四种途径提高RabbitMQ传输数据的可靠性（二）

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原创最新推荐文章于 2026-08-23 11:35:59 发布 274 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

柯南君：看大数据时代下的IT架构（2）消息队列之RabbitMQ-基础概念详细介绍柯南君上一章《柯南君：看大数据时代下的IT架构（1）业界消息队列对比》中，粗略的讲了一下，目前消息队列的几种常见产品的优劣对比，接下来的几章节会分别详细阐述，本章介绍RabbitMQ，好吧，废话少说，正式开始：一、基础概念详细介绍 1、引言你是否遇到过两个（多个）系统间需要通过定时任务来同步某些数据？你是否在为异构系统的不同进程间相互调用、通讯的问题而苦恼、挣扎？如果是，那么恭喜你，消阅读详情

三、生产者确认机制

针对问题（1），我们可以通过生产者的确认消息机制来解决，主要分为两种：第一是事务机制、第二是发送方确认机制

1、事务机制

与事务机制相关的有三种方法，分别是channel.txSelect设置当前信道为事务模式、channel.txCommit提交事务和channel.txRollback事务回滚。如果事务提交成功，则消息一定是到达了RabbitMQ中，如果事务提交之前由于发送异常或者其他原因，捕获后可以进行channel.txRollback回滚。

// 将信道设置为事务模式，开启事务
channel.txSelect(); 
// 发送持久化消息
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "transaction messages".getBytes()); 
// 事务提交
channel.txCommit();

发生异常之后事务回滚

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try {
 　　channel.txSelect();
 channel.basicPublish(exchange, routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "transaction messages".getBytes());
 channel.txCommit();
　　} catch (Exception e){
 e.printStackTrace();
 channel.txRollback();
 }

2、确认机制

　生产者将信道设置为confirm确认模式，确认之后所有在信道上的消息将会被指派一个唯一的从1开始的ID，一旦消息被正确匹配到所有队列后，RabbitMQ就会发送一个确认Basic.Ack给生产者（包含消息的唯一ID），生产者便知晓消息是否正确到达目的地了。

四种途径提高RabbitMQ传输数据的可靠性（二）

消息如果是持久化的，那么确认消息会在消息写入磁盘之后发出。RabbitMQ中的deliveryTag包含了确认消息序号，还可以设置multiple参数，表示到这个序号之前的所有消息都已经得到处理。确认机制相对事务机制来说，相比较代码来说比较复杂，但会经常使用，主要有单条确认、批量确认、异步批量确认三种方式。

2.1 单条确认

此种方式比较简单，一般都是一条条的发送，代码如下：

try {
 Connection connection = connectionFactory.newConnection();
 Channel channel = connection.createChannel();
 //set channel publisher confirm mode 
 channel.confirmSelect();
 // publish message
 channel.basicPublish("exchange", "routingkey", null, "publisher confirm test".getBytes());
 if (!channel.waitForConfirms()) {
 // publisher confirm failed handle
 System.out.println("send message failed!");
 }
} catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
}

2.2 批量确认

问：批量确认comfirm需要解决出现返回的Basic.Nack或者超时情况的话，客户需要将这一批次消息全部重发，那么采用什么样的存储结构才能合适地将这些消息动态筛选出来。

最好是需要增加一个缓存，将发送成功并且确认Ack之后的消息去除，剩下Nack或者超时的消息，改进之后的代码如下：

// take ArrayList or BlockingQueue as a cache
List<Object> cache = new ArrayList<>();
// set channel publisher confirm mode
channel.confirmSelect();
for (int i=0; i < 20; i++) {
 // publish message
 String message = "publisher message["+ i +"]";
 cache.add(message);
 channel.basicPublish("exchange", "routingkey", null, message.getBytes());
 if (channel.waitForConfirms()) {
 // remove message publisher confirm
 cache.remove(i);
 }
 // TODO handle Nack message：republish
}
} catch (Exception e) {
　　e.printStackTrace();
　　// TODO handle Nack message：republish
}

