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「RabbitMQ」实现消息确认机制以确保消息的可靠发送、接收和拒收_rabbitmq消息确认

rabbitmq消息确认

目录

介绍

方案

配置手动确认

使用 「Bean 」 配置RabbitMQ的属性

确定消费、拒绝消费、拒绝消费进入死信队列

模拟生产者发送消息①


介绍

        RabbitMQ 的消息确认机制应用场景非常广泛,尤其是在需要确保消息可靠性和避免消息丢失的场合下更为重要,例如:金融系统、电商交易系统等。以下是消息确认机制的一些常见应用场景和好处:

        1. 确认消息的可靠性

        在 RabbitMQ 中,生产者将消息发送到队列之后就不能再控制该消息的安全性,而消费者需要及时地对该消息进行处理并进行确认,以确保该消息已经被成功消费。使用消息确认机制可以保证消息只会被消费一次,从而确保消息的可靠性。

        2. 防止消息丢失

        在 RabbitMQ 中,当消费者从队列中取出消息之后,消息就被认为是已经消费,如果消费者在消费过程中出现异常导致消费失败,那么该消息就会从队列中被删除,从而导致消息丢失。使用消息确认机制可以避免这种情况的发生,从而保证消息不会丢失。

        3. 避免重复消费

        在 RabbitMQ 中,如果消费者在处理完一个消息之后没有及时确认该消息已经被消费,那么 RabbitMQ 认为该消息未被消费,就会将该消息重新发送给另一个消费者进行消费,从而导致消息重复消费。使用消息确认机制可以避免这种情况的发生,从而保证消息只会被消费一次。

        4. 节约系统资源

        在 RabbitMQ 中,当一个消费者同时处理多个消息时,可能会导致系统资源短缺或者消息被重复消费。使用消息确认机制可以限制消费者一次只处理一个消息,从而提高系统的稳定性和可靠性,同时还可以避免消息被重复消费的问题。

        综上所述,消息确认机制在 RabbitMQ 中的应用场景非常广泛,可以有效地保证消息的可靠性、避免消息丢失和重复消费、节约系统资源等。因此,在实际应用中,推荐使用消息确认机制来确保 RabbitMQ 的高可用和高性能。

方案

        在消息传递系统中,实现消息的可靠性可以通过引入消息确认机制来完成。该机制涉及三个方面:确认消息的发送、确认消息的接收以及拒收消息的处理。以下是这一优化的详细方案:

  1. 确认消息的发送:

    • 发送者在向消息队列发送消息之前,需等待接收到消息队列发出的确认信号。
    • 当消息成功写入消息队列后,消息队列会发送一个确认信号给发送者,表示消息已经被成功接收并保存。
    • 如果发送者在一定时间内未收到确认信号,可以选择重新发送消息或执行其他错误处理逻辑。
  2. 确认消息的接收:

    • 接收者在从消息队列中获取消息后,需发送一个确认信号给消息队列,表示已经成功接收到该消息。
    • 消息队列收到确认信号后,会将该消息标记为已确认,并在需要的情况下进行下一步处理。
    • 如果接收者在一定时间内未发送确认信号,消息队列可以将该消息重新投递给其他接收者或执行其他补救措施。
  3. 拒收消息的处理:

    • 如果接收者无法处理某条消息,可以发送拒收信号给消息队列,表示拒绝接收该消息。
    • 消息队列收到拒收信号后,可以将该消息重新投递给其他接收者或执行其他适当的处理策略。
    • 发送拒收信号的原因可能包括消息格式错误、业务逻辑不符等。

        通过实现消息确认机制,可以提高消息传递的可靠性和稳定性。发送者可以确保消息被正确写入消息队列,接收者可以确保每条消息被成功接收,并且拒收功能可以帮助处理无法处理的消息。

配置手动确认

  1. #自动签收:auto 手动:manual
  2. spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual

若要实现手动确认,必须在配置中这样配置,否则消息会被重复消费,还会遇见不可预料的报错结果

使用 「Bean 」 配置RabbitMQ的属性

  1. @Configuration
  2. public class RabbitMqConfig {
  3. Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RabbitMqConfig.class);
  4. @Bean
  5. public RabbitTemplate rabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory) {
  6. RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(connectionFactory);
  7. // 设置开启Mandatory,才能触发回调函数,无论消息推送结果怎么样都强制调用回调函数
  8. rabbitTemplate.setMandatory(true);
  9. // 确认消息送到交换机(Exchange)回调
  10. rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
  11. if (ack) {
  12. assert correlationData != null;
  13. logger.info("消息确认送到交换机(Exchange),消息的唯一标识符:{}", correlationData.getId());
  14. } else {
  15. logger.info("投递失败,错误原因 :{}", cause);
  16. }
  17. });
  18. return rabbitTemplate;
  19. }
  20. }

