點擊關(guān)注公眾號，Java干貨及時送達

我們都知道，消息從生產(chǎn)端到消費端消費要經(jīng)過3個步驟：

1. 生產(chǎn)端發(fā)送消息到RabbitMQ；
2. RabbitMQ發(fā)送消息到消費端；
3. 消費端消費這條消息；

這3個步驟中的每一步都有可能導(dǎo)致消息丟失，消息丟失不可怕，可怕的是丟失了我們還不知道，所以要有一些措施來保證系統(tǒng)的可靠性。這里的可靠并不是一定就100%不丟失了，磁盤損壞，機房爆炸等等都能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，當(dāng)然這種都是極小概率發(fā)生，能做到99.999999%消息不丟失，就是可靠的了。下面來具體分析一下問題以及解決方案。

生產(chǎn)端可靠性投遞

生產(chǎn)端可靠性投遞，即生產(chǎn)端要確保將消息正確投遞到RabbitMQ中。生產(chǎn)端投遞的消息丟失的原因有很多，比如消息在網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)倪^程中發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障消息丟失，或者消息投遞到RabbitMQ時RabbitMQ掛了，那消息也可能丟失，而我們根本不知道發(fā)生了什么。針對以上情況，RabbitMQ本身提供了一些機制。

事務(wù)消息機制

事務(wù)消息機制由于會嚴重降低性能，所以一般不采用這種方法，我就不介紹了，而采用另一種輕量級的解決方案——confirm消息確認機制。

confirm消息確認機制

什么是confirm消息確認機制？顧名思義，就是生產(chǎn)端投遞的消息一旦投遞到RabbitMQ后，RabbitMQ就會發(fā)送一個確認消息給生產(chǎn)端，讓生產(chǎn)端知道我已經(jīng)收到消息了，否則這條消息就可能已經(jīng)丟失了，需要生產(chǎn)端重新發(fā)送消息了。

通過下面這句代碼來開啟確認模式：

channel.confirmSelect();//?開啟發(fā)送方確認模式

然后異步監(jiān)聽確認和未確認的消息：

channel.addConfirmListener(new?ConfirmListener()?{
????//消息正確到達broker
????@Override
????public?void?handleAck(long?deliveryTag,?boolean?multiple)?throws?IOException?{
????????System.out.println("已收到消息");
????????//做一些其他處理
????}

????//RabbitMQ因為自身內(nèi)部錯誤導(dǎo)致消息丟失，就會發(fā)送一條nack消息
????@Override
????public?void?handleNack(long?deliveryTag,?boolean?multiple)?throws?IOException?{
????????System.out.println("未確認消息，標識："?+?deliveryTag);
????????//做一些其他處理，比如消息重發(fā)等
????}
});

這樣就可以讓生產(chǎn)端感知到消息是否投遞到RabbitMQ中了，當(dāng)然這樣還不夠，稍后我會說一下極端情況。

消息持久化

那消息持久化呢？我們知道，RabbitMQ收到消息后將這個消息暫時存在了內(nèi)存中，那這就會有個問題，如果RabbitMQ掛了，那重啟后數(shù)據(jù)就丟失了，所以相關(guān)的數(shù)據(jù)應(yīng)該持久化到硬盤中，這樣就算RabbitMQ重啟后也可以到硬盤中取數(shù)據(jù)恢復(fù)。那如何持久化呢？

message消息到達RabbitMQ后先是到exchange交換機中，然后路由給queue隊列，最后發(fā)送給消費端。

所有需要給exchange、queue和message都進行持久化：

exchange持久化：

//第三個參數(shù)true表示這個exchange持久化
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,?"direct",?true);

queue持久化：

//第二個參數(shù)true表示這個queue持久化
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,?true,?false,?false,?null);

message持久化：

//第三個參數(shù)MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示這條消息持久化
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,?ROUTING_KEY,?MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,?message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

這樣，如果RabbitMQ收到消息后掛了，重啟后會自行恢復(fù)消息。

到此，RabbitMQ提供的幾種機制都介紹完了，但這樣還不足以保證消息可靠性投遞RabbitMQ中，上面我也提到了會有極端情況，比如RabbitMQ收到消息還沒來得及將消息持久化到硬盤時，RabbitMQ掛了，這樣消息還是丟失了，或者RabbitMQ在發(fā)送確認消息給生產(chǎn)端的過程中，由于網(wǎng)絡(luò)故障而導(dǎo)致生產(chǎn)端沒有收到確認消息，這樣生產(chǎn)端就不知道RabbitMQ到底有沒有收到消息，就不好做接下來的處理。

