RabbitMQ 消息确认机制
为了保证消息从队列可靠的到达消费者,RabbitMQ 提供了消息确认机制(Message Acknowledgement)。消费者在订阅队列时,可以指定 autoAck 参数,当 autoAck 参数等于 false 时,RabbitMQ 会等待消费者显式地回复确认信号后才从内存(或者磁盘)中移除消息(实际上是先打上删除标记,之后在删除)。当 autoAck 参数等于 true 时,RabbitMQ 会自动把发送出去的消息置为确认,然后从内存(或者磁盘)中删除,而不管消费者是否真正地消费到了这些消息。
采用消息确认机制后,只要设置 autoAck 参数为 false,消费者就有足够的时间处理消息(任务),不用担心处理消息过程中消费者进程挂掉后消息丢失的问题,因为 RabbitMQ 会一直等待持有消息直到消费者显式调用 Basic.Ack 命令为止。
当autoAck 参数为 false 时,对于 RabbitMQ 服务器端而言,队列中的消息分成了两部分:一部分是等待投递给消费者的消息;一部分是已经投递给消费者,但是还没有收到消费者确认信号的消息。如果 RabbitMQ 服务器端一直没有收到消费者的确认信号,并且消费此消息的消费者已经断开连接,则服务器端会安排该消息重新进入队列,等待投递给下一个消费者(也可能还是原来的那个消费者)。
RabbitMQ 不会为未确认的消息设置过期时间,它判断此消息是否需要重新投递给消费者的唯一依据是消费该消息连接是否已经断开,这个设置的原因是 RabbitMQ 允许消费者消费一条消息的时间可以很久很久。
RabbitMQ 的 Web 管理平台上可以看到当前队列中的 “Ready” 状态和 “Unacknowledged” 状态的消息数,分别对应等待投递给消费者的消息数和已经投递给消费者但是未收到确认信号的消息数。
在rabbitmq中,我们可以通过持久化数据,解决rabbitmq服务器异常的数据丢失问题。生产者将消息发送出去之后,消息到底有没有到达 rabbitmq服务器,默认的情况是不知道的,有两种方式:事务机制和confirm 模式 可以做到消息的确认。
事务机制
txSelect: 用户将当前的channel设置成transaction模式
txCommit:用于提交事务
txRollback:回滚事务
当我们使用txSelect提交开始事务之后,我们就可以发布消息给Broke代理服务器,如果txCommit提交成功了,则消息一定到达了Broke了,如果在txCommit执行之前Broker出现异常崩溃或者由于其他原因抛出异常,这个时候我们便可以捕获异常通过txRollback方法进行回滚事务了。
- 消息生产者:Send
/**
* 类描述:
* 事务机制,消息生产者
* @author cfl
* @version 1.0
* @date 2022/10/10 17:07
*/
public class Send {
public static final String QUEUE_NAME = "test_queue_tx";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
String msg = "hello tx message";
try{
// 开启事务
channel.txSelect();
// 发送消息
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
// 手动触发异常
System.out.println(1/0);
//提交事务
channel.txCommit();
} catch(Exception e){
// 回滚事务
channel.txRollback();
System.out.println("send message txRollback");
} finally{
channel.close();
connection.close();
}
}
}
- 消息消费者:Recv
/**
* 类描述:
* 事务机制,消息消费者
* @author cfl
* @version 1.0
* @date 2022/10/10 17:08
*/
public class Recv {
public static final String QUEUE_NAME="test_queue_tx";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, new DefaultConsumer(channel){
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
String msg = new String(body, "utf-8");
System.out.println("recv[tx] msg:" + msg);
}
});
}
}
此种模式还是很耗时的,采用了这种方式,降低了Rabbitmq的消息吞吐量
Confirm 模式
生产者消息确认
生产者端模式的实现原理
生产者将信道设置成confirm模式,一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID(从1开始)。一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID) 。这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了,如果消息和队列是可持久化的,那么确认消息会将消息写入磁盘之后发出,broker 回传给生产者的确认消息中deliver-tag 域包含了确认消息的序列号,此外broker也可以设置basic.ack的multiple域。表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。
Confirm 模式最大的好处在于他是异步
开启confirm模式
// 消息生产者使用
channel.confirmSelect();
编程模式:
- 普通Confirm模式:每发送一条消息后,调用waitForConfirms()方法,等待服务器端Confirm。实际上是一种串行Confirm了,每publish一条消息之后就等待服务端Confirm,如果服务端返回false或者超时时间内未返回,客户端进行消息重传;
- 批量Confirm模式:批量Confirm模式,每发送一批消息之后,调用waitForConfirms()方法,等待服务端Confirm,这种批量确认的模式极大的提高了Confirm效率,但是如果一旦出现Confirm返回false或者超时的情况,客户端需要将这一批次的消息全部重发,这会带来明显的重复消息,如果这种情况频繁发生的话,效率也会不升反降;
- 异步Confirm模式:提供一个回调方法,服务端Confirm了一条或者多条消息后Client端会回调这个方法。
boolean flag= channel.waitForConfirms();会堵塞线程等带服务器来返回确认消息。可以为这个函数指定一个毫秒值用于等待服务器的确认超时时间。如果抛出异常表示服务器出了问题,需要补发消息。无论是返回false还是抛出异常都有可能消息发送成功或者没有发送成功。
普通 confirm 单条普通
- 消息生产者:Send1
/**
* 普通模式
*/
public class Send1 {
public static final String QUEUE_NAME = "test_queue_confirm1";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 生产者调用confirmSelect 将chancel设置为confirm模式。注意(事务机制改为这个会出异常)
channel.confirmSelect();
String msg = "hello confirm message";
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
System.out.println("send message txRollback");
/*
确认消息
堵塞线程等待服务器返回响应
如果服务器确认消费者已经发送完成则返回true
*/
if(channel.waitForConfirms()){
System.out.println("message send ok");
} else {
System.out.println("message send failed");
}
channel.close();
connection.close();
}
}
