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手把手教你，本地RabbitMQ服务搭建（windows）
消息队列选型——为什么选择RabbitMQ
RabbitMQ灵活运用，怎么理解五种消息模型
推或拉？ RabbitMQ 消费模式该如何选择
死信是什么，如何运用RabbitMQ的死信机制？
前言
前面我们在做MQ组件选型时，提到了rabbitMQ的消息可靠性，那么它到底可靠到什么程度？又是如何保证消息可靠性的呢？今天我们就一起来看一下
一、消息可靠性的定义
消息可靠性是指在消息传递过程中，确保消息能够被完整、准确、可靠地传递到目的地。更具体的说分为两个角度：
- 不会意外丢失
- 不会重复传递
因此，我们必须保证消息不会因为网络故障、系统故障或其他异常原因而丢失或重复传递，否则可能导致业务逻辑错误、数据损坏或系统崩溃等问题
二、几种不可靠的场景
- 消息漏发送：生产者在发送消息时，如果不观察RabbitMQ服务器的确认消息，可能导致有些消息在网络中丢失而不自知
- 消息重复发送：如果生产者在发送消息时，由于网络抖动或者其他原因，生产者无法从RabbitMQ收到消息确认，此时生产者会重发同样一条消息，从而导致消息重复
- 消息未储存：rabbitMQ服务器宕机，导致已经在rabbit服务器内的消息直接丢失
- 消费者重复消费：如果消费者和MQ都不记得曾经消费过的消息，主动拉取或推送了旧的消息，导致重复消费，
三、防意外丢失
在这里，必须提前声明一点：即消息意外丢失，因为rabbitMQ经由转换机，如果匹配不到任何队列，是会主动丢弃该消息的，这种丢失属于业务配置上的主动丢弃，不记在意外丢失中
1. 消息持久化
消息持久化需要在消息生产者修改代码
String MESSAGE = "Hello, RabbitMQ!";
// 设置消息持久化
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.contentType("text/plain")
.deliveryMode(2) // deliveryMode=1代表不持久化，deliveryMode=2代表持久化
.build();
channel.basicPublish("", MESSAGE_QUEUE, properties, MESSAGE.getBytes("UTF-8"));
也可以直接使用内置的properties
channel.basicPublish("", MESSAGE_QUEUE, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, MESSAGE.getBytes("UTF-8"));
2. 队列持久化
尽管我们上面已经使用了消息持久化，但是这是不够的，消息本身不会作为一个实体存在硬盘上，真正落在硬盘上的是队列，及队列中的消息。所以，要想保存消息，还得把消息所在的队列持久化，因此需要在声明队列时，将其 durable 属性设置为true
// 设置队列持久化
boolean durable = true;
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, durable, false, false, null);
注意，该属性不可修改，如果要把一个队列改成持久化，得先删除，再创建才行
3. 发布确认
我们上面已经成功把消息做了持久化，不过这并不能彻底避免消息丢失，比如在消息发布者发布消息的过程中，在消息成功持久化之前，rabbitMQ就崩溃了，此时消息仍然会丢失。因此，有必要执行发布确认的操作
即消息发送后，MQ要对生产者发送消息确认，确认已经持久化后，再进行发布确认
发布确认默认不开启，如果要开启，需要在channel上设置
Channel channel = connection.createChannel();
// 将信道设置为发布确认
channel.confirmSelect();
进行完该项设置后，还需要针对确认消息的类型，适当的修改发送方代码。一般来说，发布确认有以下类型
3.1 简单发布确认
即发送后，单条单条的消息是否被rabbitMQ服务器接受
String message = "Hello, RabbitMQ!";
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 设置简单发布确认
channel.confirmSelect();
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
if (channel.waitForConfirms()) {
System.out.println("Message published successfully.");
} else {
System.err.println("Failed to publish message.");
}
可以看到，这种方式其实采用的是发一条消息，确认一次，效率并不高。
3.2 批量发布确认
批量发布和简单发布，在调用方法上并没有区别，只是发送的消息，从发一条就等待确认一次，变成了发一批，才确认一次。
int MESSAGE_COUNT = 100;
String message = "Hello, RabbitMQ!";
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 设置批量发布确认
channel.confirmSelect();
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
}
int outstandingConfirms = MESSAGE_COUNT;
while (outstandingConfirms > 0) {
outstandingConfirms -= channel.waitForConfirms();
}
System.out.println("All messages published successfully.");
此种方式，虽然仍然会同步阻塞，但从每条确认一次进化到批量确认一次，大大节约了网络耗时。但是可能会出现一些消息发布成功，但是一些消息未成功的情况，不易进行排查和处理。
3.3 异步发布确认
异步确认则采用的另一种方案，通过给channel设置一个确认监听器，来异步的做确认，即将发布消息和确认处理放在不同的线程中处理
int MESSAGE_COUNT = 100;
String message = "Hello, RabbitMQ!";
ConcurrentNavigableMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
Set<Long> failConfirmMessages = new HashSet<>();
// 异步发布确认
channel.confirmSelect();
// 需设置两个监听器，前者为肯定确认，后者为否定确认
channel.addConfirmListener(new ConfirmCallback() {
@Override
// deliveryTag 代表 投递消息的序号；multiple为true，则代表确认所有小于或等于当前消息deliveryTag的状态，为false，代表仅确认该条消息
public void handle(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
if (multiple) {
ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(deliveryTag, true);
// 清除所有小于该序号的消息
confirmed.clear();
} else {
// 仅清除本条消息
outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
}
}
}, new ConfirmCallback() {
@Override
public void handle(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.err.println("Failed to publish message.");
failConfirmMessages.add(deliveryTag);
}
});
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
outstandingConfirms.put(nextSeqNo, message);
}
// 一段时间过后
......
