提示：总结MQ相关: 如何保证消息不丢失,如何保证消息不被重复消费/幂等性,如何保证消息顺序,如何预防消息堆积
RabbitMQ
RabbitMQ
如何保证消息不丢失
- 生产者发送消息后, mq提供ack应答机制, 保证消息发送到mq中, 若未ack触发重发机制
- mq消息存盘. mq提供存盘机制, 但是这里存盘并非是一定不会丢失, 只是在丢失的时候我们还可以去磁盘恢复消息, 但是如果本身mq宕机了, 消息来不及存储到磁盘, 那么消息还是会丢失
- 主从节点之间采用同步策略, 镜像同步
- 在mq到消费者 的过程中, 有手动应答和自动应答两种措施.
- 自动应答是消费者完成消费后自动出发应答, 如果消费者因为业务错误而抛出异常, mq会将消息重试, 这就可能造成消息重复消费, 本身消息传递是没问题的.(比如减库存的业务逻辑错误, 我们不可能将减库存的消息一直发送到业务层, 那将导致库存持续减, 并且这条消息还一直存在mq中, 导致消息积压) 如果我们业务逻辑将异常捕获了, 也可能造成消息并没有消费但是会自动应答后删除, 这就导致了消息丢失
- 手动应答是指消费者在消费成功后向mq返回消费成功的信息, 如果消费失败就会发送消费失败的消息, 保证mq暂时不删除消息, 手动应答显然比自动应答更能保证可靠性
如何保证消息不被重复消费/幂等性
上面我们说到自动应答的时候会导致消息重复消费, 当消息重复消费时, 业务逻辑的幂等性无法保证, 我们必须保证同一个请求, 重复多次的时候, 对应的数据是不会改变的, 不能出错.
这里提供一些思路
- 设置mq重试次数
- 业务上也需要进行幂等性处理, 可以给每一个消息加上唯一标识, 在消费端进行幂等性判断(比如我们使用订单号作为唯一标识, 那么这个订单就只能执行一次)
- 及时将消息放入死信队列
当然了, 还要结合具体的业务场景
- 比如我们在redis的set进行处理的时候, 天生的幂等性甚至可以避开我们的处理
- 还有在数据库层面, 如果有唯一约束来约束消息中的操作, 也会报错
如何保证消息顺序
在RabbitMQ中, 顺序性的设计偏弱, 我们知道要想满足顺序性, 那么单队列单消息推送是最好的选择, 但是这样就会导致在损耗性能的同时, 我们处理消息的能力还这么低, 白白浪费了大好资源, 通常的情况会使用多队列多消费者, 但是一个队列对应一个消费者, 在消费者内部进行并发处理消息
这里RabbitMQ提供了对应的配置, 例如使用在SSM项目中我们可以配置spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=1 达到单消费者消费的目的
如何预防消息堆积
RabbitMQ处理消息堆积的能力也偏弱, 在大量消息堆积的情况下, 性能会严重下降
(消息堆积导致RabbitMQ需要不断的将消息存储检索传递, 使得CPU使用率升高, 消费者重试也会花费cpu资源)
- 一般情况下, 尽量满足消费速度和生产速度的一致
- 在生产消息的时候可以多批消息一起发送, 减少IO
- 在MQ处, 可以选择分片队列存储消息, 减少单个队列堆积消息
- 消费者端要增加消费者数量, 尽快消费消息
当然了, 其实最一劳永逸的办法就是换成性能更高的消息队列hhhh
如何处理真实的消息堆积
上面只是描述了如何更多程度的避免消息堆积, 真正遇到消息堆积的时候我们如何处理?
最好的办法就是进行扩容, 扩展消费者数量和队列数量, 尽快将堆积的消息消费掉, 最后再换回原来的架构
PS
感觉学的有点虚, 后面可能要好好补一下底层原理
update: 上述的只是解决问题的思路, 对于相关的实际解决措施, mq或者业务层会有对应的实现.