【SpringBoot整合系列】SpringBoot整合RabbitMQ-消息可靠性

目录

确保消息的可靠性

先确定消息可能在哪些位置丢失---不同的位置可以有不同的解决方案

  • 发送过程
    • 从生产者到交换机
    • 从交换机到队列
  • 消费过程
    • 消息在队列中
    • 消费者消费

RabbitMQ 消息发送可靠性

分析

  • 目标

    1. 消息成功到达 Exchange
    2. 消息成功到达 Queue
  • 如果能确认这两步,那么我们就可以认为消息发送成功了。

  • 如果这两步中任一步骤出现问题,那么消息就没有成功送达,此时我们可能要通过重试等方式去重新发送消息,多次重试之后,如果消息还是不能到达,则可能就需要人工介入了。

  • 经过上面的分析,我们可以确认,要确保消息成功发送,我们只需要做好三件事就可以了:

    1. 确认消息到达 Exchange。
    2. 确认消息到达 Queue。
    3. 开启定时任务,定时投递那些发送失败的消息

解决方案

  • 如何确保消息成功到达 RabbitMQ?RabbitMQ 给出了两种方案:

    1. 开启事务机制
    2. 发送方确认机制
  • 这是两种不同的方案,不可以同时开启,只能选择其中之一,如果两者同时开启,则会报如下错误

开启事务机制
  1. 事务管理器

    java 复制代码
    @Configuration
    public class RabbitConfig {
        @Bean
        public RabbitTransactionManager transactionManager(ConnectionFactory connectionFactory) {
            return new RabbitTransactionManager(connectionFactory);
        }
    }
  2. 消息生产者:添加事务注解并设置通信信道为事务模式

    java 复制代码
    @Service
    public class MqService {
        @Resource
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
        @Transactional //标记事务
        public void send() {
            rabbitTemplate.setChannelTransacted(true);//开启事务模式
            rabbitTemplate.convertAndSend("mq_exchange_name","mq_queue_name","hello rabbitmq!".getBytes());
            int i = 1 / 0;//运行时必然抛出异常,我们可以尝试运行该方法,发现消息并未发送成功
        }
    }

当我们开启事务模式之后,RabbitMQ 生产者发送消息会多出四个步骤:

  1. 客户端发出请求,将信道设置为事务模式。
  2. 服务端给出回复,同意将信道设置为事务模式。
  3. 客户端发送消息。
  4. 客户端提交事务。
  5. 服务端给出响应,确认事务提交。

上面的步骤,除了第三步是本来就有的,其他几个步骤都是平白无故多出来的。所以大家看到,事务模式其实效率有点低,这并非一个最佳解决方案。我们可以想想,什么项目会用到消息中间件?一般来说都是一些高并发的项目,这个时候并发性能尤为重要。

所以,RabbitMQ 还提供了发送方确认机制(publisher confirm)来确保消息发送成功,这种方式,性能要远远高于事务模式

发送方确认机制
单条消息处理
  1. 配置文件:开启消息发送方确认机制

    yaml 复制代码
    server:
      port: 8888
    spring:
      rabbitmq:
        host: 192.168.29.200
        port: 5672
        username: admin
        password: admin
        virtual-host: /
        publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调
        publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调
    # publisher-confirm-type有三个值 :
    #    none:表示禁用发布确认模式,默认即此。
    #    correlated:表示成功发布消息到交换器后会触发的回调方法。
    #    simple:类似 correlated,并且支持 waitForConfirms() 和 waitForConfirmsOrDie() 方法的调用。
  2. 开启两个监听

    java 复制代码
    /**
     * @author: zjl
     * @datetime: 2024/5/9
     * @desc:
     *     定义配置类,实现 RabbitTemplate.ConfirmCallback 和 RabbitTemplate.ReturnsCallback 两个接口,
     *     这两个接口,前者的回调用来确定消息到达交换器,后者则会在消息路由到队列失败时被调用。
     *     
     *     定义 initRabbitTemplate 方法并添加 @PostConstruct 注解,
     *     在该方法中为 rabbitTemplate 分别配置这两个 Callback。
     */
    @Configuration
    @Slf4j
    public class RabbitConfig implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback {
        public static final String MQ_EXCHANGE_NAME = "mq_exchange_name";
        public static final String MQ_QUEUE_NAME = "mq_queue_name";
        @Resource
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
        @Bean
        public Queue queue() {
            return new Queue(MQ_QUEUE_NAME);
        }
        @Bean
        public DirectExchange directExchange() {
            return new DirectExchange(MQ_EXCHANGE_NAME);
        }
        @Bean
        public Binding binding() {
            return BindingBuilder.bind(queue())
                    .to(directExchange())
                    .with(MQ_QUEUE_NAME);
        }
    
