服务异步通信(RabbitMQ)-高级篇
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服务异步通信-高级篇
消息队列在使用过程中,面临着很多实际问题需要思考:
1.消息可靠性
消息从发送,到消费者接收,会经理多个过程:
其中的每一步都可能导致消息丢失,常见的丢失原因包括:
- 发送时丢失:
- 生产者发送的消息未送达exchange
- 消息到达exchange后未到达queue
- MQ宕机,queue将消息丢失
- consumer接收到消息后未消费就宕机
针对这些问题,RabbitMQ分别给出了解决方案:
- 生产者确认机制
- mq持久化
- 消费者确认机制
- 失败重试机制
下面我们就通过案例来演示每一个步骤。
首先,导入课前资料提供的demo工程:
项目结构如下:
1.1.生产者消息确认
RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后,会返回一个结果给发送者,表示消息是否处理成功。
返回结果有两种方式:
- publisher-confirm,发送者确认
- 消息成功投递到交换机,返回ack
- 消息未投递到交换机,返回nack
- publisher-return,发送者回执
- 消息投递到交换机了,但是没有路由到队列。返回ACK,及路由失败原因。
注意:
1.1.1.修改配置
首先,修改publisher服务中的application.yml文件,添加下面的内容:
spring:
rabbitmq:
publisher-confirm-type: correlated
publisher-returns: true
template:
mandatory: true
说明:
publish-confirm-type
:开启publisher-confirm,这里支持两种类型:simple
:同步等待confirm结果,直到超时correlated
:异步回调,定义ConfirmCallback,MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
publish-returns
:开启publish-return功能,同样是基于callback机制,不过是定义ReturnCallbacktemplate.mandatory
:定义消息路由失败时的策略。true,则调用ReturnCallback;false:则直接丢弃消息
1.1.2.定义Return回调
每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback,因此需要在项目加载时配置:
修改publisher服务,添加一个:
package cn.itcast.mq.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
// 获取RabbitTemplate
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
// 设置ReturnCallback
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
// 投递失败,记录日志
log.info("消息发送失败,应答码{},原因{},交换机{},路由键{},消息{}",
replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
// 如果有业务需要,可以重发消息
});
}
}
1.1.3.定义ConfirmCallback
ConfirmCallback可以在发送消息时指定,因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。
在publisher服务的cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest类中,定义一个单元测试方法:
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
// 1.消息体
String message = "hello, spring amqp!";
// 2.全局唯一的消息ID,需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 3.添加callback
correlationData.getFuture().addCallback(
result -> {
if(result.isAck()){
// 3.1.ack,消息成功
log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
}else{
// 3.2.nack,消息失败
log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
}
},
ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
);
// 4.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);
// 休眠一会儿,等待ack回执
Thread.sleep(2000);
}
1.2.消息持久化
生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中,但是消息发送到RabbitMQ以后,如果突然宕机,也可能导致消息丢失。
要想确保消息在RabbitMQ中安全保存,必须开启消息持久化机制。
- 交换机持久化
- 队列持久化
- 消息持久化
1.2.1.交换机持久化
RabbitMQ中交换机默认是非持久化的,mq重启后就丢失。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化:
@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
// 三个参数:交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}
事实上,默认情况下,由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D
的标示:
1.2.2.队列持久化
RabbitMQ中队列默认是非持久化的,mq重启后就丢失。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化:
@Bean
public Queue simpleQueue(){
// 使用QueueBuilder构建队列,durable就是持久化的
return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}
