整体
分析:
需确保一发一存一消费这些过程均无消息丢失
利用ACK机制保证每个阶段需要执行的操作成功后,再往下一个阶段推动(放行)
消息处理过程:
由上图分析可知:
消息丢失,可能发生在三个阶段,生产阶段、存储阶段、消费阶段
如下,为每个阶段保证消息不丢失:
消息生产阶段:
利用MQ的ack确认机制,在try-catch中处理好Broker的返回值,如果返回失败,则进行重试,若重试次数过多,则进行报警日志打印,排查解决问题
消息存储阶段:
刷盘存储的消息进行多副本备份处理,从高可用角度取设计中间件,搭建集群;同时,中间件也会进行备份,至少两个节点以上备份成功之后才会给生产者返回ack确认消息
消息消费阶段:
消费者从消费队列中拉去消息后,不是立马给Broker返回ack确认消息,而是等待业务代码顺利执行完成之后,再给Broker返回ack确认消息
实现:
Producer——>Broker
发送方式
同步发送
- Producer向broker发送消息,会阻塞当前线程等待broker响应结果
public class SyncProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 实例化消息生产者Producer DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name"); // 设置NameServer的地址 producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 启动Producer实例 producer.start(); for (int i = 0; i < 100; i++) { // 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体 Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */, "TagA" /* Tag */, ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */ ); // 发送消息到一个Broker SendResult sendResult = producer.send(msg); // 通过sendResult返回消息是否成功送达 System.out.printf("%s%n", sendResult); } // 如果不再发送消息,关闭Producer实例。 producer.shutdown(); } }
异步发送
- Producer首先构建一个向broker发送消息的任务,把该任务提交给线程池,等执行完该任务时,回调用户自定义的回调函数,执行处理结果
public class AsyncProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 实例化消息生产者Producer DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name"); // 设置NameServer的地址 producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 启动Producer实例 producer.start(); producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0); int messageCount = 100; // 根据消息数量实例化倒计时计算器 final CountDownLatch2 countDownLatch = new CountDownLatch2(messageCount); for (int i = 0; i < messageCount; i++) { final int index = i; // 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体 Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "OrderID188", "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); // SendCallback接收异步返回结果的回调 producer.send(msg, new SendCallback() { @Override public void onSuccess(SendResult sendResult) { countDownLatch.countDown(); System.out.printf("%-10d OK %s %n", index, sendResult.getMsgId()); } @Override public void onException(Throwable e) { countDownLatch.countDown(); System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e); e.printStackTrace(); } }); } // 等待5s countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS); // 如果不再发送消息,关闭Producer实例。 producer.shutdown(); } }
Oneway
- Oneway方式只负责发送请求,不等待应答,Producer只负责把请求发出去,不会处理响应结果
public class OnewayProducer { public static void main(String[] args) throws Exception{ // 实例化消息生产者Producer DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name"); // 设置NameServer的地址 producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 启动Producer实例 producer.start(); for (int i = 0; i < 100; i++) { // 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体 Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */, "TagA" /* Tag */, ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */ ); // 发送单向消息,没有任何返回结果 producer.sendOneway(msg); } // 如果不再发送消息,关闭Producer实例。 producer.shutdown(); } }
推荐
同步发送:
- 同步发送会返回四个状态码
- SEND_OK:消息发送成功
- FLUSH_DISK_TIMEOUT:消息发送成功但是消息刷盘超时
- FLUSH_SLAVE_TIMEOUT:消息发送成功但是消息同步到 slave 节点时超时
- SLAVE_NOT_AVAILABLE:消息发送成功但是 broker 的 slave 节点不可用
- 处理
根据返回的状态码,进行消息重试,默认设置为3次,可以通过设置调整
异步发送:
- 在onException()方法中处理,如果发送失败,则在这里执行重试
额外问题:
- 如果Broker收到消息后,就因为某些原因宕机了,就算Producer再怎么重试都是无法解决消息丢失的问题,该如何处理?
👉 利用多主模式,挂了一个,就换一个master继续消息发送
- 同步发送会返回四个状态码
总结:
保证Producer——>Broker消息不丢失的方案
Broker存储及备份
刷盘
同步刷盘
- 消息写入内存后,立刻调用刷盘线程进行刷盘
- 如果消息在约定的时间内未刷盘成功(默认5s),则返回FLUSH_DISK_TIMEOUT,Producer收到后进行重试
异步刷盘(默认)
- 消息写入CommitLog时,不会直接写入磁盘,而是先写到PageCache缓存后返回成功
- 启用后台线程异步将消息刷入磁盘
- 高可用
- 多主
- 多个Master节点,防止单主宕机,丢失消息问题
- 主从+双写
- 主从的情况下(写入master成功后立即ACK给Producer),会发生,master——>slave时,主节点Broker宕机,同步失败,从而导致消息丢失
- 开启双写,只有等master和slave都写入成功,即双写成功后才会ACK给Producer,否则,会触发Producer的重试机制
- 多主
总结
保证Broker存储及备份阶段,消息不丢失
Broker——>Consumer
消息确认
- 消费者从Broker中拉去消息后,不是立马给Broker返回ack确认消息,而是等待业务代码顺利执行完成之后,再给Broker返回ack确认消息
消息重试
- 消息消费失败后,需提供重试消息的能力,RocketMQ本身提供了重新消费的能力
总结
保证Broker——>Consumer阶段,消息不丢失