rabbitmq保证消息不丢失？

Posted 2023-03-16

参考技术A

我是在网上粘贴复制的。

mq原则

数据不能多，也不能少，不能多是说消息不能重复消费，这个我们上一节已解决；不能少，就是说不能丢失数据。如果mq传递的是非常核心的消息，支撑核心的业务，那么这种场景是一定不能丢失数据的。

2.丢失数据场景

丢数据一般分为两种，一种是mq把消息丢了，一种就是消费时将消息丢了。下面从rabbitmq和kafka分别说一下，丢失数据的场景，
（1）rabbitmq
A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了。
B:rabbitmq自己丢了数据 如果没有开启rabbitmq的持久化，那么rabbitmq一旦重启，那么数据就丢了。所依必须开启持久化将消息持久化到磁盘，这样就算rabbitmq挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢失。除非极其罕见的情况，rabbitmq还没来得及持久化自己就挂了，这样可能导致一部分数据丢失。
C：消费端弄丢了数据 主要是因为消费者消费时，刚消费到，还没有处理，结果消费者就挂了，这样你重启之后，rabbitmq就认为你已经消费过了，然后就丢了数据。

3.如何防止消息丢失

（1）rabbitmq



A:生产者丢失消息



①：可以选择使用rabbitmq提供是事物功能，就是生产者在发送数据之前开启事物，然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会受到异常报错，这时就可以回滚事物，然后尝试重新发送；如果收到了消息，那么就可以提交事物

channel.txSelect();//开启事物try//发送消息catch(Exection e)channel.txRollback()；//回滚事物//重新提交复制代码

缺点： rabbitmq事物已开启，就会变为同步阻塞操作，生产者会阻塞等待是否发送成功，太耗性能会造成吞吐量的下降。

②：可以开启confirm模式。在生产者哪里设置开启了confirm模式之后，每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如何写入了rabbitmq之中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你这个消息发送OK了；如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息失败了，你可以进行重试。而且你可以结合这个机制知道自己在内存里维护每个消息的id，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以进行重发。

//开启confirmchannel.confirm();//发送成功回调public void ack(String messageId)// 发送失败回调public void nack(String messageId)//重发该消息复制代码

二者不同 事务机制是同步的，你提交了一个事物之后会阻塞住，但是confirm机制是异步的，发送消息之后可以接着发送下一个消息，然后rabbitmq会回调告知成功与否。 一般在生产者这块避免丢失，都是用confirm机制。
B:rabbitmq自己弄丢了数据 设置消息持久化到磁盘。设置持久化有两个步骤：
①创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里面的数据。
②发送消息的时候讲消息的deliveryMode设置为2，这样消息就会被设为持久化方式，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上。 必须要同时开启这两个才可以。

而且持久化可以跟生产的confirm机制配合起来，只有消息持久化到了磁盘之后，才会通知生产者ack，这样就算是在持久化之前rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack回调也会进行消息重发。
C:消费者弄丢了数据 使用rabbitmq提供的ack机制，首先关闭rabbitmq的自动ack，然后每次在确保处理完这个消息之后，在代码里手动调用ack。这样就可以避免消息还没有处理完就ack。

本回答被提问者采纳 参考技术B

流量削峰：通过消息队列设置请求最大值,超过阀值的抛弃或者转到错误界面

所有的MQ都不能做到永不丢失吧

如何保证RabbitMQ全链路数据100%不丢失

我们都知道，消息从生产端到消费端消费要经过3个步骤：

生产端发送消息到RabbitMQ；
RabbitMQ发送消息到消费端；
消费端消费这条消息；

这3个步骤中的每一步都有可能导致消息丢失，消息丢失不可怕，可怕的是丢失了我们还不知道，所以要有一些措施来保证系统的可靠性。这里的可靠并不是一定就100%不丢失了，磁盘损坏，机房爆炸等等都能导致数据丢失，当然这种都是极小概率发生，能做到99.999999%消息不丢失，就是可靠的了。下面来具体分析一下问题以及解决方案。

生产端可靠性投递
生产端可靠性投递，即生产端要确保将消息正确投递到RabbitMQ中。生产端投递的消息丢失的原因有很多，比如消息在网络传输的过程中发生网络故障消息丢失，或者消息投递到RabbitMQ时RabbitMQ挂了，那消息也可能丢失，而我们根本不知道发生了什么。针对以上情况，RabbitMQ本身提供了一些机制。

事务消息机制
事务消息机制由于会严重降低性能，所以一般不采用这种方法，我就不介绍了，而采用另一种轻量级的解决方案——confirm消息确认机制。

confirm消息确认机制
什么是confirm消息确认机制？顾名思义，就是生产端投递的消息一旦投递到RabbitMQ后，RabbitMQ就会发送一个确认消息给生产端，让生产端知道我已经收到消息了，否则这条消息就可能已经丢失了，需要生产端重新发送消息了。

