RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费

最新推荐文章于 2025-10-03 10:09:35 发布
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#rabbitmq #分布式

一、消息丢失
如图所示，RabbitMQ丢失消息的情况可以发送在任何一个节点。

1.1、生产者没有成功把消息发送到MQ
丢失的原因 ：因为网络传输的不稳定性，当生产者在向MQ发送消息的过程中，MQ没有成功接收到消息，但是生产者却以为MQ成功接收到了消息，不会再次重复发送该消息，从而导致消息的丢失。

解决办法 ： 有两个解决办法：事务机制和confirm机制，最常用的是confirm机制（发布确认机制）。

注意：RabbitMQ的事务机制是同步的，很耗型能，会降低RabbitMQ的吞吐量。confirm机制是异步的，生成者发送完一个消息之后，不需要等待RabbitMQ的回调，就可以发送下一个消息，当RabbitMQ成功接收到消息之后会自动异步的回调生产者的一个接口返回成功与否的消息。

两个机制说明如下。

1.1.1、confirm（发布确认）机制
解释：RabbitMQ可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，生产者每次写的消息都会分配一个唯一的 id，如果消息成功写入 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给生产者回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，生产者可以重新发送。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么可以重发。

RabbitMQ自带的两个回调：

 /**
     * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况
     * 1.轻松的将序号与消息进行关联
     * 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号
     * 3.支持并发访问
     */
    ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
  
