【消息中间件】Rabbitmq消息可靠性、持久化机制、各种消费

原文作者：我辈李想
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文章目录

前言

一、常见用法

1.消息可靠性

RabbitMQ 提供了多种机制来确保消息的可靠性，以防止消息丢失或被意外删除。以下是几种提高消息可靠性的方法：

1. 持久化消息（Durable Message）：在发布消息时，将消息的 deliveryMode 设置为 2，即可将消息设置为持久化消息。持久化消息会将消息写入磁盘，即使 RabbitMQ 服务器重启，消息也不会丢失。
2. 持久化队列（Durable Queue）：创建队列时，将队列的 durable 参数设置为 true，即可创建一个持久化队列。持久化队列会将队列的元数据和消息都存储在磁盘上，即使消息队列服务器重启，队列的元数据和消息仍然可以恢复。
3. 确认模式（Publisher Confirms）：使用确认模式可以确保消息被成功发送到 RabbitMQ 服务器，并得到确认。通过在信道上使用 channel.confirmSelect() 启用确认模式，然后通过 channel.waitForConfirms() 方法来等待服务器的确认。
4. 事务模式（Transactions）：使用事务模式可以保证消息的原子性，要么全部发送成功，要么全部失败。通过在信道上使用 channel.txSelect() 开启事务模式，在发送消息后使用 channel.txCommit() 提交事务，或使用 channel.txRollback() 进行回滚。
5. 消费者应答（Consumer Acknowledgement）：在消费者接收和处理消息后，必须发送确认应答给 RabbitMQ 服务器。通过使用 channel.basicAck() 方法发送确认应答，以告知服务器消息已经成功处理。

通过使用上述机制，可以在 RabbitMQ 中实现消息的可靠性传输和处理，以防止消息的丢失和重复传递。
这里有篇博客，大家可以看看。

2.持久化机制

在RabbitMQ中，消息持久化是一种机制，可以确保消息在服务器宕机或重启之后不丢失。默认情况下，RabbitMQ的消息是存储在内存中的，如果服务器宕机，则会导致消息的丢失。要实现消息的持久化，可以采取以下步骤：

1. 创建一个持久化的交换机（Exchange）： 在定义交换机时，将其durable参数设置为true，例如：channel.exchangeDeclare("exchange_name", "direct", true);
2. 创建一个持久化的队列（Queue）： 在定义队列时，将其durable参数设置为true，例如：

channel.queue_declare(queue=self._queue_oname, durable=True)

3. 将持久化的队列与交换机进行绑定：
使用队列和交换机的bind方法进行绑定，例如：

channel.queue_bind(queue=self._queue_oname, exchange=self.exchange, routing_key=self.routing_key)

4. 发布持久化的消息：
在发布消息时，将消息的deliveryMode属性设置为2，表示消息是持久化的，例如：

String message = “Hello RabbitMQ!”;
channel.basicPublish(“exchange_name”, “routing_key”, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());

