最近看了 @JavaGuide发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息。
0x00. 消息的发送流程
一条消息从生产到被消费,将会经历三个阶段:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093100931-1388601838.png)
生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给 MQ Broker存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,采用合理的办法避免丢失,就可以彻底解决消息丢失的问题。
0x01. 生产阶段
生产者(Producer) 通过网络发送消息给 Broker,当 Broker 收到之后,将会返回确认响应信息给 Producer。所以生产者只要接收到返回的确认响应,就代表消息在生产阶段未丢失。
RocketMQ 发送消息示例代码如下:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093127837-1948900967.png)
send 方法是一个同步操作,只要这个方法不抛出任何异常,就代表消息已经发送成功。
消息发送成功仅代表消息已经到了 Broker 端,Broker 在不同配置下,可能会返回不同响应状态:
SendStatus.SEND_OKSendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUTSendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUTSendStatus.SLAVE_NOT_AVAILABLE引用官方状态说明:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093227128-1992318307.png)
上图中不同 broker 端配置将会在下文详细解释
另外 RocketMQ 还提供异步的发送的方式,适合于链路耗时较长,对响应时间较为敏感的业务场景。
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093340707-1068584612.png)
异步发送消息一定要注意重写回调方法,在回调方法中检查发送结果。
不管是同步还是异步的方式,都会碰到网络问题导致发送失败的情况。针对这种情况,我们可以设置合理的重试次数,当出现网络问题,可以自动重试。设置方式如下:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093412175-132286454.png)
0x02. Broker 存储阶段
默认情况下,消息只要到了 Broker 端,将会优先保存到内存中,然后立刻返回确认响应给生产者。随后 Broker 定期批量的将一组消息从内存异步刷入磁盘。
这种方式减少 I/O 次数,可以取得更好的性能,但是如果发生机器掉电,异常宕机等情况,消息还未及时刷入磁盘,就会出现丢失消息的情况。
若想保证 Broker 端不丢消息,保证消息的可靠性,我们需要将消息保存机制修改为同步刷盘方式,即消息存储磁盘成功,才会返回响应。
修改 Broker 端配置如下:
## 默认情况为 ASYNC_FLUSH flushDiskType = SYNC_FLUSH
若 Broker 未在同步刷盘时间内(默认为 5s)完成刷盘,将会返回 SendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT 状态给生产者。
集群部署
为了保证可用性,Broker 通常采用一主(master)多从(slave)部署方式。为了保证消息不丢失,消息还需要复制到 slave 节点。
默认方式下,消息写入 master成功,就可以返回确认响应给生产者,接着消息将会异步复制到 slave 节点。
注:master 配置:flushDiskType = SYNC_FLUSH
此时若 master 突然宕机且不可恢复,那么还未复制到 slave的消息将会丢失。
为了进一步提高消息的可靠性,我们可以采用同步的复制方式,master节点将会同步等待 slave 节点复制完成,才会返回确认响应。
异步复制与同步复制区别如下图:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093446101-646043716.png)
注: 大家不要被上图误导,broker master 只能配置一种复制方式,上图只为解释同步复制的与异步复制的概念。
Broker master 节点 同步复制配置如下:
## 默认为 ASYNC_MASTER brokerRole=SYNC_MASTER
如果 slave节点未在指定时间内同步返回响应,生产者将会收到SendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT 返回状态。
小结
结合生产阶段与存储阶段,若需要严格保证消息不丢失,broker 需要采用如下配置:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093508693-1654928089.png)
同时这个过程我们还需要生产者配合,判断返回状态是否是 SendStatus.SEND_OK。若是其他状态,就需要考虑补偿重试。
虽然上述配置提高消息的高可靠性,但是会降低性能,生产实践中需要综合选择。
0x03. 消费阶段
消费者从 broker 拉取消息,然后执行相应的业务逻辑。一旦执行成功,将会返回 ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS 状态给 Broker。
如果 Broker 未收到消费确认响应或收到其他状态,消费者下次还会再次拉取到该条消息,进行重试。这样的方式有效避免了消费者消费过程发生异常,或者消息在网络传输中丢失的情况。
消息消费的代码如下:
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093532493-1575814829.png)
以上消费消息过程的,我们需要注意返回消息状态。只有当业务逻辑真正执行成功,我们才能返回 ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS。否则我们需要返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER,稍后再重试。
0x04. 总结
看完 RocketMQ 不丢消息处理办法,回头再看这篇 kafka,有没有发现,两者解决思路是一样的,区别就是参数配置不一样而已。
所以下一次,面试官再问你 XX 消息队列如何保证不丢消息?如果你没用过这个消息队列,也不要哭,微笑面对他,从容给他分析那几步会丢失,然后大致解决思路。
最后我们还可以说出我们的思考,虽然提高消息可靠性,但是可能导致消息重发,重复消费。所以对于消费客户端,需要注意保证幂等性。
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1209473/202006/1209473-20200602093556953-1573569037.png)
但是要注意了,这时面试官可能就会跟你的话题,让你来聊聊如何保证幂等性,一定先想好再说哦。
什么?你还不知道如何实现幂等?那就赶紧关注**@程序通事,后面文章我们就来聊聊幂等**这个话题。
![](https://tukuimg.bdstatic.com/scrop/6fd0fa89bb6f582a7e659911181663a0.gif)
最后说一句(求关注)
才疏学浅,难免会有纰漏,如果你发现了错误的地方,还请你留言给我指出来,我对其加以修改。
再次感谢您的阅读,我是计算机 JAVA 编程,一位还未秃头的程序猿,下篇文章我们再见~
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