    /**
     * 消息确认成功的回调函数，方法参数：1.消息序列号、2.批量标识，true为批量，false 确认当前序列号消息
     */
    ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
        if (multiple) {
            //2：删除到已经确认的消息 剩下的就是未确认的消息
            ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandi
最低0.47元/天 解锁文章
RabbitMQ消息丢失、消息重复消费、消息顺序性无法保证、消息积压、一致性问题、系统可用性降低等这些常见问题怎么解决
小小鱼儿小小林的博客
04-24 1330
MQ（Message Queue，消息队列）是分布式系统中用于实现应用之间的异步通信和消息传递的重要组件。然而，在使用MQ时，可能会遇到一些常见问题，这些问题包括消息丢失、消息重复消费、消息顺序性无法保证等
RabbitMQ防止消息丢失
极客神殿
07-08 2444
1.简介 RabbitMQ中，消息丢失可以简单的分为两种：客户端丢失和服务端丢失。针对这两种消息丢失，RabbitMQ都给出了相应的解决方案。 2.防止客户端丢失消息 如图，生产者P向队列中生产消息，C1和C2消费队列中的消息，默认情况下，RabbitMQ会平均的分发消费给C1C2（Round-robin dispatching），假设一个任务的执行时间非常长，在执行过程中，客户端挂了（...
【MQ】3种方案搞定MQ消息幂等性，避免重复消费
最新发布
m0_73784704的博客
10-03 1332
消费者从MQ拉取消息后，会先处理业务（比如更新订单状态、扣减库存），处理完再给MQ发“ACK确认”（表示消息已处理，MQ可以删除消息了）。但如果消费者处理完业务，还没发ACK就宕机了（比如服务器断电、进程崩溃），MQ会默认“消息没处理完”，等消费者重启后，会再次把这条消息推给消费者。MQ没收到ACK，等消费者重启后，又把“扣减库存”的消息推过去，导致库存被重复扣减。其实你会发现，上面3种方案不仅能解决MQ消息幂等，也能解决“接口幂等”（比如用户重复点击提交按钮，导致接口被重复调用）。不是MQ不想做，而是。
【RabbitMQ】RabbitMq消息丢失、重复消费以及消费顺序性的解决方案
loss_rose777的博客
09-25 1501
主要就是一个幂等性的一个问题（无论是一个操作执行多少次，产生的结果合执行一次是相同的），解决方案有几个方面：数据库层面、业务层面、分布式系统层面。主要是有三种情况：生产者消息未发送到服务端、服务端消息没有做持久化导致丢失、消费端未收到消息。，主要有以下几个层面来解决：生成者层面，消费队列层面、消费者层面。
聊聊MQ，如何避免消息丢失？如何避免重复消费？
uuqaz的博客
04-27 5081
前言 我在工作中，使用到消息中间件MQ的业务还是挺多的，我从事在一家交通行业的公司，业务中经常会涉及处理一些违法数据的场景，项目中经常会使用到RabbitMQ，今天想跟大家聊聊怎样避免消息丢失和重复消费是问题。 在我们发生消息的时候，如果MQ服务器突然宕机了会出现什么情况？是不是我们发过去的消息全部没有了吗？ 是的，一般MQ中间件为了提高系统的吞吐量会把消息保存在内存中，如果不作其他处理，MQ服务器一旦宕机，消息将全部丢失。这个是业务不允许的，造成很大的影响。 在遇到这种问题的时候，一般
rabbitMQ如何避免消息丢失
qq_42524262的博客
09-06 3733
rabbitMQ消息可能丢失的情况： 1.发送方发出消息但没有进入队列。 2.接收者接到消息，但处理过程出现错误。 3.队列或者交换机宕机。 针对上面的三种情况，rabbitMQ有三种应对措施。 publisher-confirms（发送方确认模式） 将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。 一旦消息被投递到目的队列后，或者消息被写入磁盘...
php下rabbitmq防止消息丢失
qq_28979487的博客
03-12 1091
消息丢失的情况在rabbitmq的消息的任何一个节点都会出现丢失。
RabbitMQ-如何保证消息不丢失
qq_63945982的博客
01-25 9715
由于mq是基于内存存储消息的，那么在mq服务宕机等一些情况下可能导致消息的丢失。RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到Mq的过程中丢失，消息发送到Mq以后，会返回一个结果给发送者，表示消息的发送成功。第三种是correlated：MQ异步回调方式返回回执消息，即生产者发送完消息后可以干其他的事情，直到接收到mq的回执。第二种是 simple：表示同步阻塞并等待mq的回执消息，即发送完消息后不能干其他的事情，只能等待mq的回执，很显然这样效率很低。
