文章目录
- 1. ☃️概述
- 2. ☃️生产者消息确认
- 2.1 ❄️❄️概述
- 2.2 ❄️❄️实战
- ⛷️⛷️⛷️2.2.1 修改配置
- ⛷️⛷️⛷️2.2.2 定义 Return 回调
- ⛷️⛷️⛷️2.2.3 定义ConfirmCallback
- 3. ☃️消息持久化
- 3.1 ❄️❄️交换机持久化
- 3.2 ❄️❄️队列持久化
- 3.3 ❄️❄️消息持久化
- 4. ☃️消费者消息确认
- 4.1 ❄️❄️三种确认模式
- 4.2 ❄️❄️消息失败重试机制
- ⛷️⛷️⛷️4.2.1 本地重试机制
- 4.2.2 ⛷️⛷️⛷️失败策略
- 5. ☃️总结
1. ☃️概述
消息从发送到消费者接收 会经历的过程如下:
丢失消息的可能性
- 发送时丢失:
- 生产者发送的消息未送达exchange
- 消息到达exchange后未到达queue
- MQ宕机,queue将消息丢失
- consumer接收到消息后未消费就宕机
针对这些问题,RabbitMQ分别给出了解决方案
- 生产者确认机制
- mq持久化
- 消费者确认机制
- 失败重试机制
2. ☃️生产者消息确认
2.1 ❄️❄️概述
RabbitMQ 提供了 publisher confirm
机制来避免消息发送到 MQ 过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后,会返回一个结果给发送者,表示消息是否处理成功。
返回结果有两种方式:
- publisher-confirm,发送者确认
- 消息成功投递到交换机,返回ack
- 消息未投递到交换机,返回nack
- publisher-return,发送者回执
- 消息投递到交换机了,但是没有路由到队列。返回ACK,及路由失败原因。
2.2 ❄️❄️实战
⛷️⛷️⛷️2.2.1 修改配置
spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlatedpublisher-returns: truetemplate:mandatory: true
配置说明:
publish-confirm-type
:开启publisher-confirm,这里支持两种类型:
simple
:同步等待confirm结果,直到超时correlated
:异步回调,定义ConfirmCallback,MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallbackpublish-returns
:开启publish-return功能,同样是基于callback机制,不过是定义ReturnCallbacktemplate.mandatory
:定义消息路由失败时的策略。true,则调用ReturnCallback;false:则直接丢弃消息
⛷️⛷️⛷️2.2.2 定义 Return 回调
每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback,因此需要在项目加载时配置:
修改publisher服务,添加一个:
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {// 获取RabbitTemplateRabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);// 设置ReturnCallbackrabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {// 投递失败,记录日志log.info("消息发送失败,应答码{},原因{},交换机{},路由键{},消息{}",replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());// 如果有业务需要,可以重发消息});}
}
⛷️⛷️⛷️2.2.3 定义ConfirmCallback
ConfirmCallback 可以在发送消息时指定,因为每个业务处理 confirm 成功或失败的逻辑不一定相同。
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {// 1.消息体String message = "hello, spring amqp!";// 2.全局唯一的消息ID,需要封装到 CorrelationData 中CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 3.添加callbackcorrelationData.getFuture().addCallback(result -> {if(result.isAck()){// 3.1.ack,消息成功log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());}else{// 3.2.nack,消息失败log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());}},ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage()));// 4.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);// 休眠一会儿,等待ack回执//Thread.sleep(20);
}
3. ☃️消息持久化
生产者确认可以确保消息投递到 RabbitMQ 的队列中,但是消息发送到 RabbitMQ 以后,如果突然宕机,也可能导致消息丢失。
要想确保消息在RabbitMQ中安全保存,必须开启消息持久化机制。
- 交换机持久化
- 队列持久化
- 消息持久化
3.1 ❄️❄️交换机持久化
@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){// 三个参数:①交换机名称、②是否持久化、③当没有queue与其绑定时是否自动删除return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}
事实上,默认情况下,由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。
3.2 ❄️❄️队列持久化
@Bean
