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📌 引言
在分布式系统中，RabbitMQ 是一个非常流行的消息队列中间件，广泛用于解耦系统、异步处理任务、提高系统性能。然而，在实际使用中，消费端可能因为 代码异常、数据库故障、网络问题 等原因导致消息消费失败。
如果不对这些失败消息进行处理，可能会导致数据丢失，影响业务流程。因此，我们需要一个 可靠的失败消息清洗和重试机制 来保证消息最终被成功消费或进行合理的存储处理。
📌 1. 失败消息的常见问题
在 RabbitMQ 消费过程中，可能会遇到以下问题：
- 消息处理逻辑异常（如空指针异常、数据格式转换错误）。
- 数据库异常（如主键冲突、唯一索引冲突、数据库连接失败）。
- 外部依赖不可用（如调用第三方 API 超时）。
- 消息重复消费（由于网络抖动或 RabbitMQ 配置问题）。
这些异常可能导致：
- 消息丢失：如果 RabbitMQ 没有进行消息重试，消息可能永远丢失。
- 死循环消费：如果未配置死信队列（DLX），消息可能会不断重新入队，造成死循环。
- 系统压力过大：频繁失败的消息可能会影响正常消息的消费，拖垮整个消费端。
因此，我们需要一个 完整的失败消息清洗与重试机制 来保障系统的稳定性。
📌 2. 解决方案
✅ 目标
- 记录失败的消息，存入数据库，方便后续排查。
- 实现自动重试，允许在一定次数内自动重试消费失败的消息。
- 配置延迟队列，避免立即重试导致的瞬时高并发问题。
- 超出重试次数后进入死信队列，避免死循环消费，便于后续人工干预。
📝 数据库表设计
我们创建一个 failed_message_log 表来存储失败的消息：
CREATE TABLE failed_message_log (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,message_id VARCHAR(64) NOT NULL,exchange_name VARCHAR(255),routing_key VARCHAR(255),queue_name VARCHAR(255),message TEXT NOT NULL,error_reason TEXT NOT NULL,retry_count INT DEFAULT 0,status ENUM('PENDING', 'FAILED', 'RETRYING', 'SUCCESS') DEFAULT 'PENDING',created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);
字段说明：
message_id：消息的唯一标识符。exchange_name / routing_key / queue_name：记录消息来源，方便追溯。message：存储原始消息内容。error_reason：记录失败的具体原因。retry_count：当前消息的重试次数。status：消息状态（PENDING：待处理，FAILED：失败，RETRYING：正在重试，SUCCESS：成功）。created_at / updated_at：时间戳，方便查询和统计。
📌 3. 消费端实现
📍 监听 RabbitMQ 消息
@Slf4j // 使用 Lombok 提供的日志功能，简化日志记录
@Component // 让 Spring 管理该组件
public class RabbitMqConsumer {private static final int MAX_RETRY_COUNT = 3; // 最大重试次数，超过后将消息放入死信队列@Autowiredprivate FailedMessageLogMapper failedMessageLogMapper; // 失败消息日志的数据库访问对象，用于记录失败消息@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate; // RabbitMQ 消息发送模板，用于消息重试和死信处理/*** 监听 RabbitMQ 队列，处理消息** @param messageId 消息的唯一标识 ID* @param redelivered 是否是 RabbitMQ 重新投递的消息（用于判断是否是重试消息）* @param message 消息内容（JSON 格式字符串）*/@RabbitListener(queues = "your_queue_name") // 监听指定队列，自动消费消息public void processMessage(@Header("messageId") String messageId,@Header(AmqpHeaders.REDELIVERED) Boolean redelivered,String message) {try {log.info("Processing message: {}", message);JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(message); // 解析 JSON 格式的消息handleMessage(jsonObject); // 处理业务逻辑} catch (Exception e) {log.error("Message processing failed: {}", message, e); // 记录错误日志// 查询数据库中是否已存在该失败消息的记录FailedMessageLog failedMessage = failedMessageLogMapper.findByMessageId(messageId);if (failedMessage == null) {// 如果数据库中没有记录，则插入一条新的失败记录failedMessage = new FailedMessageLog(messageId, message, e.getMessage(), 0, "PENDING");failedMessageLogMapper.insert(failedMessage);} else {// 如果已存在记录，则增加重试次数failedMessage.setRetryCount(failedMessage.getRetryCount() + 1);failedMessageLogMapper.update(failedMessage);}// 判断重试次数是否超过最大限制if (failedMessage.getRetryCount() >= MAX_RETRY_COUNT) {log.warn("Message {} reached max retry limit, moving to dead letter queue", messageId);failedMessage.setStatus("FAILED"); // 标记消息为失败failedMessageLogMapper.update(failedMessage); // 更新数据库记录// 将消息发送到死信队列（DLX），用于后续人工干预rabbitTemplate.convertAndSend("dlx_exchange", "dlx_routing_key", message);} else {log.warn("Retrying message: {}, attempt {}", messageId, failedMessage.getRetryCount());failedMessage.setStatus("RETRYING"); // 更新状态为重试中failedMessageLogMapper.update(failedMessage);// 发送到延迟队列，等待 5 秒后再重试，避免频繁失败造成系统压力rabbitTemplate.convertAndSend("delayed_exchange", "delayed_routing_key", message, msg -> {msg.getMessageProperties().setDelay(5000); // 设置消息延迟 5 秒return msg;});}}}/*** 业务处理逻辑（模拟成功处理）** @param jsonObject 解析后的消息对象*/private void handleMessage(JSONObject jsonObject) {log.info("业务处理成功: {}", jsonObject);}
}📌 4. 配置延迟队列 & 死信队列
📍 延迟队列
@Bean
public Queue delayedQueue() {return QueueBuilder.durable("delayed_queue").withArgument("x-dead-letter-exchange", "dlx_exchange") .withArgument("x-dead-letter-routing-key", "dlx_routing_key").withArgument("x-message-ttl", 10000) // 10秒延迟.build();
}
📍 死信队列
@Bean
public Queue dlxQueue() {return QueueBuilder.durable("dlx_queue").build();
}
📌 5. 总结
| 方案 | 作用 |
|---|---|
| 数据库存储失败消息 | 记录失败原因，方便排查 |
| 延迟队列 | 避免瞬时失败，允许重试 |
| 最大重试次数 | 防止死循环消费 |
| 死信队列 | 彻底失败后进入死信队列，人工干预 |
这样，我们就可以 保证 RabbitMQ 消息消费的高可用性，同时避免消息丢失和死循环消费的问题。🚀🚀🚀