前言
企业中最常用的消息中间件既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ。
RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多。
至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的需求会使用外,对消息收发准确率要求较高的公司依然是以RabbitMQ作为企业级消息队列的首选
一、使用步骤
1.引入依赖
<!--AMQP依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-annotations</artifactId></dependency>
2.环境配置
这里需要创建2个springboot项目,一个 provider (生产者),一个consumer(消费者)
生产者application.yml
消费者application.yml
3.生产者处理消息队列
创建消息队列
packagecom.local.springboot.springbootcommon.config.amqp;importcom.local.springboot.springbootcommon.constant.RabbitMQConstant;importorg.springframework.amqp.core.Binding;importorg.springframework.amqp.core.BindingBuilder;importorg.springframework.amqp.core.DirectExchange;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.amqp.core.Queue;@ConfigurationpublicclassRabbitMQConfig{/**
* 创建队列说明
* durable:是否持久化,默认是false,持久化队列:会被存储在磁盘上,当消息代理重启时仍然存在,暂存队列:当前连接有效
* exclusive:默认也是false,只能被当前创建的连接使用,而且当连接关闭后队列即被删除。此参考优先级高于durable
* autoDelete:是否自动删除,当没有生产者或者消费者使用此队列,该队列会自动删除。
* 一般设置一下队列的持久化就好,其余两个就是默认false
* @return
*/@BeanpublicQueuegoodsEventQueue(){returnnewQueue(RabbitMQConstant.QUEUE_GOODS_EVENT,true,false,false,null);}/**
* 创建交换机
*/@BeanpublicDirectExchangegoodsEventExchange(){returnnewDirectExchange(RabbitMQConstant.EXCHANGE_GOODS_EXCHANGE,true,false);}/**
* 将队列绑定到交换机上
*/@BeanpublicBindinggoodsQueueToGoodsExchange(){returnBindingBuilder.bind(goodsEventQueue()).to(goodsEventExchange()).with(RabbitMQConstant.ROUTING_KEY_GOODS_EVENT);}}
启动生产者服务,浏览器打开
http://127.0.0.1:15672/
,可以看见消息队列创建
发送消息
在业务需要的地方,发生消息至消息队列
@ResourceprivateRabbitTemplate rabbitTemplate;@OverridepublicApiResponsesaveItem(ItemEntity itemEntity){if(itemEntity !=null){String id = itemEntity.getSkuId();if(StringUtils.isNotBlank(id)){ItemEntity entity =getById(id);if(entity !=null){BeanUtils.copyProperties(itemEntity, entity);updateById(entity);}}else{EntityUtil.initEntity(itemEntity);
itemEntity.setSkuId(IdWorker.get32UUID());save(itemEntity);}}// 同步商品信息
rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMQConstant.EXCHANGE_GOODS_EXCHANGE,RabbitMQConstant.ROUTING_KEY_GOODS_EVENT, itemEntity);returnApiResponse.ok();}
4.消费者监听队列
packagecom.local.springboot.springbootservice.listener;importcom.local.springboot.springbootdao.entity.ItemEntity;importcom.local.springboot.springbootservice.service.search.ElasticSearchService;importcom.rabbitmq.client.Channel;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;importorg.springframework.amqp.support.AmqpHeaders;importorg.springframework.messaging.handler.annotation.Header;importorg.springframework.stereotype.Component;importjavax.annotation.Resource;importjava.io.IOException;@Component@Slf4jpublicclassGoodsEventQueueListener{@ResourceprivateElasticSearchService elasticSearchService;@RabbitListener(queues ="goodsEventQueue")publicvoidonGoodsEvent(ItemEntity itemEntity,Channel channel
,@Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG)long tag)throwsIOException{// 同步商品至estry{
log.info("同步商品事件队列接收参数:{}", itemEntity);// 业务处理
elasticSearchService.addGoods(itemEntity);}catch(Exception e){
log.error("同步商品事件异常:{}", e.getMessage());
