本篇文章为大家展示了RabbitMQ消息丢失如何解决 ,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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首先我们看下消息周期投递过程:
我们把该图分三部分,左中右,每部分都会导致消息丢失情况,下面就详细聊聊每个阶段消息是如何丢的:
1) 外界环境问题导致:发生网络丢包、网络故障等造成RabbitMQ Server端收不到消息,因为生产环境的网络是很复杂的,网络抖动,丢包现象很常见,下面会讲到针对这个问题是如何解决的。
2) 代码层面,配置层面,考虑不全导致消息丢失
事例1:
一般情况下,生产者使用Confirm模式投递消息,如果方案不够严谨,比如RabbitMQ Server 接收消息失败后会发送nack消息通知生产者,生产者监听消息失败或者没做任何事情,消息存在丢失风险;
事例2:
生产者发送消息到exchange后,发送的路由和queue没有绑定,消息会存在丢失情况,下面会讲到具体的例子,保证意外情况的发生,即使发生,也在可控范围内。
1)消息未完全持久化,当机器重启后,消息会全部丢失,甚至Queue也不见了
假如:你仅仅持久化了Message,而Exchange,Queue没有持久化,这个持久化是无效的。 记得之前公司有一哥们忘记持久化Queue导致机器重启后,Queue不见了,自然Message也丢失了。
2)单节点模式问题,如果某个节点挂了,消息就不能用了,业务可能瘫痪,只能等待
如果做了消息持久化方案,消息会持久化硬盘,机器重启后消息不会丢失;但是还有一个极端情况,这台服务器磁盘突然坏了(公司遇到过磁盘问题还是很多的),消息持久化不了,非高可用状态,这个模式生产环境慎重考虑。
3)普通集群模式:某个节点挂了,该节点上的消息不能用,有影响的业务瘫痪,只能等待节点恢复重启可用(建立在消息持久化)
虽然这个模式进步了一点点,多个节点,但是消息还是不能保证可靠,为什么呢?
因为RabbitMQ 集群模式有点特殊,队列的内容仅仅存在某一个节点上面,不会存在所有节点上面,所有节点仅仅存放消息结构和元数据(可以理解为索引,这也是为了提高性能,如果每次把所有内容同步到所有节点是有开销代价的)。 下面自己画了一张图介绍普通集群丢失消息情况:
这里有三个节点,通常情况下一个磁盘节点,两个内存节点,首先先说明下, Queue1 内容仅仅存在节点note1上面,在创建队列的时候已经固定了,note2,note3 仅仅存放的是元数据,这个一定要清楚,Producer发送消息到note2,note2 会同步元数据到其他节点,内容会同步note1。
那我们想下,图中的Q1问题,note1挂了,这个节点的Queues全部暂时不可用,节点恢复后可用。
我们说下图片中备注2中的问题,Producer发送消息到note2,note2在同步note1前note1挂了,此时你的心情是怎么样的。。。后面会讲具体的策略
4)镜像模式:可以解决上面的问题,但是还是有意外情况发生
比如:持久化的消息,保存到硬盘过程中,当前队列节点挂了,存储节点硬盘又坏了,消息丢了,怎么办?下面会详细介绍
消费端接收到相关消息之后,消费端还没来得及处理消息,消费端机器就宕机了,此时消息如果处理不当会有丢失风险,后面会讲到如何处理这个情况,消费端也有ack机制
下面也是从三个方面介绍:
1.生产者生产消息到RabbitMQ Server 可靠性保证
2.RabbitMQ Server中存储的消息如何保证
3.RabbitMQ Server到消费者消息如何不丢
这个过程,消息可能会丢,比如发生网络丢包、网络故障等造成消息丢失,一般情况下如果不采取措施,生产者无法感知消息是否已经正确无误的发送到exchange中,如果生产者能感知到的话,它可以进行进一步的处理动作,比如重新投递相关消息以确保消息的可靠性。
1.1 通常有一种方案可以解决:就是 AMQP协议提供的一个事务机制
RabbitMQ客户端中Channel 接口提供了几个事务机制相关的方法:
channel.txSelect
channel.txCommit
channel.txRollback
源码截图如下:com.rabbitmq.client 包中public interface Channel extendsShutdownNotifier {}接口
在生产者发送消息之前,通过channel.txSelect开启一个事务,接着发送消息, 如果消息投递server失败,进行事务回滚channel.txRollback,然后重新发送, 如果server收到消息,就提交事务channel.txCommit
但是,很少有人这么干,因为这是同步操作,一条消息发送之后会使发送端阻塞,以等待RabbitMQ Server的回应,之后才能继续发送下一条消息,生产者生产消息的吞吐量和性能都会大大降低。
1.2 幸运的是RabbitMQ提供了一个改进方案,即发送方确认机制(publisher confirm)
首先生产者通过调用channel.confirmSelect方法将信道设置为confirm模式,一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,RabbitMQ就会发送一个确认(Basic.Ack)给生产者(包含消息的唯一deliveryTag和multiple参数),这就使得生产者知晓消息已经正确到达了目的地了。
其实Confirm模式有三种方式实现:
串行confirm模式:producer每发送一条消息后,调用waitForConfirms()方法,等待broker端confirm,如果服务器端返回false或者在超时时间内未返回,客户端进行消息重传。
批量confirm模式:producer每发送一批消息后,调用waitForConfirms()方法,等待broker端confirm。
