可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能,就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务 channel.txSelect ,然后发送消息,如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到,那么生产者会收到异常报错,此时就可以回滚事务 channel.txRollback ,然后重试发送消息;如果收到了消息,那么可以提交事务 channel.txCommit 。
缺点:
RabbitMQ 事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿,采用这种方式基本上吞吐量会下来,因为太耗性能。
事务机制和 confirm 机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿,但是 confirm 机制是异步的
在生产者开启了confirm模式之后,每次写的消息都会分配一个唯一的id,然后如果写入了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。
说三点:
(1)要保证rabbitMQ不丢失消息,那么就需要开启rabbitMQ的持久化机制,即把消息持久化到硬盘上,这样即使rabbitMQ挂掉在重启后仍然可以从硬盘读取消息;
(2)如果rabbitMQ单点故障怎么办,这种情况倒不会造成消息丢失,这里就要提到rabbitMQ的3种安装模式,单机模式、普通集群模式、镜像集群模式,这里要保证rabbitMQ的高可用就要配合 HAPROXY 做镜像集群模式
(3)如果硬盘坏掉怎么保证消息不丢失
RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失。
所以就要对消息进行持久化处理。如何持久化,下面具体说明下:
要想做到消息持久化,必须满足以下三个条件,缺一不可。
我们先来介绍下RabbitMQ三种部署模式:
为什么设置镜像模式集群,因为队列的内容仅仅存在某一个节点上面,不会存在所有节点上面,所有节点仅仅存放消息结构和元数据。下面自己画了一张图介绍普通集群丢失消息情况:
如果想解决上面途中问题,保证消息不丢失,需要采用HA 镜像模式队列。
下面介绍下三种HA策略模式:
命令处理HA策略模版:
1)为每个以“ rock.wechat ”开头的队列设置所有节点的镜像,并且设置为自动同步模式
2)为每个以“ rock.wechat. ”开头的队列设置两个节点的镜像,并且设置为自动同步模式
3)为每个以“node.”开头的队列分配指定的节点做镜像
但是:HA 镜像队列有一个很大的缺点就是:系统的吞吐量会有所下降
为什么还要消息补偿机制呢?难道消息还会丢失,没错,系统是在一个复杂的环境,不要想的太简单了,虽然以上的三种方案,基本可以保证消息的高可用不丢失的问题,
但是作为有追求的程序员来讲,要绝对保证我的系统的稳定性,有一种危机意识。
比如:持久化的消息,保存到硬盘过程中,当前队列节点挂了,存储节点硬盘又坏了,消息丢了,怎么办?
1)生产端首先将业务数据以及消息数据入库,需要在同一个事务中,消息数据入库失败,则整体回滚。
2)根据消息表中消息状态,失败则进行消息补偿措施,重新发送消息处理。
多个消费者同时收取消息,比如消息接收到一半的时候,一个消费者死掉了(逻辑复杂时间太长,超时了或者消费被停机或者网络断开链接),如何保证消息不丢?
使用rabbitmq提供的ack机制,服务端首先关闭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。才把消息从内存删除。
这样就解决了,即使一个消费者出了问题,但不会同步消息给服务端,会有其他的消费端去消费,保证了消息不丢的case。
如果需要保证消息在整条链路中不丢失,那就需要生产端、mq自身与消费端共同去保障。
通过以上的处理,理论上不存在消息丢失的情况,但是系统的吞吐量以及性能有所下降。
在实际开发中,需要考虑消息丢失的影响程度,来做出对可靠性以及性能之间的权衡。