思维导图

一、分析数据丢失的原因

分析RabbitMQ消息丢失的情况，不妨先看看一条消息从生产者发送到消费者消费的过程：

可以看出，一条消息整个过程要经历两次的网络传输：从生产者发送到RabbitMQ服务器，从RabbitMQ服务器发送到消费者。

在消费者未消费前存储在队列(Queue)中。

所以可以知道，有三个场景下是会发生消息丢失的：

• 存储在队列中，如果队列没有对消息持久化，RabbitMQ服务器宕机重启会丢失数据。
• 生产者发送消息到RabbitMQ服务器过程中，RabbitMQ服务器如果宕机停止服务，消息会丢失。
• 消费者从RabbitMQ服务器获取队列中存储的数据消费，但是消费者程序出错或者宕机而没有正确消费，导致数据丢失。

针对以上三种场景，RabbitMQ提供了三种解决的方式，分别是消息持久化，confirm机制，ACK事务机制。

二、消息持久化

RabbitMQ是支持消息持久化的，消息持久化需要设置：Exchange为持久化和Queue持久化，这样当消息发送到RabbitMQ服务器时，消息就会持久化。

首先看Exchange交换机的类图：

看这个类图其实是要说明上一篇文章介绍的四种交换机都是AbstractExchange抽象类的子类，所以根据java的特性，创建子类的实例会先调用父类的构造器，父类也就是AbstractExchange的构造器是怎么样的呢？

从上面的注释可以看到durable参数表示是否持久化。默认是持久化(true)。创建持久化的Exchange可以这样写：

 @Bean public DirectExchange rabbitmqDemoDirectExchange() { //Direct交换机 return new DirectExchange(RabbitMQConfig.RABBITMQ_DEMO_DIRECT_EXCHANGE, true, false); }

接着是Queue队列，我们先看看Queue的构造器是怎么样的：

也是通过durable参数设置是否持久化，默认是true。所以创建时可以不指定：

 @Bean public Queue fanoutExchangeQueueA() { //只需要指定名称，默认是持久化的 return new Queue(RabbitMQConfig.FANOUT_EXCHANGE_QUEUE_TOPIC_A); }

这就完成了消息持久化的设置，接下来启动项目，发送几条消息，我们可以看到：

怎么证明是已经持久化了呢，实际上可以找到对应的文件：

找到对应磁盘中的目录：

消息持久化可以防止消息在RabbitMQ Server中不会因为宕机重启而丢失。

三、消息确认机制

3.1 confirm机制

在生产者发送到RabbitMQ Server时有可能因为网络问题导致投递失败，从而丢失数据。我们可以使用confirm模式防止数据丢失。工作流程是怎么样的呢，看以下图解：

从上图中可以看到是通过两个回调函数confirm()、returnedMessage()进行通知。

一条消息从生产者发送到RabbitMQ，首先会发送到Exchange，对应回调函数confirm()。第二步从Exchange路由分配到Queue中，对应回调函数则是returnedMessage()。

代码怎么实现呢，请看演示：

首先在application.yml配置文件中加上如下配置：

spring: rabbitmq: publisher-confirms: true # publisher-returns: true template: mandatory: true # publisher-confirms：设置为true时。当消息投递到Exchange后，会回调confirm()方法进行通知生产者 # publisher-returns：设置为true时。当消息匹配到Queue并且失败时，会通过回调returnedMessage()方法返回消息 # spring.rabbitmq.template.mandatory: 设置为true时。指定消息在没有被队列接收时会通过回调returnedMessage()方法退回。

有个小细节，publisher-returns和mandatory如果都设置的话，优先级是以mandatory优先。可以看源码：

接着我们需要定义回调方法：

@Component public class RabbitmqConfirmCallback implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RabbitmqConfirmCallback.class); /** * 监听消息是否到达Exchange * * @param correlationData 包含消息的唯一标识的对象 * @param ack true 标识 ack，false 标识 nack * @param cause nack 投递失败的原因 */ @Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) { if (ack) { logger.info("消息投递成功~消息Id：{}", correlationData.getId()); } else { logger.error("消息投递失败，Id：{}，错误提示：{}", correlationData.getId(), cause); } } @Override public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) { logger.info("消息没有路由到队列，获得返回的消息"); Map map = byteToObject(message.getBody(), Map.class); logger.info("message body: {}", map == null ? "" : map.toString()); logger.info("replyCode: {}", replyCode); logger.info("replyText: {}", replyText); logger.info("exchange: {}", exchange); logger.info("routingKey: {}", exchange); logger.info("------------> end <------------"); } @SuppressWarnings("unchecked") private <T> T byteToObject(byte[] bytes, Class<T> clazz) { T t; try (ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(bytes); ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis)) { t = (T) ois.readObject(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } return t; } }

