在之前的学习中,我们只介绍了消息的发送,但是没有考虑到异常的情况,今天我们就介绍一些异常情况,和细节的部分。
生产者可靠性
生产者重连
有时候由于网络波动,可能会出现客户端连接MQ失败的情况。通过配置我们可以开启连接失败后的重连机制:
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
max-attempts: 3 # 最大重试次数
在停止mq服务之后,运行代码,会发现测试失败,因为连接失败。最大重试次数设置的是3,此处就重试了3次再停止。
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SpringAMOP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。
生产者确认
在开启了生产者确认机制后,在MQ成功收到消息后会返回确认消息ACK给生产者,如果有异常,会返回NACK。
- 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
spring:
rabbitmq:
publisher-confirm-type: correlated
# 开启publisher confirm机制,并设置confirm类型为correlated
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MO的回执消息
- correlated:MO异步回调方式返回回执消息
但是!生产者确认需要额外的网络和系统资源开销,尽量不要使用。
如果一定要使用,无需开启Publisher-Return机制,因为一般路由失败是自己业务问题。
对于nack消息可以有限次数重试,依然失败则记录异常消息。
MQ可靠性
解决了生产者可靠性,还需要解决MQ的可靠性。
通过生产者发送的消息被MQ存放到内存中,经过某些特殊情况或者MQ重启后,这部分数据会丢失。并且内存空间是有限的,当消费者故障或者处理太慢时,会导致消息积压,导致MQ阻塞。
持久化
为了解决这个问题,MQ引入了数据持久化,包括交换机持久化、队列持久化、消息持久化。
前两者只需要在创建的时候设置成Durable(默认)即可。
消息持久化默认是不开启的,要手动开启。
当不开启磁盘持久化,消息会全部存放在内存中。但是发送消息过多,会占满内存。之后多出来的消息会存放到Paged out中,也就是磁盘中。等待内存中的消息被处理完后,会再把磁盘中的消息加载到内存中,再继续处理。
当开启了磁盘持久化,接收到的消息会在内存和磁盘中都存一份。此时处理的消息是从内存中处理。内存会在将要满的时候清理一次,再继续完成消息处理。磁盘则会把所有消息都保存下来。
Lazy Queue
Lazy Queue惰性队列的特征如下:
- 接收到消息后直接存入磁盘而非内存(内存中只保留最近的消息,默认2048条
- 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
- 支持数百万条的消息存储
并且惰性队列的性能很高,比之前的几种性能都会好一些。
消费者可靠性
消费者确认机制
当不开启消费者确认机制,生产者投递了一条消息,不管消费者是否处理完了,会马上被RabbitMQ删除,当做已经处理完了。但是如果消费者出现网络波动或者其他异常情况,会导致没有接收到这条消息,生产者这边还会认为消费者已经接收到消息了。告知RabbitMQ自己消息处理状态。处理消息结束后,应该向RabbitMQ发送一个回执,
回执有三种可选值:
- ack:成功处理消息,RabbitMO从队列中删除该消息
- nack:消息处理失败,RabbitMO需要再次投递消息
- reiect:消息处理失败并拒绝该消息,RabbitMO从队列中删除该消息
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:不处理消息确认。消息投递给消费者后立刻ack,消息会立刻从MQ删除。这种方式非常不安全,不建议使用。
- manual:手动模式。需要在业务代码中手动调用API发送ack或reject。虽然存在业务侵入,但提供了更大的灵活性。
- auto:自动模式。SpringAMQP利用AOP对消息处理逻辑进行环绕增强。当业务正常执行时,自动返回ack。当业务出现异常时,根据异常类型自动返回不同的结果: 1.如果是业务异常,自动返回nack。 2.如果是消息处理或校验异常,自动返回reject。
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto # 可以设置为 none, manual, auto
失败重试机制
当消费者出现异常后,消息会不断requeue(重新入队)到队列,再重新发送给消费者,然后再次异常,再次requeue,形成无限循环。这会导致MQ的消息处理量飙升,给系统带来不必要的压力。
我们可以利用Spring的retry机制,在消费者出现异常时进行本地重试,而不是无限制地requeue到MQ队列。并且指定最大重试次数。