        @PostConstruct
        public void initRabbitTemplate() {
            rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
            rabbitTemplate.setReturnCallback(this);
        }
    
        @Override
        public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            if (ack) {
                log.info("{}:消息成功到达交换器",correlationData.getId());
            }else{
                log.error("{}:消息发送失败", correlationData.getId());
            }
        }
    
        @Override
        public void returnedMessage(Message message, int i, String s, String s1, String s2) {
            log.error("{}:消息未成功路由到队列",message.getMessageProperties().getMessageId());
        }
    }
  3. 测试

    首先尝试将消息发送到一个不存在的交换机中

    java 复制代码
    @RestController
    public class SendController {
        @Resource
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;;
        @RequestMapping("/send")
        public String send() {
            rabbitTemplate.convertAndSend("RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME", RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME,"hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));
            return "send success";
        }
    }

    给定一个真实存在的交换器,但是给一个不存在的队列

    java 复制代码
    @RestController
    public class SendController {
        @Resource
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;;
        @RequestMapping("/send")
        public String send() {
            //rabbitTemplate.convertAndSend("RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME", RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME,"hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));
            rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.MQ_EXCHANGE_NAME,"RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME","hello rabbitmq!".getBytes(),new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));
            return "send success";
        }
    }

    可以看到,消息虽然成功达到交换器了,但是没有成功路由到队列(因为队列不存在)

消息批量处理
  • 如果是消息批量处理,那么发送成功的回调监听是一样的,这里不再赘述。
  • 这就是 publisher-confirm 模式。相比于事务,这种模式下的消息吞吐量会得到极大的提升

失败重试

  • 失败重试分两种情况,一种是压根没找到 MQ 导致的失败重试,另一种是找到 MQ 了,但是消息发送失败了
自带重试机制
  • 前面所说的事务机制和发送方确认机制,都是发送方确认消息发送成功的办法。
  • 如果发送方一开始就连不上 MQ,那么 Spring Boot 中也有相应的重试机制,但是这个重试机制就和 MQ 本身没有关系了,这是利用 Spring 中的 retry 机制来完成的
  1. 配置

    yaml 复制代码
    server:
      port: 8888
    spring:
      rabbitmq:
        host: 192.168.29.200
        port: 5672
        username: admin
        password: admin
        virtual-host: /
        publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调
        publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调
        template: 
          retry:
            enabled: true # 开启重试机制
            initial-interval: 1000ms # 重试起始间隔时间
            max-attempts: 10 # 最大重试次数
            max-interval: 10000ms # 最大重试间隔时间
            multiplier: 2 # 间隔时间乘数。(这里配置间隔时间乘数为 2,则第一次间隔时间 1 秒,第二次重试间隔时间 2 秒,第三次 4 秒,以此类推)
  2. 再次启动 Spring Boot 项目,然后关掉 MQ,此时尝试发送消息,就会发送失败,进而导致自动重试

业务重试
  • 业务重试主要是针对消息没有到达交换机的情况
  • 如果消息没有成功到达交换机,此时就会触发消息发送失败回调,我们可以利用起来这个回调
  • 下面说一下整体思路
  1. 准备数据库表

    sql 复制代码
    DROP TABLE IF EXISTS `service_msg_mq_info`;
    CREATE TABLE `service_msg_mq_info`  (
      `msgid` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL,
      `empid` int(11) NULL DEFAULT NULL,
      `status` int(11) NULL DEFAULT NULL,
      `routekey` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `exchange` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      `count` int(11) NULL DEFAULT NULL,
      `trytime` datetime NULL DEFAULT NULL,
      `createtime` datetime NULL DEFAULT NULL,
      `updatetime` datetime NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`msgid`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

    status:表示消息的状态,有三个取值,0,1,2 分别表示消息发送中、消息发送成功以及消息发送失败。

    tryTime:表示消息的第一次重试时间(消息发出去之后,在 tryTime 这个时间点还未显示发送成功,此时就可以开始重试了)。

    count:表示消息重试次数。

  2. 每次发送消息的时候,就往数据库中添加一条记录

  3. 在消息发送的时候,我们就往该表中保存一条消息发送记录,并设置状态 status 为 0,tryTime 为 1 分钟之后

  4. 在消息发送的时候,我们就往该表中保存一条消息发送记录,并设置状态 status 为 0,tryTime 为 1 分钟之后

  5. 另外开启一个定时任务,定时任务每隔 10s 就去数据库中捞一次消息,专门去捞那些 status 为 0 并且已经过了 tryTime 时间记录,把这些消息拎出来后,首先判断其重试次数是否已超过 3 次,如果超过 3 次,则修改该条消息的 status 为 2,表示这条消息发送失败,并且不再重试。对于重试次数没有超过 3 次的记录,则重新去发送消息,并且为其 count 的值+1