我这里就简单地打印回调方法返回的消息，在实际项目中，可以把返回的消息存储到日志表中，使用定时任务进行进一步的处理。

我这里是使用RabbitTemplate进行发送，所以在Service层的RabbitTemplate需要设置一下：

@Service public class RabbitMQServiceImpl implements RabbitMQService { @Resource private RabbitmqConfirmCallback rabbitmqConfirmCallback; @Resource private RabbitTemplate rabbitTemplate; @PostConstruct public void init() { //指定 ConfirmCallback rabbitTemplate.setConfirmCallback(rabbitmqConfirmCallback); //指定 ReturnCallback rabbitTemplate.setReturnCallback(rabbitmqConfirmCallback); } @Override public String sendMsg(String msg) throws Exception { Map<String, Object> message = getMessage(msg); try { CorrelationData correlationData = (CorrelationData) message.remove("correlationData"); rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMQConfig.RABBITMQ_DEMO_DIRECT_EXCHANGE, RabbitMQConfig.RABBITMQ_DEMO_DIRECT_ROUTING, message, correlationData); return "ok"; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return "error"; } } private Map<String, Object> getMessage(String msg) { String msgId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 32); CorrelationData correlationData = new CorrelationData(msgId); String sendTime = sdf.format(new Date()); Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("msgId", msgId); map.put("sendTime", sendTime); map.put("msg", msg); map.put("correlationData", correlationData); return map; } }

大功告成！接下来我们进行测试，发送一条消息，我们可以控制台：

假设发送一条信息没有路由匹配到队列，可以看到如下信息：

这就是confirm模式。它的作用是为了保障生产者投递消息到RabbitMQ不会出现消息丢失。

3.2 事务机制(ACK)

最开始的那张图已经讲过，消费者从队列中获取到消息后，会直接确认签收，假设消费者宕机或者程序出现异常，数据没有正常消费，这种情况就会出现数据丢失。

所以关键在于把自动签收改成手动签收，正常消费则返回确认签收，如果出现异常，则返回拒绝签收重回队列。

代码怎么实现呢，请看演示：

首先在消费者的application.yml文件中设置事务提交为manual手动模式：

spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: manual # 手动ack模式 concurrency: 1 # 最少消费者数量 max-concurrency: 10 # 最大消费者数量

然后编写消费者的监听器：

@Component public class RabbitDemoConsumer { enum Action { //处理成功 SUCCESS, //可以重试的错误，消息重回队列 RETRY, //无需重试的错误，拒绝消息，并从队列中删除 REJECT } @RabbitHandler @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(RabbitMQConfig.RABBITMQ_DEMO_TOPIC)) public void process(String msg, Message message, Channel channel) { long tag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag(); Action action = Action.SUCCESS; try { System.out.println("消费者RabbitDemoConsumer从RabbitMQ服务端消费消息：" + msg); if ("bad".equals(msg)) { throw new IllegalArgumentException("测试：抛出可重回队列的异常"); } if ("error".equals(msg)) { throw new Exception("测试：抛出无需重回队列的异常"); } } catch (IllegalArgumentException e1) { e1.printStackTrace(); //根据异常的类型判断，设置action是可重试的，还是无需重试的 action = Action.RETRY; } catch (Exception e2) { //打印异常 e2.printStackTrace(); //根据异常的类型判断，设置action是可重试的，还是无需重试的 action = Action.REJECT; } finally { try { if (action == Action.SUCCESS) { //multiple 表示是否批量处理。true表示批量ack处理小于tag的所有消息。false则处理当前消息 channel.basicAck(tag, false); } else if (action == Action.RETRY) { //Nack，拒绝策略，消息重回队列 channel.basicNack(tag, false, true); } else { //Nack，拒绝策略，并且从队列中删除 channel.basicNack(tag, false, false); } channel.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }

解释一下上面的代码，如果没有异常，则手动确认回复RabbitMQ服务端basicAck(消费成功)。

如果抛出某些可以重回队列的异常，我们就回复basicNack并且设置重回队列。

如果是抛出不可重回队列的异常，就回复basicNack并且设置从RabbitMQ的队列中删除。

接下来进行测试，发送一条普通的消息"hello"：

解释一下ack返回的三个方法的意思。

①成功确认

void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;