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
prefetch: 1
retry:
enabled: true # 开启消费者失败重试
initial-interval: 1000ms # 初始的失败等待时长为1秒
multiplier: 1 # 下次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,如果重试次数耗尽且消息依然失败,则需要有
MessageRecoverer
接口来处理。
MessageRecoverer
包含三种不同的实现:
- RejectAndDontRequeueRecoverer:重试耗尽后,直接reject,丢弃消息。默认就是这种方式。
- 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
当通过最后一种方式重试耗尽后,我们可以额外设置一个队列,比如error.queue,当发送失败的消息进入这个队列后,再通过邮件强提醒这样的机制推送给工作人员,可以有效解决消息发送失败的极端情况。
业务幂等性
在程序开发中,业务幂等性指的是同一个业务,执行一次或者执行多次对业务的状态是没有影响的。
唯一消息id
方案一,是给每个消息都设置一个唯一id,利用id区分是否是重复消息:
- 每一条消息都生成一个唯一的id,与消息一起投递给消费者。
- 消费者接收到消息后处理自己的业务,业务处理成功后将消息ID保存到数据库
- 如果下次又收到相同消息,去数据库查询判断是否存在,存在则为重复消息放弃处理。
业务判断
方案二,是结合业务逻辑,基于业务本身做判断。以我们的业务为例:我们要在支付后修改订单状态为已支付,应该在修改订单状态前先查询订单状态,判断状态是否是未支付。只有未支付订单才需要修改,其它状态不做处理。
如何保证支付服务与交易服务之间的订单状态一致性?
为确保支付服务与交易服务之间的订单状态一致性,我们采取了以下措施:
- 消息通知:- 支付服务在用户支付成功后,通过MQ(消息队列)发送消息通知交易服务,以完成订单状态的同步。
- 消息可靠性策略:- 采用生产者确认机制、消费者确认和消费者失败重试等策略,确保消息的可靠投递和处理。- 开启MQ的持久化功能,避免因服务宕机导致消息丢失。
- 业务幂等性:- 在交易服务更新订单状态时进行业务幂等性判断,防止因消息重复消费导致订单状态异常。
如果交易服务消息处理失败,有什么兜底方案?
- 定时任务: - 在交易服务中设置定时任务,定期查询订单的支付状态。- 即使MQ通知失败,定时任务也可以作为兜底方案,确保订单支付状态的最终一致性。
延迟消息
延迟消息是消息队列中的一种重要功能,它允许消息在被发送到消息队列后并不会立即被消费者消费,而是在经过特定的时间延迟后才能被消费者获取和处理。这种特性在很多业务场景中都非常有用,比如订单处理超时、定时提醒等。
比如,用户A下单某商品的最后一件,订单确认后,迟迟不支付,但是又占用着这个名额。等到很久以后取消这个订单,此时想买的人没买到,商家没有卖掉,而这个人又没有买。这种情况用延迟消息就能很好的解决这个问题。当用户下单商品后,会设置一个延迟消息,假设30分钟内没有下单,这个延迟消息就会被发送到MQ,提醒数据库这个人订单超时了,强制让这个人取消订单。
死信交换机
当一个队列中的消息满足下列情况之一时,就会成为死信(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(达到了队列或消息本身设置的过期时间),超时无人消费
- 要投递的队列消息堆积满了,最早的消息可能成为死信
死信消息,经过死信交换机可以变成延迟消息。
当publisher发布一个消息后,通过交换机进入队列。通过手动设置一个过期时间,让消息变成死信消息,此时消息会自动进入通过dead-letter-exchang设置的交换机dlx.direct,再一步步的进入到consumer。
延迟消息插件
RabbitMO的官方也推出了一个插件,原生支持延迟消息功能。该插件的原理是设计了一种支持延迟消息功能的交换机
当消息投递到交换机后可以暂存一定时间,到期后再投递到队列。
@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);
}
@Bean
public DirectExchange delayExchange(){
return ExchangeBuilder
.directExchange("delay.direct")
.delayed()//设置delay的属性为true
.durable(true)//持久化
.build();
}
发送消息时需要通过消息头x-delay来设置过期时间:
@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;
}
});
}
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