RabbitMQ如何保证消息的可靠性传输?

原创 明天的地平线  2020-04-12 21:34  已被 109 人围观

面试题

如何保证消息的可靠性传输?或者说,如何处理消息丢失的问题?

面试官心理分析

这个是肯定的,用 MQ 有个基本原则,就是数据不能多一条,也不能少一条,不能多,就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少,就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。

如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息,比如说计费、扣费的一些消息,那必须确保这个 MQ 传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢。

面试题剖析

数据的丢失问题,可能出现在生产者、MQ、消费者中,咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。

RabbitMQ

file
生产者弄丢了数据
生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络问题啥的,都有可能。

此时可以选择用 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。

// 开启事务
channel.txSelect
try {
    // 这里发送消息
} catch (Exception e) {
    channel.txRollback

    // 这里再次重发这条消息
}

// 提交事务
channel.txCommit

但是问题是,RabbitMQ 事务机制(同步)一搞,基本上吞吐量会下来,因为太耗性能。

所以一般来说,如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢,可以开启confirm模式,在生产者那里设置开启confirm模式之后,你每次写的消息都会分配一个唯一的 id,然后如果写入了 RabbitMQ 中,RabbitMQ 会给你回传一个ack消息,告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息,会回调你一个nack接口,告诉你这个消息接收失败,你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态,如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调,那么你可以重发。

事务机制和cnofirm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,你发送个消息之后就可以发送下一个消息,然后那个消息RabbitMQ 接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。

所以一般在生产者这块避免数据丢失,都是用confirm机制的。

RabbitMQ 弄丢了数据

就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据,这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化,就是消息写入之后会持久化到磁盘,哪怕是 RabbitMQ 自己挂了,恢复之后会自动读取之前存储的数据,一般数据不会丢。除非极其罕见的是,RabbitMQ 还没持久化,自己就挂了,可能导致少量数据丢失,但是这个概率较小。

设置持久化有两个步骤:

创建 queue 的时候将其设置为持久化

这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据,但是不会持久化 queue 里的数据。
第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2

就是将消息设置为持久化的,此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。
必须要同时设置这两个持久化才行,RabbitMQ 哪怕是挂了,再次重启,也会从磁盘上重启恢复 queue,恢复这个 queue 里的数据。

持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来,只有消息被持久化到磁盘之后,才会通知生产者ack了,所以哪怕是在持久化到磁盘之前,RabbitMQ 挂了,数据丢了,生产者收不到ack,你也是可以自己重发的。

注意,哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制,也有一种可能,就是这个消息写到了 RabbitMQ 中,但是还没来得及持久化到磁盘上,结果不巧,此时 RabbitMQ 挂了,就会导致内存里的一点点数据丢失。

消费端弄丢了数据

RabbitMQ 如果丢失了数据,主要是因为你消费的时候,刚消费到,还没处理,结果进程挂了,比如重启了,那么就尴尬了,RabbitMQ 认为你都消费了,这数据就丢了。

这个时候得用 RabbitMQ 提供的ack机制,简单来说,就是你关闭 RabbitMQ 的自动ack,可以通过一个 api 来调用就行,然后每次你自己代码里确保处理完的时候,再在程序里ack一把。这样的话,如果你还没处理完,不就没有ack?那 RabbitMQ 就认为你还没处理完,这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理,消息是不会丢的。

file

Kafka

消费端弄丢了数据

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯。

这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交offset,结果自己挂了,此时肯定会重复消费一次,自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题,就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下,结果有的时候,你刚把消息写入内存 queue,然后消费者会自动提交 offset。然后此时我们重启了系统,就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。

Kafka 弄丢了数据

这块比较常见的一个场景,就是 Kafka 某个 broker 宕机,然后重新选举 partition 的 leader。大家想想,要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步,结果此时 leader 挂了,然后选举某个 follower 成 leader 之后,不就少了一些数据?这就丢了一些数据啊。

生产环境也遇到过,我们也是,之前 Kafka 的 leader 机器宕机了,将 follower 切换为 leader 之后,就会发现说这个数据就丢了。

所以此时一般是要求起码设置如下 4 个参数:

给 topic 设置 replication.factor 参数:这个值必须大于 1,要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
在 Kafka 服务端设置 min.insync.replicas 参数:这个值必须大于 1,这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系,没掉队,这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
在 producer 端设置 acks=all:这个是要求每条数据,必须是写入所有 replica 之后,才能认为是写成功了。
在 producer 端设置 retries=MAX(很大很大很大的一个值,无限次重试的意思):这个是要求一旦写入失败,就无限重试,卡在这里了。
我们生产环境就是按照上述要求配置的,这样配置之后,至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障,进行 leader 切换时,数据不会丢失。

生产者会不会弄丢数据?

如果按照上述的思路设置了 acks=all,一定不会丢,要求是,你的 leader 接收到消息,所有的 follower 都同步到了消息之后,才认为本次写成功了。如果没满足这个条件,生产者会自动不断的重试,重试无限次。

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