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RocketMQ消息丟失怎么解決

發(fā)布時間:2020-11-03 17:47:28 來源:億速云 閱讀:444 作者:Leah 欄目:開發(fā)技術(shù)

RocketMQ消息丟失怎么解決?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。

既然使用在項目中使用了MQ,那么就不可避免的需要考慮消息丟失問題。在一些涉及到了金錢交易的場景下,消息丟失還是很致命的。那么在RocketMQ中存在哪幾種消息丟失的場景呢?

先來一張最簡單的消費流程圖:

RocketMQ消息丟失怎么解決

上圖中大致包含了這么幾種場景:

生產(chǎn)者產(chǎn)生消息發(fā)送給RocketMQRocketMQ接收到了消息之后,必然需要存到磁盤中,否則斷電或宕機之后會造成數(shù)據(jù)的丟失消費者從RocketMQ中獲取消息消費,消費成功之后,整個流程結(jié)束

這三種場景都可能會產(chǎn)生消息的丟失,如下圖所示:

RocketMQ消息丟失怎么解決

場景1中生產(chǎn)者將消息發(fā)送給Rocket MQ的時候,如果出現(xiàn)了網(wǎng)絡抖動或者通信異常等問題,消息就有可能會丟失場景2中消息需要持久化到磁盤中,這時會有兩種情況導致消息丟失

①RocketMQ為了減少磁盤的IO,會先將消息寫入到os cache中,而不是直接寫入到磁盤中,消費者從os cache中獲取消息類似于直接從內(nèi)存中獲取消息,速度更快,過一段時間會由os線程異步的將消息刷入磁盤中,此時才算真正完成了消息的持久化。在這個過程中,如果消息還沒有完成異步刷盤,RocketMQ中的Broker宕機的話,就會導致消息丟失

②如果消息已經(jīng)被刷入了磁盤中,但是數(shù)據(jù)沒有做任何備份,一旦磁盤損壞,那么消息也會丟失消費者成功從RocketMQ中獲取到了消息,還沒有將消息完全消費完的時候,就通知RocketMQ我已經(jīng)將消息消費了,然后消費者宕機,但是RocketMQ認為消費者已經(jīng)成功消費了數(shù)據(jù),所以數(shù)據(jù)依舊丟失了

那么如何保證消息的零丟失呢?

RocketMQ消息丟失怎么解決

1、場景1中保證消息不丟失的方案是使用RocketMQ自帶的事務機制來發(fā)送消息,大致流程為

①首先生產(chǎn)者發(fā)送half消息到RocketMQ中,此時消費者是無法消費half消息的,若half消息就發(fā)送失敗了,則執(zhí)行相應的回滾邏輯

②half消息發(fā)送成功之后,且RocketMQ返回成功響應,則執(zhí)行生產(chǎn)者的核心鏈路

③如果生產(chǎn)者自己的核心鏈路執(zhí)行失敗,則回滾,并通知RocketMQ刪除half消息

④如果生產(chǎn)者的核心鏈路執(zhí)行成功,則通知RocketMQ commit half消息,讓消費者可以消費這條數(shù)據(jù)

其中還有一些RocketMQ長時間沒有收到生產(chǎn)者是要commit/rollback操作的響應,回調(diào)生產(chǎn)者接口的細節(jié),感興趣的可以參考文末的 RocketMQ分布式事務原理

在使用了RocketMQ事務將生產(chǎn)者的消息成功發(fā)送給RocketMQ,就可以保證在這個階段消息不會丟失在場景2中要保證消息不丟失,首先需要將os cache的異步刷盤策略改為同步刷盤,這一步需要修改Broker的配置文件,將flushDiskType改為SYNC_FLUSH同步刷盤策略,默認的是ASYNC_FLUSH異步刷盤。一旦同步刷盤返回成功,那么就一定保證消息已經(jīng)持久化到磁盤中了;為了保證磁盤損壞不會丟失數(shù)據(jù),我們需要對RocketMQ采用主從機構(gòu),集群部署,Leader中的數(shù)據(jù)在多個Follower中都存有備份,防止單點故障。在場景3中,消息到達了消費者,RocketMQ在代碼中就能保證消息不會丟失

