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  • RabbitMQ如何解决各种情况下丢数据的问题

    1.生产者丢数据

    生产者的消息没有投递到MQ中怎么办?从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
    transaction机制就是说,发送消息前,开启事物(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事物就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。
    
    然而缺点就是吞吐量下降了。因此,按照博主的经验,生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息,则会发送一个Nack消息给你,你可以进行重试操作。

    下面演示一下confirm模式:

    //测试确认后回调
    @Service
    public class HelloSender1 implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
    
        @Autowired
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
    
        public void send() {
            String context = "你好现在是 " + new Date() +"";
            System.out.println("HelloSender发送内容 : " + context);
            this.rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
            //exchange,queue 都正确,confirm被回调, ack=true
            //this.rabbitTemplate.convertAndSend("exchange","topic.message", context);
    
            //exchange 错误,queue 正确,confirm被回调, ack=false
            //this.rabbitTemplate.convertAndSend("fasss","topic.message", context);
    
            //exchange 正确,queue 错误 ,confirm被回调, ack=true; return被回调 replyText:NO_ROUTE
            //this.rabbitTemplate.convertAndSend("exchange","", context);
    
            //exchange 错误,queue 错误,confirm被回调, ack=false
            this.rabbitTemplate.convertAndSend("fasss","fass", context);
        }
    
        @Override
        public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            System.out.println("confirm--:correlationData:"+correlationData+",ack:"+ack+",cause:"+cause);
        }
    
    }

    2.消息队列丢数据

    处理消息队列丢数据的情况,一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用,你可以在消息持久化磁盘后,再给生产者发送一个Ack信号。这样,如果消息持久化磁盘之前,rabbitMQ阵亡了,那么生产者收不到Ack信号,生产者会自动重发。
    那么如何持久化呢,这里顺便说一下吧,其实也很容易,就下面两步
    ①、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
    ②、发送消息的时候将deliveryMode=2
    这样设置以后,rabbitMQ就算挂了,重启后也能恢复数据。在消息还没有持久化到硬盘时,可能服务已经死掉,这种情况可以通过引入mirrored-queue即镜像队列,但也不能保证消息百分百不丢失(整个集群都挂掉)
        /**
         * 第二个参数:queue的持久化是通过durable=true来实现的。
         * 第三个参数:exclusive:排他队列,如果一个队列被声明为排他队列,该队列仅对首次申明它的连接可见,并在连接断开时自动删除。这里需要注意三点:
       1. 排他队列是基于连接可见的,同一连接的不同信道是可以同时访问同一连接创建的排他队列;
       2.“首次”,如果一个连接已经声明了一个排他队列,其他连接是不允许建立同名的排他队列的,这个与普通队列不同;
       3.即使该队列是持久化的,一旦连接关闭或者客户端退出,该排他队列都会被自动删除的,这种队列适用于一个客户端发送读取消息的应用场景。 * 第四个参数:自动删除,如果该队列没有任何订阅的消费者的话,该队列会被自动删除。这种队列适用于临时队列。 *
    @param * @return * @Author zxj */ @Bean public Queue queue() { Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-message-ttl", 25000);//25秒自动删除 Queue queue = new Queue("topic.messages", true, false, true, arguments); return queue; }
            MessageProperties properties=new MessageProperties();
            properties.setContentType(MessageProperties.DEFAULT_CONTENT_TYPE);
            properties.setDeliveryMode(MessageProperties.DEFAULT_DELIVERY_MODE);//持久化设置
            properties.setExpiration("2018-12-15 23:23:23");//设置到期时间
            Message message=new Message("hello".getBytes(),properties);
            this.rabbitTemplate.sendAndReceive("exchange","topic.message",message);

      

