RabbitMQ——消息手动应答队列/消息持久化不公平分发预取值的概念理解及应用举例

Posted 2021-11-10 张起灵-小哥

1.消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq 引入消息应答机制，消息应答就是: 消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq 它已经处理了，rabbitmq 可以把该消息删除了。

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自动应答：

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡，因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息， 没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死， 所以这种模式仅适用在消费者可以高效并
以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

这就需要手动应答了：手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵。

/**
  * 第一个参数：消息标记 tag
  * 第二个参数：是否对消息进行批量应答
  */
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);

在进行了消息手动应答之后，如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

true 代表批量应答 channel 上未应答的消息。比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答；
false 同上面相比，只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答。

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2.应用举例

首先，我们都知道RabbitMQ中创建连接工厂通道、获取通道、设置ip、port这些代码会重复的写，那么不妨将这部分抽取出来封装成一个工具类。

package com.szh.rabbitmq.utils;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 *
 */
public class RabbitMqUtils {
    public static Channel getChannel() {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.40.130");
        factory.setPort(5672);
        factory.setUsername("root");
        factory.setPassword("root");
        Connection connection = null;
        Channel channel = null;
        try {
            connection = factory.newConnection();
            channel = connection.createChannel();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return channel;
    }
}

下面是一个睡眠工具类，代码不难，主要是为了后面测试两个消费者接收消息的效果。

package com.szh.rabbitmq.utils;

/**
 *
 */
public class SleepUtils {
    public static void sleep(int second) {
        try {
            Thread.sleep(1000*second);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

接下来就是核心代码了，我们都知道RabbitMQ中应该有四大核心概念：生产者、消费者、队列、交换机，那么这些东西的声明创建都在下面的代码中完成。

ps：这里还没有与SpringBoot做集成，集成之后像队列、交换机这些就可以写在配置类中了。

package com.szh.rabbitmq.second;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
import com.szh.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;

/**
 * 消息在手动应答时不会丢失，而是放回队列中重新消费
 */
public class ProducerDemo {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
        //从控制台中输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            //MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 设置消息为持久化
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息：" + message);
        }
    }
}

下面是两个消费者代码 ，通过睡眠工具类来设定两个消费者的应答时长，一个为1s、一个为10s。

package com.szh.rabbitmq.second;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;
import com.szh.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import com.szh.rabbitmq.utils.SleepUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 消息在手动应答时不会丢失，而是放回队列中重新消费
 */
public class ConsumerDemo1 {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
        System.out.println("C1消费者等待接收消息，该处理时间较短，仅需1s....");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            String messageBody = new String(message.getBody());
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("C1消费者接收到消息：" + messageBody);
            /**
             * 第一个参数：消息标记 tag
             * 第二个参数：是否对消息进行批量应答
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口的回调逻辑....");
        };
        //设置不公平分发，prefetchCount的值为1
        //int prefetchCount = 1;
        //prefetchCount的值为其他值，则表示为预取值
        int prefetchCount = 2;
        channel.basicQos(prefetchCount);
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

package com.szh.rabbitmq.second;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.szh.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import com.szh.rabbitmq.utils.SleepUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 消息在手动应答时不会丢失，而是放回队列中重新消费
 */
public class ConsumerDemo2 {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
        System.out.println("C2消费者等待接收消息，该处理时间较长，大概需要10s....");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String messageBody = new String(message.getBody());
            SleepUtils.sleep(10);
            System.out.println("C2消费者接收到消息：" + messageBody);
            /**
             * 第一个参数：消息标记 tag
             * 第二个参数：是否对消息进行批量应答
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口的回调逻辑....");
        };
        //设置不公平分发，prefetchCount的值为1
        //int prefetchCount = 1;
        //prefetchCount的值为其他值，则表示为预取值
        int prefetchCount = 5;
        channel.basicQos(prefetchCount);
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

下面我们测试，首先将生产者、消费者都启动。

生产者发出两条消息。

C1消费者很快就接收到了，而C2消费者需要等待10s才接收到。

接下来，生产者再次发送两条消息，发送完成之后，我们将接收消息较慢的C2给down掉，结果看到，这两条消息都被C1接收到了。这就说明 消息 44 被重新入队，然后分配给能处理消息的 C1 处理了。

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3.队列/消息持久化

上面就是整个手动应答案例的效果展示。而在生产者代码中，刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消
息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事： 我们需要将队列和消息都标记为持久化。

通过 MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 设置消息为持久化。队列持久化则是通过 channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null); 方法的第二个参数为 true 即可。

设置了队列持久化之后，可以在RabbitMQ的后台web管理界面看到这个标识。

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4.不公平分发

在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快，而另外一个消费者 2 处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

为了避免这种情况，我们可以设置参数 channel.basicQos(1); （具体参考上面的代码）

下面是演示结果：👇👇👇

从上面的执行结果看到：生产者发送7条消息，按照之前RabbitMQ默认的轮询策略，应该是C1、C2分别接收3、4条（你一条、我一条）。

但是现在设置了不公平分发，其中有6条消息都被C1处理了，而比较慢的C2只处理了1条。

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5.预取值

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量，RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

关于预取值的设置，也是参考上面的代码，演示结果如下：👇👇👇

首先生产者发送8条消息到MQ中。

因为C1处理消息非常快，而处理比较慢的C2问题就来了，有4条消息就堆积在了队列中（这就体现了预取值的作用：表示C1、C2通道上允许的未确认消息的最大数量），在Channel中也可以看到我们设置好的预取值（2、5）。

在预取值2、5的前提下，因为C1早早的就处理完了MQ中的消息，而过了一会，才可以看到C2处理完消息。