生产者发送的消息,不管成功与否都会调用回调函数,确保消息已经成功发送到交换机中

如果设置手动确认,则所有队列中的消息被消费后都需要手动确认,不然不会从队列中移除,第二次重启服务后还会被重复消费,如下图所示:

确定消费、拒绝消费、拒绝消费进入死信队列

  1. @Configuration
  2. public class SimpleQueueConfig {
  3. Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SimpleQueueConfig.class);
  4. private static Map<Long, String> list = new HashMap<>();
  5. @Bean(name = "simpleQueue")
  6. public Queue queue() {
  7. Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(4);
  8. arguments.put("x-message-ttl", 20000);
  9. arguments.put("x-max-length", 1000);
  10. arguments.put("x-dead-letter-exchange", "dead.exchange");
  11. arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "dead.message");
  12. return new Queue("simple_queue", true, false, false, arguments);
  13. }
  14. @Bean(name = "deadQueue")
  15. public Queue deadQueue() {
  16. return new Queue("dead.queue", true, false, false);
  17. }
  18. @Bean(name = "deadExchange")
  19. public Exchange exchange() {
  20. return new DirectExchange("dead.exchange", true, false);
  21. }
  22. @Bean(name = "deadBinding")
  23. public Binding binding() {
  24. return BindingBuilder.bind(deadQueue()).to(exchange()).with("dead.message").noargs();
  25. }
  26. @RabbitListener(queues = "dead.queue")
  27. public void readDeadMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {
  28. String msg = new String(message.getBody());
  29. logger.info("接收到的死信消息为:{}", msg);
  30. channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
  31. }
  32. @RabbitListener(queues = "simple_queue")
  33. public void readMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {
  34. String msg = new String(message.getBody());
  35. System.out.println(msg);
  36. try {
  37. if (msg.contains("2") || msg.contains("7")) {
  38. logger.info("拒绝消费,(false)不重回队列,进入死信队列,消息为:{}", msg);
  39. // 第二个参数若为TRUE,则表示拒绝消费,重回队列让其他消费者消费,也可能自己会再次消费,若为FALSE,则表示不重回队列,将消息发送到死信队列中(前提是该队列绑定了死信队列)
  40. channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
  41. } else if (msg.contains("3")) {
  42. // 消费报了异常
  43. int i = 1 / 0;
  44. } else {
  45. logger.info("确认消费,消息为:{}", msg);
  46. // 符合消费的条件,确认消费,第二个参数表示,是否批量确认
  47. channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
  48. }
  49. } catch (Exception e) {
  50. logger.info("报错消息,拒绝消费,直接丢弃,进入死信队列,消息为:{}", msg);
  51. // 进入异常方法,拒绝当前消费,第二个参数表示是否批量拒绝,第三个参数表示当前消息是否重回队列顶部,若为FALSE则表示丢弃该消息,但该消息会进入死信队列(前提是该队列绑定了死信队列)
  52. channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, false);
  53. } finally {
  54. // 限制消费者只有在确认之前最多接收一个未确认的消息
  55. channel.basicQos(1);
  56. }
  57. }
  58. @RabbitListener(queues = "simple_queue")
  59. public void readMessageTwo(Message message, Channel channel) throws IOException {
  60. logger.info("two接收one拒绝的消息为:{}", new String(message.getBody()));
  61. // 一次只确认一条消息
  62. channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
  63. }
  64. }

注意:

channel.basicReject和channel.basicNack的主要区别是:是否可以批量拒绝

模拟生产者发送消息①

  1. @SpringBootTest(classes = MqApplication.class)
  2. @RunWith(SpringRunner.class)
  3. public class ProducerSimpleTest {
  4. @Resource
  5. RabbitTemplate rabbitTemplate;
  6. @Test
  7. public void test() {
  8. for (int i = 1; i <=10; i++) {
  9. String msg = "消息" + i;
  10. CorrelationData correlationData = new CorrelationData();
  11. correlationData.setId(UUID.randomUUID().toString());
  12. rabbitTemplate.convertAndSend("simple_queue", (Object) msg, correlationData);
  13. }
  14. }
  15. }
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