通过以上步骤，就可以实现消息的持久化。当RabbitMQ服务器宕机或重启后，消息会被保存在磁盘中，并在服务器恢复后重新投递给消费者。需要注意的是，虽然消息被持久化了，但是在发送到队列之前，仍然有可能发生丢失，所以在实际的应用中，还需要考虑一些因素，比如网络故障、消费者的可靠性等。
## 3.消息积压
###  批量消费：增加 prefetch 的数量,提高单次连接的消息数
为了提高消费性能，可以将多个消息批量进行消费，减少消费者和消息队列的交互次数。通过设置合适的批量消费大小，可以在一次网络往返中消费多个消息，从而提高消费性能。
要实现RabbitMQ的批量消费，可以使用RabbitMQ的channel.basicQos方法来设置每次消费的消息数量。以下是一个示例代码，演示如何实现批量消费：

```python
import pika

def callback(ch, method, properties, body):
 print("Received message: %s" % body)
 # 处理消息的逻辑

 # 发送确认给RabbitMQ
 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

def consume_messages():
 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
 channel = connection.channel()

 # 设置每个消费者一次性获取的消息数量
 channel.basic_qos(prefetch_count=10)

 # 注册消费者并开始消费消息
 channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback)

 # 进入一个循环，一直等待消息的到来
 channel.start_consuming()

consume_messages()

在上面的代码中，我们通过channel.basic_qos(prefetch_count=10)设置每次处理的消息数量为10。这样，在消费者处理完10条消息之前，RabbitMQ将不会再向其发送更多消息。

这样，就实现了RabbitMQ的批量消费。你可以根据需求，在basic_qos方法中设置适合你的消息数量。

并发消费：多部署几台消费者实例

可以采用多线程或多进程的方式进行消息的并发消费，将多个消费者并行处理消息。通过增加并发消费者的数量，可以提高消息的处理速度，提高消费的性能。
使用进程池来消费RabbitMQ的消息可以更好地管理并发性能。通过使用进程池，可以在一个固定的池子中创建多个进程，并且复用它们来消费消息，从而减少进程创建和销毁的开销。

以下是一个使用进程池消费RabbitMQ消息的示例：

import multiprocessing
import os
import time
import pika

defconsumer(queue_name):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue=queue_name)defcallback(ch, method, properties, body):print(f'Process {os.getpid()} received message: {body}')
        time.sleep(1)

    channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
    channel.start_consuming()defmain():# 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=5)# 在进程池中提交任务for _ inrange(5):
        pool.apply_async(consumer,('my_queue',))

    pool.close()
    pool.join()if __name__ =='__main__':
    main()

在上述示例中，我们使用

multiprocessing.Pool

来创建一个包含5个进程的进程池。然后，我们使用

apply_async

方法向进程池中提交任务，每个任务都是调用

consumer

函数来消费"my_queue"队列中的消息。进程池会自动分配任务给闲置的进程来处理。通过

close

和

join

方法，我们可以确保所有任务都被完成。

4.重复消费

1. 消息确认：在消费者处理完一条消息后，通过调用basic_ack方法手动确认消息已经成功消费。这样，RabbitMQ就会将该消息标记为已经处理，不会再次发送给其他消费者。同时，还可以设置auto_ack参数为False，禁用自动消息确认机制，以确保消息被正确确认。
2. 消息持久化：可以通过设置消息的delivery_mode属性为2来将消息标记为持久化消息。这样，即使消费者在处理消息时发生故障，消息也会被保存在磁盘上，待消费者恢复正常后会重新投递。
3. 唯一消费者：可以通过设置队列的exclusive参数为True，创建一个排他队列。这样，只有一个消费者可以连接到该队列，并独占地消费其中的消息，避免重复消费。
4. 消息去重：在消费者端可以维护一个已消费消息的记录，例如在数据库或缓存中记录已消费的消息的ID或唯一标识。每次消费消息时，先检查记录中是否已经存在该消息，如果存在则跳过，避免重复处理。
5. 幂等操作：在消费者的处理逻辑中，要确保操作是幂等的，即多次执行同一个操作的效果和执行一次的效果是一样的。这样，即使消息被重复消费，也不会产生副作用。

二、其他

1.队列存在大量unacked数据

通过rabbitmq的后台管理，进入相应的队列，滑到最下边，找到purge。purge将清空这个队列的消息。

2.断线重连

方式一
这里可以使用retry在消费者函数consume加装饰器。

import pika
from retry import retry

@retry(pika.exceptions.AMQPConnectionError, delay=5, jitter=(1,3))defconsume(self, callback):"""Start consuming AMQP messages in the current process"""try:
        self.start_consuming_message()# 不恢复被rabbitmq服务器关闭的连接except pika.exceptions.ConnectionClosedByBroker:"""捕获ConnectionClosedByBroker异常，相当于跳过,retry将不执行"""pass

不用retry的可以手动获取异常，添加重连方法

from mq.rabbitmq_base import Rabbitmq

classMqCastComparisonAlgorithm(Rabbitmq):@func_timerdefon_message(self, ch, method, properties, body):
        eventsDelivery =set()
        eventsDelivery.add(config.Arim_Plan_Send)
        eventsDelivery.add(config.Arim_SlabMatching_Start)
        eventsDelivery.add(config.Arim_RollPlan_Rescheduled_Redis)try:print('算法事件:', method.routing_key)passexcept Exception as e:print("算法出现异常: {}".format(e))finally:
            ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)defCastComparisonAlgorithm_consume_task(queue_oname, exchange, route_key):
    mq = MqCastComparisonAlgorithm(queue_oname, exchange, route_key, is_use_rabbitpy=1)try:
        mq.start_consuming_message()except ConnectionClosed as e:print('异常断开时,重新建立消费者')
        mq.reconnect(queue_oname, exchange, route_key, is_use_rabbitpy=1)
        mq.start_consuming_message()except ChannelClosed as e:print('异常断开时,重新建立消费者')
        mq.reconnect(queue_oname, exchange, route_key, is_use_rabbitpy=1)
        mq.start_consuming_message()

方式二

这个需要开启链接断开的重试，属于ConnectionParameters的retry_delay和connection_attempts参数。消费ack确认前连接异常断开时。

connectionParameters = pika.ConnectionParameters(
    host='localhost',
    virtual_host=5672,
    credentials=credentials,
