RabbitMQ 消息丢失的场景，如何保证消息不丢失？事务，confirm机制，持久化，集群惊醒模式，消息补偿机制，ACK确认机制_rabbitmq如何保证消息不丢

RabbitMQ 消息丢失的场景，如何保证消息不丢失？

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一.RabbitMQ消息丢失的三种情况

• 第一种：生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。

  • 开启RabbitMQ事务

  • 使用confirm机制

• 第二种：RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了

  • 开启RabbitMQ持久化

• 第三种：消费端弄丢了数据。刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了。

  • 关闭 RabbitMQ自动ACK

二.RabbitMQ消息丢失解决方案

1.针对生产者

方案1 ：开启RabbitMQ事务

可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，

• 如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；
• 如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。

// 开启事务
channel.txSelect
try {
      // 这里发送消息
} catch (Exception e) {
      channel.txRollback

// 这里再次重发这条消息

}

// 提交事务
channel.txCommit
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缺点：

RabbitMQ 事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，采用这种方式基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

方案2：使用confirm机制

事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的

• 在生产者开启了confirm模式之后，每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如果写入了rabbitmq之中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你这个消息发送OK了；
• 如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息失败了，你可以进行重试。而且你可以结合这个机制知道自己在内存里维护每个消息的id，
  • 如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以进行重发。

//开启confirm
channel.confirm();
//发送成功回调
public void ack(String messageId){
  
}

// 发送失败回调
public void nack(String messageId){
    //重发该消息
}
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2.针对RabbitMQ

说三点：

（1）要保证rabbitMQ不丢失消息，那么就需要开启rabbitMQ的持久化机制，即把消息持久化到硬盘上，这样即使rabbitMQ挂掉在重启后仍然可以从硬盘读取消息；

（2）如果rabbitMQ单点故障怎么办，这种情况倒不会造成消息丢失，这里就要提到rabbitMQ的3种安装模式，

• 单机模式、普通集群模式、镜像集群模式，
• 这里要保证rabbitMQ的高可用就要配合HAPROXY做镜像集群模式

（3）如果硬盘坏掉怎么保证消息不丢失

（1）消息持久化

RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面，如果不特别声明设置，消息不会持久化保存到硬盘上面的，如果节点重启或者意外crash掉，消息就会丢失。

所以就要对消息进行持久化处理。如何持久化，下面具体说明下：

要想做到消息持久化，必须满足以下三个条件，缺一不可。

• Exchange 设置持久化
• Queue 设置持久化
• Message持久化发送：发送消息设置发送模式deliveryMode=2，代表持久化消息

（2）设置集群镜像模式

我们先来介绍下RabbitMQ三种部署模式：

• **单节点模式：**最简单的情况，非集群模式，节点挂了，消息就不能用了。业务可能瘫痪，只能等待。
• **普通模式：**消息只会存在与当前节点中，并不会同步到其他节点，当前节点宕机，有影响的业务会瘫痪，只能等待节点恢复重启可用（必须持久化消息情况下）。
• **镜像模式：**消息会同步到其他节点上，可以设置同步的节点个数，但吞吐量会下降。属于RabbitMQ的HA方案

为什么设置镜像模式集群，因为队列的内容仅仅存在某一个节点上面，不会存在所有节点上面，所有节点仅仅存放消息结构和元数据。下面自己画了一张图介绍普通集群丢失消息情况：

如果想解决上面途中问题，保证消息不丢失，需要采用HA 镜像模式队列。

下面介绍下三种HA策略模式：

• 同步至所有的
• 同步最多N个机器
• 只同步至符合指定名称的nodes

命令处理HA策略模版：

rabbitmqctl set_policy [-p Vhost] Name Pattern Definition [Priority]
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1）为每个以“rock.wechat”开头的队列设置所有节点的镜像，并且设置为自动同步模式

rabbitmqctl set_policy ha-all "^rock.wechat" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}'

# 增加了参数：-p rock
rabbitmqctl set_policy -p rock ha-all "^rock.wechat" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}'
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2）为每个以“rock.wechat.”开头的队列设置两个节点的镜像，并且设置为自动同步模式

rabbitmqctl set_policy -p rock ha-exacly "^rock.wechat" \
'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'
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3）为每个以“node.”开头的队列分配指定的节点做镜像

rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." \
'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'
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但是：HA 镜像队列有一个很大的缺点就是：系统的吞吐量会有所下降

（3）消息补偿机制 (先入库)

为什么还要消息补偿机制呢？难道消息还会丢失，没错，系统是在一个复杂的环境，不要想的太简单了，虽然以上的三种方案，基本可以保证消息的高可用不丢失的问题，

但是作为有追求的程序员来讲，要绝对保证我的系统的稳定性，有一种危机意识。

• 比如：持久化的消息，保存到硬盘过程中，
• 当前队列节点挂了，
• 存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办？

1）生产端首先将业务数据以及消息数据入库，需要在同一个事务中，消息数据入库失败，则整体回滚。

• 消息ID
• 消息状态
• 重试次数
• 创建时间

2）根据消息表中消息状态，失败则进行消息补偿措施，重新发送消息处理。

3.针对消费者

方案一：ACK确认机制

多个消费者同时收取消息，比如消息接收到一半的时候，一个消费者死掉了(逻辑复杂时间太长，超时了或者消费被停机或者网络断开链接)，如何保证消息不丢？

使用rabbitmq提供的ack机制，

• 服务端首先关闭rabbitmq的自动ack，
• 然后每次在确保处理完这个消息之后，在代码里手动调用ack。
  • 这样就可以避免消息还没有处理完就ack。才把消息从内存删除。

这样就解决了，即使一个消费者出了问题，但不会同步消息给服务端，会有其他的消费端去消费，保证了消息不丢的case。

三.总结

整体流程

消息表

• 消息ID
• 消息状态
• 重试次数
• 创建时间

1. 业务数据入库，消息入库，状态为 发送中
2. 发送消息
3. mq持久化到硬盘
4. 确认消息
5. 数据库，标记这个消息已经成功发送（ack）
6. 定时任务：获取发送 或 处理超时的消息
7. 重新发送
8. 获取 达到 最大重试次数的消息，进行报警通知

生产 自身 消费 共同保证

如果需要保证消息在整条链路中不丢失，那就需要 生产端、mq自身 与 消费端共同去保障。

• 生产端：对生产的消息进行状态标记，开启confirm机制，依据mq的响应来更新消息状态，使用定时任务重新投递超时的消息，多次投递失败进行报警。
• mq自身：开启持久化，并在落盘后再进行ack。如果是镜像部署模式，需要在同步到多个副本之后再进行ack。
• 消费端：开启手动ack模式，在业务处理完成后再进行ack，并且需要保证幂等。

通过以上的处理，理论上不存在消息丢失的情况，但是系统的吞吐量以及性能有所下降。

在实际开发中，需要考虑消息丢失的影响程度，来做出对可靠性以及性能之间的权衡。

作者：十八岁讨厌Java

来源：blog.csdn.net/w20001118/article/details/126595970