1. 消息可靠性
每一步都可能导致消息丢失,常见的丢失原因包括:
- 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
RabbitMQ分别给出了解决方案:
- 生产者发送确认机制
- mq持久化
- 消费者消费确认机制
- 失败重试机制
1.1. 生产者消息确认
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。
注意:确认机制在发送消息时,需要给每个消息设置一个全局唯一的id,以区分不同的消息,避免ack冲突
1.1.1. 修改配置
修改publisher服务中的application.yml文件,添加下面的内容:
spring:
rabbitmq:
# 启用发送者确认,生产者到交换机
publisher-confirm-type: correlated
# 启用发送者确认,从交换机到队列
publisher-returns: true
# 启用失败的回调
template:
mandatory: true
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ConfirmCallback
- publish-returns:开启publish-return功能,同样是基于callback机制,不过是定义ReturnCallback
- template.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
1.1.2. 定义ConfirmCallback
对发送者把消息发送到交换机进行确认
在发送消息时指定
@Test
public void test() throws InterruptedException {
String exchanges = "itcast.direct";
String routingKey = "phone";
String message = "hello, spring amqp!";
CorrelationData correlation = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
//发送的通知回调
correlation.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
@Override
public void onFailure(Throwable ex) {
log.error("消息发送异常",ex);
}
//生产者正常把消息发出来了
@Override
public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
boolean ack = result.isAck();
if (ack){
log.info("交换正常收到消息");
}else {
log.info("交换机没有收到消息");
}
}
});
rabbitTemplate.convertAndSend(exchanges, routingKey, message,correlation);
}
1.1.3. 定义Return回调
从交换机到队列的确认
每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback,因此需要在项目加载时配置:
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
//发送到队列失败
@Override
public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
log.info("交换机路由到队列失败,message:{} replyCode:{} replyText:{} exchange:{} routingKey:{}",
message, replyCode, replyText, exchange, routingKey);
}
});
}
1.2. 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
1.2.1. 交换机持久化
RabbitMQ中交换机默认是持久化的。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化:
@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
// 三个参数:交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}
默认情况下,由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示:
1.2.2. 队列持久化
RabbitMQ中队列默认是持久化的。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化:
@Bean
public Queue simpleQueue(){
// 使用QueueBuilder构建队列,durable就是持久化的
return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}
默认情况下,由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
1.2.3. 消息持久化
利用SpringAMQP发送消息时,可以设置消息的属性(MessageProperties),指定delivery-mode:
- 1:非持久化
- 2:持久化
默认情况下,SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的,不用特意指定。
1.3. 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。
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。
回执分为3种类型:ack、nack、reject。如果消费者返回ack,MQ会把消息从队列删除;如果返回nack或者reject,如果requeue是true的话,MQ会把消息重新投递给消费者,如果requeue是false的话,MQ会把消息删掉。
1.3.1. 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。
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。消息投递是不可靠的,可能丢失。自己根据业务情况,判断什么时候该ack。(不推荐)
- 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,并且requeue是true。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。
- 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(不推荐)
1.3.2. 演示none模式
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: none # 关闭ack
修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法,模拟一个消息处理异常:
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
log.info("消费者接收到simple.queue的消息:【{}】", msg);
// 模拟异常
System.out.println(1 / 0);
log.debug("消息处理完成!");
}
测试可以发现,当消息处理抛异常时,消息依然被RabbitMQ删除了。
1.3.3. 演示auto模式
把确认机制修改为auto:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto # 关闭ack
在异常位置打断点,再次发送消息,程序卡在断点时,可以发现此时消息状态为unack(未确定状态):
抛出异常后,因为Spring会自动返回nack,所以消息恢复至Ready状态,并且没有被RabbitMQ删除:
1.4. 消费失败重试机制
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:
1.4.1. 本地重试
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 # 初识的失败等待时长为1秒
multiplier: 3 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-interval
max-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
第一次 1秒
第二次 3*1000 = 3秒
第三次 3*3000 = 9秒
第四次 3*9000 = 27秒
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reject,并且不重新入队,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reject,消息会被丢弃
1.4.2. 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。
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}
// 定义一个RepublishMessageRecoverer,关联队列和交换机
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
1.5. 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
2. 死信交换机
2.1. 什么是死信交换机
当一个队列中的消息满足下列情况之一时,可以成为死信(dead letter):
- 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败,并且消息的requeue参数设置为false
- 消息是一个过期消息,超时无人消费
- 要投递的队列消息满了,无法投递
如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性,指定了一个交换机,那么队列中的死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机称为死信交换机(Dead Letter Exchange,检查DLX)。
一个消息被消费者拒绝了,变成了死信。因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct,因此死信会投递给这个交换机。如果这个死信交换机也绑定了一个队列,则消息最终会进入这个存放死信的队列。
队列将死信投递给死信交换机时,必须知道两个信息:
- 死信交换机名称
- 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey
2.2. TTL
一个队列中的消息如果超时未消费,则会变为死信,超时分为两种情况:
- 消息所在的队列设置了超时时间
- 消息本身设置了超时时间
2.2.1. 接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener中,定义一个新的消费者,并且声明 死信交换机、死信队列:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.exchange"),
key = "dl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息:{}", msg);
}
2.2.2. 声明一个队列,并且指定TTL
要给队列设置超时时间,需要在声明队列时配置x-message-ttl属性:
@Bean
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称,并持久化
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间,10秒
.deadLetterExchange("dl.ttl.exchange") // 指定死信交换机
.deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信交换机绑定key
.build();
}
这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.exchange
声明交换机,将ttl与交换机绑定:
@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}
发送消息,但是不要指定TTL:
@Test
public void testTTLQueue() {
// 创建消息
String message = "hello, ttl queue";
// 消息ID,需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
// 记录日志
log.debug("发送消息成功");
}
发送消息的日志:
查看下接收消息的日志:
2.2.3. 发送消息时,设定TTL
@Test
public void testTTLMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000")
.build();
// 消息ID,需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
log.debug("发送消息成功");
}
这次,发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时,任意一个到期就会成为死信。
2.2.4. 总结
消息超时的两种方式是?