普通Confirm模式最简单,publish一条消息后,等待服务器端Confirm,如果服务端返回false或者超时时间内未返回,客户端就可以在else中进行消息重传。
- 消息生产者:Send2
批量的 发一批 waitForConfirms
/**
* 批量模式
*/
public class Send2 {
public static final String QUEUE_NAME = "test_queue_confirm2";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 生产者调用confirmSelect 将chancel设置为confirm模式。注意(事务机制改为这个会出异常)
channel.confirmSelect();
// 批量发送
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String msg = "hello confirm message";
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
}
System.out.println("send message txRollback");
// 确认是否发送成功
if(channel.waitForConfirms()){
System.out.println("message send ok");
} else {
System.out.println("message send failed");
}
channel.close();
connection.close();
}
}
还可以调用channel.waitForConfirmsOrDie()方法,该方法会等到最后一条消息得到确认或者得到nack才会结束,也就是说在waitForConfirmsOrDie处会造成当前程序的阻塞
异步模式
Channel 对象提供的ConfirmListener()
回调方法只包含deliveryTag (当前Channel发出的消息序号)。我们需要自己为每一个Channel维护一个unconfirm的消息序号集合,每publish一条数据,集合中元素加1。每回调一次handleAck方法,unconfirm 集合删掉相应的一条(multiple=false) 或多条( multiple=true)记录。从程序运行效率上看,这个unconfirm集合最好采用有序集合SortedSet存储结构。
- 消息生产者:Send3
/**
* 异步
*/
public class Send3 {
public static final String QUEUE_NAME = "test_queue_confirm3";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false,false,false, null);
// 生产者调用confirmSelect 将channel设置为confirm模式
channel.confirmSelect();
// 存放未确认的消息标识
final SortedSet<Long> confirmSet = Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<Long>());
// 监听通道 当收到Broker发送过来的ack消息时就会调用handleAck方法,收到nack时就会调用handleNack方法。
channel.addConfirmListener(new ConfirmListener(){
// 没问题的handleAck
@Override
public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
if(multiple){
System.out.println("【handleAck】-----multiple true");
confirmSet.headSet(deliveryTag+1).clear();
} else {
System.out.println("【handleAck】-----multiple false");
confirmSet.remove(deliveryTag);
}
}
// handleNack 有问题的
@Override
public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
if(multiple){
System.out.println("【N】handleNack-----multiple");
confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
} else {
System.out.println("【N】handleNack-----multiple false");
confirmSet.remove(deliveryTag);
}
}
});
String msgStr = "ssss";
while(true){
long seqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msgStr.getBytes());
confirmSet.add(seqNo);
}
}
}
消费者消息确认
首先介绍消息消费的前提,rabbitmq 消费消息有两种模式,一个是推送 push ,一个是自己拉取pull。
推模式:消息中间件主动将消息推送给消费者
拉模式:消费者主动从消息中间件拉取消息。
但实际使用中,拉取消息是会降低系统吞吐量的,以及消费者很难实时获取消息,因此,一般使用的是push 模式。
在 mq 推消息给消费者不是等消费者消费完一个再推一个,而是根据prefetch_count 参数来决定可以推多个消息到消费者的缓存里面。
在消费者确认中,为了保证数据不会丢失,RabbitMQ 支持消息确定ACK。ACK 机制是消费者从 RabbitMQ 收到消息并处理完成后,返回给RabbitMQ,RabbitMQ 收到反馈后才将此消息从队列中删除。
自动确认
自动确认是指消费者在消费消息的时候,当消费者收到消息后,消息就会被 RabbitMQ 从队列中删除掉。这种模式认为 “发送即成功”。这是不安全的,因为消费者可能在业务中并没有成功消费完就中断了。
//autoAck=true 表示自动确认,autoAck=false表示手动确认
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, defaultConsumer);
手动确认 autoAck:false
消费者首先需要将其信道设置成手动确认:
boolean autoAck = false; //false 手动回执
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, defaultConsumer);
手动确认又分为肯定确认和否定确认。
肯定确认 BasicAck
// false 表示只确认 b.DelivertTag 这条消息,true 表示确认 小于等于 b.DelivertTag 的所有消息(批量确认)
channel.basicAck(b.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
否定确认: BasicNack、BasicReject
否定确认的场景不多,但有时候某个消费者因为某种原因无法立即处理某条消息时,就需要否定确认了.
否定确认时,需要指定是丢弃掉这条消息,还是让这条消息重新排队,过一会再来,又或者是让这条消息重新排队,并尽快让另一个消费者接收并处理它.
丢弃:
// requeue=false表示直接丢弃不放入队列。
channel.basicNack(deliveryTag, multiple, requeue)
重新排序文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-614467.html
// requeue=true表示放入队列。
channel.basicNack(deliveryTag, multiple, requeue)
一般来说,如果出现异常,就使用channel.BasicNack 把消费失败的消息重新放入到队列中去。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614467.html
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