public Queue simpleQueue(){// 使用QueueBuilder构建队列,durable就是持久化的return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}
事实上,默认情况下,由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
3.3 ❄️❄️消息持久化
默认情况下,SpringAMQP 交换机 队列 以及发出的任何消息都是持久化的,不用特意指定。
4. ☃️消费者消息确认
RabbitMQ 是 阅后即焚 机制,RabbitMQ 确认消息被消费者消费后会立刻删除。
而 RabbitMQ 是通过 消费者回执 来确认消费者是否成功处理消息的:消费者获取消息后,应该向 RabbitMQ 发送 ACK 回执,表明自己已经处理消息。
设想这样的场景:
- 1)RabbitMQ投递消息给消费者
- 2)消费者获取消息后,返回ACK给RabbitMQ
- 3)RabbitMQ删除消息
- 4)消费者宕机,消息尚未处理
这样,消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。
4.1 ❄️❄️三种确认模式
而 SpringAMQP 则允许配置三种确认模式:
•manual:手动ack,需要在业务代码结束后,调用api发送ack。
•auto:自动ack,由spring监测listener代码是否出现异常,没有异常则返回ack;抛出异常则返回nack。
•none:关闭ack,MQ假定消费者获取消息后会成功处理,因此消息投递后立即被删除(存在丢失消息的风险)。
由此可知:
- none 模式下,消息投递是不可靠的,可能丢失
- auto 模式类似事务机制,出现异常时返回nack,消息回滚到mq;没有异常,返回ack
- manual:自己根据业务情况,判断什么时候该ack
一般,我们都是使用默认的 auto 即可。
相关配置:
spring:rabbitmq:listener:simple:#acknowledge-mode: none # 关闭ack#acknowledge-mode: manual # 手动ackacknowledge-mode: auto # 自动ack
4.2 ❄️❄️消息失败重试机制
当消费者出现异常后,消息会不断 requeue(重入队)到队列,再重新发送给消费者,然后再次异常,再次 requeue,无限循环,导致mq的消息处理飙升,带来不必要的压力:怎么办呢?
⛷️⛷️⛷️4.2.1 本地重试机制
我们可以利用 Spring 的 retry 机制,在消费者出现异常时利用 本地重试,而不是无限制的 requeue 到 mq 队列。
修改 consumer 服务的 application.yml 文件,添加内容:
spring:rabbitmq:listener:simple:retry:enabled: true # 开启消费者失败重试initial-interval: 1000 # 初始的失败等待时长为1秒multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-intervalmax-attempts: 3 # 最大重试次数stateless: true # true无状态;false有状态。如果业务中包含事务,这里改为false
重启consumer服务,重复之前的测试。可以发现:
- 在重试3次后,SpringAMQP 会抛出异常
AmqpRejectAndDontRequeueException
,说明本地重试触发了。 - 查看 RabbitMQ 控制台,发现消息被删除了,说明最后 SpringAMQP 返回的是ack,mq删除消息了。
结论
- 开启本地重试时,消息处理过程中抛出异常,不会 requeue 到队列,而是在消费者本地重试
- 重试达到最大次数后,Spring 会返回 ack,消息会被丢弃。
4.2.2 ⛷️⛷️⛷️失败策略
在之前的测试中,达到最大重试次数后,消息会被丢弃,这是由 Spring 内部机制决定的。
在开启重试模式后,重试次数耗尽,如果消息依然失败,则需要有 MessageRecovery
接口来处理,它包含三种不同的实现:
RejectAndDontRequeueRecoverer
:重试耗尽后,直接 reject,丢弃消息。默认就是这种方式ImmediateRequeueMessageRecoverer
:重试耗尽后,返回 nack,消息重新入队RepublishMessageRecoverer
:重试耗尽后,将失败消息投递到指定的交换机
比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer
,失败后将消息投递到一个指定的,专门存放异常消息的队列,后续由人工集中处理。
1)在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列
2)定义一个RepublishMessageRecoverer,关联队列和交换机
代码如下:
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {@Bean // 处理失败消息的交换机public DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange("error.direct");}@Bean // 处理失败消息的队列public Queue errorQueue(){return new Queue("error.queue", true);}@Beanpublic Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");}@Beanpublic MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");}
}
其实 我们在生产中会指定死信交换机来处理失败的消息
5. ☃️总结
如何确保RabbitMQ消息的可靠性?
- 开启生产者确认机制,确保生产者的消息能到达队列
- 开启持久化功能,确保消息未消费前在队列中不会丢失
- 开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后完成ack
- 开启消费者失败重试机制,并设置MessageRecoverer,多次重试失败后将消息投递到异常交换机,交由人工处理