RabbitMQ进阶_可靠性

文章目录

一、发送者的可靠性
- 1.1、生产者重试机制
- 1.2、生产者确认机制
- - 1.2.1、确认机制理论
  - 1.2.2、确认机制实现
  - - 1.2.2.1、定义ReturnCallback
    - 1.2.2.2、定义ConfirmCallback
二、 MQ的可靠性
- 2.1、数据持久化
- - 2.1.1、交换机持久化
  - 2.1.2、队列持久化
  - 2.1.3、消息持久化
- 2.2、 LazyQueue
三、消费者的可靠性
- 3.1、消费者确认机制
- 3.2、失败重试机制
- 3.3、失败处理策略
- 3.4、业务幂等性
- - 3.4.1、唯一消息ID
  - 3.4.2、业务判断
- 3.5、兜底方案

消息从发送者发送消息，到消费者处理消息，需要经过的流程是这样的：

在这里插入图片描述
消息从生产者到消费者的每一步都可能导致消息丢失：

1.发送消息时丢失

生产者发送消息时连接MQ失败。
生产者发送消息到达MQ后未找到Exchange。
生产者发送消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue。
消息到达MQ后，处理消息的进程发生异常。

2.MQ导致消息丢失

消息到达MQ，保存到队列后，尚未消费就突然宕机。

3.消费者处理消息时

消息接收后尚未处理突然宕机。
消息接收后处理过程中抛出异常。

综上，我们要解决消息丢失问题，保证MQ的可靠性，就必须从3个方面入手：

确保生产者一定把消息发送到MQ。
确保MQ不会将消息弄丢。
确保消费者一定要处理消息。

一、发送者的可靠性

1.1、生产者重试机制

生产者发送消息时，出现了网络故障，导致与MQ的连接中断。为了解决这个问题，SpringAMQP提供了消息发送时的重试机制。即：当RabbitTemplate与MQ连接超时后，多次重试，可以在配置文件中添加如下配置：

spring:
  rabbitmq:
    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 * multiplier
        max-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，无法执行后面逻辑。

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。

1.2、生产者确认机制

1.2.1、确认机制理论

一般情况下，只要生产者与MQ之间的网路连接顺畅，基本不会出现发送消息丢失的情况，因此大多数情况下我们无需考虑这种问题。不过，在少数情况下，也会出现消息发送到MQ之后丢失的现象，比如：

MQ内部处理消息的进程发生了异常。
生产者发送消息到达MQ后未找到Exchange。
生产者发送消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue，因此无法路由。

针对上述情况，RabbitMQ提供了生产者消息确认机制，包括Publisher Confirm和Publisher Return两种。在开启确认机制的情况下，当生产者发送消息给MQ后，MQ会根据消息处理的情况返回不同的回执：

在这里插入图片描述
总结如下：

当消息投递到MQ，但是路由失败时，通过Publisher Return返回异常信息，同时返回ack的确认信息，代表投递成功（图中的exchange2，一般情况下路由失败都是由开发人员编码导致的，所以一般不用开启此机制）。
临时消息投递到了MQ，并且入队成功，返回ACK，告知投递成功（图中queue1）。
持久消息投递到了MQ，并且入队完成持久化(保存到磁盘，图中queue2)，返回ACK ，告知投递成功。
其它情况都会返回NACK，告知投递失败（实际开发中，如果业务场景对可靠性有较高要求，只关注返回nack的情况即可，可以采取重新发送等方式）。

其中ack和nack属于Publisher Confirm机制，ack是投递成功，nack是投递失败。而return则属于Publisher Return机制。

默认两种机制都是关闭状态，需要通过配置文件来开启。

1.2.2、确认机制实现

开启生产者确认：

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型
    publisher-returns: true # 开启publisher return机制

这里publisher-confirm-type有三种模式可选：

none：关闭confirm机制。
simple：同步阻塞等待MQ的回执。
correlated：MQ异步回调返回回执。

一般我们推荐使用correlated回调机制。

1.2.2.1、定义ReturnCallback

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此我们可以在配置类中统一设置：

@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Configuration
public class MqConfig {
    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @PostConstruct
    public void init(){
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
            @Override
            public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {
                log.error("触发return callback,");
                log.debug("exchange: {}", returned.getExchange());
                log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());
                log.debug("message: {}", returned.getMessage());
                log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode());
                log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText());
            }
        });
    }
}

1.2.2.2、定义ConfirmCallback

由于每个消息发送时的处理逻辑不一定相同，因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。具体来说，是在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时，多传递一个参数CorrelationData：

