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RabbitMQ消息可靠性问题

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发送者可靠性

生产者在发送消息的时候，可能因为网络波动、业务异常导致消息发送未成功的现象，导致消息丢失

生产者重连

有的时候由于网络波动，可能会出现客户端连接MQ失败的情况。通过配置我们可以开启连接失败后的重连机制

spring:rabbitmg :connection-timeout: 1s #设置MQ的连接超时时间template:retry:enabled: true #开启超时重试机制initial-interval: 1000ms #失败后的初始等待时间multiplier: 1 #失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长=initial-interval * multipliermax-attempts: 3 #最大重试次数

当网络不稳定的时候，利用重试机制可以有效提高消息发送的成功率。不过SpringAMQP提供的重试机制是阻塞式的重试，也就是说多次重试等待的过程中，当前线程是被阻塞的，会影响业务性能。如果对于业务性能有要求，建议禁用重试机制。如果一定要使用，请合理配置等待时长和重试次数，当然也可以考虑使用异步线程来执行发送消息的代码。

生产者确认

RabbitMQ提供了Publisher Confirm和Publisher Return两种确认机制。开启确机制认后，在MQ成功收到消息后会返回确认消息给生产者。返回的结果有以下几种情况:

• 消息投递到了MQ，但是路由失败。此时会通过PublisherReturn返回路由异常原因，然后返回ACK，告知投递成功
• 临时消息投递到了MQ，并且入队成功，返回ACK，告知投递成功
• 持久消息投递到了MQ，并且入队完成持久化，返回ACK，告知投递成功
• 其它情况都会返回NACK，告知投递失败

生产者确认需要额外的网络和系统资源开销，尽量不要使用，如果一定要使用，无需开启Publisher-Return机制，因为一般路由失败是自己业务问题，对于nack消息可以有限次数重试，依然失败则记录异常消息

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MQ可靠性

在默认情况下，RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。这样会导致两个问题:

• 一旦MQ宕机，内存中的消息会丢失

• 内存空间有限，当消费者故障或处理过慢时，会导致消息积压，引发MQ阻塞

  这个过程称之为PageOut，会把一部分消息暂存到磁盘中缓解消息积压，但是这个过程会导致MQ阻塞

  

要解决这种MQ阻塞，主要有两种方式

数据持久化

MQ数据持久化包括三个方面：交换机持久化、消息队列持久化、消息持久化，使用SpringAMQP创建时都会默认为持久化，因此不必过多关心

LazyQueue

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了LazyQueue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(内存中只保留最近的消息，默认2048条)
• 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

在3.12版本后，所有队列都是LazyOueue模式，无法更改

那么我们现在就可以回答：RabbitMQ如何保证消息的可靠性：

• 首先通过配置可以让交换机、队列、以及发送的消息都持久化。这样队列中的消息会持久化到磁盘，MQ重启消息依然存在。
• RabbitMO在3.6版本引入了LazyQueue，并且在3.12版本后会称为队列的默认模式。LazyQueue会将所有消息都持久化:
• 开启持久化和生产者确认时，RabbitMQ只有在消息持久化完成后才会给生产者返回ACK回执

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消费者可靠性

当生产者和MQ都正常保证了消息的可靠性，但是消费者可能因为自身的异常原因，也会导致消息丢失

消费者确认机制

为了确认消费者是否成功处理消息，RabbitMO提供了消费者确认机制(ConsumerAcknowledgement)当消费者处理消息结束后，应该向RabbitM0发送一个回执，告知RabbitMQ自己消息处理状态。回执有三种可选值:

• ACK：成功处理消息，RabbitMQ从队列中删除该消息
• NACK：消息处理失败，RabbitMQ需要再次投递消息
• Reject：消息处理失败并拒绝该消息，RabbitMQ从队列中删除该消息

那我们该怎么给MQ发送确认消息呢？

SpringAMOP已经实现了消息确认功能。并允许我们通过配置文件选择ACK处理方式，有三种方式:

• none：不处理，即消息投递给消费者后立刻ACK，消息会立刻从MQ删除。非常不安全，不建议使用

• manual：手动模式，需要自己在业务代码中调用api，发送ACK或Reject，存在业务入侵，但更灵活

• auto：自动模式，SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强，当业务正常执行时则自动返回ACK

  当业务出现异常时，根据异常判断返回不同结果:

  • 如果是业务异常，会自动返回NACK
  • 如果是消息处理或校验异常，自动返回Reject

消息失败处理

当消费者出现异常后，消息会不断requeue(重新入队)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

我们可以利用Sprinq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

spring:rabbitmg:listener:simple:prefetch: 1retry:enabled: true #开启消费者失败重试initial-interval: 1000ms #初始的失败等待时长为1秒multiplier: 1 #下次失败的等待时长倍数，下次等待时长=multiplier *last-intervalmax-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

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MessageRecoverer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

业务幂等性

幂等是一个数学概念，用函数表达式来描述是这样的：f(x)=f(f(x))，在程序开发中，则是指同一个业务，执行一次或多次对业务状态的影响是一致的

方案一：是给每个消息都设置一个唯一id，利用id区分是否是重复消息:
① 每一条消息都生成一个唯一的id，与消息一起投递给消费者。
② 消费者接收到消息后处理自己的业务，业务处理成功后将消息ID保存到数据库
③ 如果下次又收到相同消息，去数据库查询判断是否存在，存在则为重复消息放弃处理。

方案二：是结合业务逻辑，基于业务本身做判断。以一个订单业务为例：

我们要在支付后修改订单状态为已支付，应该在修改订单状态前先查询订单状态，判断状态是否是未支付。只有未支付订单才需要修改，其它状态不做处理，类似于CAS