MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

本文探讨了消息队列(MQ)确保消息可靠传递的核心架构与流程,包括消息落地及超时重传机制,旨在解决MQ重启导致消息丢失的问题。

以下内容转载自 https://www.toutiao.com/i6834090029292192264/

技术联盟总坛2020-06-03 19:59:40

作者: 58沈剑 架构师之路

前几天有水友提问:

通过消息队列(MsgQueue,MQ)发送任务和消息,万一MQ重启了怎么办?能否保证MQ不丢消息?

 

今天就聊聊MQ的消息必达性架构与流程。

 

不丢消息,MQ架构设计的核心方向是什么?

MQ要想消息必达,架构上有两个核心设计点:

(1)消息落地;

(2)消息超时、重传、确认;

 

为了实现上述两个核心点,MQ架构如何?

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

上图是一个MQ的核心架构图,可以分为三大块:

(1)发送方 -> 左侧粉色部分;

(2)MQ核心集群 -> 中间蓝色部分;

(3)接收方 -> 右侧屎黄色部分;

 

粉色发送方又由两部分构成:

(1)业务调用方;

(2)MQ-client-sender;

其中后者向前者提供了两个核心API

(1)SendMsg(bytes[] msg);

(2)SendCallback();

 

蓝色MQ核心集群又分为四个部分:

(1)MQ-server

(2)zk;

(3)db;

(4)管理后台web;

 

黄色接收方也由两部分构成:

(1)业务接收方;

(2)MQ-client-receiver;

其中后者向前者提供了两个核心API

(1)RecvCallback(bytes[] msg);

(2)SendAck();

 

MQ是一个系统间解耦的利器,它能够很好的解除发布订阅者之间的耦合,它将上下游的消息投递解耦成两个部分,如架构图中的1箭头和2箭头:

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

箭头1:发送方将消息投递给MQ,上半场;

箭头2:MQ将消息投递给接收方,下半场;

 

MQ消息可靠投递核心流程如何?

MQ既然将消息投递拆成了上下半场,为了保证消息的可靠投递,上下半场都必须保证消息必达。

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

MQ消息投递上半场,MQ-client-sender到MQ-server流程见上图1-3:

(1)MQ-client将消息发送给MQ-server;

画外音:此时业务方调用API:SendMsg。

(2)MQ-server将消息落地,落地后即为发送成功;

(3)MQ-server将应答发送给MQ-client;

画外音:此时回调业务API:SendCallback。

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

MQ消息投递下半场,MQ-server到MQ-client-receiver流程见上图4-6:

(4)MQ-server将消息发送给MQ-client;

画外音:此时回调业务API:RecvCallback。

(5)MQ-client回复应答给MQ-server;

画外音:此时业务方主动调用API:SendAck。

(6)MQ-server收到ack,将之前已经落地的消息删除,完成消息的可靠投递;

 

如果消息丢了怎么办?

MQ消息投递的上下半场,都可以出现消息丢失,为了保证消息可达性,MQ需要进行超时和重传。

 

上半场如何实施超时与重传?

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

MQ上半场的1或者2或者3如果丢失或者超时,MQ-client-sender内的timer会重发消息,直到期望收到3,如果重传N次后还未收到,则SendCallback回调发送失败,需要注意的是,这个过程中MQ-server可能会收到同一条消息的多次重发。

 

下半场如何实施超时与重传?

MQ不丢消息,究竟是怎么实现的?

 

MQ下半场的4或者5或者6如果丢失或者超时,MQ-server内的timer会重发消息,直到收到5并且成功执行6,这个过程可能会重发很多次消息。

画外音:一般采用指数退避的策略,先隔x秒重发,2x秒重发,4x秒重发,以此类推。

需要注意的是,这个过程中MQ-client-receiver也可能会收到同一条消息的多次重发。

 

总结

 

MQ是系统之间的解耦利器,MQ为了保证消息必达,架构设计方向为:

(1)消息收到先落地;

(2)消息超时、重传、确认保证消息必达;

 

遗留问题:

上半场,MQ-server可能收到重复的消息;下半场,MQ-client-receiver,也就是消息接收方可能收到重复的消息,怎么办?

画外音:如何去重,如何幂等设计。

### Java MQ 消息失解决方案:基于本地消息表的设计 为了有效解决 Java 环境下的消息队列MQ)中可能发生的失问题,可以通过引入 **本地消息表** 来增强系统的可靠性和一致性。以下是具体的实现思路和技术细节: #### 1. 使用本地消息表记录状态 在业务系统中创建一张用于存储消息状态的本地数据库表 `message_log`,其结构如下: | 字段名 | 类型 | 描述 | |----------------|------------|--------------------------| | id | BIGINT | 主键 | | msg_id | VARCHAR | 消息唯一标识符 | | status | INT | 消息状态 (0:待发送, 1:已发送, 2:失败) | | content | TEXT | 消息体 | | create_time | TIMESTAMP | 创建时间 | | update_time | TIMESTAMP | 更新时间 | 此表的作用在于跟踪每条消息的状态变化过程。 #### 2. 生产者端设计 当生产者需要向 MQ 发送一条新消息时,应遵循以下流程: - 首先将该消息插入到本地消息表中,并标记初始状态为“待发送” (`status=0`)。 - 接着尝试调用 MQ 客户端 API 进行消息发布操作。 - 如果成功收到 MQ 返回的 ACK,则更新本地消息表中的状态为“已发送” (`status=1`);否则保持原状态变并触发补偿机制。 对于未完成的消息(即仍处于 `status=0` 或超时未确认的情况),可定期执行扫描任务以重新提交这些遗留项至目标队列中去[^3]。 ```java // 示例代码片段展示如何保存消息日志以及发送消息 public class Producer { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Producer.class); public void sendMessage(String queueName, String messageContent){ try{ // Step 1: Save the message into local DB with initial state 'pending' long messageId = saveToLocalDB(messageContent); // Step 2: Send message to RabbitMQ and wait for confirmation boolean isSentSuccessfully = sendToRabbitMQ(queueName,messageContent); if(isSentSuccessfully){ markAsSentInLocalDB(messageId); } }catch(Exception e){ log.error("Error occurred while sending message",e); } } private Long saveToLocalDB(String messageContent){ // Insert logic here... return generatedMessageID; } private Boolean sendToRabbitMQ(String queueName,String messageContent){ Channel channel = establishConnection(); try{ channel.basicPublish("",queueName,null,messageContent.getBytes()); return true; }finally{ closeChannelAndConnection(channel); } } private Void markAsSentInLocalDB(Long messageId){ // Update logic here... } } ``` #### 3. 消费者端设计 消费者接收到消息后需严格按照顺序处理完毕后再返回 ACK 给 MQ 。一旦发生异常中断等情况 ,则依靠手动 Acknowledgment Mode 让 Broker 能够感知到此次消费失败从而再次派发相同内容给其他实例或者等待后续重试机会到来为止[^2]。 另外值得注意的是,在某些特殊场景下还可以考虑利用分布式事务管理器来协调跨服务之间的交互行为达成最终一致性的目的[^4]。 --- ### 总结 通过以上方式仅可以极大程度减少因网络波动等原因造成的临时性包现象的发生几率同时也提供了事后追查依据以便快速定位问题所在位置进而采取相应补救措施加以修复恢复正常运转秩序[^5]。
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