上是可以配合使用的, 比如多节点部署,通过同步发送,发送失败时进行3次重发,都重发失败则记录状态。
在这里插入图片描述

阶段二:broker存储消息

存储阶段导致丢失的原因就是因为broker默认的是异步刷盘机制,如果改成同步刷盘呢,先存储到内存,然后刷新到磁盘,刷新成功后才给生产者返回成功收到的回执,以此保证消息可靠。rocketmq中也是支持同步刷盘的。

但如果只有一个节点的话,即使同步刷盘,当broker宕机后,没有备用的,还是会导致服务不可用,相对可靠性就没有保障了。所以同步刷盘,也可以配合着多节点部署使用

当然如果你的场景对可用性要求不高,即使宕机,只要报错会生产者就行,那同步刷盘也足够了

总结一下,存储阶段主要依赖同步刷盘和多节点部署来保障可靠性,当然多节点部署可以根据业务情况和成本预算选择。
在这里插入图片描述

阶段三:消费者到队列获取消息进行消费

消费阶段的丢失可能性主要来源于消费者没处理好之前就宕机或则异常了,首先一点能想到的那就多个消费者呢,但实际上多点部署在消费阶段并不能解决问题,因为rocketmq消费模式有广播模式和集群模式,广播模式下每个节点都会收到消息,这个模式下的天然就是多节点部署。而集群模式本身也是基于多消费者的情况,但两者都无法保障当消息发送给某一节点后,这个节点拉去了消息,但没实际处理完就异常的场景。

所以就考虑当消费者消费完成后,再给broker发送成功消费的回执,这时broker才更新消息偏移量,将消息标识为被消费。如此才能保障消息的可靠性。

在这里插入图片描述

2. 实现

2.1 生产阶段

1、多节点部署,可以部署主从或集群模式,这里不讲解详细的搭建流程,后续单独讲解

2、同步发送,主要通过producer.send来实现同步发送

public static void main(String[] args) throws MQClientException, MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException {
        // 声明group
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_test");

        // 声明namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");

        // 设置重试次数
        producer.setRetryTimesWhenSendFailed(2);
        // 启动实例
        producer.start();

        // 设置消息的topic,tag以及消息体
        Message msg = new Message("topic_test", "tag_test", "消息内容1".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

        // 发送消息,并设置10s连接超时
        SendResult send = producer.send(msg, 10000);
        System.out.println("发送结果:"+send);

        // 关闭实例
        producer.shutdown();
    }

如果是springboot集成的,可以通过SendResult sendResult = rocketMQTemplate.syncSend("topic_test:tag_test", message);来实现。通过发送结果SendResult对象,来判断发送失败后的处理逻辑

3、发送重试
(1)首先手动重发的实现很简单,只需要根据send.getSendStatus()状态来判断,如果需要重发多次的,可以结合guava-retry 等重发组件来更方便的实现

// 发送消息,并设置10s连接超时
        SendResult send = producer.send(msg, 10000);
        System.out.println("发送结果:"+send);
        
        if(!send.getSendStatus().equals(SendStatus.SEND_OK)){
            // 发送失败,手动重发
            send = producer.send(msg, 10000);
            
        }

(2)当然rocketmq也封装好了重试机制给我们使用,其重试机制采用衰减的形式,也就是重试间隔时间会逐渐增加
在这里插入图片描述
我们只需要通过producer.setRetryTimesWhenSendFailed(2);方法即可设置,会在发送失败时自动触发重新发送,同时如果超过设置的超时时间还未接收到成功的结果也会触发重发机制,就不需要我们手动书写重发逻辑了,更加推荐这种方式。

        // 声明group
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_test");

        // 声明namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");

        // 设置重试次数
        producer.setRetryTimesWhenSendFailed(2);
        // 启动实例
        producer.start();

2.2 存储阶段

1、主要将broker的刷盘策略设置为同步刷盘,需要修改broker.conf配置文件

# 设置为同步刷盘模式
flushDiskType = SYNC_FLUSH

2、如果配置的是多节点,一般是主从模式,为了防止主节点有数据,从节点没刷到数据的情况,就需要开启从节点刷盘后再返回ACK回执给生产者,需要修改从节点broker配置文件

# 默认为 ASYNC_MASTER
brokerRole=SYNC_MASTER

broker提供了两种主从同步模式:ASYNC_MASTER异步 和 SYNC_MASTER同步

  • ASYNC_MASTER:

消息发送到master节点后,开启一个异步线程更新给从节点,这个过程中有消息同步丢失的风险,优点是性能高

  • SYNC_MASTER:

消息发送到master节点后,同步更新到从节点,当从节点更新完再返回成功的ACK回执给生产者,表示消息发送成功,可靠性高,但性能会有所下降

3、关于多节点部署,我们在后续单独讲解

2.3 消费阶段

1、其实现就是消费后返回成功状态即可

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_test");