「RabbitMQ消息可靠性深度解析｜从零构建高可靠消息系统的实战指南」
Zyw907155124的博客
01-09 6164
"作为消息中间件核心难题，消息丢失与重复消费问题困扰着无数开发者。本文基于作者在金融级分布式系统中的实战经验，深度剖析RabbitMQ的可靠性传输机制，从消息生产、Broker存储到消费端的全链路防护，提供包含事务确认、持久化策略、消费者ACK机制、死信队列、幂等性设计等在内的完整解决方案。通过本文，您将掌握构建企业级高可靠消息系统的关键技术，附赠可复用的工程化代码示例。"
Rabbitmq消息不丢失
Knight
08-13 4565
有时，业务处理成功，消息也发了，但是我们并不知道消息是否成功到达了rabbitmq，如果由于网络等原因导致业务成功而消息发送失败，那么发送方将出现不一致的问题，此时可以使用rabbitmq的发送确认功能，即要求rabbitmq显式告知我们消息是否已成功发送。有时，消息被正确投递到消费方，但是消费方处理失败，那么便会出现消费方的不一致问题。由于消息队列是公共模块，我们把mq的相关业务封装到该模块，其他service微服务模块都可能使用，因此我们把他封装到一个单独的模块，需要使用mq的模块直接引用该模块即可。
RabbitMQ 保证消息不丢失的几种手段
zhiyikeji的博客
04-16 5751
我们通过分析消息从生产者发送消息到消费者消费消息的全过程，得出了消息可能丢失的几种场景，并给出了相应的解决方案，如果需要保证消息在整条链路中不丢失，那就需要生产端、mq自身与消费端共同去保障。生产端：对生产的消息进行状态标记，开启confirm机制，依据mq的响应来更新消息状态，使用定时任务重新投递超时的消息，多次投递失败进行报警。mq自身：开启持久化，并在落盘后再进行ack。如果是镜像部署模式，需要在同步到多个副本之后再进行ack。
如何防止rabbitmq消息丢失
java线程池
11-09 3041
在我们使用mq的时候，我们发现了他的好处以及便捷性，但是mq中经常也会出现一些问题，比如mq的消息丢失、消息堆积、消息重复消费之类的问题，好在这些问题都有解决方法，而我们本节主要说的就是mq的消息丢失问题 首先我们要知道什么时候会丢失消息，在mq中总共有三个环节会丢失消息 一、生产者弄丢了数据 如果我们的生产者在中途传输过程出现问题导致了消息的丢失。这个时候我们应该怎么做，mq中提供了两种方式来防...
Java消息中间件篇：RabbitMQ（保证消息不丢失，重复消费问题，延迟队列，消息堆积，高可用机制），Kafka（保证消息不丢失，重复消费问题，消费的顺序性，高可用机制，数据清理机制，高性能设计）
jungleirim的博客
04-23 1633
在消费者出现异常时利用本地重试，设置重试次数，当次数达到了以后，如果消息依然失败，将消息投递到异常交换机，交由人工处理.抛出异常则返回nack。我们可以采用仲裁队列，与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步，主从同步基于Raft协议，强一致。，副本存储在不同的broker中所有的分区副本的内容是都是相同的，如果leader发生故障时，一个topic的数据可能存储在不同的分区中，每个分区都有一个按照顺序的存储的偏移量，属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为。
RabbitMQ如何避免丢失消息
yzx3105的博客
05-14 3264
镜像集群模式通过从主节点拷贝消息的方式使所有节点都能保留一份数据，一旦主节点崩溃，备节点就能完成替换从而继续对外提供服务。这解决了节点宕机带来的困扰，提高了服务稳定性，但是它并不能实现负载均衡，因为每个操作都要在所有节点做一遍，这无疑降低了系统性能。再者当消息大量入队时，集群内部的网络带宽会因此时的同步通讯被大大消耗掉，因此对于可靠性要求高、性能要求不高且消息量并不多的场景比较适用。
RabbitMQ如何保证消息不丢失
2301_76166241的博客
08-20 2177
可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个必须要开启 RabbitMQ消息的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢失。
RabbitMQ如何防止消息重复消费
dongci777的博客
04-15 1444
RabbitMQ如何防止重复消费的问题消息传输过程：生产者（Producer）-> MQ -> 消费者（Consumer）。生产者（Producer）-> MQ这个过程。一条消息被多次发送给了MQMQ -> 消费者（Consumer）这个过程中。虽然消息有消费确认机制，但是在确认消息消费这个过程中，网络发生延迟或者网络异常（服务中断）的情况，会导致确认消息没有发送到消息队列，导致重复投送针对第一种场景，比较好控制，只要确保消息不要重复发送给MQ即可。重点是要解决第二种场景。
