RabbitMQ——消息的可靠性处理

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1.业务分析

在业务的开发中，我们通常将业务的非核心业务交给MQ来处理，比如支付，在支付过后，我们需要扣减余额，修改支付单状态，修改订单状态，发送短信提醒用户，给用户增加积分等等（可能真是场景并非这么简单，这里举个例子），在这套业务中，修改订单状态，发送短信提醒用户，给用户增加积分这三个业务在特定场景下并非是核心业务，所以把他放在MQ消息队列中进行处理，在非核心业务执行的时候，可能出现多个问题，导致数据不一致，比如用户买了东西，发现自己的钱已经扣了，但是页面显示的还是未支付状态，这种情况就非常严重了，造成这个现象的原因可能有多种，比如，网络丢包，发布消息者挂了，MQ挂了，消费者挂了等等，可能有硬件层面，也可能有软件层面，甚至是网络层面，对于这一系列问题，我们应该尽量的保证消息的可靠性，让数据一致性得到保证，接下来，从三个方面进行分析，以及提出解决方案，不过具体还是得看业务需求，是否需要数据的强一致性。

2.发送者的可靠性

2-1：发送者重连

消息的发布有三个角色，发布者，MQ，消费者，在发消息的时候需要和MQ进行连接，这个连接时一个网络连接，如果因为网络问题，消息发送失败，可能会导致数据不一致产生。

解决方案：在发布者的application.yaml中配置

spring:
  rabbitmq:
    connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间
    template:
      retry:
        enabled: true # 开启超时重试机制
        initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间
        multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multiplier，如果是2，第一此初始化1秒，2秒，4秒，以此类推
        max-attempts: 3 # 最大重试次数

注意：当网络不稳定的时候，利用重试机制可以有效提高消息发送的成功率。不过SpringAMQP提供的重试机制是阻塞式的重试，也就是说多次重试等待的过程中，当前线程是被阻塞的，会影响业务性能。如果对于业务性能有要求，建议禁用重试机制。如果一定要使用，请合理配置等待时长和重试次数，当然也可以考虑使用异步线程来执行发送消息的代码。

2-2：发送者确认机制

SpringAMQP提供了Publisher Confirm和Publisher Return两种确认机制。开启确机制认后，当发送者发送消息给MQ后，MQ会返回确认结果给发送者，发送者再证实这个返回结果。返回的结果有以下几种情况:

消息投递到了MQ，但是路由失败。此时会通过PublisherReturn返回路由异常原因，然后返回ACK，告知投递成功
临时消息投递到了MQ，并且入队成功，返回ACK，告知投递成功
持久消息投递到了MQ，并且入队完成持久化，返回ACK，告知投递成功
其它情况都会返回NACK，告知投递失败

返回ACK不需要重发，NACK需要重发

在publisher模块的application.yaml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型
    publisher-returns: true # 开启publisher return机制

这里 publisher-confirm-type 有三种模式可选：

none : 关闭confirm机制
simple:同步阻塞等待MQ的回执
correlated:MQ异步回调返回回执

一般推荐使用 correlated，回调机制。

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此我们可以在配置类中统一设置。我们在publisher模块定义一个配置类：

@Configuration
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class MqConfig {

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @PostConstruct
    public void init(){
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
            @Override
            public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
                log.error("触发returnCallback");
                log.debug("exchange:{}",returnedMessage.getExchange());
                log.debug("message:{}",returnedMessage.getMessage());
                log.debug("routingKey:{}",returnedMessage.getRoutingKey());
                log.debug("replyCode:{}",returnedMessage.getReplyCode());
                log.debug("replyText:{}",returnedMessage.getReplyText());
            }
        });
    }
}

由于每个消息发送时的处理逻辑不一定相同，因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。具体来说，是在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时，多传递一个参数：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "simple2.queue"),
            exchange = @Exchange(name = "simple2.direct"),
            key = "simple2"
    ))
    public void testPublisherConfirmRule() {
        CorrelationData cd = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                // Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发
                log.error("Future发生异常时的处理逻辑", ex);
            }

            @Override
            public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
                if (result.isAck()){
                    log.debug("发送消息成功，收到ACK！");
                }
                else {
                    log.error("发送消息失败，收到NACK！");
                    //TODO: 重发消息

                }
            }
        });
        //交换机名称
        String exchange = "simple2.direct";
        //消息
        String message = "hello mq";
        //发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, "simple2", message, cd);
    }

3.MQ的可靠性

在默认情况下，RabbitMQ会将接受到的消息保存在内存中以降低消息收发的延迟。这样会导致两个问题：

一旦MQ宕机，内存中的消息会丢失
内存空间有限，当消费者故障或处理过慢时，会导致消息积压，引发MQ阻塞

方案一：数据持久化

数据持久化包括三个方面：交换机持久化，队列持久化，消息持久化

SpringAMQP默认生成的交换机和队列以及发消息都是持久化的

方案二：lazy queue（既能保证并发能力，又不用写内存）

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了LazyQueue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，不再存储到内存
消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存(可以提前缓存部分消息到内存，最多2048条)在3.12版本后，所有队列都是LazyQueue模式，无法更改。

那如何把queue变成lazy queue，可以基于声明bean的形式，也可以通过注解的方式

@Bean
public Queue lazyQueue(){
    return QueueBuilder
            .durable("lazy.queue")
            .lazy() // 开启Lazy模式
            .build();
}

