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用了 springboot + rabbitmq 消息确认机制,我感觉掉坑里了


这次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制,以及在实际开发中的一点踩坑经验,其实整体的内容比较简单,有时候事情就是这么神奇,越是简单的东西就越容易出错。

可以看到使用了 RabbitMQ 以后,我们的业务链路明显变长了,虽然做到了系统间的解耦,但可能造成消息丢失的场景也增加了。例如:

  • 消息生产者 - > rabbitmq服务器(消息发送失败)

  • rabbitmq服务器自身故障导致消息丢失

  • 消息消费者 - > rabbitmq服务(消费消息失败)

在这里插入图片描述 所以说能不使用中间件就尽量不要用,如果为了用而用只会徒增烦恼。开启消息确认机制以后,尽管很大程度上保证了消息的准确送达,但由于频繁的确认交互,rabbitmq 整体效率变低,吞吐量下降严重,不是非常重要的消息真心不建议你用消息确认机制。


下边我们先来实现springboot + rabbitmq消息确认机制,再对遇到的问题做具体分析。

一、准备环境

1、引入 rabbitmq 依赖包

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>  <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> 复制代码

2、修改 application.properties 配置

配置中需要开启 发送端消费端 的消息确认。

spring.rabbitmq.host=127.0.0.1
spring.rabbitmq.port=5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest  # 发送者开启 confirm 确认机制 spring.rabbitmq.publisher-confirms=true # 发送者开启 return 确认机制 spring.rabbitmq.publisher-returns=true #################################################### # 设置消费端手动 ack spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual # 是否支持重试 spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true 复制代码

3、定义 Exchange 和 Queue

定义交换机 confirmTestExchange 和队列 confirm_test_queue ,并将队列绑定在交换机上。

@Configuration
public class QueueConfig {   @Bean(name = "confirmTestQueue")  public Queue confirmTestQueue() {  return new Queue("confirm_test_queue", true, false, false);  }   @Bean(name = "confirmTestExchange")  public FanoutExchange confirmTestExchange() {  return new FanoutExchange("confirmTestExchange");  }   @Bean  public Binding confirmTestFanoutExchangeAndQueue(  @Qualifier("confirmTestExchange") FanoutExchange confirmTestExchange,  @Qualifier("confirmTestQueue") Queue confirmTestQueue) {  return BindingBuilder.bind(confirmTestQueue).to(confirmTestExchange);  } } 复制代码

rabbitmq 的消息确认分为两部分:发送消息确认 和 消息接收确认。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、消息发送确认

发送消息确认:用来确认生产者 producer 将消息发送到 brokerbroker 上的交换机 exchange 再投递给队列 queue的过程中,消息是否成功投递。

消息从 producerrabbitmq broker有一个 confirmCallback 确认模式。

消息从 exchangequeue 投递失败有一个 returnCallback 退回模式。

我们可以利用这两个Callback来确保消的100%送达。

1、 ConfirmCallback确认模式

消息只要被 rabbitmq broker 接收到就会触发 confirmCallback 回调 。

@Slf4j
@Component public class ConfirmCallbackService implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {   @Override  public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {   if (!ack) {  log.error("消息发送异常!");  } else {  log.info("发送者爸爸已经收到确认,correlationData={} ,ack={}, cause={}", correlationData.getId(), ack, cause);  }  } } 复制代码

实现接口 ConfirmCallback ,重写其confirm()方法,方法内有三个参数correlationDataackcause

  • correlationData:对象内部只有一个 id 属性,用来表示当前消息的唯一性。
  • ack:消息投递到 broker 的状态, true表示成功。
  • cause:表示投递失败的原因。

但消息被 broker 接收到只能表示已经到达 MQ服务器,并不能保证消息一定会被投递到目标 queue 里。所以接下来需要用到 returnCallback

2、 ReturnCallback 退回模式

如果消息未能投递到目标 queue 里将触发回调 returnCallback ,一旦向 queue 投递消息未成功,这里一般会记录下当前消息的详细投递数据,方便后续做重发或者补偿等操作。

@Slf4j
@Component public class ReturnCallbackService implements RabbitTemplate.ReturnCallback {   @Override  public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {  log.info("returnedMessage ===> replyCode={} ,replyText={} ,exchange={} ,routingKey={}", replyCode, replyText, exchange, routingKey);  } } 复制代码

实现接口ReturnCallback,重写 returnedMessage() 方法,方法有五个参数message(消息体)、replyCode(响应code)、replyText(响应内容)、exchange(交换机)、routingKey(队列)。

下边是具体的消息发送,在rabbitTemplate中设置 ConfirmReturn 回调,我们通过setDeliveryMode()对消息做持久化处理,为了后续测试创建一个 CorrelationData对象,添加一个id10000000000