异步confirm模式:提供一个回调方法,broker confirm了一条或者多条消息后producer端会回调这个方法。 我们分别来看看这三种confirm模式
串行confirm
for(int i = 0;i<50;i++){ channel.basicPublish( exchange, routingKey, mandatory, immediate, messageProperties, message.getContent() ); if (channel.waitForConfirms()) { System.out.println("发送成功"); } else { //发送失败这里可进行消息重新投递的逻辑 System.out.println("发送失败"); } }
批量confirm模式
for(int i = 0;i<50;i++){ channel.basicPublish( exchange, routingKey, mandatory, immediate, messageProperties, message.getContent() ); } if (channel.waitForConfirms()) { System.out.println("发送成功"); } else { System.out.println("发送失败"); }
上面代码是简单版本的,生产环境绝对不是循环发送的,而是根据业务情况, 各个客户端程序需要定期(每x秒)或定量(每x条)或者两者结合来publish消息,然后等待服务器端confirm。相比普通confirm模式,批量可以极大提升confirm效率。
但是有没有发现什么问题?
问题1: 批量发送的逻辑复杂化了。
问题2: 一旦出现confirm返回false或者超时的情况时,客户端需要将这一批次的消息全部重发,这会带来明显的重复消息数量,并且当消息经常丢失时,批量confirm性能应该是不升反降的。
异步confirm模式
Channel channel = channelManager.getPublisherChannel(namespaceName); ProxiedConfirmListener confirmListener = new ProxiedConfirmListener();//监听类 confirmListener.setChannelManager(channelManager); confirmListener.setChannel(channel); confirmListener.setNamespace(namespaceName); confirmListener.addSuccessCallbacks(successCallbacks); channel.addConfirmListener(confirmListener); channel.confirmSelect();//开启confirm模式 AMQP.BasicProperties messageProperties = null; if (message.getProperty() instanceof AMQP.BasicProperties) { messageProperties = (AMQP.BasicProperties) message.getProperty(); } confirmListener.toConfirm(channel.getNextPublishSeqNo(), rawMsg); for(int i = 0;i<50;i++){ channel.basicPublish( exchange, routingKey, mandatory, immediate, messageProperties, message.getContent() ); }
异步模式需要自己多写一部分复杂的代码实现,异步监听类,监听server端的通知消息,异步的好处性能会大幅度提升,发送完毕之后,可以继续发送其他消息。 MQServer通知生产端ConfirmListener监听类:用户可以继承接口实现自己的实现类,处理消息确认机制,此处继承类代码省略,就是上面 ProxiedConfirmListener 类: 下面贴下要实现的接口:
package com.rabbitmq.client; import java.io.IOException; /** * Implement this interface in order to be notified of Confirm events. * Acks represent messages handled successfully; Nacks represent * messages lost by the broker. Note, the lost messages could still * have been delivered to consumers, but the broker cannot guarantee * this. */ public interface ConfirmListener { /** ** handleAck RabbitMQ消息接收成功的方法,成功后业务可以做的事情 ** 发送端投递消息前,需要把消息先存起来,比如用KV存储,接收到ack后删除 **/ void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException; //handleNack RabbitMQ消息接收失败的通知方法,用户可以在这里重新投递消息 void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException; }
上面的接口很有意思,如果是你的话,怎么实现? 消息投递前如何存储消息,ack 和 nack 如何处理消息?