- 给队列设置ttl属性,进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
- 给消息设置ttl属性,队列接收到消息超过ttl时间后变为死信
如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息?
- 给消息的目标队列指定死信交换机
- 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
- 发送消息时给消息设置超时时间为20秒
死信交换机和ttl实现消息延迟发送的缺点?
- 存在队头阻塞问题
2.3. 延迟交换机
利用TTL结合死信交换机,实现了消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列(Delay Queue)模式。
但是死信交换机存在队头阻塞问题,因此并不推荐使用。
因为延迟队列的需求非常多,所以RabbitMQ的官方也推出了 DelayExchange 插件,原生支持延迟队列效果。
2.3.1. 安装DelayExchange插件
上传插件
查看数据卷:
docker volume inspect mq-plugins
将插件上传到这个目录即可
安装插件
进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq,所以执行下面命令:
docker exec -it mq bash
进入容器内部后,执行下面命令开启插件:
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
2.3.2. DelayExchange原理
2.3.2.1. 声明DelayExchange交换机
插件的使用也非常简单:声明一个交换机,交换机的类型可以是任意类型,只需要设定delayed属性为true即可,然后声明队列与其绑定即可。
基于注解方式(推荐):
也可以基于@Bean的方式:
2.3.2.2. 发送消息
发送消息时,一定要携带x-delay属性,指定延迟的时间:
2.3.3. 总结
延迟队列插件的使用步骤包括哪些?
- 声明一个交换机,添加delayed属性为true
- 发送消息时,添加x-delay头,值为超时时间
3. 惰性队列
3.1. 消息堆积问题
当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信,可能会被丢弃,这就是消息堆积问题。
解决消息堆积有两种思路:
- 增加更多消费者,提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式
- 扩大队列容积,提高堆积上限
3.2. 惰性队列
从RabbitMQ的3.6.0版本开始,就增加了Lazy Queues的概念,也就是惰性队列。惰性队列的特征如下:
- 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
- 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
- 支持数百万条的消息存储
3.2.1. 基于命令行设置lazy-queue
而要设置一个队列为惰性队列,只需要在声明队列时,指定x-queue-mode属性为lazy即可。
可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列:
rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues
命令解读:
- rabbitmqctl :RabbitMQ的命令行工具
- set_policy :添加一个策略
- Lazy :策略名称,可以自定义
- "^lazy-queue$" :用正则表达式匹配队列的名字
- '{"queue-mode":"lazy"}' :设置队列模式为lazy模式
- --apply-to queues:策略的作用对象,是所有的队列
3.2.2. 基于@Bean声明lazy-queue
3.2.3. Queue的管理控制台
ready:已发送到队列,但还未发送给消费者的消息,也就是仅执行了publish的消息。
unacked:已发送给消费者但还未收到消费者ack的信息,即执行了publish和delivery的消息。
total:ready与unacked消息的总和。
in memory:表示在内存中进行缓存的消息数。
persistent:表示在磁盘上存储的持久化的消息数。
transient, paged out:表示非持久化的消息,但实际存储到磁盘上的消息数(可能因为内存达到一定水位触发的置换,也可能是队列为lazy模式,即便是非持久化的消息也存储在磁盘上了)
3.2.4. 总结
消息堆积问题的解决方案?
- 队列上绑定多个消费者,提高消费速度
- 使用惰性队列,可以再mq中保存更多消息
惰性队列的优点有哪些?文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-786769.html
- 基于磁盘存储,消息上限高
- 没有间歇性的page-out,性能比较稳定
惰性队列的缺点有哪些?文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786769.html
- 基于磁盘存储,消息时效性会降低
- 性能受限于磁盘的IO
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