一.RabbitMQ消息丟失的三種情況

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第一種：生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù)。生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到 RabbitMQ 的時候，可能數(shù)據(jù)就在半路給搞丟了，因為網(wǎng)絡(luò)問題啥的，都有可能。

第二種：RabbitMQ 弄丟了數(shù)據(jù)。MQ還沒有持久化自己掛了。

第三種：消費端弄丟了數(shù)據(jù)。剛消費到，還沒處理，結(jié)果進程掛了，比如重啟了。

二.RabbitMQ消息丟失解決方案

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1.針對生產(chǎn)者

方案1 ：開啟RabbitMQ事務(wù)

可以選擇用 RabbitMQ 提供的事務(wù)功能，就是生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)之前開啟 RabbitMQ 事務(wù)channel.txSelect，然后發(fā)送消息，如果消息沒有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生產(chǎn)者會收到異常報錯，此時就可以回滾事務(wù)channel.txRollback，然后重試發(fā)送消息；如果收到了消息，那么可以提交事務(wù)channel.txCommit。

//?開啟事務(wù)??
channel.txSelect();??
try?{??
???//?這里發(fā)送消息??
}?catch?(Exception?e)?{??
???channel.txRollback();?
//?這里再次重發(fā)這條消息
}
//?提交事務(wù)??
channel.txCommit();??

缺點：

RabbitMQ 事務(wù)機制是同步的，你提交一個事務(wù)之后會阻塞在那兒，采用這種方式基本上吞吐量會下來，因為太耗性能。

方案2：使用confirm機制

事務(wù)機制和 confirm 機制最大的不同在于，事務(wù)機制是同步的，你提交一個事務(wù)之后會阻塞在那兒，但是 confirm 機制是異步的

在生產(chǎn)者開啟了confirm模式之后，每次寫的消息都會分配一個唯一的id，然后如果寫入了rabbitmq之中，rabbitmq會給你回傳一個ack消息，告訴你這個消息發(fā)送OK了；如果rabbitmq沒能處理這個消息，會回調(diào)你一個nack接口，告訴你這個消息失敗了，你可以進行重試。而且你可以結(jié)合這個機制知道自己在內(nèi)存里維護每個消息的id，如果超過一定時間還沒接收到這個消息的回調(diào)，那么你可以進行重發(fā)。

//開啟confirm??
channel.confirm();??
//發(fā)送成功回調(diào)??
public?void?ack(String?messageId){
}
//?發(fā)送失敗回調(diào)??
public?void?nack(String?messageId){??
????//重發(fā)該消息??
}

2.針對RabbitMQ

主要需要應(yīng)對三點：

• 要保證rabbitMQ不丟失消息，那么就需要開啟rabbitMQ的持久化機制，即把消息持久化到硬盤上，這樣即使rabbitMQ掛掉在重啟后仍然可以從硬盤讀取消息；

• 如果rabbitMQ單點故障怎么辦，這種情況倒不會造成消息丟失，這里就要提到rabbitMQ的3種安裝模式，單機模式、普通集群模式、鏡像集群模式，這里要保證rabbitMQ的高可用就要配合HAPROXY做鏡像集群模式；

• 如果硬盤壞掉怎么保證消息不丟失。

（1）消息持久化

RabbitMQ 的消息默認(rèn)存放在內(nèi)存上面，如果不特別聲明設(shè)置，消息不會持久化保存到硬盤上面的，如果節(jié)點重啟或者意外crash掉，消息就會丟失。

所以就要對消息進行持久化處理。如何持久化，下面具體說明下。要想做到消息持久化，必須滿足以下三個條件，缺一不可。

• Exchange 設(shè)置持久化

• Queue 設(shè)置持久化

• Message持久化發(fā)送：發(fā)送消息設(shè)置發(fā)送模式deliveryMode=2，代表持久化消息

（2）設(shè)置集群鏡像模式

先來介紹下RabbitMQ三種部署模式：

• 單節(jié)點模式：最簡單的情況，非集群模式，節(jié)點掛了，消息就不能用了。業(yè)務(wù)可能癱瘓，只能等待。?

• 普通模式：消息只會存在與當(dāng)前節(jié)點中，并不會同步到其他節(jié)點，當(dāng)前節(jié)點宕機，有影響的業(yè)務(wù)會癱瘓，只能等待節(jié)點恢復(fù)重啟可用（必須持久化消息情況下）。?