@Autowired
 private RabbitTemplate rabbitTemplate;   @Autowired  private ConfirmCallbackService confirmCallbackService;   @Autowired  private ReturnCallbackService returnCallbackService;   public void sendMessage(String exchange, String routingKey, Object msg) {   /**  * 确保消息发送失败后可以重新返回到队列中  * 注意:yml需要配置 publisher-returns: true  */  rabbitTemplate.setMandatory(true);   /**  * 消费者确认收到消息后,手动ack回执回调处理  */  rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallbackService);   /**  * 消息投递到队列失败回调处理  */  rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallbackService);   /**  * 发送消息  */  rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey, msg,  message -> {  message.getMessageProperties().setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT);  return message;  },  new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));  } 复制代码

三、消息接收确认

消息接收确认要比消息发送确认简单一点,因为只有一个消息回执(ack)的过程。使用@RabbitHandler注解标注的方法要增加 channel(信道)、message 两个参数。

@Slf4j
@Component @RabbitListener(queues = "confirm_test_queue") public class ReceiverMessage1 {   @RabbitHandler  public void processHandler(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {   try {  log.info("小富收到消息:{}", msg);   //TODO 具体业务   channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);   } catch (Exception e) {   if (message.getMessageProperties().getRedelivered()) {   log.error("消息已重复处理失败,拒绝再次接收...");   channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); // 拒绝消息  } else {   log.error("消息即将再次返回队列处理...");   channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);  }  }  } } 复制代码

消费消息有三种回执方法,我们来分析一下每种方法的含义。

1、basicAck

basicAck:表示成功确认,使用此回执方法后,消息会被rabbitmq broker 删除。

void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) 
复制代码

deliveryTag:表示消息投递序号,每次消费消息或者消息重新投递后,deliveryTag都会增加。手动消息确认模式下,我们可以对指定deliveryTag的消息进行acknackreject等操作。

multiple:是否批量确认,值为 true 则会一次性 ack所有小于当前消息 deliveryTag 的消息。

举个栗子: 假设我先发送三条消息deliveryTag分别是5、6、7,可它们都没有被确认,当我发第四条消息此时deliveryTag为8,multiple设置为 true,会将5、6、7、8的消息全部进行确认。

2、basicNack

basicNack :表示失败确认,一般在消费消息业务异常时用到此方法,可以将消息重新投递入队列。

void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)
复制代码

deliveryTag:表示消息投递序号。

multiple:是否批量确认。

requeue:值为 true 消息将重新入队列。

3、basicReject

basicReject:拒绝消息,与basicNack区别在于不能进行批量操作,其他用法很相似。

void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue)
复制代码

deliveryTag:表示消息投递序号。

requeue:值为 true 消息将重新入队列。

四、测试

发送消息测试一下消息确认机制是否生效,从执行结果上看发送者发消息后成功回调,消费端成功的消费了消息。 在这里插入图片描述 用抓包工具Wireshark 观察一下rabbitmq amqp协议交互的变化,也多了 ack 的过程。 在这里插入图片描述

五、踩坑日志

1、不消息确认

这是一个非常没技术含量的坑,但却是非常容易犯错的地方。

开启消息确认机制,消费消息别忘了channel.basicAck,否则消息会一直存在,导致重复消费。 在这里插入图片描述

2、消息无限投递

在我最开始接触消息确认机制的时候,消费端代码就像下边这样写的,思路很简单:处理完业务逻辑后确认消息, int a = 1 / 0 发生异常后将消息重新投入队列。

@RabbitHandler
 public void processHandler(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {   try {  log.info("消费者 2 号收到:{}", msg);   int a = 1 / 0;   channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);   } catch (Exception e) {   channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);  }  } 复制代码

但是有个问题是,业务代码一旦出现 bug 99.9%的情况是不会自动修复,一条消息会被无限投递进队列,消费端无限执行,导致了死循环。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

本地的CPU被瞬间打满了,大家可以想象一下当时在生产环境导致服务死机,我是有多慌。

在这里插入图片描述 而且rabbitmq management 只有一条未被确认的消息。

在这里插入图片描述

经过测试分析发现,当消息重新投递到消息队列时,这条消息不会回到队列尾部,仍是在队列头部。

消费者会立刻消费这条消息,业务处理再抛出异常,消息再重新入队,如此反复进行。导致消息队列处理出现阻塞,导致正常消息也无法运行。

而我们当时的解决方案是,先将消息进行应答,此时消息队列会删除该条消息,同时我们再次发送该消息到消息队列,异常消息就放在了消息队列尾部,这样既保证消息不会丢失,又保证了正常业务的进行。

channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
// 重新发送消息到队尾 channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),  message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,  JSON.toJSONBytes(msg)); 复制代码

但这种方法并没有解决根本问题,错误消息还是会时不时报错,后面优化设置了消息重试次数,达到了重试上限以后,手动确认,队列删除此消息,并将消息持久化入MySQL并推送报警,进行人工处理和定时任务做补偿。

3、重复消费

如何保证 MQ 的消费是幂等性,这个需要根据具体业务而定,可以借助MySQL、或者redis 将消息持久化,通过再消息中的唯一性属性校验。

正文到此结束
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