消费者成功处理后调用此方法对消息进行确认。

• deliveryTag：该消息的index
• multiple：是否批量.。true：将一次性ack所有小于deliveryTag的消息。

②失败确认

void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue) throws IOException;

• deliveryTag：该消息的index。
• multiple：是否批量。true：将一次性拒绝所有小于deliveryTag的消息。
• requeue：被拒绝的是否重新入队列。

③失败确认

void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue) throws IOException;

• deliveryTag:该消息的index。
• requeue：被拒绝的是否重新入队列。

basicNack()和basicReject()的区别在于：basicNack()可以批量拒绝，basicReject()一次只能拒接一条消息。

四、遇到的坑

4.1 启用nack机制后，导致的死循环

上面的代码我故意写了一个bug。测试发送一条"bad"，然后会抛出重回队列的异常。这就有个问题：重回队列后消费者又消费，消费抛出异常又重回队列，就造成了死循环。

那怎么避免这种情况呢？

既然nack会造成死循环的话，我提供的一个思路是不使用basicNack()，把抛出异常的消息落库到一张表中，记录抛出的异常，消息体，消息Id。通过定时任务去处理。

如果你有什么好的解决方案，也可以留言讨论~

4.2 double ack

有的时候比较粗心，不小心开启了自动Ack模式，又手动回复了Ack。那就会报这个错误：

消费者RabbitDemoConsumer从RabbitMQ服务端消费消息：java技术爱好者 2020-08-02 22:52:42.148 ERROR 4880 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - unknown delivery tag 1, class-id=60, method-id=80) 2020-08-02 22:52:43.102 INFO 4880 --- [cTaskExecutor-1] o.s.a.r.l.SimpleMessageListenerContainer : Restarting Consumer@f4a3a8d: tags=[{amq.ctag-8MJeQ7el_PNbVJxGOOw7Rw=rabbitmq.demo.topic}], channel=Cached Rabbit Channel: AMQChannel(amqp://guest@127.0.0.1:5672/,5), conn: Proxy@782a1679 Shared Rabbit Connection: SimpleConnection@67c5b175 [delegate=amqp://guest@127.0.0.1:5672/, localPort= 56938], acknowledgeMode=AUTO local queue size=0

出现这个错误，可以检查一下yml文件是否添加了以下配置：

spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: manual concurrency: 1 max-concurrency: 10

如果上面这个配置已经添加了，还是报错，有可能你使用@Configuration配置了SimpleRabbitListenerContainerFactory，根据SpringBoot的特性，代码优于配置，代码的配置覆盖了yml的配置，并且忘记设置手动manual模式：

@Bean public SimpleRabbitListenerContainerFactory rabbitListenerContainerFactory(ConnectionFactory connectionFactory) { SimpleRabbitListenerContainerFactory factory = new SimpleRabbitListenerContainerFactory(); factory.setConnectionFactory(connectionFactory); //设置手动ack模式 factory.setAcknowledgeMode(AcknowledgeMode.MANUAL); return factory; }

如果你还是有报错，那可能是写错地方了，写在生产者的项目了。以上的配置应该配置在消费者的项目。因为ack模式是针对消费者而言的。我就是写错了，写在生产者，折腾了几个小时，泪目~

4.3 性能问题

其实手动ACK相对于自动ACK肯定是会慢很多，我在网上查了一些资料，性能相差大概有10倍。所以一般在实际应用中不太建议开手动ACK模式。不过也不是绝对不可以开，具体情况具体分析，看并发量，还有数据的重要性等等。

所以在实际项目中还需要权衡一下并发量和数据的重要性，再决定具体的方案。

4.4 启用手动ack模式，如果没有及时回复，会造成队列异常

如果开启了手动ACK模式，但是由于代码有bug的原因，没有回复RabbitMQ服务端，那么这条消息就会放到Unacked状态的消息堆里，只有等到消费者的连接断开才会转到Ready消息。如果消费者一直没有断开连接，那Unacked的消息就会越来越多，占用内存就越来越大，最后就会出现异常。

这个问题，我没法用我的电脑演示，我的电脑太卡了。

五、总结

通过上面的学习后，总结了RabbitMQ防止数据丢失有三种方式：

• 消息持久化
• 生产者消息确认机制(confirm模式)
• 消费者消息确认模式(ack模式)

上面所有例子的代码都上传github了：

https://github.com/yehongzhi/mall

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