RabbitMq 设计防止消息被重复消费的方案
09-06
<think> 首先，用户的问题是关于RabbitMQ设计防止消息被重复消费的方案。我需要参考用户提供的引用内容。 用户提供的引用： - 引用[1]：讨论RabbitMQ重复消费问题，强调其重要性，并提到可以采用一些方法来确保消息不被重复消费。 - 引用[2]：详细描述了保证消息不被重复消费的方法，包括维护消息ID集合、设计幂等性处理逻辑、使用定时任务和Redis记录消息、利用消费者的自动应答机制。 - 引用[3]：提到了RabbitMQ的确认机制，例如使用confirmCallback来处理消息投递失败。 用户要求我查找RabbitMQ设计防止消息被重复消费的方案，所以我需要基于这些引用和我的知识来回答。 我的回答必须遵守系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式（但在这个主题中，可能不涉及数学表达式）。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段（同样，可能不适用）。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 回答结构： - 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 主题是关于RabbitMQ防止消息重复消费的设计方案。关键点来自引用： - 维护消息ID集合：避免重复处理。 - 幂等性处理逻辑：确保多次处理相同消息不影响系统。 - 使用定时任务和Redis记录消息：记录已接收消息。 - 利用消费者的自动应答机制：RabbitMQ的ack机制。 - 监控与补偿（来自引用[3]）。 从RabbitMQ的角度，防止重复消费通常不是由RabbitMQ本身直接提供的特性，而是由消费者应用程序实现的。RabbitMQ提供机制如acknowledgements来帮助，但实际防重复需要应用层逻辑。 常见方案： 1. **幂等性设计**：确保消息处理是幂等的，即多次处理相同消息不会改变结果。 2. **消息去重**：使用唯一消息ID，消费者存储已处理的ID（如在数据库或缓存如Redis中），检查是否已处理。 3. **RabbitMQ机制**：使用手动ack模式（而不是自动ack），只有在消息处理成功后才发送ack；如果消费者失败，消息会被重新派发，但消费者可以设计为幂等。 4. **提供者端重试机制**：生产者使用confirm机制确保消息投递，但不直接防止消费者侧的重复。 引用[2]提到RabbitMQ的自动应答机制默认是开启的，但建议使用手动ack来控制。 所以，设计方案可以包括： - 应用层实现幂等性。 - 消费者使用手动ack，并结合消息ID去重。 - 基础设施如Redis辅助记录。 回答结构： 1. **介绍问题**：解释什么是消息重复消费及其原因。 2. **解决方案概述**：列出主要设计策略。 3. **详细描述每个策略**： - 幂等性处理。 - 消息去重机制。 - RabbitMQ的ack机制使用。 - 其他辅助方法如使用Redis。 4. **结合RabbitMQ特性**：强调RabbitMQ的角色。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 添加引用标识：在引用具体内容时添加[^1], [^2], [^3]。例如，提到引用[2]中的方法时添加标识。 最后，生成相关问题：类似于示例中的“§§相关问题§§”，然后列出几个问题。 相关问题建议： 1. 如何实现幂等性消息处理？ 2. RabbitMQ的手动ack机制如何配置？ 3. 使用Redis进行消息去重的具体步骤是什么？ 4. 在分布式系统中如何监控消息重复消费？ 5. RabbitMQ与其他消息队列（如Kafka）在防止重复消费方面的比较？ </think> ### RabbitMQ防止消息被重复消费的设计方案 RabbitMQ作为一种广泛使用的消息队列系统，本身并不直接提供内置的防重复消费机制，但通过其核心特性与应用层设计结合，可以有效避免消息被重复消费。这个问题通常源于消费者在处理消息时失败（如网络中断或应用崩溃），导致消息被重新派发[^1]。以下是一个结构化的设计方案，基于RabbitMQ的特性和最佳实践，逐步解决这一问题。方案核心包括：实现消息去重、设计幂等性处理、利用RabbitMQ机制、以及辅助监控。 #### 1. **实现消息去重** 消息去重是防止重复消费的基石。核心思想是为每个消息分配唯一ID（如UUID），并在消费者端维护一个已处理ID的存储。