2.3 异步批量确认

异步确认方式通过在客户端addConfirmListener增加ConfirmListener回调接口，包括handleAck与handleNack处理方法：

每次发送消息confirmSet集合元素加1，当消息被确认ack进入handleAck方法时，“unconfirm”集合中删除响应的一条（multiple设置为false时）或者多条记录（multiple设置为true时），其中存储缓存最好采用SortedSet数据结构

代码如下：

try {
 Connection connection = connectionFactory.newConnection();
 Channel channel = connection.createChannel();
 // take as a cache
 SortedSet cache = new TreeSet();
 // set channel publisher confirm mode
 channel.confirmSelect();
 for (int i = 0; i < 20; i++) {
 // publish message
 long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
 String message = "publisher message[" + i + "]";
 cache.add(message);
 channel.basicPublish("exchange", "routingkey", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
 cache.add(nextSeqNo);
 }
 // add confirmCalback: handleAck, handleNack
 channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
 @Override
 public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) {
 if (multiple) {
 // batch remove ack message
 cache.headSet(deliveryTag - 1).clear();
 } else {
 // remove ack message
 cache.remove(deliveryTag);
 }
 }
 @Override
 public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) {
 // TODO handle Nack message：republish
 }
 });
} catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 // TODO handle Nack message：republish
}

3、总结比较

1）是确认机制好呢？还是事务机制？两者可以共存吗？

确认机制相对于事务机制，最大的好处就是可以异步处理提高吞吐量，不需要额外等待消耗资源。但是两者时候不能同时共存的。

2）那么确认机制的三种方式之间呢？实际产生环境是推荐哪一种呢？（其实毫无疑问当然是推荐异步批量确认方式）

批量确认的最大问题就是在于返回的Nack消息需要重新发送，以上普通单条确认、批量确认、批量异步确认三种方法，在实际生产环境中强烈推荐使用批量异步确认方式。

四、消息与队列的持久化

针对的问题（2），我们可以通过增加队列与消息的持久化来实现。

1、交换器的持久化

交换器的持久化是通过声明队列durable参数为true实现的，如果交换器不设置持久化，那么在RabbitMQ服务器重启之后，相关的交换器元数据会丢失，消息不会丢失，只是不能将消息发送到这个交换器中。因此，都是建议将其置为持久化。

channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct", true, false, null);

2、队列的持久化

队列持久化同理与交换器持久化，只是RabbitMQ服务器重启之后，相关的元数据会丢失，数据也会跟着丢失，消息也自然丢失。

 channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);

3、消息的持久化

队列的持久化不能保证内存存储的消息不会丢失，要确保消息不会丢失，需要将其通过设置BasicProperties中的deliveryMode属性为2可实现消息的持久化（PERSISTENT_TEXT_PLAIN实际上已经封装了这个属性），也就是说只有实现了队列与消息的持久化，才能保证消息不会丢失。

// 其中的2就是投递模式
public static Class final BasicProperties_PERSISTENT_TEXT_PLAIN = 
new BasicProperties("text/plain", null, null, 2, null, null, null, null, null, null, null, null, null);

4、消息丢失的几种情况

但实际上不是设置了交换器、队列、消息持久化就能一定保证消息不会被丢失，以下几种情况是可能丢失的，比如：

1）设置autoAck为true，消费者收到消息后，还没处理就宕机了，这样也算数据丢失，解决办法是设置为false，之后手动确认。

2）在设置了持久化后消息存入RabbitMQ之后，还需要一段时间才能存入磁盘之中（虽然很短，但不能忽视），RabbitMQ并不会为每条消息都今次那个同步存盘，可能只会保存到操作系统缓存之中而不是物理磁盘中，如果RabbitMQ这个时间段内宕机、异常、重启等情况，消息也会丢失，解决办法是引入RabbitMQ的镜像队列机制（类似于集群，Master挂了切换到Slave）