// 看最后是否还有消息被确认丢失，此时可选择是否要重新发送
if (failConfirmMessages .size() == 0 && outstandingConfirms.size() == 0) {
System.out.println("All messages published successfully.");
} else {
System.out.println("Some messages need republish.");
}
通过异步方式做确认，能提升性能，缺点是需要一些多线程的知识，实现难度较高。
4. 手动接收确认
如果第三点，是保证消息发送者到MQ服务器之间，消息不会丢失。那么同理，还需要保证MQ服务器到消费者间，消息不会丢失。
这时候，就需要手动接收确认了，即消费者得到消息后，先进行业务处理（或消息存储），直到业务处理完成后。再告知rabbitMQ服务器，消息我收到了。从而避免了自动ack后，消费者宕机导致的消息未处理完就丢失的问题，其示例代码如下
// 创建消费者对象
final Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
String message = new String(body, "UTF-8");
try {
// 处理消息
System.out.println("Received message: " + message);
// 显式 ack 消息
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); // 第二个参数表示是否批量处理
} catch (Exception ex) {
// 处理消息时发生异常，拒绝消息并重新将其放回队列中
channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
}
}
};
// 开始消费消息，使用手动ack
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, consumer);
PS:需要注意的是，手动ack可能带来重复消费的问题，比如消息处理成功后，在执行channel.basicAck时宕机，导致RabbitMQ服务器没收到消息接收确认的信号，超时后会认为该消息未被接收
5. 死信队列
在某些情况下(如手动ACK)，如消费者在暂时无法处理该消息，RabbitMQ 可能会将消息重新放回队列，但大量的重新放回会导致消息堆积，也是不可取的。
// 如下，消费者可以向rabbitMQ发送nack的消息，且设置requeue参数为false
void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)
throws IOException;
为了避免这种情况，RabbitMQ 提供了死信队列的功能。当消息因为某些原因不能被消费时，RabbitMQ 将消息放入死信队列而不是重新放回队列，防止消息丢失
四、防重复传递
上面一节，我们为rabbitMQ在消息传递过程中，各个节点都有防消息丢失的配置。这一节，我们来说rabbitMQ为了防止一条消息重复传递而做的努力
1. 消息确认机制
上面，我们说了发布确认和接收确认。其实，不管是发布和接收，这都属于消息确认机制的一种，而消息确认机制是AMQP协议所规定的。发布确认是为了防止丢失消息，接收确认则是为了防止重复消费，当消费者成功接收到消息并完成处理后，发送确认通知给 RabbitMQ，RabbitMQ 才会将该消息标记为已消费，防止重复传递
2. 幂等性校验（需代码实现）
在消息生产者发送消息之前，消息可以被设置上全局唯一uuid，而消费者在消费前，则会判断该uuid是否已经消费过。
// 生产者发送消息之前，将消息标记为idempotent
// 通过设置 messageId 属性为一个唯一值，即可标记该消息为幂等消息
String messageId = UUID.randomUUID().toString();
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.messageId(messageId)
.build();
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, properties, message.getBytes());
// 消费者在处理消息之前，检查该消息是否已经被消费过
// 如果该消息已经被消费过，则直接确认消息
String messageId = properties.getMessageId();
if (processedIds.contains(messageId)) {
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
return;
}
// 处理消息，并将 messageId 加入已处理集合
// ...
processedIds.add(messageId);
以上代码仅展示原理，实际上分布式高并发的情况下，uuid应该交由专门的服务器用雪花算法等方式去产生全局唯一的uuid。同样消费者处的processedIds也会进行远端存储
五、不可靠场景的对策
现在，让我们回头来看看不可靠场景下，rabbitMQ和我们开发者能用什么对策解决文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-577543.html
- 消息漏发送：生产者在发送消息时，如果不观察RabbitMQ服务器的确认消息，可能导致有些消息在网络中丢失而不自知
- 消息重复发送：如果生产者在发送消息时，由于网络抖动或者其他原因，生产者无法从RabbitMQ收到消息确认，此时生产者会重发同样一条消息，从而导致消息重复
- 消息未储存：rabbitMQ服务器宕机，导致已经在rabbit服务器内的消息直接丢失
- 消费者重复消费：如果消费者不记得曾经消费过的消息，主动拉取或被推送了旧的消息，导致重复消费，
| 场景 | 场景解释 | 解决对策 |
|---|---|---|
| 消息漏发送 | 生产者在发送消息时，如果不观察RabbitMQ服务器的确认消息，可能导致有些消息在网络中丢失而不自知 | 发布确认 |
| 消息重复发送 | 如果生产者在发送消息时，由于网络抖动或者其他原因，生产者无法从RabbitMQ收到消息确认，此时生产者会重发同样一条消息，从而导致消息重复 | 无策略 |
| 消息未储存 | rabbitMQ服务器宕机，导致已经在rabbit服务器内的消息直接丢失 | 队列、消息持久化 |
| 消费者重复消费 | 如果消费者和MQ都不记得曾经消费过的消息，主动拉取或推送了旧的消息，导致重复消费 | 接受确认、幂等性校验(代码实现) |
六、总结
RabbitMQ 能保证消息可靠性吗？答案是绝大部分情况可靠，但仅靠其自身机制无法做到100%。比如对于没有收到发布确认信息，导致消息生产者重复传递这种场景就并没有好的办法，只能通过开发者额外代码去解决，比如发消息带全局唯一id，然后由消费者去做幂等性校验。而针对更极端的场景，如RabbitMQ硬盘故障导致消息丢失，就得依托镜像部署等手段去处理了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-577543.html
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