当消费者接收到新消息时，先检查其ID是否已存在： - **设计步骤**： - 生产者发送消息时，附加全局唯一消息ID（例如在消息头中设置 `message-id`）。 - 消费者使用高效存储（如Redis）记录已处理的ID。例如，在Redis中创建哈希表，键为消息ID，值为处理状态。 - 消费者处理消息前，查询Redis：如果ID存在，则跳过处理；否则处理并存储ID。 - **RabbitMQ整合**：RabbitMQ的AMQP协议支持在消息属性中添加自定义头部，方便ID传递[^2]。 - **优点**：简单高效，适用于高并发场景。Redis的低延迟确保了快速检查。 - **注意事项**：需设置Redis的过期策略，避免存储无限增长。例如，为ID设置TTL（如24小时），基于消息的生命周期。 引用中强调了ID集合去重的有效性[^2]，该方法能直接从源头拦截重复消息。 #### 2. **设计幂等性处理逻辑** 幂等性确保即使消息被多次消费，也不会改变系统状态（例如，多次执行同一操作的结果与一次执行相同）。这是防重复消费的核心策略[^2]。 - **设计步骤**： - **业务逻辑层**：在处理消息时，使用幂等操作。例如： - 数据库更新采用唯一约束（如订单ID），重复更新会被忽略。 - 状态机设计：将消息处理标记为“已处理”，后续重复消息直接返回成功。 - **代码示例**：在消费者代码中，检查消息是否已处理过（结合唯一ID），并确保核心操作可重入。 - **RabbitMQ整合**：结合手动ack机制（见下文），确保只有处理成功后才确认消息。 - **优点**：不需额外存储，对业务侵入小。适用于订单支付、库存扣减等场景。 - **注意事项**：设计需覆盖所有边界条件，例如使用乐观锁或分布式锁保证原子性。 引用指出幂等性是“有效的解决方案”，因为它不依赖外部系统[^2]。 #### 3. **利用RabbitMQ的确认机制** RabbitMQ提供的消费者应答（ack）机制是关键工具。默认是自动ack（消息推送后立即删除），但推荐使用手动ack模式来控制消息重发[^2]。 - **设计步骤**： - **启用手动ack**：消费者订阅队列时，设置 `autoAck=false`，并在代码中显式调用ack或nack。 - 示例（Python伪代码）： ```python def callback(ch, method, properties, body): try: # 处理消息（需幂等） process_message(body) # 处理成功，手动ack ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) except Exception: # 处理失败，nack并重入队列或丢弃 ch.basic_nack(delivery_tag=method.delivery_tag, requeue=False) ``` - **生产者端确认**：使用 `confirmCallback` 确保消息投递成功（如引用[3]所示），如果投递失败，生产者可重试或记录。 - **优点**：RabbitMQ原生支持，能防止因消费者崩溃导致的消息丢失和重复派发。 - **注意事项**：需处理nack时的死信队列，避免消息无限重试。 引用提到RabbitMQ的自动应答机制默认开启，但启用手动ack能“有效防止消息被重复消费”[^2]。 #### 4. **辅助监控与补偿机制** 结合外部工具实现实时监控和定时补偿，提升鲁棒性。 - **设计步骤**： - **Redis记录与定时任务**：生产者发送消息后，如果没有收到ack，使用定时任务（如Quartz）重发消息。消费者端用Redis记录已处理消息ID（如引用[2]所述）。 - **监控日志**：集成日志系统（如ELK），跟踪消息状态，报警异常。 - **补偿逻辑**：定期扫描数据库或Redis，修复未处理或重复的消息（如回滚错误操作）。 - **RabbitMQ整合**：利用RabbitMQ的死信交换机（DLX）处理nack的消息，避免堆积。 - **优点**：提供冗余保障，适合高可靠系统。 - **注意事项**：补偿任务需轻量化，避免影响性能。 引用建议通过“监控与补偿”来增强可靠性[^3]。 #### 方案总结与推荐 - **核心原则**：以幂等性为主 + 消息去重为辅，结合RabbitMQ的ack机制。 - **适用场景**：电商订单系统、金融交易等高一致性要求的应用。 - **性能影响**：Redis或数据库查询可能引入轻微延迟（一般<10ms），但通过缓存优化可忽略。 - **可靠性级别**：该方案能降低重复消费至接近零，但需测试边界情况（如Redis故障）。 通过以上设计，RabbitMQ消息系统能高效防止重复消费，确保数据一致性[^2]。
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