当然这种思路有两个弊端:

  • 去数据库走一遭,可能拖慢 MQ 的 Qos,不过有的时候我们并不需要 MQ 有很高的 Qos,所以这个应用时要看具体情况。
  • 按照上面的思路,可能会出现同一条消息重复发送的情况,不过这都不是事,我们在消息消费时,解决好幂等性问题就行了。

当然,大家也要注意,消息是否要确保 100% 发送成功,也要看具体情况。

RabbitMQ 消息消费可靠性

如何保证消息在队列

  1. 队列持久化---》创建的时候设置持久化
  2. 搭建rabbitmq集群--保证高可用

RabbitMQ 的消息消费,整体上来说有两种不同的思路:

  • 推(push):MQ 主动将消息推送给消费者,这种方式需要消费者设置一个缓冲区去缓存消息,对于消费者而言,内存中总是有一堆需要处理的消息,所以这种方式的效率比较高,这也是目前大多数应用采用的消费方式。这种方式通过 @RabbitListener 注解去标记消费者,如以下代码,当监听的队列中有消息时,就会触发该方法

    java 复制代码
    @Component
    public class ConsumerDemo {
        @RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)
        public void handle(String msg) {
            System.out.println("msg = " + msg);
        }
    }
  • 拉(pull):消费者主动从 MQ 拉取消息,这种方式效率并不是很高,不过有的时候如果服务端需要批量拉取消息,倒是可以采用这种方式

    java 复制代码
    @Test
    public void test01() throws UnsupportedEncodingException {
        Object o = rabbitTemplate.receiveAndConvert(RabbitConfig.JAVABOY_QUEUE_NAME);
        System.out.println("o = " + new String(((byte[]) o),"UTF-8"));
    }
    • 调用 receiveAndConvert 方法,方法参数为队列名称,
    • 方法执行完成后,会从 MQ 上拉取一条消息下来,如果该方法返回值为 null,表示该队列上没有消息了。
    • receiveAndConvert 方法有一个重载方法,可以在重载方法中传入一个等待超时时间,例如 3 秒。
    • 此时,假设队列中没有消息了,则 receiveAndConvert 方法会阻塞 3 秒,3 秒内如果队列中有了新消息就返回,3 秒后如果队列中还是没有新消息,就返回 null,这个等待超时时间要是不设置的话,默认为 0
  • 这是消息两种不同的消费模式

  • 如果需要从消息队列中持续获得消息,就可以使用推模式;

  • 如果只是单纯的消费一条消息,则使用拉模式即可。

  • 切忌将拉模式放到一个死循环中,变相的订阅消息,这会严重影响 RabbitMQ 的性能

确保消费成功两种思路

  • 为了保证消息能够可靠的到达消息消费者,RabbitMQ 中提供了消息消费确认机制。
  • 当消费者去消费消息的时候,可以通过指定 autoAck 参数来表示消息消费的确认方式
    • 当 autoAck 为 false 的时候,此时即使消费者已经收到消息了,RabbitMQ 也不会立马将消息移除,而是等待消费者显式的回复确认信号后,才会将消息打上删除标记,然后再删除。
    • 当 autoAck 为 true 的时候,此时消息消费者就会自动把发送出去的消息设置为确认,然后将消息移除(从内存或者磁盘中),即使这些消息并没有到达消费者。

- 属性解释

  • Ready 表示待消费的消息数量。
  • Unacked 表示已经发送给消费者但是还没收到消费者 ack 的消息数量。
  • 当我们将 autoAck 设置为 false 的时候,对于 RabbitMQ 而言,消费分成了两个部分:
    • 待消费的消息
    • 已经投递给消费者,但是还没有被消费者确认的消息
  • 换句话说,当设置 autoAck 为 false 的时候,消费者就变得非常从容了,它将有足够的时间去处理这条消息,当消息正常处理完成后,再手动 ack,此时 RabbitMQ 才会认为这条消息消费成功了。
  • 如果 RabbitMQ 一直没有收到客户端的反馈,并且此时客户端也已经断开连接了,那么 RabbitMQ 就会将刚刚的消息重新放回队列中,等待下一次被消费。