事实上,默认情况下,由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D
的标示:
1.2.3.消息持久化
利用SpringAMQP发送消息时,可以设置消息的属性(MessageProperties),指定delivery-mode:
- 1:非持久化
- 2:持久化
用java代码指定:
默认情况下,SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的,不用特意指定。
1.3.消费者消息确认
RabbitMQ是阅后即焚机制,RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。
而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的:消费者获取消息后,应该向RabbitMQ发送ACK回执,表明自己已经处理消息。
设想这样的场景:
- 1)RabbitMQ投递消息给消费者
- 2)消费者获取消息后,返回ACK给RabbitMQ
- 3)RabbitMQ删除消息
- 4)消费者宕机,消息尚未处理
这样,消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。
而SpringAMQP则允许配置三种确认模式:
•manual:手动ack,需要在业务代码结束后,调用api发送ack。
•auto:自动ack,由spring监测listener代码是否出现异常,没有异常则返回ack;抛出异常则返回nack
•none:关闭ack,MQ假定消费者获取消息后会成功处理,因此消息投递后立即被删除
由此可知:
- none模式下,消息投递是不可靠的,可能丢失
- auto模式类似事务机制,出现异常时返回nack,消息回滚到mq;没有异常,返回ack
- manual:自己根据业务情况,判断什么时候该ack
一般,我们都是使用默认的auto即可。
1.3.1.演示none模式
修改consumer服务的application.yml文件,添加下面内容:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: none # 关闭ack
修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法,模拟一个消息处理异常:
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
log.info("消费者接收到simple.queue的消息:【{}】", msg);
// 模拟异常
System.out.println(1 / 0);
log.debug("消息处理完成!");
}
测试可以发现,当消息处理抛异常时,消息依然被RabbitMQ删除了。
1.3.2.演示auto模式
再次把确认机制修改为auto:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto # 关闭ack
在异常位置打断点,再次发送消息,程序卡在断点时,可以发现此时消息状态为unack(未确定状态):
抛出异常后,因为Spring会自动返回nack,所以消息恢复至Ready状态,并且没有被RabbitMQ删除:
1.4.消费失败重试机制
当消费者出现异常后,消息会不断requeue(重入队)到队列,再重新发送给消费者,然后再次异常,再次requeue,无限循环,导致mq的消息处理飙升,带来不必要的压力:
怎么办呢?
1.4.1.本地重试
我们可以利用Spring的retry机制,在消费者出现异常时利用本地重试,而不是无限制的requeue到mq队列。
修改consumer服务的application.yml文件,添加内容:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
retry:
enabled: true # 开启消费者失败重试
initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-interval
max-attempts: 3 # 最大重试次数
stateless: true # true无状态;false有状态。如果业务中包含事务,这里改为false
重启consumer服务,重复之前的测试。可以发现:
- 在重试3次后,SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException,说明本地重试触发了
- 查看RabbitMQ控制台,发现消息被删除了,说明最后SpringAMQP返回的是ack,mq删除消息了
结论:
- 开启本地重试时,消息处理过程中抛出异常,不会requeue到队列,而是在消费者本地重试
- 重试达到最大次数后,Spring会返回ack,消息会被丢弃
1.4.2.失败策略
在之前的测试中,达到最大重试次数后,消息会被丢弃,这是由Spring内部机制决定的。
在开启重试模式后,重试次数耗尽,如果消息依然失败,则需要有MessageRecovery接口来处理,它包含三种不同的实现:
-
RejectAndDontRequeueRecoverer:重试耗尽后,直接reject,丢弃消息。默认就是这种方式
-
ImmediateRequeueMessageRecoverer:重试耗尽后,返回nack,消息重新入队
-
RepublishMessageRecoverer:重试耗尽后,将失败消息投递到指定的交换机
比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer,失败后将消息投递到一个指定的,专门存放异常消息的队列,后续由人工集中处理。
1)在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}
2)定义一个RepublishMessageRecoverer,关联队列和交换机
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
完整代码:
package cn.itcast.mq.config;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
1.5.总结
如何确保RabbitMQ消息的可靠性?
- 开启生产者确认机制,确保生产者的消息能到达队列
- 开启持久化功能,确保消息未消费前在队列中不会丢失
- 开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后完成ack
- 开启消费者失败重试机制,并设置MessageRecoverer,多次重试失败后将消息投递到异常交换机,交由人工处理
2.死信交换机
2.1.初识死信交换机
2.1.1.什么是死信交换机
什么是死信?
