rabbitmq避免消息丢失和重复消费

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

1.生产者发送消息给mq时丢失
事务机制和confirm机制，事务机制是同步的，很消耗性能，常用的是confirm机制
事务机制：channel.txSelect   可开启事务，如果报错会回滚  channel.txRollback    如果没问题就提交   channel.txCommit
confirm机制：开启后，每个消息都会分配唯一的 id，mq如果收到会回传一个 ack消息，如果没有收到会回调你的一个 nack 接口，超过时间没接收到回调消息，生产者重发消息。

confirm机制是异步的，不接收回调也能继续发送下个消息，rabbitmq的回调也是异步的

2.在mq里发生丢失
首先在创建mq时开启持久化，然后发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2，意思就是持久化，两步一起


3.发送消息给消费者时丢失

发送消息给消费者成功了，但如果就在此时，消费者的逻辑还没跑完，然后宕机了，那么这个消息就丢失了
关闭MQ的自动ack机制，通过一个 api 来调用就行，消费者的代码逻辑处理完，再在程序里 ack 。如果mq没有收到ack，证明这个消息没有被处理，可以继续发送给消费者



重复消费
 

  • 在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；
  • 在消息消费时，要求消息体中必须要有一个bizId（对于同一业务全局唯一，如支付ID、订单ID、帖子ID等）作为去重和幂等的依据，避免同一条消息被重复消费
清北_
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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 1288
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如何防止消息丢失及重复消费
m0_67392931的博客
06-12 7245
RabbitMQ目录如图所示，RabbitMQ丢失消息的情况可以发送在任何一个节点。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
RabbitMQ丢失消息和重复消费问题
yahuuqq1314的博客
06-29 2471
最近改了改自己的简历，然后试了试水，收到了很多面试邀请，于是去热热身，一来提升一下自己的语言组织能力，二就是给自己做一些查漏补缺，天天码业务代码有时候一些很简单基础的东西反而忘得干净。 今天随便面了一家小公司，经过一个多小时的面试，所有的问题都答的很流畅，但是在一个很简单的地方卡住了，面试官问了我一个问题： RabbitMQ如何保证消息不重复消费？ 这是一个很简单的问题，但是当时我想茬了，我想到了如何防止消息不丢失，然后一下没回忆起来，卡了一会。好在面试官提示了我如何做分布式幂等校验，我就顺着答了下去。
【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 1239
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。
如何保证 RabbitMQ 消息不丢失？
m0_71777195的博客
03-21 4088
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。消费端：开启手动ack模式，在业务处理完成后再进行ack，并且需要保证幂等。通过以上的处理，理论上不存在消息丢失的情况，但是系统的吞吐量以及性能有所下降。
RabbitMQ防止消息丢失
极客神殿
07-08 2436
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（...
「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 6112
"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如何避免消息丢失
Knight
03-31 673
在方法中判断 ack，如果为true，则发送成功，如果为false，则发送失败，需要处理。，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。：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。：开启RabbitMQ的持久化。
RabbitMQ如何避免消息重复投递或重复消费？
weixin_45286894的博客
08-23 1522
这些插件可以在消息发送时自动进行去重操作，根据消息的内容生成唯一的消息ID，并在发送之前检查是否已存在相同ID的消息，从而避免重复发送。使用数据库或缓存来记录已经发送的消息的标识，每次发送消息之前先查询是否已存在相同标识的消息，如果存在则不发送。消费者确认：消费者在处理完消息后，可以发送确认消息给RabbitMQ，告知消息已经被正确处理。RabbitMQ收到确认消息后，会将该消息从队列中删除，避免消息的重复消费。消息全局ID或唯一标识：每次消费消息之前，根据消息ID去判断该消息是否已消费过。
RabbitMQ如何解决被重复消费和数据丢失的问题？
weixin_45336205的博客
02-11 316
原文地址
rabbitMQ如何避免消息丢失
m0_54850825的博客
04-22 925
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后（可持久化的消息），信道会发送一个确认给生产者（包含消息唯一ID）。 如果RabbitMQ发生内部错误从而导致
如何防止rabbitmq消息丢失
java线程池
11-09 3033
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...
RabbitMQ如何保证消息不丢失
weixin_61718800的博客
06-18 720
RabbitMQ 可从。
RabbitMQ-如何保证消息不丢失
qq_63945982的博客
01-25 9694
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。
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 1602
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 保证消息不丢失的几种手段
zhiyikeji的博客
04-16 5706
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。
rabbitmq消息丢失问题和 重复消费问题
01-22
### RabbitMQ 中消息丢失解决方案 针对RabbitMQ中可能出现的消息丢失问题，存在多种有效的预防措施。生产者确认机制确保了每条消息确实被发送至目标队列；一旦生产者接收到Broker返回的成功通知，则表明消息已被正确接收[^3]。 #### 生产者确认机制 通过启用发布确认功能，生产者能够得知其发布的消息是否已经被代理接受并记录下来。这一步骤至关重要，因为只有当消息安全抵达Broker后才能继续执行下一步操作。具体实现方式是在Channel上设置`confirm.select()`方法来激活此特性，并监听相应的回调事件以捕捉确认状态变化。 ```java channel.confirmSelect(); // 发送消息... if (!channel.waitForConfirms()) { System.out.println("Message was not confirmed"); } ``` #### 持久化配置 为了进一步保障数据的安全性，在定义Queue时需指定消息属性为持久化的形式(`durable=true`)，使得即使遇到意外断电等情况也能恢复未处理完毕的信息流。同时，Exchange与Binding也应当遵循相同的设定原则，从而构建起完整的可靠传输链路[^5]。 ```python channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True) properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2,) # make message persistent channel.basic_publish(exchange='', routing_key='task_queue', body=message, properties=properties) ``` --- ### 防止重复消费的方法 为了避免同一份内容被多个实例不当读取而造成逻辑错误的现象发生，引入了消费者级别的手动ACK机制作为核心手段之一。每当客户端成功解析一条指令之后再向服务器反馈确认信号，这样就能有效避免由于网络波动等原因引起的误判情形出现[^4]。 #### 手动应答模式 默认情况下，自动签收可能会引发潜在风险——即尚未真正完成的任务就被标记为已完成。因此建议采用显式的回执策略，允许应用程序自行控制何时才算正式结束一轮交互过程。下面给出了一段Python代码片段用于展示如何切换成这种更稳妥的方式： ```python def callback(ch, method, properties, body): try: process_message(body.decode()) ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) # 显式确认 except Exception as e: print(f"Failed to process message: {e}") ch.basic_nack(delivery_tag=method.delivery_tag) channel.basic_consume(queue='my_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False) ``` 此外，利用幂等性设计思路同样有助于缓解此类困扰。所谓幂等是指无论调用多少次相同的操作最终结果保持一致不变。例如在电商场景下更新商品库存数量时可以通过原子计数器或者版本号校验等方式达成目的。
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