综上所述,确保消息被成功消费,无非就是手动 Ack 或者自动 Ack,无他。当然,无论这两种中的哪一种,最终都有可能导致消息被重复消费,所以一般来说我们还需要在处理消息时,解决幂等性问题。

消息确认

自动确认
  • 在 Spring Boot 中,默认情况下,消息消费就是自动确认的

  • 通过 @Componet 注解将当前类注入到 Spring 容器中,然后通过 @RabbitListener 注解来标记一个消息消费方法

  • 默认情况下,消息消费方法自带事务,即如果该方法在执行过程中抛出异常,那么被消费的消息会重新回到队列中等待下一次被消费

  • 如果该方法正常执行完没有抛出异常,则这条消息就算是被消费了

    java 复制代码
    @Component
    public class ConsumerDemo {
        @RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)
        public void receive1(String msg) {
            System.out.println("msg = " + msg);
            int i = 1 / 0;
        }
    }
手动确认
  1. 配置:修改为手动确认模式

    yaml 复制代码
    server:
      port: 8888
    spring:
      rabbitmq:
        host: 192.168.29.200
        port: 5672
        username: admin
        password: admin
        virtual-host: /
        publisher-confirm-type: correlated # 配置消息到达交换器的确认回调
        publisher-returns: true #配置消息到达队列的回调
        template:
          retry:
            enabled: true
            initial-interval: 1000ms
            max-attempts: 10
            max-interval: 10000ms
            multiplier: 2
        listener:
          simple:
            acknowledge-mode: manual
推模式手动确认
  • 将消费者要做的事情放到一个 try...catch 代码块中。

  • 如果消息正常消费成功,则执行 basicAck 完成确认。

  • 如果消息消费失败,则执行 basicNack 方法,告诉 RabbitMQ 消息消费失败。

    java 复制代码
    @RabbitListener(queues = RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME)
    public void receive1(Message message,Channel channel) {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //消息消费的代码写到这里
            String s = new String(message.getBody());
            System.out.println("s = " + s);
            //消费完成后,手动 ack
            channel.basicAck(deliveryTag, false);
        } catch (Exception e) {
            //手动 nack
            try {
                channel.basicNack(deliveryTag, false, true);
            } catch (IOException ex) {
                ex.printStackTrace();
            }
        }
    }
  • 这里涉及到两个方法:

    • basicAck:这个是手动确认消息已经成功消费,该方法有两个参数:
      • 第一个参数表示消息的 id;
      • 第二个参数 multiple 如果为 false,表示仅确认当前消息消费成功,如果为 true,则表示当前消息之前所有未被当前消费者确认的消息都消费成功。
    • basicNack:这个是告诉 RabbitMQ 当前消息未被成功消费,该方法有三个参数:
      • 第一个参数表示消息的 id;
      • 第二个参数 multiple 如果为 false,表示仅拒绝当前消息的消费,如果为 true,则表示拒绝当前消息之前所有未被当前消费者确认的消息;
      • 第三个参数 requeue 含义和前面所说的一样,被拒绝的消息是否重新入队。
      • 当 basicNack 中最后一个参数设置为 false 的时候,还涉及到一个死信队列的问题
拉模式手动确认
  • 拉模式手动 ack 比较麻烦一些,在 Spring 中封装的 RabbitTemplate 中并未找到对应的方法,所以我们得用原生的办法
  • 这里涉及到的 basicAck 和 basicNack 方法跟前面的一样
java 复制代码
public void receive2() {
    Channel channel = rabbitTemplate.getConnectionFactory().createConnection().createChannel(true);
    long deliveryTag = 0L;
    try {
        GetResponse getResponse = channel.basicGet(RabbitConfig.MQ_QUEUE_NAME, false);
        deliveryTag = getResponse.getEnvelope().getDeliveryTag();
        System.out.println("o = " + new String((getResponse.getBody()), "UTF-8"));
        channel.basicAck(deliveryTag, false);
    } catch (IOException e) {
        try {
            channel.basicNack(deliveryTag, false, true);
        } catch (IOException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }
}