    socket_timeout=10,
    heartbeat=0,
    retry_delay=10,# 连接尝试重连间隔
    connection_attempts=10,# 连接尝试次数)

3.rabbitmq心跳间隔

心跳的全称是心跳间隔，RabbitMQ 心跳间隔是一种保持连接活跃的机制。当 RabbitMQ 与客户端建立连接后，它会定期发送心跳包来确认连接仍然有效。如果在一段时间内没有收到心跳回复，RabbitMQ 将会关闭连接。心跳属于ConnectionParameters参数heartbeat。
对于单个消费者，我们不希望消费者断开连接，设置heartbeat=0,并且使用retry捕获异常重新建立连接；对于多消费者，设置一个合理的心跳heartbeat值，可以减少异常连接，减少rabbitmq服务端进程维持心跳的开销。

parameters = pika.ConnectionParameters(host,int(port),'/', credentials=userx, heartbeat=int(heartbeat))

如果消费者使用心跳，还可以参考这个博客

4.消费时间和心跳间隔时间

import threading
import pika

defcallback(channel, method, properties, body):# 处理接收到的消息print(body)# 发送回执确认消息
    channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)defon_message(channel, method, properties, body):# 将回调函数添加到队列中
    channel.add_callback_threadsafe(callback, channel, method, properties, body)defconsume_messages():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
    channel = connection.channel()# 定义一个队列
    channel.queue_declare(queue='my_queue')# 消费消息
    channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=on_message)# 开始消费消息
    channel.start_consuming()# 在新的线程中执行消费消息的函数
consume_thread = threading.Thread(target=consume_messages)
consume_thread.start()# 主线程做其他的事情# ...

consume_thread.join()

5.消费时间过长引发的consumer_timeout异常

具体异常如下：pika.exceptions.ChannelClosedByBroker: (406, ‘PRECONDITION_FAILED - delivery acknowledgement on channel 1 timed out. Timeout value used: 1800000 ms. This timeout value can be configured, see consumers doc guide to learn more’)

主要原因是ack超过30分钟未确认，所以引发了rabbitmq的参数consumer_timeout，这个参数就是消费者超时参数，默认是1800000即30分钟。如果使用channel.basic_qos(prefetch_count=10)来批量消费，就看10条信息的总时间是否超过30分钟。
可以通过retry捕获异常重建消费者，这样的话平时正常消费不会触发，任务大量堆积导致unacked较大时，会触发consumer_timeout，即30分钟重连一次rabbitmq。（看自己情况吧）

@retry((pika.exceptions.AMQPConnectionError,
        pika.exceptions.ChannelClosedByBroker), delay=5, jitter=(1,3))defcusermer():print('重试一次')
    rabbitmq = RabbitMQ(my_host, rabbitmq_port, my_username, my_password)if rabbitmq.connect():# rabbitmq.send_message(my_exchange, my_routing_key, message="{"reason":"11"}")
        rabbitmq.consume_messages("queues_test", callback)else:print("Failed to connect to RabbitMChannelClosedByBrokerQ.")

连接被重置ConnectionResetError

具体报错内容Stream connection lost: ConnectionResetError(104, ‘Connection reset by peer’)，这个报错无法使用retry处理，产生的原因是未开启心跳，并且长时间无数据需要处理。

消费消息后发送一条新消息到另一个事件

可以使用Pika库连接RabbitMQ，并编写代码以消费消息并发送一条新消息。以下是一个示例代码：

import pika

# 连接RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()# 声明队列和交换机
channel.queue_declare(queue='my_queue')
channel.exchange_declare(exchange='my_exchange', exchange_type='direct')
channel.queue_bind(queue='my_queue', exchange='my_exchange', routing_key='my_key')# 定义消费消息的回调函数defcallback(ch, method, properties, body):# 接收到消息后，发送一条新消息到另一个队列
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='another_queue', body='Hello World')# 消费消息
channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)# 开始消费
channel.start_consuming()

在以上代码中，我们首先连接到RabbitMQ，并在

my_queue

队列和

my_exchange

交换机之间建立绑定关系。

然后，我们定义了一个回调函数

callback

，用于接收消费到的消息。在这个回调函数中，我们通过

channel.basic_publish()

方法发送了一条新消息到名为

another_queue

的队列。

最后，我们使用

channel.basic_consume()

方法开始消费消息，并传入回调函数。接下来，

channel.start_consuming()

方法启动了消费者，使其开始接收和处理消息。

请注意，以上代码仅是一个简单示例，具体的实现方式可能会因实际需求而有所不同。可以使用Pika库连接RabbitMQ，并编写代码以消费消息并发送一条新消息。以下是一个示例代码：

import pika

# 连接RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()# 声明队列和交换机
channel.queue_declare(queue='my_queue')
channel.exchange_declare(exchange='my_exchange', exchange_type='direct')
channel.queue_bind(queue='my_queue', exchange='my_exchange', routing_key='my_key')# 定义消费消息的回调函数defcallback(ch, method, properties, body):# 接收到消息后，发送一条新消息到另一个队列
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='another_queue', body='Hello World')# 消费消息
channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)# 开始消费
channel.start_consuming()

在以上代码中，我们首先连接到RabbitMQ，并在

my_queue

队列和

my_exchange

交换机之间建立绑定关系。

然后，我们定义了一个回调函数

callback

，用于接收消费到的消息。在这个回调函数中，我们通过

channel.basic_publish()

方法发送了一条新消息到名为

another_queue

的队列。

最后，我们使用

channel.basic_consume()

方法开始消费消息，并传入回调函数。接下来，

channel.start_consuming()

方法启动了消费者，使其开始接收和处理消息。

请注意，以上代码仅是一个简单示例，具体的实现方式可能会因实际需求而有所不同。