在这里插入图片描述
CorrelationData中包含两个核心的东西：

id：消息的唯一标示，MQ对不同的消息的回执以此做判断，避免混淆
SettableListenableFuture：回执结果的Future对象

将来MQ的回执就会通过这个Future来返回，我们可以提前给CorrelationData中的Future添加回调函数来处理消息回执：

在这里插入图片描述

@Test
void testPublisherConfirm() {
    // 1.创建CorrelationData
    CorrelationData cd = new CorrelationData();
    // 2.给Future添加ConfirmCallback
    cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
        @Override
        public void onFailure(Throwable ex) {
            // 2.1.Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发
            log.error("send message fail", ex);
        }
        @Override
        public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
            // 2.2.Future接收到回执的处理逻辑，参数中的result就是回执内容
            if(result.isAck()){ // result.isAck()，boolean类型，true代表ack回执，false 代表 nack回执
                log.debug("发送消息成功，收到 ack!");
            }else{ // result.getReason()，String类型，返回nack时的异常描述
                log.error("发送消息失败，收到 nack, reason : {}", result.getReason());
            }
        }
    });
    // 3.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);
}

注意：开启生产者确认比较消耗MQ性能，一般不建议开启。

路由失败：一般是因为RoutingKey错误导致，往往是编程导致。
交换机名称错误：同样是编程错误导致。
MQ内部故障：这种需要处理，但概率往往较低。因此只有对消息可靠性要求非常高的业务才需要开启，而且仅仅需要开启ConfirmCallback处理nack就可以了。

二、 MQ的可靠性

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消息。这样就会导致两个问题：

一旦MQ宕机，内存中的消息就会丢失。
内存空间有限，当消费者故障或者处理过慢时，会导致消息积压，引发MQ阻塞。

针对以上两种问题，可以分别采用数据持久化和LazyQueue的解决办法。

2.1、数据持久化

为了提升性能，默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据，重启后就会消失。为了保证数据的可靠性，可以配置数据持久化（这个是MQ3.6之前使用的方式），包括：

交换机持久化
队列持久化
消息持久化

我们以控制台界面为例来说明。

2.1.1、交换机持久化

在控制台的Exchanges页面，添加交换机时可以配置交换机的Durability参数：

在这里插入图片描述

2.1.2、队列持久化

在控制台的Queues页面，添加队列时，同样可以配置队列的Durability参数：

在这里插入图片描述

2.1.3、消息持久化

在控制台发送消息的时候，可以添加很多参数，而消息的持久化是要配置一个properties：delivery_mode

在这里插入图片描述

注意：使用spring发送消息到MQ时，这几个持久化都是默认的。

在开启持久化机制以后，如果同时还开启了生产者确认，那么MQ会在消息持久化以后才发送ACK回执，进一步确保消息的可靠性。不过出于性能考虑，为了减少IO次数，发送到MQ的消息并不是逐条持久化到数据库的，而是每隔一段时间批量持久化。一般间隔在100毫秒左右，这就会导致ACK有一定的延迟，因此建议生产者确认全部采用异步方式。

2.2、 LazyQueue

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。但在某些特殊情况下，这会导致消息积压，比如：

消费者宕机或出现网络故障。
消息发送量激增，超过了消费者处理速度。
消费者处理业务发生阻塞。

一旦出现消息堆积问题，RabbitMQ的内存占用就会越来越高，直到触发内存预警上限。此时RabbitMQ会将内存消息刷到磁盘上，这个行为称为PageOut。 PageOut会耗费一段时间，并且会阻塞队列进程。因此在这个过程中RabbitMQ不会再处理新的消息，生产者的所有请求都会被阻塞。

为了解决这个问题，从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的模式，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。
消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存（也就是懒加载）。
支持数百万条的消息存储。

而在3.12版本之后，LazyQueue已经成为所有队列的默认格式。因此官方推荐升级MQ为3.12版本或者所有队列都设置为LazyQueue模式。如果版本较老，可以：

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
        name = "lazy.queue",
        durable = "true",
        arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String msg){
    log.info("接收到 lazy.queue的消息：{}", msg);
}

三、消费者的可靠性

当RabbitMQ向消费者投递消息以后，需要知道消费者的处理状态如何。因为消息投递给消费者并不代表就一定被正确消费了，可能出现的故障有很多，比如：

消息投递的过程中出现了网络故障。
消费者接收到消息后突然宕机。
消费者接收到消息后，因处理不当导致异常。
…

一旦发生上述情况，消息也会丢失。因此，RabbitMQ必须知道消费者的处理状态。

3.1、消费者确认机制

为了确认消费者是否成功处理消息，RabbitMQ提供了消费者确认机制。即：当消费者处理消息结束后，应该向RabbitMQ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。

一般reject方式用的较少，除非是消息格式有问题，那就是开发问题了。因此大多数情况下我们需要将消息处理的代码通过try catch机制捕获，消息处理成功时返回ack，处理失败时返回nack。

由于消息回执的处理代码比较统一，因此SpringAMQP帮我们实现了消息确认。并允许我们通过配置文件设置ACK处理方式，有三种模式：

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。

通过下面的配置可以修改SpringAMQP的ACK处理方式：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 不做处理

3.2、失败重试机制

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者。如果消费者再次执行依然出错，消息会再次requeue到队列，再次投递，直到消息处理成功为止。极端情况就是消费者一直无法执行成功，那么消息requeue就会无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力。

当然，上述极端情况发生的概率还是非常低的，不过不怕一万就怕万一。为了应对上述情况，Spring又提供了消费者失败重试机制：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。