        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");

        // 集群消费模式
        consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);

        // 设置topic
        consumer.subscribe("topic_test", "*");

        // 设置重试次数
        consumer.setMaxReconsumeTimes(2);

        // 注册回调函数,处理消息
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (MessageExt msg : list) {
                    String topic = msg.getTopic();
                    try {
                        String messageBody = new String(msg.getBody(), "utf-8");
                        System.out.println(topic+":"+messageBody);
                    } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });

        // 启动消费者实例
        consumer.start();

2、如果返回的是ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER状态,消费者就会触发稍后重试机制进行重新消费,同样的可以通过consumer.setMaxReconsumeTimes设置最大重试次数

// 设置重试次数
consumer.setMaxReconsumeTimes(2);

其重试次数和时延等级与生产重试是一致的
在这里插入图片描述

标签:重试,producer,broker,发送,保证,消息,节点,RocketMQ
From: https://blog.csdn.net/qq_24950043/article/details/139810091

相关文章

  • 【Java】如何根据应用场景选择合适的消息中间件?
    一、问题解析21.1消息中间件的应用场景消息中间件的应用场景主要有两个:异步解耦与削峰填谷。我们首先通过电商平台用户注册送积分、送优惠券这个场景来理解异步解耦合。如果不使用消息中间件,电商平台送积分的实现也许是下图这个样子:我们简单看一下这个流程。用户在网站......
  • 【Java】如何提升RocketMQ顺序消费性能?
    一、问题解析我们先来了解一下RocketMQ顺序消费的实现原理。RocketMQ支持局部顺序消息消费,可以保证同一个消费队列上的消息顺序消费。例如,消息发送者向主题为ORDER_TOPIC的4个队列共发送12条消息,RocketMQ可以保证1、4、8这三条按顺序消费,但无法保证消息4和消息......
  • 【劲爆消息】GLM4 开源了!!!人工智能大模型又一大进步
    在人工智能领域,开源项目总是能够激发社区的创新活力。今天,我们要分享一个令人震撼的消息:智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本——GLM-4-9B,现已全面开源!GLM-4-9B不仅仅是一个模型,它是智谱AI对深度学习和自然语言处理能力的一次全新探索。在语义理......
  • 面试官问:Kafka 会不会丢消息?怎么处理的?
    作者:Java3y链接:https://www.zhihu.com/question/628325953/answer/3281764326来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗?候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息候选者:比如说,我们用Produce......
  • kafka 如何保证不重复消费又不丢失数据?
    作者:Java3y链接:https://www.zhihu.com/question/483747691/answer/2392949203来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗?候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息候选者:比如说,我们用Produce......
  • 深入理解和实现Windows进程间通信(消息队列)
    常见的进程间通信方法常见的进程间通信方法有:管道(Pipe)消息队列共享内存信号量套接字下面,我们将详细介绍消息队列的原理以及具体实现。什么是消息队列?Windows操作系统使用消息机制来促进应用程序与操作系统之间的通信。每当发生事件(如键盘按键、鼠标移动或系统事件)时,......
  • 剖析 Kafka 消息丢失的原因
    目录前言一、生产者导致消息丢失的场景场景1:消息体太大解决方案:1、减少生产者发送消息体体积2、调整参数max.request.size场景2:异步发送机制解决方案:1、使用带回调函数的发送方法场景3:网络问题和配置不当解决方案:1、设置acks参数设置为"all"2、设置重试参数3、设置min.insync.......
  • 学会灵活地用“中庸”的思想,善思多变,是成功的保证
    01、开篇序   孔子说过:“执其两端,用其中。”在实际生活中要能变通地把矛盾转化,“比中而亓”,采用“中庸”的态度与人相处,因势利导,换一种方式去解决矛盾,绝不能“一条道走到黑”,学会灵活地用“中庸”的思想,从而达到的境界。  一切事物都是对立而互补的,阴阳相生相克,变......
  • 为了保证openGauss的正确安装,请首先对主机环境进行配置
    初始化安装环境为了保证openGauss的正确安装,请首先对主机环境进行配置。准备安装用户及环境手工建立互信配置操作系统参数准备安装用户及环境创建完openGauss配置文件后,在执行安装前,为了后续能以最小权限进行安装及openGauss管理操作,保证系统安全性,需要运行安装前置脚本gs_......
  • 剖析 Kafka 消息丢失的原因
    文章目录前言一、生产者导致的消息丢失的场景场景1:消息太大解决方案:1、减少生产者发送消息体体积2、调整参数max.request.size场景2:异步发送机制解决方案:1、使用带回调函数的发送方法场景3:网络问题和配置不当解决方案:1、设置`acks`参数设置为"all"2、设置重试参数......