RabbitMQ消息中间件从入门到高级(二)

用户1212940

发布于 2022-04-13 15:30:41

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发布于 2022-04-13 15:30:41

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一、消息如何保证 100% 的投递成功？

投递主要针对生产端，什么是生产端的可靠性投递？

保障消息成功的发出去
保证MQ节点成功收到消息
发送端收到MQ的确认应答
完善的消息补偿机制，只做前三步的时候，也许生产端就失败了

BAT/TMD 互联网大厂解决方案，看具体业务和并发量

消息落库，对消息状态进行打标
消息的延迟投递，做二次检查，回调检查

消息落库步骤：

流程的示意图如上所示，比如我下单成功了，这是进行step1，对我的业务数据进行入库，业务数据入库完毕（这里要特别注意一定要保证业务数据入库）再对要发送的消息进行入库，图中采用了两个数据库，可以根据实际业务场景来确定是否采用两个数据库，如果采用了两个数据库，有人可能就像到了采用分布式事务来保证数据的一致性，但是在大型互联网中，基本很少采用事务，都是采用补偿机制。

对业务数据和消息入库完毕就进入setp2，发送消息到MQ服务上，按照正常的流程就是消费者监听到该消息，就根据唯一id修改该消息的状态为已消费，并给一个确认应答ack到Listener。如果出现意外情况，消费者未接收到或者Listener接收确认时发生网络闪断，接收不到，这时候就需要用到我们的分布式定时任务来从msg数据库抓取那些超时了还未被消费的消息，重新发送一遍。重试机制里面要设置重试次数限制，因为一些外部的原因导致一直发送失败的，不能重试太多次，要不然会拖垮整个服务。例如重试三次还是失败的，就把消息的status设置成2，然后通过补偿机制，人工去处理。实际生产中，这种情况还是比较少的，但是你不能没有这个补偿机制，要不然就做不到可靠性了。

数据库库表结构：订单表和消息记录表

-- 表 order 订单结构
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t_order` (
  `id` varchar(128) NOT NULL, -- 订单ID
  `name` varchar(128), -- 订单名称 其他业务熟悉忽略
  `message_id` varchar(128) NOT NULL, -- 消息唯一ID
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 表 broker_message_log 消息记录结构
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `broker_message_log` (
  `message_id` varchar(128) NOT NULL, -- 消息唯一ID
  `message` varchar(4000) DEFAULT NULL, -- 消息内容
  `try_count` int(4) DEFAULT '0', -- 重试次数
  `status` varchar(10) DEFAULT '', -- 消息投递状态  0 投递中 1 投递成功   2 投递失败
  `next_retry` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',  -- 下一次重试时间 或 超时时间
  `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00', -- 创建时间
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00', -- 更新时间
  PRIMARY KEY (`message_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

延迟投递：

回想第一种方案，生产端既要对业务数据入库，又要对消息数据入库，这种设计在高并发场景下，真的合适吗？这时候需要我们的第二种方案了，流程图如下。

upstream Server就是我们的上游服务，也就是生产者，生产者将业务数据入库成功后，生成两条消息，一条是立即发送出去给到下游服务 downstream Server的，一条是延迟消息给到补偿服务 callback Server的。

正常情况下，下游服务监听到这个即时的消息，会发送一条消息给到callback Server，注意这里不是采用第一种方案里面的返回ack方式，而是发送了一条消息给回去。

callback Server监听到这个消息，知道了刚才有一条消息消费成功了，然后把这个持久化到数据库中，当上游服务发送的延迟消息到达callback Server时，callback Server就会去数据库查询，刚才下游服务是否有处理过这个对应的消息，如果其msg DB里面有这个记录就说明这条消息是已经被消费了，如果不存在这个记录，那么callback Server就会发起一个RPC请求给到上游服务，告诉上游服务，你刚才这个消息没发送成功，需要重新发送一遍，上游服务就重新发送即时和延迟的两条消息出去，按照之前的流程继续走一遍。

虽然第二种方案也是无法做到100%的可靠传递，在特别极端的情况，还是需要定时任务和补偿机制进行辅助的。但是第二种方案的核心是减少数据库操作，这个点很重要！

在高并发场景下，我考虑的不是百分百的可靠性了，而是考虑可用性，性能能否扛得住这个流量，所以我能减少一次数据库操作就减少一次。我上游服务减少了一次数据库操作，我的服务性能相对而言就提高了一些，而且又能把异步callback Server补偿服务解耦出来。