    3.消费者丢数据

    RabbitMQ 如果丢失了数据,主要是因为你消费的时候,刚消费到,还没处理,结果进程挂了,比如重启了,那么RabbitMQ 认为你都消费了,这数据就丢了。

    启用手动确认模式可以解决这个问题
    ①自动确认模式,消费者挂掉,待ack的消息回归到队列中。消费者抛出异常,消息会不断的被重发,直到处理成功。不会丢失消息,即便服务挂掉,没有处理完成的消息会重回队列,但是异常会让消息不断重试。
    ②手动确认模式
    ③不确认模式,acknowledge="none" 不使用确认机制,只要消息发送完成会立即在队列移除,无论客户端异常还是断开,只要发送完就移除,不会重发。
    指定Acknowledge的模式:
    spring.rabbitmq.listener.direct.acknowledge-mode=manual,表示该监听器手动应答消息
    针对手动确认模式,有以下特点:
    1.使用手动应答消息,有一点需要特别注意,那就是不能忘记应答消息,因为对于RabbitMQ来说处理消息没有超时,只要不应答消息,他就会认为仍在正常处理消息,导致消息队列出现阻塞,影响业务执行。
    2.如果消费者来不及处理就死掉时,没有响应ack时,会项目启动后会重复发送一条信息给其他消费者;
    3.可以选择丢弃消息,这其实也是一种应答,如下,这样就不会再次收到这条消息。
    //最后一个参数requeue设置为true会把消费失败的消息重新添加到队列的尾端,false不会回到队列 channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),
    false,false);
    4.如果消费者设置了手动应答模式,并且设置了重试,出现异常时无论是否捕获了异常,都是不会重试的
    5.如果消费者没有设置手动应答模式,并且设置了重试,那么在出现异常时没有捕获异常会进行重试,如果捕获了异常不会重试。

    重试机制:

    spring.rabbitmq.listener.simple.retry.max-attempts=5  最大重试次数
    spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true 是否开启消费者重试(为false时关闭消费者重试,这时消费端代码异常会一直重复收到消息)
    spring.rabbitmq.listener.simple.retry.initial-interval=5000 重试间隔时间(单位毫秒)
    spring.rabbitmq.listener.simple.default-requeue-rejected=false 重试次数超过上面的设置之后是否丢弃(false不丢弃时需要写相应代码将该消息加入死信队列)

    如果设置了重试模式,那么在出现异常时没有捕获异常会进行重试,如果捕获了异常不会重试。

    当出现异常时,我们需要把这个消息回滚到消息队列,有两种方式:

    //ack返回false,并重新回到队列,api里面解释得很清楚

    //ack返回false,并重新回到队列,api里面解释得很清楚
    channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
    //拒绝消息
    channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);

    经过开发中的实际测试,当消息回滚到消息队列时,这条消息不会回到队列尾部,而是仍是在队列头部,这时消费者会立马又接收到这条消息进行处理,接着抛出异常,进行回滚,如此反复进行。这种情况会导致消息队列处理出现阻塞,消息堆积,导致正常消息也无法运行。对于消息回滚到消息队列,我们希望比较理想的方式时出现异常的消息到达消息队列尾部,这样既保证消息不会丢失,又保证了正常业务的进行,因此我们采取的解决方案是,将消息进行应答,这时消息队列会删除该消息,同时我们再次发送该消息到消息队列,这时就实现了错误消息进行消息队列尾部的方案。

       //手动进行应答
                channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
                //重新发送消息到队尾
                channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
                        message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
                        JSON.toJSONBytes(new Object()));

    如果一个消息体本身有误,会导致该消息体,一直无法进行处理,而服务器中刷出大量无用日志。解决这个问题可以采取两种方案:

    1.一种是对于日常细致处理,分清哪些是可以恢复的异常,哪些是不可以恢复的异常。对于可以恢复的异常我们采取第三条中的解决方案,对于不可以处理的异常,我们采用记录日志,直接丢弃该消息方案。

    2.另一种是我们对每条消息进行标记,记录每条消息的处理次数,当一条消息,多次处理仍不能成功时,处理次数到达我们设置的值时,我们就丢弃该消息,但需要记录详细的日志。

    消息监听内的异常处理有两种方式:

     1.内部catch后直接处理,然后使用channel对消息进行确认

     2.配置RepublishMessageRecoverer将处理异常的消息发送到指定队列专门处理或记录。监听的方法内抛出异常貌似没有太大用处。因为抛出异常就算是重试也非常有可能会继续出现异常,当重试次数完了之后消息就只有重启应用才能接收到了,很有可能导致消息消费不及时。当然可以配置RepublishMessageRecoverer来解决,但是万一RepublishMessageRecoverer发送失败了呢。。那就可能造成消息消费不及时了。所以即使需要将处理出现异常的消息统一放到另外队列去处理,个人建议两种方式:

    ①catch异常后,手动发送到指定队列,然后使用channel给rabbitmq确认消息已消费
    ②给Queue绑定死信队列,使用nack(requque为false)确认消息消费失败

    文章转载自:https://www.cnblogs.com/tinyj/p/9977205.html

     

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