通过下面这句代码来开启确认模式：

channel.confirmSelect();// 开启发送方确认模式

然后异步监听确认和未确认的消息：

channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
//消息正确到达broker
@Override
public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.out.println("已收到消息");
//做一些其他处理
}

//RabbitMQ因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条nack消息
@Override
public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.out.println("未确认消息，标识：" + deliveryTag);
//做一些其他处理，比如消息重发等
}
});

这样就可以让生产端感知到消息是否投递到RabbitMQ中了，当然这样还不够，稍后我会说一下极端情况。

消息持久化
那消息持久化呢？我们知道，RabbitMQ收到消息后将这个消息暂时存在了内存中，那这就会有个问题，如果RabbitMQ挂了，那重启后数据就丢失了，所以相关的数据应该持久化到硬盘中，这样就算RabbitMQ重启后也可以到硬盘中取数据恢复。那如何持久化呢？

message消息到达RabbitMQ后先是到exchange交换机中，然后路由给queue队列，最后发送给消费端。

所有需要给exchange、queue和message都进行持久化：

exchange持久化：

//第三个参数true表示这个exchange持久化
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct", true);

queue持久化：

//第二个参数true表示这个queue持久化
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);

message持久化：

//第三个参数MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示这条消息持久化
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

这样，如果RabbitMQ收到消息后挂了，重启后会自行恢复消息。

到此，RabbitMQ提供的几种机制都介绍完了，但这样还不足以保证消息可靠性投递RabbitMQ中，上面我也提到了会有极端情况，比如RabbitMQ收到消息还没来得及将消息持久化到硬盘时，RabbitMQ挂了，这样消息还是丢失了，或者RabbitMQ在发送确认消息给生产端的过程中，由于网络故障而导致生产端没有收到确认消息，这样生产端就不知道RabbitMQ到底有没有收到消息，就不好做接下来的处理。

所以除了RabbitMQ提供的一些机制外，我们自己也要做一些消息补偿机制，以应对一些极端情况。接下来我就介绍其中的一种解决方案——消息入库。

消息入库
消息入库，顾名思义就是将要发送的消息保存到数据库中。

首先发送消息前先将消息保存到数据库中，有一个状态字段status=0，表示生产端将消息发送给了RabbitMQ但还没收到确认；在生产端收到确认后将status设为1，表示RabbitMQ已收到消息。这里有可能会出现上面说的两种情况，所以生产端这边开一个定时器，定时检索消息表，将status=0并且超过固定时间后（可能消息刚发出去还没来得及确认这边定时器刚好检索到这条status=0的消息，所以给个时间）还没收到确认的消息取出重发（第二种情况下这里会造成消息重复，消费者端要做幂等性），可能重发还会失败，所以可以做一个最大重发次数，超过就做另外的处理。

这样消息就可以可靠性投递到RabbitMQ中了，而生产端也可以感知到了。

消费端消息不丢失
既然已经可以让生产端100%可靠性投递到RabbitMQ了，那接下来就改看看消费端的了，如何让消费端不丢失消息。

默认情况下，以下3种情况会导致消息丢失：

在RabbitMQ将消息发出后，消费端还没接收到消息之前，发生网络故障，消费端与RabbitMQ断开连接，此时消息会丢失；
在RabbitMQ将消息发出后，消费端还没接收到消息之前，消费端挂了，此时消息会丢失；
消费端正确接收到消息，但在处理消息的过程中发生异常或宕机了，消息也会丢失。

其实，上述3中情况导致消息丢失归根结底是因为RabbitMQ的自动ack机制，即默认RabbitMQ在消息发出后就立即将这条消息删除，而不管消费端是否接收到，是否处理完，导致消费端消息丢失时RabbitMQ自己又没有这条消息了。

所以就需要将自动ack机制改为手动ack机制。

消费端手动确认消息：

DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
try {
//接收到消息，做处理
//手动确认
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
} catch (Exception e) {
//出错处理，这里可以让消息重回队列重新发送或直接丢弃消息
}
};
//第二个参数autoAck设为false表示关闭自动确认机制，需手动确认
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {});

这样，当autoAck参数置为false，对于RabbitMQ服务端而言，队列中的消息分成了两个部分：一部分是等待投递给消费端的消息；一部分是已经投递给消费端，但是还没有收到消费端确认信号的消息。如果RabbitMQ一直没有收到消费端的确认信号，并且消费此消息的消费端已经断开连接或宕机（RabbitMQ会自己感知到），则RabbitMQ会安排该消息重新进入队列（放在队列头部），等待投递给下一个消费者，当然也有能还是原来的那个消费端，当然消费端也需要确保幂等性。

好了，到此从生产端到RabbitMQ再到消费端的全链路，就可以保证数据的不丢失。

由于个人水平有限，有些地方可能理解错了或理解不到位的，请大家多多指出！Thanks