保證RabbitMQ全鏈路數(shù)據(jù)100%不丟失

正在學(xué)RabbitMQ，特此記錄一下，這里就不講RabbitMQ基礎(chǔ)了，直接進(jìn)入主題。

我們都知道，消息從生產(chǎn)端到消費(fèi)端消費(fèi)要經(jīng)過3個(gè)步驟：

• 生產(chǎn)端發(fā)送消息到RabbitMQ；
• RabbitMQ發(fā)送消息到消費(fèi)端；
• 消費(fèi)端消費(fèi)這條消息；

這3個(gè)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(jī)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(shí)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(duì)以上情況，RabbitMQ本身提供了一些機(jī)制。

事務(wù)消息機(jī)制

事務(wù)消息機(jī)制由于會(huì)嚴(yán)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(jí)的解決方案——confirm消息確認(rèn)機(jī)制。

confirm消息確認(rèn)機(jī)制

什么是confirm消息確認(rèn)機(jī)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(huì)發(fā)送一個(gè)確認(rèn)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(rèn)模式：

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

然后異步監(jiān)聽確認(rèn)和未確認(rèn)的消息：

channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
    //消息正確到達(dá)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?yàn)樽陨韮?nèi)部錯(cuò)誤導(dǎo)致消息丟失，就會(huì)發(fā)送一條nack消息
    @Override
    public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
        System.out.println("未確認(rèn)消息，標(biāo)識(shí)：" + 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(huì)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(gè)消息暫時(shí)存在了內(nèi)存中，那這就會(huì)有個(gè)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(dá)RabbitMQ后先是到exchange交換機(jī)中，然后路由給queue隊(duì)列，最后發(fā)送給消費(fèi)端。

所有需要給exchange、queue和message都進(jìn)行持久化：

exchange持久化：

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

queue持久化：

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

message持久化：

//第三個(gè)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(huì)自行恢復(fù)消息。

到此，RabbitMQ提供的幾種機(jī)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(huì)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(shí)，RabbitMQ掛了，這樣消息還是丟失了，或者RabbitMQ在發(fā)送確認(rèn)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(rèn)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(jī)制外，我們自己也要做一些消息補(bǔ)償機(jī)制，以應(yīng)對(duì)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(gè)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(rèn)；在生產(chǎn)端收到確認(rèn)后將status設(shè)為1，表示RabbitMQ已收到消息。

這里有可能會(huì)出現(xiàn)上面說的兩種情況，所以生產(chǎn)端這邊開一個(gè)定時(shí)器，定時(shí)檢索消息表，將status=0并且超過固定時(shí)間后（可能消息剛發(fā)出去還沒來得及確認(rèn)這邊定時(shí)器剛好檢索到這條status=0的消息，所以給個(gè)時(shí)間）還沒收到確認(rèn)的消息取出重發(fā)（第二種情況下這里會(huì)造成消息重復(fù)，消費(fèi)者端要做冪等性），可能重發(fā)還會(huì)失敗，所以可以做一個(gè)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(fèi)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(fèi)端的了，如何讓消費(fèi)端不丟失消息。

默認(rèn)情況下，以下3種情況會(huì)導(dǎo)致消息丟失：

• 在RabbitMQ將消息發(fā)出后，消費(fèi)端還沒接收到消息之前，發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障，消費(fèi)端與RabbitMQ斷開連接，此時(shí)消息會(huì)丟失；
• 在RabbitMQ將消息發(fā)出后，消費(fèi)端還沒接收到消息之前，消費(fèi)端掛了，此時(shí)消息會(huì)丟失；
• 消費(fèi)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(jī)了，消息也會(huì)丟失。

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

所以就需要將自動(dòng)ack機(jī)制改為手動(dòng)ack機(jī)制。

消費(fèi)端手動(dòng)確認(rèn)消息：

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

這樣，當(dāng)autoAck參數(shù)置為false，對(duì)于RabbitMQ服務(wù)端而言，隊(duì)列中的消息分成了兩個(gè)部分：

• 一部分是等待投遞給消費(fèi)端的消息；
• 一部分是已經(jīng)投遞給消費(fèi)端，但是還沒有收到消費(fèi)端確認(rèn)信號(hào)的消息。

如果RabbitMQ一直沒有收到消費(fèi)端的確認(rèn)信號(hào)，并且消費(fèi)此消息的消費(fèi)端已經(jīng)斷開連接或宕機(jī)（RabbitMQ會(huì)自己感知到），則RabbitMQ會(huì)安排該消息重新進(jìn)入隊(duì)列（放在隊(duì)列頭部），等待投遞給下一個(gè)消費(fèi)者，當(dāng)然也有能還是原來的那個(gè)消費(fèi)端，當(dāng)然消費(fèi)端也需要確保冪等性。

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

由于個(gè)人水平有限，有些地方可能理解錯(cuò)了或理解不到位的，請(qǐng)大家多多指出！Thanks

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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