当一个队列中的消息满足下列情况之一时,可以成为死信(dead letter):
- 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败,并且消息的requeue参数设置为false
- 消息是一个过期消息,超时无人消费
- 要投递的队列消息满了,无法投递
如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange
属性,指定了一个交换机,那么队列中的死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机称为死信交换机(Dead Letter Exchange,检查DLX)。
如图,一个消息被消费者拒绝了,变成了死信:
因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct,因此死信会投递给这个交换机:
如果这个死信交换机也绑定了一个队列,则消息最终会进入这个存放死信的队列:
另外,队列将死信投递给死信交换机时,必须知道两个信息:
- 死信交换机名称
- 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey
这样才能确保投递的消息能到达死信交换机,并且正确的路由到死信队列。
2.1.2.利用死信交换机接收死信(拓展)
在失败重试策略中,默认的RejectAndDontRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后,发送reject给RabbitMQ,消息变成死信,被丢弃。
我们可以给simple.queue添加一个死信交换机,给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃,而是最终投递到死信交换机,路由到与死信交换机绑定的队列。
我们在consumer服务中,定义一组死信交换机、死信队列:
// 声明普通的 simple.queue队列,并且为其指定死信交换机:dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称,并持久化
.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}
// 声明死信交换机 dl.direct
@Bean
public DirectExchange dlExchange(){
return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
}
// 声明存储死信的队列 dl.queue
@Bean
public Queue dlQueue(){
return new Queue("dl.queue", true);
}
// 将死信队列 与 死信交换机绑定
@Bean
public Binding dlBinding(){
return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
}
2.1.3.总结
什么样的消息会成为死信?
- 消息被消费者reject或者返回nack
- 消息超时未消费
- 队列满了
死信交换机的使用场景是什么?
- 如果队列绑定了死信交换机,死信会投递到死信交换机;
- 可以利用死信交换机收集所有消费者处理失败的消息(死信),交由人工处理,进一步提高消息队列的可靠性。
2.2.TTL
一个队列中的消息如果超时未消费,则会变为死信,超时分为两种情况:
- 消息所在的队列设置了超时时间
- 消息本身设置了超时时间
2.2.1.接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener中,定义一个新的消费者,并且声明 死信交换机、死信队列:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
key = "ttl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息:{}", msg);
}
2.2.2.声明一个队列,并且指定TTL
要给队列设置超时时间,需要在声明队列时配置x-message-ttl属性:
@Bean
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称,并持久化
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间,10秒
.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}
注意,这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct
声明交换机,将ttl与交换机绑定:
@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}
发送消息,但是不要指定TTL:
@Test
public void testTTLQueue() {
// 创建消息
String message = "hello, ttl queue";
// 消息ID,需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
// 记录日志
log.debug("发送消息成功");
}
发送消息的日志:
查看下接收消息的日志:
因为队列的TTL值是10000ms,也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。
2.2.3.发送消息时,设定TTL
在发送消息时,也可以指定TTL:
@Test
public void testTTLMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000")
.build();
// 消息ID,需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
log.debug("发送消息成功");
}
查看发送消息日志:
接收消息日志:
这次,发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时,任意一个到期就会成为死信。
2.2.4.总结
消息超时的两种方式是?
- 给队列设置ttl属性,进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
- 给消息设置ttl属性,队列接收到消息超过ttl时间后变为死信
如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息?
- 给消息的目标队列指定死信交换机
- 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
- 发送消息时给消息设置超时时间为20秒
2.3.延迟队列
利用TTL结合死信交换机,我们实现了消息发出后,消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列(Delay Queue)模式。
延迟队列的使用场景包括:
- 延迟发送短信
- 用户下单,如果用户在15 分钟内未支付,则自动取消
- 预约工作会议,20分钟后自动通知所有参会人员
因为延迟队列的需求非常多,所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件,原生支持延迟队列效果。
这个插件就是DelayExchange插件。参考RabbitMQ的插件列表页面:https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html
使用方式可以参考官网地址:https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq
2.3.1.安装DelayExchange插件
参考课前资料:
2.3.2.DelayExchange原理
DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时,流程如下:
- 接收消息
- 判断消息是否具备x-delay属性
- 如果有x-delay属性,说明是延迟消息,持久化到硬盘,读取x-delay值,作为延迟时间
- 返回routing not found结果给消息发送者
- x-delay时间到期后,重新投递消息到指定队列
2.3.3.使用DelayExchange
插件的使用也非常简单:声明一个交换机,交换机的类型可以是任意类型,只需要设定delayed属性为true即可,然后声明队列与其绑定即可。
1)声明DelayExchange交换机
基于注解方式(推荐):
也可以基于@Bean的方式:
2)发送消息
发送消息时,一定要携带x-delay属性,指定延迟的时间:
2.3.4.总结
延迟队列插件的使用步骤包括哪些?
