MQ的可靠性

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MQ的可靠性

在默认情况下，RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。这样会导致两个问题：

一旦MQ宕机，内存中的消息会丢失。
内存空间有限，当消费者故障或者处理过慢时，会导致消息积压，引发MQ阻塞。

解决方案

1.数据持久化
在早期MQ3.6之前,会采用这种模式,RabbitMQ实现数据持久化包括3个方面：

交换机的持久化

Transient属于临时的交换机，重启后不存在。默认是持久化创建
队列的持久化
和交换机的持久化类似
消息的持久化

发送消息时，delivery_mode设置为2表示持久化消息。

2.Lazy Queue
要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可：

public Queue lazyQueue(){
	return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
						.lazy()  //开启lazy模式
						.build();
}

@RabbitListener(queuesToDeclare=@Queue(
name="lazy.queue",durable="true",arguments=@Argument(name="x-queue-mode",value="lazy")))
public void listenLazyQueue(String msg){
	log.info("接收到lazy.queue的消息：{}",msg);
}

消费者确认机制

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。即消息投递给消费者后立刻ack,消息会立刻从MQ删除。非常不安全，不建议使用
manual: 手动模式。需要自己在业务代码中调用api,发送ack或rehect,存在业务入侵，但更灵活
auto: 自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强，当业务正常执行时则自动返回ack.
当业务出现异常时，根据异常判断返回不同结果

如果是业务异常，会自动返回nack
如果是消息处理或校验异常，会自动返回reject

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1
        acknowledge-mode: none

消息失败处理

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,无限循环，导致mq的消息处理飙升，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利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1
        retry:
          enable: 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

失败消息处理策略

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecoverer接口来处理，它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。

将失败处理策略改为RepublishMessageRecoverer:
①首先，定义接受失败消息的交换机，队列及其绑定关系，此处略；
②然后，定义ReplishMessageRecoverer:

@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled",havingValue = "true")
public class ErrorConfiguration {

    @Bean
    public DirectExchange errorExchange(){
        return new DirectExchange("error.direct");
    }

    @Bean
    public Queue errorQueue(){
        return new Queue("error.queue");
    }

    @Bean
    public Binding directQueueBindingerror(Queue errorQueue, DirectExchange errorExchange){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorExchange).with("error");
    }
    @Bean
    public MessageRecoverer recoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate,"error.direct","error");
    }

在这里插入图片描述

通过配置RepublishMessageRecoverer来设置本地重试后发往收集异常信息的交换机。同时可以通过@ConditionalOnProperty设置是否开启

总结

消费者如何保证消息一定被消费？

开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后返回ack,异常时返回nack
开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer,多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理。

业务幂等性

幂等是一个数学概念，用函数表达式来描述是这样的：f(x)=f(f(x))。在程序开发中，则是指同一个业务，执行一次或多次对业务状态的影响是一致的。

解决方案：
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：
① 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。
② 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。
③ 如果下次又收到相同的消息，去数据库查询判断是否存在，存在则为重复消息放弃处理。

@Bean
    public MessageConverter messageConverter(){
        Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
        //配置自动创建消息id,用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
        jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
        return jackson2JsonMessageConverter;
    }

配置消息转换器时，可以设置自动写入唯一id

在这里插入图片描述
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，其他状态不做处理。在这里插入图片描述
问题：
1.如何保证支付服务和交易服务之间的订单状态一致性

首先，支付服务会在用户支付成功后利用MQ消息通知交易服务，完成订单状态同步。
其次，为了保证MQ消息的可靠性，我们采用了生产者确认机制，消费者确认，消费者失败重试等策略，确保消息投递和处理的可靠性。同时也开启了MQ的持久化，避免因为服务宕机导致的消息丢失。
最后，我们还在交易服务更新订单状态时做了业务幂等性判断，避免因为消息重复消费导致订单状态异常。

2.如果交易服务消息处理失败，有没有什么兜底方案？