引入RabbitMQ后，如何保证全链路数据100%不丢

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/iiFMwD0thp3SDooRGhtWgA

我们都知道，消息从生产端到消费端消费要经过3个步骤：

1、生产端发送消息到RabbitMQ；

2、RabbitMQ发送消息到消费端；

3、消费端消费这条消息；

 这3个步骤中的每一步都有可能导致消息丢失，消息丢失不可怕，可怕的是丢失了我们还不知道，所以要有一些措施来保证系统的可靠性。这里的可靠并不是一定就100%不丢失了，磁盘损坏，机房爆炸等等都能导致数据丢失，当然这种都是极小概率发生，能做到99.999999%消息不丢失，就是可靠的了。下面来具体分析一下问题以及解决方案。

一、生产端可靠性投递

生产端可靠性投递，即生产端要确保将消息正确投递到RabbitMQ中。生产端投递的消息丢失的原因有很多，比如消息在网络传输的过程中发生网络故障消息丢失，或者消息投递到RabbitMQ时RabbitMQ挂了，那消息也可能丢失，而我们根本不知道发生了什么。针对以上情况，RabbitMQ本身提供了一些机制。

1.1、事务消息机制

事务消息机制由于会严重降低性能，所以一般不采用这种方法，我就不介绍了，而采用另一种轻量级的解决方案——confirm消息确认机制。

1.2、confirm消息确认机制

什么是confirm消息确认机制？顾名思义，就是生产端投递的消息一旦投递到RabbitMQ后，RabbitMQ就会发送一个确认消息给生产端，让生产端知道我已经收到消息了，否则这条消息就可能已经丢失了，需要生产端重新发送消息了。

通过下面配置来开启确认模式：

spring:
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1
    port: 5672
    username: admin
    password: admin
    virtual-host: /
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manual#消费手动确认
        prefetch: 1
        retry：
            enable: true #支持失败重试
            max-attempts: 5#最大重试次数
            max-interval：20000ms#最大间隔时间
            initial-interval:3000ms# 重试间隔时间 3秒
            multiplier:2#乘子  重试间隔*乘子得出下次重试间隔  3s  6s  12s  24s  此处24s>20s  走20s
        default-requeue-rejected:false#重试次数超过上面的设置之后是否丢弃（false不丢弃时需要写相应代码将该消息加入死信队列）
    publisher-confirms: true #开启消息确认机制
    publisher-returns: true #支持消息发送失败返回队列

通过下面代码监听确认和未确认的消息

@Component
@slfj
public class TopicSend implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
 
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
 
    public void send(String msg){
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        log.info("发送的消息为:{}",msg);
        this.rabbitTemplate.convertAndSend("topicExchange","topic",msg,correlationData);
    }
 
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
        log.info("消息id:{}" , correlationData.getId());
if (ack) {
            log.info("消息发送确认成功");
        } else {
            log.error("消息发送确认失败:{}" , cause);
        }
    }
}

这样就可以让生产端感知到消息是否投递到RabbitMQ中了，当然这样还不够，稍后我会说一下极端情况。

 1.3、消息持久化

我们知道，RabbitMQ收到消息后将这个消息暂时存在了内存中，那这就会有个问题，如果RabbitMQ挂了，那重启后数据就丢失了，所以相关的数据应该持久化到硬盘中，这样就算RabbitMQ重启后也可以到硬盘中取数据恢复。那如何持久化呢？

message消息到达RabbitMQ后先是到exchange交换机中，然后路由给queue队列，最后发送给消费端。

所以需要给exchange、queue和message都进行持久化：

@RabbitListener(
        bindings = @QueueBinding(
                value = @Queue(value = "${mq.config.queue.error}",autoDelete = "false"),
                exchange = @Exchange(value = "${mq.config.exchange}", type = ExchangeTypes.DIRECT),
                key = "${mq.config.queue.error.routing.key}"
        )
)

在@Queue和@Exchange注解中都有autoDelete属性，值是布尔类型的字符串。如：autoDelete=“false”。

 @Queue：当所有消费客户端断开连接后，是否自动删除队列： true：删除，false:不删除。

@Exchange:当所有绑定队列都不在使用时，是否自动删除交换器： true：删除，false：不删除。

这样，如果RabbitMQ收到消息后挂了，重启后会自行恢复消息。

到此，RabbitMQ提供的几种机制都介绍完了，但这样还不足以保证消息可靠的投递RabbitMQ中，上面我也提到了会有极端情况，比如RabbitMQ收到消息还没来得及将消息持久化到硬盘时，RabbitMQ挂了，这样消息还是丢失了，或者RabbitMQ在发送确认消息给生产端的过程中，由于网络故障而导致生产端没有收到确认消息，这样生产端就不知道RabbitMQ到底有没有收到消息，就不好做接下来的处理。

所以除了RabbitMQ提供的一些机制外，我们自己也要做一些消息补偿机制，以应对一些极端情况。接下来我就介绍其中的一种解决方案——消息入库。

1.4、消息入库

首先发送消息前先将消息保存到数据库中，有一个状态字段status=0，表示生产端将消息发送给了RabbitMQ但还没收到确认；在生产端收到确认后将status设为1，表示RabbitMQ已收到消息。这里有可能会出现上面说的两种情况，所以生产端这边开一个定时器，定时检索消息表，将status=0并且超过固定时间后（可能消息刚发出去还没来得及确认这边定时器刚好检索到这条status=0的消息，所以给个时间）还没收到确认的消息取出重发（第二种情况下这里会造成消息重复，消费者端要做幂等性），可能重发还会失败，所以可以做一个最大重发次数，超过就做另外的处理。

这样消息就可以可靠性投递到RabbitMQ中了，而生产端也可以感知到了。

二、消费端消息不丢失

既然已经可以让生产端100%可靠性投递到RabbitMQ了，那接下来就改看看消费端的了，如何让消费端不丢失消息。

默认情况下，以下3种情况会导致消息丢失：

（1）在RabbitMQ将消息发出后，消费端还没接收到消息之前，发生网络故障，消费端与RabbitMQ断开连接，此时消息会丢失；

（2）在RabbitMQ将消息发出后，消费端还没接收到消息之前，消费端挂了，此时消息会丢失；

（3）消费端正确接收到消息，但在处理消息的过程中发生异常或宕机了，消息也会丢失。

 

其实，上述3中情况导致消息丢失归根结底是因为RabbitMQ的自动ack机制，即默认RabbitMQ在消息发出后就立即将这条消息删除，而不管消费端是否接收到，是否处理完，导致消费端消息丢失时RabbitMQ自己又没有这条消息了。

所以就需要将自动ack机制改为手动ack机制。

spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual

SpringBoot集成RabbitMQ确认机制分为三种：none、auto(默认)、manual（）

@RabbitListener(queues = AMQEnum.MY_TO_DO_QUEUE)
    public void getMsg(Message message, Channel channel){
  try{
     //处理逻辑
    ....
    // 确认收到消息，false只确认当前consumer一个消息收到，true确认所有consumer获得的消息
       channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
  }catch(Exception e){
    if (message.getMessageProperties().getRedelivered()) {
                log.info("消息已重复处理失败,拒绝再次接收" + user.getName());
                // 拒绝消息，requeue=false 表示不再重新入队，如果配置了死信队列则进入死信队列
                channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
            } else {
               / requeue为是否重新回到队列，true重新入队
                channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
            }
 }
}