•声明一个交换机,添加delayed属性为true
•发送消息时,添加x-delay头,值为超时时间
3.惰性队列
3.1.消息堆积问题
当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信,可能会被丢弃,这就是消息堆积问题。
解决消息堆积有两种思路:
- 增加更多消费者,提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式
- 扩大队列容积,提高堆积上限
要提升队列容积,把消息保存在内存中显然是不行的。
3.2.惰性队列
从RabbitMQ的3.6.0版本开始,就增加了Lazy Queues的概念,也就是惰性队列。惰性队列的特征如下:
- 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
- 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
- 支持数百万条的消息存储
3.2.1.基于命令行设置lazy-queue
而要设置一个队列为惰性队列,只需要在声明队列时,指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列:
rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues
命令解读:
rabbitmqctl
:RabbitMQ的命令行工具set_policy
:添加一个策略Lazy
:策略名称,可以自定义"^lazy-queue$"
:用正则表达式匹配队列的名字'{"queue-mode":"lazy"}'
:设置队列模式为lazy模式--apply-to queues
:策略的作用对象,是所有的队列
3.2.2.基于@Bean声明lazy-queue
3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue
3.3.总结
消息堆积问题的解决方案?
- 队列上绑定多个消费者,提高消费速度
- 使用惰性队列,可以再mq中保存更多消息
惰性队列的优点有哪些?
- 基于磁盘存储,消息上限高
- 没有间歇性的page-out,性能比较稳定
惰性队列的缺点有哪些?
- 基于磁盘存储,消息时效性会降低
- 性能受限于磁盘的IO
4.MQ集群
4.1.集群分类
RabbitMQ的是基于Erlang语言编写,而Erlang又是一个面向并发的语言,天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式:
•普通集群:是一种分布式集群,将队列分散到集群的各个节点,从而提高整个集群的并发能力。
•镜像集群:是一种主从集群,普通集群的基础上,添加了主从备份功能,提高集群的数据可用性。
镜像集群虽然支持主从,但主从同步并不是强一致的,某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后,推出了新的功能:仲裁队列来代替镜像集群,底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。
4.2.普通集群
4.2.1.集群结构和特征
普通集群,或者叫标准集群(classic cluster),具备下列特征:
- 会在集群的各个节点间共享部分数据,包括:交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
- 当访问集群某节点时,如果队列不在该节点,会从数据所在节点传递到当前节点并返回
- 队列所在节点宕机,队列中的消息就会丢失
结构如图:
4.2.2.部署
参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》
4.3.镜像集群
4.3.1.集群结构和特征
镜像集群:本质是主从模式,具备下面的特征:
- 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
- 创建队列的节点被称为该队列的主节点,备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
- 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
- 所有操作都是主节点完成,然后同步给镜像节点
- 主宕机后,镜像节点会替代成新的主
结构如图:
4.3.2.部署
参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》
4.4.仲裁队列
4.4.1.集群特征
仲裁队列:仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能,用来替代镜像队列,具备下列特征:
- 与镜像队列一样,都是主从模式,支持主从数据同步
- 使用非常简单,没有复杂的配置
- 主从同步基于Raft协议,强一致
4.4.2.部署
参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》
4.4.3.Java代码创建仲裁队列
@Bean
public Queue quorumQueue() {
return QueueBuilder
.durable("quorum.queue") // 持久化
.quorum() // 仲裁队列
.build();
}
4.4.4.SpringAMQP连接MQ集群
注意,这里用address来代替host、port方式
spring:
rabbitmq:
addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073
username: itcast
password: 123321
virtual-host: /