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字節二面:引入RabbitMQ后,你如何保證全鏈路數據100%不丟失?

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

我們都知道,消息從生產端到消費端消費要經過3個步驟:

  1. 生產端發送消息到RabbitMQ;
  2. RabbitMQ發送消息到消費端;
  3. 消費端消費這條消息;

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這3個步驟中的每一步都有可能導致消息丟失,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致數據丟失,當然這種都是極小概率發生,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。

生產端可靠性投遞

生產端可靠性投遞,即生產端要確保將消息正確投遞到RabbitMQ中。

生產端投遞的消息丟失的原因有很多,比如消息在網絡傳輸的過程中發生網絡故障消息丟失,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生了什么。

針對以上情況,RabbitMQ本身提供了一些機制。

事務消息機制

事務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,就是生產端投遞的消息一旦投遞到RabbitMQ后,RabbitMQ就會發送一個確認消息給生產端,讓生產端知道我已經收到消息了,否則這條消息就可能已經丟失了,需要生產端重新發送消息了。

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通過下面這句代碼來開啟確認模式:

channel.confirmSelect();// 開啟發送方確認模式

然后異步監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因為自身內部錯誤導致消息丟失,就會發送一條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,比如消息重發等
    }
});

這樣就可以讓生產端感知到消息是否投遞到RabbitMQ中了,當然這樣還不夠,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存中,那這就會有個問題,如果RabbitMQ掛了,那重啟后數據就丟失了,所以相關的數據應該持久化到硬盤中,這樣就算RabbitMQ重啟后也可以到硬盤中取數據恢復。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,最后發送給消費端。

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所有需要給exchange、queue和message都進行持久化:

exchange持久化:

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

queue持久化:

//第二個參數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在發送確認消息給生產端的過程中,由于網絡故障而導致生產端沒有收到確認消息,這樣生產端就不知道RabbitMQ到底有沒有收到消息,就不好做接下來的處理。

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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送的消息保存到數據庫中。

首先發送消息前先將消息保存到數據庫中,有一個狀態字段status=0,表示生產端將消息發送給了RabbitMQ但還沒收到確認。在生產端收到確認后將status設為1,表示RabbitMQ已收到消息。

這里有可能會出現上面說的兩種情況,所以生產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(第二種情況下這里會造成消息重復,消費者端要做冪等性),可能重發還會失敗,所以可以做一個最大重發次數,超過就做另外的處理。

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這樣消息就可以可靠性投遞到RabbitMQ中了,而生產端也可以感知到了。

消費端消息不丟失

既然已經可以讓生產端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種情況會導致消息丟失:

  • 在RabbitMQ將消息發出后,消費端還沒接收到消息之前,發生網絡故障,消費端與RabbitMQ斷開連接,此時消息會丟失;
  • 在RabbitMQ將消息發出后,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生異常或宕機了,消息也會丟失。

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其實,上述3中情況導致消息丟失歸根結底是因為RabbitMQ的自動ack機制,即默認RabbitMQ在消息發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,導致消費端消息丟失時RabbitMQ自己又沒有這條消息了。

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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送或直接丟棄消息
    }
};
//第二個參數autoAck設為false表示關閉自動確認機制,需手動確認
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {});

這樣,當autoAck參數置為false,對于RabbitMQ服務端而言,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,當然也有能還是原來的那個消費端,當然消費端也需要確保冪等性。

責任編輯:武曉燕 來源: 碼猿技術專欄
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