e.printStackTrace();}finally{// 手动签收消息
channel.basicAck(tag,false);}}}
5.运行结果
上述业务是在添加商品时,向消息队列发送消息,消费者接收消息之后对商品进行相应的处理,实现业务上的解耦。
同时运行两个服务,生产者调用添加商品接口
查看日志,消费者接收到消息之后做相应处理
至此,SpringBoot 简单整合RabbitMQ成功结束。
二、问题及解决
1.消息丢失
消息丢失可能的原因
①消息发出后,中途网络故障,服务器没收到
②消息发出后,服务器收到了,还没持久化,服务器宕机
③消息发出后,服务器收到了,服务挂了,消息自动签收,消费方还未处理业务逻辑。
在说解决方案之前,我们需要明白两个概念:
消息确认机制
和
消息签收机制
1.消息确认机制
主要是生产者使用的机制,用来确认消息是否被成功消费。
添加配置如下:
publisher-returns:true#确认消息已发送到队列(Queue)publisher-confirm-type: correlated #确认消息已发送到交换机(Exchange)
@Component@Slf4jpublicclassRabbitMQProducerimplementsRabbitTemplate.ConfirmCallback,RabbitTemplate.ReturnsCallback{/**
* 发送消息
*
* @param exchange
* @param routingKey
* @param source
*/publicvoidsendMessage(String exchange,String routingKey,ItemEntity source){
rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
rabbitTemplate.setReturnsCallback(this);
rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey, source);}/**
* 成功接收后的回调
*
* @param correlationData
* @param b
* @param s
*/@Overridepublicvoidconfirm(CorrelationData correlationData,boolean b,String s){// 成功后的处理}/**
* 失败后的回调
*
* @param returnedMessage
*/@OverridepublicvoidreturnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage){// 失败后的处理}}
实现RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback这两个接口的方法后,可以对失败或者成功之后进行相应处理,之后进一步做消息补偿。
但是这种方法并不推荐,因为这种机制十分降低MQ的性能,一般采用后台管理实现人工补偿,两种方法只是
性能与运维成本
之间的一种抉择
2.消息签收机制
一般RabbitMQ的消息是自动签收的,你可以理解为快递签收了,那么这个快递的状态就从发送变为已签收,唯一的区别是快递公司会对物流轨迹有记录,而MQ签收后就从队列中删除了。
在开发中,我们一般都采用手动签收的方式,这样可以有效避免消息的丢失。
3.解决方案
上述两个概念搞清楚之后,再回过头来看消息丢失的原因
①和②是由于生产方未开启消息确认机制导致
③是由于消费方未开启手动签收机制导致。
解决方案
①生产方发送消息时,要try…catch,在catch中捕获异常,并将MQ发送的关键内容记录到日志表中,日志表中要有消息发送状态,若发送失败,由定时任务定期扫描重发并更新状态;
②生产方publisher必须要加入确认回调机制,确认成功发送并签收的消息,如果进入失败回调方法,就修改数据库消息的状态,等待定时任务重发;
③消费方要开启手动签收ACK机制,消费成功才将消息移除,失败或因异常情况而尚未处理,就重新入队。
2.消息积压
1.出现原因
消息积压出现的场景一般有两种:
①消费方的服务挂掉,导致一直无法消费消息;
②消费方的服务节点太少,导致消费能力不足,从而出现积压,这种情况极可能就是生产方的流量过大导致。
2.解决方案
①既然消费能力不足,那就扩展更多消费节点,提升消费能力;
②建立专门的队列消费服务,将消息批量取出并持久化,之后再慢慢消费。
①就是最直接的方式,也是消息积压最常用的解决方案,但有些企业考虑到服务器成本压力,会选择第②种方案进行迂回,先通过一个独立服务把要消费的消息存起来,比如存到数据库,之后再慢慢处理这些消息即可。
2.消息重复
1.出现原因
消息重复大体上有两种情况会出现:
①消息消费成功,事务已提交,签收时结果服务器宕机或网络原因导致签收失败,消息状态会由unack转变为ready,重新发送给其他消费方;
②消息消费失败,由于retry重试机制,重新入队又将消息发送出去。
2.解决方案
网上大体上能搜罗到的方法有三种:
①消费方业务接口做好幂等;
②消息日志表保存MQ发送时的唯一消息ID,消费方可以根据这个唯一ID进行判断避免消息重复;
③消费方的Message对象有个getRedelivered()方法返回Boolean,为TRUE就表示重复发送过来的。
这里只推荐第一种,业务方法幂等这是最直接有效的方式,②还要和数据库产生交互,③有可能导致第一次消费失败但第二次消费成功的情况被砍掉。
ps:
幂等性:就是一条命令执行任意多次所产生的影响和执行一次的影响相同
(这里分布式锁应该能解决这个问题)
最简单的方案就是,在数据库中建一个消息日志表,这个表记录消息ID和消息执行状态。这个我们消费消息的逻辑变为:在消息日志中增加一个消息记录,再根据消息记录,执行业务。我们每次都会在插入之前检查该消息是否已存在。这样就不会出现一条消息被多次执行的情况。这里的数据库也可以使用redis/memcache来实现唯一约束方案。
2.小结
消息丢失、消息重复、消息积压三个问题中,实际上主要解决的还是消息丢失,而消息丢失的最常见企业级方案之一就是定时任务补偿。
其实MQ只是一个做为辅助的中间件,使用MQ的目的就是解耦和转发,不用做多余的事情,保证MQ本身是流畅的、职责单一的即可。
总结
本文主要简单讲述了SpringBoot整合RabbitMQ的过程,以及RabbitMQ的三种常见问题及解决方案
其实RabbitMQ本身的性能还是很强大的,总结以下三点:
①消息100%投递会增加运维成本,中小企业视情况使用,非必要不使用;
②消息确认机制影响性能,非必要不使用;
③消费者先保证消息能签收,业务处理失败可以人工补偿。
此外消息中间件的问题其实还有很多,比如
- 序列化、传输协议,以及内存管理等问题?
- 为什么消息队列能实现高吞吐?
- 消息中间件中的队列模型与发布订阅模型的区别?
- 如何选型消息中间件?
参考文章 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737713844357727373&wfr=spider&for=pc
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