结论

这两种方案都是可行的，需要根据实际业务来进行选择，大型的超高并发的场景会选择第二种方案，普通的就采用第一种即可。

二、幂等性概念及业界主流解决方案

幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的。

消费端-幂等性保障

在海里订单产生的业务高峰期，如何避免消息的重复消费问题？

消费端实现幂等性，就意味着，我们的消息永远不会消费多次，即使我们收到多条一样的消息。

业界主流的幂等性操作：

select + insert 机制
利用 Redis 的原子性实现

select + insert机制 并发不高的后台系统，或者一些任务JOB，为了支持幂等，支持重复执行，简单的处理方法是，先查询下一些关键数据，判断是否已经执行过，再进行业务处理，就可以了。注意：核心高并发流程不要用这种方法；

利用 Redis 的原子性实现 Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。如果存在相同的key会，将旧数据覆盖掉

使用Redis进行幂等，需要考虑的问题？第一：我们是否要进行数据落地，如果落地的话，关键解决的问题是数据库和Redis缓存如何做到原子性？第二：如果不进行落地，那么都存储在缓存中，如何设置定时同步策略？

三、Cofirm 确认消息

理解Confirm 消息确认机制：

消息的确认，是指生产者投递消息后，如果Broker收到消息，则会给我们生产者一个应答。
生产者进行接收应答，用来确认这条消息是否正常发送到Broker，这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障！

如何实现Confirm 确认消息？

第一步：在channel 上开启确认模式： channele.confirmSelect()
第二步：在channel 上添加监听： addConfirmListener, 监听成功和失败的返回结果，根据具体的结果在发送端对消息进行重新发送、或记录日志等后续处理！

代码实例： https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/80534604

四、Return返回消息

Return Listener 用于处理一些不可路由的消息！
我们的消息生产者，通过指定一个Exchange 和 Routingkey, 把消息送达到某一个队列中去，然后我们的消费者监听队列，进行消费处理操作！
但是在某些情况下，如果我们在发送消息时候，当前的exchange 不存在或者指定的路由key路由不到，这个时候如果我们需要监听这中不可达的消息，就要使用Return Listener！

在基础API中有一个关键项配置：

Mandatory：如果为true，则监听器会接收到路由不可达的消息，然后进行后续的处理(执行return操作），如果为false，那么broker端自动删除该消息！

代码实例 https://blog.csdn.net/m0_37743948/article/details/82864452

五、消费端的限流策略

什么是消费端限流？ 假设一个场景，首先，我们 rabbitmq 服务端有上万个未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况：巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多的数据！
如何实现消费端限流？ RabbitMQ 提供了一种qos（服务质量保证）功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息（通过基于consumer或者channel设置Qos的值）未被确认(ACK)前，不进行消费新的消息。
void BasicQos(uint prefetchSize, ushort prefetchCount, bool global) prefetchSize：单条消息的大小限制，0代表不限制 prefetchCount：会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则该consumer将block掉，直到有消息ack global：true\false 是否将上面应用于channel，简单点说，就是上面限制是channel级别还是consumer级别

// 1 限流方式 第一件事就是autoAck设置为false
// channel.basicQos(perfetchSize, prefetchCount, global);
channel.basicQos(0, 1, false);// 一条一条处理

channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel);// 手动签收

六、消费端ACK与重回队列机制

消费端的手工ACK和NACK 消费端进行消费的时候，如果由于业务异常我们可以进行日志的记录，然后进行补偿！如果由于服务宕机等严重问题，那么我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功！
消费端的重回队列 消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息，把消息重新传递给！一般我们在实际应用中，都会关闭重回队列，也就是设置为false

七、TTL消息详解

TTL是Time To Live的缩写，也就是生存时间
RabbitMQ支持消息的过期时间，在消息发送时可以进行指定
RabbitMQ支持队列的过期时间，从消息入队列开始计算，只要超过了队列的超时时间配置，那么消息会自动的清除。

八、死信队列

死信队列：DLX，Dead-Letter-Exchange 利用DLX，当消息在一个队列中变成死信（dead message，没有任何消费者消费)之后，它能被重新publish到另一个Exchange，这个exchange就是DLX
消息变成死信有以下几种情况
1. 消息被拒绝（basic.reject/basic.nack)并且requeue=false（不重回队列）
2. 消息TTL过期
3. 队列达到最大长度
DLX也是一个正常的exchange和一般的Exchange没有区别，它能在任何队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性。当这个队列有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。可以监听这个队列中的消息做相应的处理，这个特性可以弥补RabbitMQ3.0以前的immediate参数的功能。
死信队列设置：首先需要设置死信队列的exchange和queue，然后进行绑定： Exchange： dlx.exchange Queue: dlx.queue RoutingKey: # 然后我们进行正常的声明交换机、队列、绑定，只不过我们需要在队列上加上一个参数即可：arguments.put("x-dead-letter-exchange","dlx.exchange"); 这样消息在过期、requeue、队列在到达最大长度时，消息就可以直接路由到死信队列！