MQ是异步调用,如果调用失败,对业务的正确性会有很大影响,多以我们需要尽可能的保证MQ的可靠性:
- 发送者可靠性
- MQ可靠性
- 消费者可靠性
1. 发送者确认
1.1 生产者重试机制
生产者连接MQ时可能会因为网络抖动等原因,导致连接失败,为避免此问题,SpringAMQP提供了消息发送时的重试机制,也就是当RabbitTemplate与MQ连接超时时,多次重试:
修改publisher
模块的application.yaml
文件:
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
注意: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。
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
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。
- 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
- 临时消息投递到了MQ,并且入队成功,返回ACK,告知投递成功
- 持久消息投递到了MQ,并且入队完成持久化,返回ACK ,告知投递成功
- 其它情况都会返回NACK,告知投递失败
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。
1.3 生产者确认机制实现
1.3.1 开启生产者确认
在publisher模块的application.yaml
中添加配置:
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(推荐)
1.3.2 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。我们在publisher模块定义一个配置类:
package com.itheima.publisher.config;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.ReturnedMessage;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.annotation.PostConstruct;
@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());
}
});
}
}
1.3.4 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。在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时,多传递一个参数:
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
@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。
2. MQ可靠性
消息到达MQ以后,如果MQ不能及时保存,也会导致消息丢失,所以MQ的可靠性也非常重要。
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,必须配置数据持久化,包括:
- 交换机持久化
- 队列持久化
- 消息持久化
交换机与队列持久化:设置为Durable
就是持久化模式,Transient
就是临时模式。
消息持久化:Delivery mode:Non-persistent(非持久化);Persistent(持久化)
说明: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,这个行为成为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。
@Bean
public Queue lazyQueue(){
return QueueBuilder
.durable("lazy.queue")
.lazy() // 开启Lazy模式
.build();
}
@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);
}
3. 消费者可靠性
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,一旦消息处理失败才能重新投递消息。
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(Consumer Acknowledgement)。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
;
- 如果是业务异常,会自动返回
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;
为了应对上述情况SpringAMQP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
3.3 失败处理策略
SpringAMQP允许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。
package com.itheima.consumer.config;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
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。
业务幂等性的两种方案:
- 唯一消息ID
- 业务状态判断
3.4.1 唯一消息ID
- 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。
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 业务状态判断
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。
相比较而言,消息ID的方案需要改造原有的数据库,所以我更推荐使用业务判断的方案。
3.5 兜底方案
做定时任务,间隔一段时间,主动扫描,进行判断,如果发现有状态不匹配的,进行补录或更新。
3.6 业务问题场景总结
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,支付服务会正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。
4. 延迟消息
一段时间以后才执行的任务,我们称之为延迟任务,而要实现延迟任务,最简单的方案就是利用MQ的延迟消息了。
在RabbitMQ中实现延迟消息也有两种方案:
- 死信交换机+TTL
- 延迟消息插件
4.1 死信交换机
如果一个队列中的消息已经成为死信,并且这个队列通过dead-letter-exchange
属性指定了一个交换机,那么队列中的死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机就称为死信交换机**(Dead Letter Exchange)。而此时加入有队列与死信交换机绑定,则最终死信就会被投递到这个队列中。
死信交换机作用:
- 收集那些因处理失败而被拒绝的消息
- 收集那些因队列满了而被拒绝的消息
- 收集因TTL(有效期)到期的消息
注意:
RabbitMQ的消息过期是基于追溯方式来实现的,也就是说当一个消息的TTL到期以后不一定会被移除或投递到死信交换机,而是在消息恰好处于队首时才会被处理。
当队列中消息堆积很多的时候,过期消息可能不会被按时处理,因此你设置的TTL时间不一定准确。
4.2 DelayExchange插件
RabbitMQ社区提供了一个延迟消息插件来实现延迟消息的效果:
官网:https://www.rabbitmq.com/blog/2015/04/16/scheduling-messages-with-rabbitmq
4.2.1 下载
https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange
4.2.2 安装
基于Docker安装,先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。
docker volume inspect mq-plugins
执行安装命令:
docker exec -it mq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
4.2.3 声明延迟交换机
基于注解:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),
key = "delay"
))
public void listenDelayMessage(String msg){
log.info("接收到delay.queue的延迟消息:{}", msg);
}
基于@Bean:
package com.itheima.consumer.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Slf4j
@Configuration
public class DelayExchangeConfig {
@Bean
public DirectExchange delayExchange(){
return ExchangeBuilder
.directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称
.delayed() // 设置delay的属性为true
.durable(true) // 持久化
.build();
}
@Bean
public Queue delayedQueue(){
return new Queue("delay.queue");
}
@Bean
public Binding delayQueueBinding(){
return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayExchange()).with("delay");
}
}
4.2.4 发送延迟消息
发送消息时,必须通过x-delay属性设定延迟时间:
@Test
void testPublisherDelayMessage() {
// 1.创建消息
String message = "hello, delayed message";
// 2.发送消息,利用消息后置处理器添加消息头
rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, new MessagePostProcessor() {
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
// 添加延迟消息属性
message.getMessageProperties().setDelay(5000);
return message;
}
});
}
注意:
延迟消息插件内部会维护一个本地数据库表,同时使用Elang Timers功能实现计时。如果消息的延迟时间设置较长,可能会导致堆积的延迟消息非常多,会带来较大的CPU开销,同时延迟消息的时间会存在误差。
因此,不建议设置延迟时间过长的延迟消息。
器添加消息头
rabbitTemplate.convertAndSend(“delay.direct”, “delay”, message, new MessagePostProcessor() {
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
// 添加延迟消息属性
message.getMessageProperties().setDelay(5000);
return message;
}
});
}
> **注意:**
>
> 延迟消息插件内部会维护一个本地数据库表,同时使用Elang Timers功能实现计时。如果消息的延迟时间设置较长,可能会导致堆积的延迟消息非常多,会带来较大的CPU开销,同时延迟消息的时间会存在误差。
>
> 因此,**不建议设置延迟时间过长的延迟消息**。