所以除了RabbitMQ提供的一些機制外，我們自己也要做一些消息補償機制，以應(yīng)對一些極端情況。接下來我就介紹其中的一種解決方案——消息入庫。

消息入庫

消息入庫，顧名思義就是將要發(fā)送的消息保存到數(shù)據(jù)庫中。

首先發(fā)送消息前先將消息保存到數(shù)據(jù)庫中，有一個狀態(tài)字段status=0，表示生產(chǎn)端將消息發(fā)送給了RabbitMQ但還沒收到確認；在生產(chǎn)端收到確認后將status設(shè)為1，表示RabbitMQ已收到消息。這里有可能會出現(xiàn)上面說的兩種情況，所以生產(chǎn)端這邊開一個定時器，定時檢索消息表，將status=0并且超過固定時間后（可能消息剛發(fā)出去還沒來得及確認這邊定時器剛好檢索到這條status=0的消息，所以給個時間）還沒收到確認的消息取出重發(fā)（第二種情況下這里會造成消息重復(fù)，消費者端要做冪等性），可能重發(fā)還會失敗，所以可以做一個最大重發(fā)次數(shù)，超過就做另外的處理。

這樣消息就可以可靠性投遞到RabbitMQ中了，而生產(chǎn)端也可以感知到了。

消費端消息不丟失

既然已經(jīng)可以讓生產(chǎn)端100%可靠性投遞到RabbitMQ了，那接下來就改看看消費端的了，如何讓消費端不丟失消息。

默認情況下，以下3種情況會導(dǎo)致消息丟失：

• 在RabbitMQ將消息發(fā)出后，消費端還沒接收到消息之前，發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障，消費端與RabbitMQ斷開連接，此時消息會丟失；
• 在RabbitMQ將消息發(fā)出后，消費端還沒接收到消息之前，消費端掛了，此時消息會丟失；
• 消費端正確接收到消息，但在處理消息的過程中發(fā)生異?；蝈礄C了，消息也會丟失。

其實，上述3中情況導(dǎo)致消息丟失歸根結(jié)底是因為RabbitMQ的自動ack機制，即默認RabbitMQ在消息發(fā)出后就立即將這條消息刪除，而不管消費端是否接收到，是否處理完，導(dǎo)致消費端消息丟失時RabbitMQ自己又沒有這條消息了。

所以就需要將自動ack機制改為手動ack機制。

消費端手動確認消息：

DeliverCallback?deliverCallback?=?(consumerTag,?delivery)?->?{
????try?{
????????//接收到消息，做處理
????????//手動確認
????????channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),?false);
????}?catch?(Exception?e)?{
????????//出錯處理，這里可以讓消息重回隊列重新發(fā)送或直接丟棄消息
????}
};
//第二個參數(shù)autoAck設(shè)為false表示關(guān)閉自動確認機制，需手動確認
channel.basicConsume(QUEUE_NAME,?false,?deliverCallback,?consumerTag?->?{});

這樣，當(dāng)autoAck參數(shù)置為false，對于RabbitMQ服務(wù)端而言，隊列中的消息分成了兩個部分：一部分是等待投遞給消費端的消息；一部分是已經(jīng)投遞給消費端，但是還沒有收到消費端確認信號的消息。如果RabbitMQ一直沒有收到消費端的確認信號，并且消費此消息的消費端已經(jīng)斷開連接或宕機（RabbitMQ會自己感知到），則RabbitMQ會安排該消息重新進入隊列（放在隊列頭部），等待投遞給下一個消費者，當(dāng)然也有能還是原來的那個消費端，當(dāng)然消費端也需要確保冪等性。

好了，到此從生產(chǎn)端到RabbitMQ再到消費端的全鏈路，就可以保證數(shù)據(jù)的不丟失。

由于個人水平有限，有些地方可能理解錯了或理解不到位的，請大家多多指出！Thanks

往
期
推
薦
1、致歉！抖音Semi Design承認參考阿里Ant Design
2、對比7種分布式事務(wù)方案，還是偏愛阿里開源的Seata，真香！
3、Redis存儲結(jié)構(gòu)體信息，選hash還是string？
4、掃盲 docker 常用命令
5、最全分布式Session解決方案
6、21 款 yyds 的 IDEA插件
7、真香！用 IDEA 神器看源碼，效率真高！
點分享
點收藏
點點贊
點在看