//注冊消息監(jiān)聽器處理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
 @Override
 public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){ 		 						      
  //對消息進行處理
  return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
 }
});

上面這段代碼中,RocketMQ在消費者中注冊了一個監(jiān)聽器,當消費者獲取到了消息,就會去回調(diào)這個監(jiān)聽器函數(shù),去處理里面的消息

當你的消息處理完畢之后,才會返回ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS
只有返回了CONSUME_SUCCESS,消費者才會告訴RocketMQ我已經(jīng)消費完了,此時如果消費者宕機,消息已經(jīng)處理完了,也就不會丟失消息了

如果消費者還沒有返回CONSUME_SUCCESS時就宕機了,那么RocketMQ就會認為你這個消費者節(jié)點掛掉了,會自動故障轉(zhuǎn)移,將消息交給消費者組的其他消費者去消費這個消息,保證消息不會丟失

為了保證消息不會丟失,在consumeMessage方法中就直接寫消息消費的業(yè)務邏輯就可以了,如果非要搞一些騷操作,比如下面的代碼

//注冊消息監(jiān)聽器處理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
 @Override
 public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){ 
 	//開啟子線程異步處理消息
 	new Thread() {
			public void run() {
				//對消息進行處理
			}
		}.start();		 						      
  return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
 }
});

如果新開子線程異步處理消息的話,就有可能出現(xiàn)消息還沒有被消費完,消費者告訴RocketMQ消息已經(jīng)被消費了,結(jié)果宕機丟失消息的情況。

使用上面一整套的方案就可以在使用RocketMQ時保證消息零丟失,但是性能和吞吐量也將大幅下降

使用事務機制傳輸消息,會比普通的消息傳輸多出很多步驟,耗費性能同步刷盤相比異步刷盤,一個是存儲在磁盤中,一個存儲在內(nèi)存中,速度完全不是一個數(shù)量級主從架構(gòu)的話,需要Leader將數(shù)據(jù)同步給Follower消費時無法異步消費,只能等待消費完成再通知RocketMQ消費完成

消息零丟失是一把雙刃劍,要想用好,還是要視具體的業(yè)務場景而定,選擇合適的方案才是最好的

RocketMQ分布式事務原理

分布式事務常見的方案有TCC(Try-Confirm-Cancel),XA兩階段提交方案,可靠消息最終一致性方案,最大努力通知方案等等。其中可靠消息最終一致性方案主要就可以依靠RocketMQ來做,因為RocketMQ支持消息事務。先上一張圖:

RocketMQ消息丟失怎么解決

RocketMQ 事務消息的實現(xiàn)步驟如下:

  1. Producer發(fā)送half message給RocketMQ
  2. RocketMQ返回half message success(half message發(fā)送成功之后RocketMQ的消費者并不能消費這條消息,因為消息存儲在Topic為 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 的消息消費隊列中,而不是原先的Topic)
  3. 執(zhí)行核心交易鏈路
  4. 返回執(zhí)行交易鏈路的結(jié)果,如果失敗則回滾
  5. 如果執(zhí)行成功,則Producer返回一個COMMIT狀態(tài)給RocketMQ
  6. 如果RocketMQ遲遲收不到Producer的返回結(jié)果,即這條消息的狀態(tài)為UNKNOWN,則會回調(diào)服務接口,查詢這條消息到底是commit還是rollback
  7. RocketMQ確認消息為commit,則Consumer可以消費到這條消息
  8. Consumer操作數(shù)據(jù)庫,執(zhí)行自己的事務
  9. Consumer成功消費之后返回一個ACK消息給RocketMQ,如果成功消費則顯示消費成功,否則RocketMQ會重發(fā)消息給Consumer繼續(xù)消費
    RocketMQ 事務消息的實現(xiàn)原理基于兩階段提交和定時事務狀態(tài)回查來決定消息最終是提交還是回滾,RocketMQ 先執(zhí)行第一部分的事務,如果失敗則回滾,如果成功則定時任務會去回查到事務執(zhí)行成功,這個時候通知消費者執(zhí)行第二階段的事務,如果失敗則不斷重發(fā)消息給消費者消費,如果成功則整個流程走完,保證了事務的原子性。

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