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

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

重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

消费者在失败后消息没有重新回到MQ无限重新投递，而是在本地重试了3次。
本地重试3次以后，抛出了AmqpRejectAndDontRequeueException异常。查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是reject。

结论：

开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试。
重试达到最大次数后，Spring会返回reject，消息会被丢弃。

3.3、失败处理策略

在之前的测试中，本地测试达到最大重试次数后，消息会被丢弃。这在某些对于消息可靠性要求较高的业务场景下，显然不太合适了。因此Spring允许我们自定义重试次数耗尽后的消息处理策略，这个策略是由MessageRecovery接口来定义的，它有3个不同实现：

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。

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

其实后面这部分在实际业务开发中还是很有用的。在实际工作中存在kafka to ES的场景，有时会出现同一作业并行跑的异常，这时就需要保证业务幂等性了，这种场景下用的是唯一ID的解决方案。另外也有定时任务跑批作业的场景，有时由于数据异常等原因导致本批次失败，就需要由调度作业跑下一次，是采用业务逻辑保证业务幂等性的。

兜底方案在实际开发中也有用到，有时业务数据来源非联机，中间经过数据组处理后才回到我们系统，有时会存在数据准确度的延迟问题，这时也需要有“补偿作业”主动联机获取数据，并更新到我们系统中。

3.4、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))，例如求绝对值函数。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。例如：

根据id删除数据
查询数据
新增数据

但数据的更新往往不是幂等的，如果重复执行可能造成不一样的后果。比如：

取消订单，恢复库存的业务。如果多次恢复就会出现库存重复增加的情况。
退款业务。重复退款对商家而言会有经济损失。

然而在实际业务场景中，由于意外经常会出现业务被重复执行的情况，例如：

页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交。
服务间调用的重试。
MQ消息的重复投递。

我们在用户支付成功后会发送MQ消息到交易服务，修改订单状态为已支付，就可能出现消息重复投递的情况。如果消费者不做判断，很有可能导致消息被消费多次，出现业务故障。举例：

假如用户刚刚支付完成，并且投递消息到交易服务，交易服务更改订单为已支付状态。
由于某种原因，例如网络故障导致生产者没有得到确认，隔了一段时间后重新投递给交易服务。
但是，在新投递的消息被消费之前，用户选择了退款，将订单状态改为了已退款状态。
退款完成后，新投递的消息才被消费，那么订单状态会被再次改为已支付。业务异常。

因此，我们必须想办法保证消息处理的幂等性。这里给出两种方案：

唯一消息ID
业务状态判断

3.4.1、唯一消息ID

这个思路非常简单：

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。
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
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。

我们该如何给消息添加唯一ID呢？其实很简单，SpringAMQP的MessageConverter自带了MessageID的功能，我们只要开启这个功能即可。以Jackson的消息转换器为例：

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jjmc.setCreateMessageIds(true);
    return jjmc;
}

3.4.2、业务判断

业务判断就是基于业务本身的逻辑或状态来判断是否是重复的请求或消息，不同的业务场景判断的思路也不一样。例如我们当前案例中，处理消息的业务逻辑是把订单状态从未支付修改为已支付。因此我们就可以在执行业务时判断订单状态是否是未支付，如果不是则证明订单已经被处理过，无需重复处理。

可以用下面的SQL来解释业务判断的实现逻辑：

UPDATE `order` SET status = ? , pay_time = ? WHERE id = ? AND status = 1

在where条件中除了判断id以外，还加上了status必须为1的条件。如果条件不符（说明订单已支付），则SQL匹配不到数据，根本不会执行。

3.5、兜底方案

虽然我们利用各种机制尽可能增加了消息的可靠性，但也不好说能保证消息100%的可靠。万一真的MQ通知失败该怎么办呢？有没有其它兜底方案，能够确保订单的支付状态一致呢？

其实思想很简单：既然MQ通知不一定发送到交易服务，那么交易服务就必须自己主动去查询支付状态。这样即便支付服务的MQ通知失败，我们依然能通过主动查询来保证订单状态的一致。

在这里插入图片描述

图中黄色线圈起来的部分就是MQ通知失败后的兜底处理方案，由交易服务自己主动去查询支付状态。不过需要注意的是，交易服务并不知道用户会在什么时候支付，如果查询的时机不正确（比如查询的时候用户正在支付中），可能查询到的支付状态也不正确。那么问题来了，我们到底该在什么时间主动查询支付状态呢？

这个时间是无法确定的，因此，通常我们采取的措施就是利用定时任务定期查询，例如每隔20秒就查询一次，并判断支付状态。如果发现订单已经支付，则立刻更新订单状态为已支付即可。

综上，支付服务与交易服务之间的订单状态一致性是如何保证的？

首先，支付服务会在用户支付成功以后利用MQ消息通知交易服务，完成订单状态同步。
其次，为了保证MQ消息的可靠性，我们采用了生产者确认机制、消费者确认、消费者失败重试等策略，确保消息投递的可靠性
最后，我们还在交易服务设置了定时任务，定期查询订单支付状态。这样即便MQ通知失败，还可以利用定时任务作为兜底方案，确保订单支付状态的最终一致性。