下面看下异步confirm的消息投递流程:
解释下这张图片:
channel1 连续发类1,2,3条消息到RabbitMQ-Server,RabbitMQ-Server通知返回一条通知,里面包含回传给生产者的确认消息中的deliveryTag包含了确认消息的序号,此外还有一个参数multiple=true,表示到这个序号之前的所有消息都已经得到了处理。这样客户端和服务端通知的次数就减少类,提升类性能。
channel3 发送的消息失败了,生产端需要对投递消息重新投递,需要额外处理代码。 那么生产端需要做什么事情呢?因为是异步的,生产端需要存储消息然后根据server通知的消息,确认如何处理,于是我们面临的问题是:
第一:发送消息之前把消息存起来
第二:监听ack 和 nack 并做响应处理
那么怎么存储呢?
我们分析下,可以使用SortedMap 存储,保证有序,但是有个问题高并发情况下, 每秒可能几千甚至上万的消息投递出去,消息的ack要等几百毫秒的话,放内存可能有内存溢出的风险。所以建议采用KV存储,KV存储承载高并发能力高,性能好,但是要保证KV 高可用,单个有个缺点就是又引入了第三方中间件,复杂度升高。
解决了上面的问题,下面还会遇到一个问题,消息丢失的另一个情况?
事务机制和publisher confirm机制确保的是消息能够正确的发送至RabbitMQ,这里的“发送至RabbitMQ”的含义是指消息被正确的发往至RabbitMQ的交换器,如果此交换器没有匹配的队列的话,那么消息也将会丢失,怎么办?
这里有两个解决方案,
我们看下RabbitMQ客户端代码方法
Channel 类中 发布消息方法
void basicPublish(String exchange, String routingKey, boolean mandatory, boolean immediate, BasicProperties props, byte[] body) throws IOException;
解释下:basicPublish 方法中的,mandatory和immediate
/** * 当mandatory标志位设置为true时,如果exchange根据自身类型和消息routeKey无法找到一个符合条件的queue, 那么会调用basic.return方法将消息返回给生产者<br> * 当mandatory设置为false时,出现上述情形broker会直接将消息扔掉。 */ @Setter(AccessLevel.PACKAGE) private boolean mandatory = false; /** * 当immediate标志位设置为true时,如果exchange在将消息路由到queue(s)时发现对于的queue上没有消费者, 那么这条消息不会放入队列中。 当immediate标志位设置为false时,exchange路由的队列没有消费者时,该消息会通过basic.return方法返还给生产者。 * RabbitMQ 3.0版本开始去掉了对于immediate参数的支持,对此RabbitMQ官方解释是:这个关键字违背了生产者和消费者之间解耦的特性,因为生产者不关心消息是否被消费者消费掉 */ @Setter(AccessLevel.PACKAGE) private boolean immediate;
所以为了保证消息的可靠性,需要设置发送消息代码逻辑。如果不单独形式设置mandatory=false
使用mandatory 设置true的时候有个关键点要调整,生产者如何获取到没有被正确路由到合适队列的消息呢?通过调用channel.addReturnListener来添加ReturnListener监听器实现,只要发送的消息,没有路由到具体的队列,ReturnListener就会收到监听消息。
channel.addReturnListener(new ReturnListener() { public void handleReturn(int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey, AMQP .BasicProperties basicProperties, byte[] body) throws IOException { String message = new String(body); //进入该方法表示,没路由到具体的队列 //监听到消息,可以重新投递或者其它方案来提高消息的可靠性。 System.out.println("Basic.Return返回的结果是:" + message); } });
此时有人问了,不想复杂化生产者的编程逻辑,又不想消息丢失,那么怎么办? 还好RabbitMQ提供了一个叫做alternate-exchange东西,翻译下就是备份交换器,这个干什么用呢?很简单,它可以将未被路由的消息存储在另一个exchange队列中,再在需要的时候去处理这些消息。
那如何实现呢?
简单一点可以通过webui管理后台设置,当你新建一个exchange业务的时候,可以给它设置Arguments,这个参数就是 alternate-exchange,其实alternate-exchange就是一个普通的exchange,类型最好是fanout 方便管理
当你发送消息到你自己的exchange时候,对应key没有路由到queue,就会自动转移到alternate-exchange对应的queue,起码消息不会丢失。
下面一张图看下投递过程:
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标题名称:RabbitMQ消息丢失如何解决
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