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
        name = "lazy.queue",
        durable = "true",
        arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy") //这两个是固定的
))
public void listenLazyQueue(String msg){
    log.info("接收到 lazy.queue的消息：{}", msg);
}

开启持久化和生产者确认时，RabbitMQ只有在消息持久化完成后才会给生产者返回ACK回执

4.消费者的可靠性

4-1：消费者确认机制

消费者确认机制时为了确认消费者是否成功处理消息。当消费者处理消息结束后，应该向RabbitMQ发送一个回执，告知RabbitMQ自己消息的处理状态。状态有三种：

ack：成功的处理了消息，RabbitMQ队列中删除这个消息
nack：消息处理失败，RabbitMQ就会再次给消费者投递消息，持续投递
reject：消息处理失败，RabbitMQ队列中删除这个消息（一般是消息内容有问题，所以拒绝）

SpringAMQP已经实现了消息确认功能。并允许我们通过配置文件选择ACK处理方式，有三种方式:

none:不处理。即消息投递给消费者后立刻ack，消息会立刻从MQ删除。非常不安全，不建议使用
manual:手动模式。需要自己在业务代码中调用api，发送ack或reject，存在业务入侵，但更灵活
auto:自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强，当业务正常执行时则自动返回ack.当业务出现异常时，根据异常判断返回不同结果:

如果是业务异常，会自动返回nack
如果是消息处理或校验异常，自动返回reject

需要配置在消费的application.yaml中

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 自动ack

4-2：失败重试机制

SpringAMQP提供了消费者失败重试机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限的requeue到mq。通过在消费者的application.yaml文件中添加配置来开启重试机制：

spring:
  rabbitmq:
    listener:  # 这里注意区别，发布者有个失败重连机制和这个配置很像
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000ms # 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

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MessageRecoverer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

第三种示例图

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：

@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
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"); //第二个参数是routingKey
    }
}

4-3：幂等性业务

在程序开发中，是指同一个业务，执行一次或多次对业务状态的运行是一致的。

如果网络问题出现故障，有可能出现把一个业务做了多次，比如扣减库存，总不能扣减两次吧，于是可以采取对每一个消息指定一个消息id，id值唯一，然后执行完这个消息后，把这个消息id存到数据库里，然后每次执行消息的时候，可以去数据库查一下有没有这个消息，如果有，就代表这个消息之前执行过了，于是就不对这个消息做处理。

在做注册消息转换器为bean的时候，可以设置消息的id，然后我们接受消息的时候用Message来接就可以

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jjmc.setCreateMessageIds(true);
    return jjmc;
}

用Message接，然后message.getMessageProperties().getMessageId() 获取id，那这个id做业务判断就可以了。

以上是对于非幂等业务的一种方案，但明显这种方案不太好。影响mq性能。

另一种就是基于具体业务逻辑来进行判断来实现业务的幂等，比如我在一个业务执行前，先判断这个业务的一个状态，如果状态以及修改过了，我直接不做处理就行了，如果没有，我在进行修改。

5.延迟消息

5-1：死信交换机

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

如果一个队列中的消息已经成为死信，并且这个队列通过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，而这个交换机就称为死信交换机（Dead Letter Exchange）。而此时加入有队列与死信交换机绑定，则最终死信就会被投递到这个队列中。

死信交换机有什么作用呢？

收集那些因处理失败而被拒绝的消息
收集那些因队列满了而被拒绝的消息
收集因TTL（有效期）到期的消息

声明正常队列和正常交换机和的时候使用bean方式，因为正常队列要指定死信交换机，

 @Bean
 public Queue normalQueue(){
     return QueueBuilder
             .durable("normal.queue")
             .deadLetterExchange("dlx.direct")
             .build();
 }

发送者示例代码：给正常队列设置一个TTL，如果时间到了，把消息给死信交换机，模拟延迟消息

rabbitTemplate.convertAndSend("normal.direct", "hi", "hello", new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                message.getMessageProperties().setExpiration("1000000"); 
                return message;
            }
        });

5-2：延迟消息插件

先去社区下载 https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

去查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。

docker volume inspect mq-plugins

然后进入插件那么目录

docker exec -it mq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

这样插件就装好了

然后声明一个延迟交换机，基于注解方式

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),
        key = "delay"
))
public void listenDelayMessage(String msg){
    log.info("接收到delay.queue的延迟消息：{}", msg);
}

基于bean方式

@Bean
public DirectExchange delayExchange(){
    return ExchangeBuilder
            .directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称
            .delayed() // 设置delay的属性为true
            .durable(true) // 持久化
            .build();
}

发送延迟消息：

@Test
void testPublisherDelayMessage() {
    // 1.创建消息
    String message = "hello, delayed message";
    // 2.发送消息，利用消息后置处理器添加消息头
    rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, new MessagePostProcessor() {
        @Override
        public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
            // 添加延迟消息属性
            message.getMessageProperties().setDelay(5000);
            return message;
        }
    });
}

注意：

延迟消息插件内部会维护一个本地数据库表，同时使用Elang Timers功能实现计时。如果消息的延迟时间设置较长，可能会导致堆积的延迟消息非常多，会带来较大的CPU开销，同时延迟消息的时间会存在误差。

因此，不建议设置延迟时间过长的延迟消息。

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