• 鏡像模式：消息會同步到其他節(jié)點上，可以設(shè)置同步的節(jié)點個數(shù)，但吞吐量會下降。屬于RabbitMQ的HA方案

為什么設(shè)置鏡像模式集群，因為隊列的內(nèi)容僅僅存在某一個節(jié)點上面，不會存在所有節(jié)點上面，所有節(jié)點僅僅存放消息結(jié)構(gòu)和元數(shù)據(jù)。下面畫了一張圖介紹普通集群丟失消息情況：

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如果想解決上面途中問題，保證消息不丟失，需要采用HA 鏡像模式隊列。

下面介紹下三種HA策略模式：

• 同步至所有的

• 同步最多N個機器

• 只同步至符合指定名稱的nodes

命令處理HA策略模版：

rabbitmqctl?set_policy?[-p?Vhost]?Name?Pattern?Definition?[Priority]

1）為每個以rock.wechat開頭的隊列設(shè)置所有節(jié)點的鏡像，并且設(shè)置為自動同步模式

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

2）為每個以rock.wechat.開頭的隊列設(shè)置兩個節(jié)點的鏡像，并且設(shè)置為自動同步模式

rabbitmqctl?set_policy?-p?rock?ha-exacly?"^rock.wechat"?\
'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

3）為每個以node.開頭的隊列分配指定的節(jié)點做鏡像

rabbitmqctl?set_policy?ha-nodes?"^nodes\."?\
'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA",?"rabbit@nodeB"]}'

但是：HA 鏡像隊列有一個很大的缺點就是系統(tǒng)的吞吐量會有所下降。

（3）消息補償機制

為什么還要消息補償機制呢？難道消息還會丟失，沒錯，系統(tǒng)是在一個復(fù)雜的環(huán)境，不要想的太簡單了，雖然以上的三種方案，基本可以保證消息的高可用不丟失的問題。

但是作為有追求的程序員來講，要絕對保證我的系統(tǒng)的穩(wěn)定性，有一種危機意識。

比如：持久化的消息，保存到硬盤過程中，當(dāng)前隊列節(jié)點掛了，存儲節(jié)點硬盤又壞了，消息丟了，怎么辦？

1）生產(chǎn)端首先將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及消息數(shù)據(jù)入庫，需要在同一個事務(wù)中，消息數(shù)據(jù)入庫失敗，則整體回滾。

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2）根據(jù)消息表中消息狀態(tài)，失敗則進行消息補償措施，重新發(fā)送消息處理。

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3.針對消費者

方案一：ACK確認(rèn)機制

多個消費者同時收取消息，比如消息接收到一半的時候，一個消費者死掉了(邏輯復(fù)雜時間太長，超時了或者消費被停機或者網(wǎng)絡(luò)斷開鏈接)，如何保證消息不丟？

使用rabbitmq提供的ack機制，服務(wù)端首先關(guān)閉rabbitmq的自動ack，然后每次在確保處理完這個消息之后，在代碼里手動調(diào)用ack。這樣就可以避免消息還沒有處理完就ack。才把消息從內(nèi)存刪除。

這樣就解決了，即使一個消費者出了問題，但不會同步消息給服務(wù)端，會有其他的消費端去消費，保證了消息不丟的case。

總結(jié)

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如果需要保證消息在整條鏈路中不丟失，那就需要生產(chǎn)端、mq自身與消費端共同去保障。

• 生產(chǎn)端：對生產(chǎn)的消息進行狀態(tài)標(biāo)記，開啟confirm機制，依據(jù)mq的響應(yīng)來更新消息狀態(tài)，使用定時任務(wù)重新投遞超時的消息，多次投遞失敗進行報警。

• mq自身：開啟持久化，并在落盤后再進行ack。如果是鏡像部署模式，需要在同步到多個副本之后再進行ack。

• 消費端：開啟手動ack模式，在業(yè)務(wù)處理完成后再進行ack，并且需要保證冪等。

通過以上的處理，理論上不存在消息丟失的情況，但是系統(tǒng)的吞吐量以及性能有所下降。在實際開發(fā)中，需要考慮消息丟失的影響程度，來做出對可靠性以及性能之間的權(quán)衡。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-480477.html

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