消息拒绝

  • 当客户端收到消息时,可以选择消费这条消息,也可以选择拒绝这条消息
java 复制代码
@Component
public class ConsumerDemo {
    @RabbitListener(queues = RabbitConfig.JAVABOY_QUEUE_NAME)
    public void receive2(Channel channel, Message message) {
        //获取消息编号
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //拒绝消息
            channel.basicReject(deliveryTag, true);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
  • 消费者收到消息之后,可以选择拒绝消费该条消息,拒绝的步骤分两步

    • 获取消息编号 deliveryTag。
    • 调用 basicReject 方法拒绝消息。
  • 调用 basicReject 方法时,第二个参数是 requeue,即是否重新入队。

  • 如果第二个参数为 true,则这条被拒绝的消息会重新进入到消息队列中,等待下一次被消费;

  • 如果第二个参数为 false,则这条被拒绝的消息就会被丢掉,不会有新的消费者去消费它了。

  • 需要注意的是,basicReject 方法一次只能拒绝一条消息

总结:如何保证消息的可靠性。

  1. 设置confirm和returning机制
  2. 设置队列和交互机的持久化
  3. 搭建rabbitMQ服务集群
  4. 消费者改为手动确认机制。

幂等性问题

背景

  • 消费者在消费完一条消息后,向 RabbitMQ 发送一个 ack 确认,
  • 此时由于网络断开或者其他原因导致 RabbitMQ 并没有收到这个 ack,
  • 那么此时 RabbitMQ 并不会将该条消息删除
  • 当重新建立起连接后,消费者还是会再次收到该条消息,这就造成了消息的重复消费。
  • 同时,由于类似的原因,消息在发送的时候,同一条消息也可能会发送两次

解决思路

  • 采用 Redis,在消费者消费消息之前,现将消息的 id 放到 Redis 中,存储方式如下:
    • id-0(正在执行业务)
    • id-1(执行业务成功)
  • 如果 ack 失败,在 RabbitMQ 将消息交给其他的消费者时,先执行 setnx,如果 key 已经存在(说明之前有人消费过该消息),获取他的值,如果是 0,当前消费者就什么都不做,如果是 1,直接 ack。
  • 极端情况:第一个消费者在执行业务时,出现了死锁,在 setnx 的基础上,再给 key 设置一个生存时间。生产者,发送消息时,指定 messageId

代码

  1. 添加redis依赖

    xml 复制代码
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>]
  2. 添加redis配置

    yaml 复制代码
      redis:
        host: localhost
        port: 6379
        password: 123456
        timeout: 3000ms
        database: 0
  3. 配置类

    java 复制代码
    @Configuration
    @Slf4j
    public class RabbitConfig{
        public final static String DIRECTNAME = "mq-direct";
        @Bean
        public Queue queue() {
            return new Queue("hello-queue");
        }
        @Bean
        public DirectExchange directExchange() {
            return new DirectExchange(DIRECTNAME, true, false);
        }
        @Bean
        public Binding binding() {
            return BindingBuilder.bind(queue())
                    .to(directExchange()).with("direct");
        }
    }
  4. 生产者

    java 复制代码
    @RestController
    public class SendController {
        @Resource
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;;
        @RequestMapping("/send")
        public String send() {
            //携带信息发送
            CorrelationData messageId = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
            rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.DIRECTNAME,"direct","message",messageId);
            return "send success";
        }
    }
  5. 消费者

    java 复制代码
    package cn.smbms.consumer;
    
    import com.rabbitmq.client.Channel;
    import org.springframework.amqp.core.Message;
    import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import javax.annotation.Resource;
    import java.io.IOException;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * @author: zjl
     * @datetime: 2024/5/9
     * @desc: 
     */
    @Component
    public class DirectReceiver {
        @Resource
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
        @RabbitListener(queues = "hello-queue")
        public void getMassage(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {
            //1、获取messageID
            String messageID = message.getMessageProperties().getHeader("spring_returned_message_correlation");
            //2、用redis的setnx()方法放入值 放入成功返回true 放入失败返回false
            if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(messageID, "0", 10, TimeUnit.SECONDS)) {
                //3、消费消息
                System.out.println("接收到消息:" + msg);
                //4、设置value值为1
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(messageID, "1",10,TimeUnit.SECONDS);
                //5、手动ack
                channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
            } else {
                //6、如果放入值失败 获取messageID对应的value
                String s = stringRedisTemplate.opsForValue().get(messageID);
                //7、value=0 什么都不做
                if ("0".equalsIgnoreCase(s)) {
                    return;
                    //8、value=1 手动ack
                } else {
                    channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
                }
            }
        }
    }
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