RabbitMQ消息不丢失补偿方案

最新推荐文章于 2025-02-24 18:24:17 发布
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分类专栏： RabbitMQ学习 文章标签： java rabbitmq
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「扫码关注我，面试、各种技术（mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm）持续更新中～」
在这里插入图片描述

RabbitMQ特性

  • 异步
  • 解耦
  • 削峰填谷

正是由于其存在以上特性，所以被广泛应用于实际开发中，但是线上环境却存在消息丢失的场景，需要我们通过一些技术手段来保证最终数据的一致性（即MQ消息不丢失），首先我们先需要了解下RabbitMQ整体的架构图如下：

RabbitMQ架构图

RabbitMQ组成

通过上面架构图我们可以看到RabbitMQ大致分为3部分，

  1. 客户端（生产者）
  2. RabbitMQ消息中间件
  3. 服务端（消费者）

RabbitMQ消息丢失原因

那么究竟哪些环节会导致消息丢失呢？

  • 生产者发送消息到RabbitMQ服务器后，RabbitMQ服务器出现宕机
  • RabbitMQ服务器出现类似脑裂问题后重启服务
  • 消费者接收到MQ消息后出现宕机或者业务处理异常
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高薪程序员&面试题精讲系列125之RabbitMQ怎样保证消息的可靠性、不重复及不丢失?
一一哥
07-18 931
虽然RabbitMQ一般情况下很少会出现消息丢失的情况，但凡事都可能会有意外，这个世界上就没有完美的技术及产品，RabbitMQ也有一定的概率会出现消息丢失。就比如消息刚从生产者发出，还没到达MQ服务器，结果MQ服务器所在机房就炸了，这种可能性你说有没有？再或者消息从生产者刚发送到服务器，还没到交换机，MQ服务器自己崩了，MQ程序GG了；或者消息生产者在发送消息的一刹那，生产者崩了或者网络异常了；生产者与RabbitMQ服务器建立连接生产者将消息传递到Broker中的交换机消费者从队列中获取消息。壹哥。..
如何保证 RabbitMQ 消息不丢失？
m0_71777195的博客
03-21 3893
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。
面试官再问我如何保证 RocketMQ 不丢失消息,这回我笑了！
架构师小秘圈
03-29 333
0x00. 消息的发送流程一条消息从生产到被消费，将会经历三个阶段：生产阶段，Producer 新建消息，然后通过网络将消息投递给 MQ Broker存...
浅聊RocketMQ 死信队列（DLQ）的失败补偿机制
qq_37679639的博客
02-24 1185
RocketMQ 死信队列（DLQ）的失败补偿机制
RabbitMQ如何避免消息丢失
Knight
03-31 559
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如何避免消息丢失
qq_42524262的博客
09-06 3689
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...
RabbitMQ 保证消息不丢失的几种手段
sxlishaobin的博客
04-29 6817
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 消息丢失的场景，如何保证消息不丢失？
2301_78526383的博客
06-15 2417
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。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。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。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中如何避免消息丢失？
qq_33240556的博客
09-21 849
在RabbitMQ中，避免消息丢失是一个重要的考虑因素，尤其是在构建可靠的分布式系统时。为了避免消息丢失，可以采取多种措施，从消息的发布到消费的整个生命周期中确保消息的可靠传递。
RabbitMQ 如何保证消息不丢失？
web15185420056的博客
04-22 2897
文章出自：https://www.cnblogs.com/flyrock/p/8859203.html RabbitMQ一般情况很少丢失，但是不能排除意外，为了保证我们自己系统高可用，我们必须作出更好完善措施，保证系统的稳定性。 下面来介绍下，如何保证消息的绝对不丢失的问题，下面分享的绝对干货，都是在知名互联网产品的产线中使用。 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种：消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面，如果不特别声明设置，消息不会持久化保存到
【rabbitMQ】02 如何保证消息不丢失（附消息为什么会丢失）
阿杰
07-25 1088
生产者：消息从生产者生产发送给Broker 消息队列：消息在Broker存放，如果是镜像复制集群，消息将被复制到其他副本上 消费者：消费者从Broker上拉取信息，经过网络传输发送到Consumer
RabbitMQ如何保证消息不丢失？
m0_67402914的博客
08-23 539
如果说你这个是用 MQ 来传递非常核心的消息，比如说计费、扣费的一些消息，那必须确保这个 MQ 传递过程中先来捋一下在RabbitMQ传递消息的过程中，所有可能丢失消息的环节：那如何才能避免消息不会丢失呢？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如何保证消息不丢失
huhuhu_o的博客
07-01 3122
本文将从三个方面详细介绍在使用RabbitMQ时如何确保消息不丢失的方法： 1. 持久化机制 2. Confirm机制 3. 消费者ack
RabbitMQ-如何保证消息不丢失
qq_63945982的博客
01-25 9565
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消息丢失的场景，如何保证消息不丢失？（详细讲解，一文看懂）
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w20001118的博客
09-01 1万+
一.RabbitMQ消息丢失的三种情况 二.RabbitMQ消息丢失解决方案 1.针对生产者 方案1 ：开启RabbitMQ事务 方案2： 使用confirm机制 2.针对RabbitMQ （1）消息持久化 （2）设置集群镜像模式 （3）消息补偿机制 3.针对消费者 方案一：ACK确认机制 第一种：生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。 第二种：RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了 第三种：消费端弄丢了数据..
mq消息队列的补偿方式
ysshadoubudong的博客
03-01 1899
在千锋“逆战”班学习的第17天。 如订单服务： 之前的做法是创建订单时，会将消息发送到消息队列，然后消费者消费消息，做扣减库存等操作 在创建订单之前，此时会先发送一条消息到一个独立消息服务，此时消息的状态为init，创建订单完成后，会再次发送消息到独立消息服务，并且将消息状态改为sent，最后由独立消息服务向队列中发送消息，消费者消费消息，服务执行成功，会向独立消息服务回复ack，此时...
如何保证RabbitMQ消息不丢失？
最新发布
04-15
<think>嗯，用户想了解在RabbitMQ中如何实现消息的可靠传输，防止消息丢失的最佳实践。我需要结合之前的引用资料，整理出一个清晰的回答。首先，得确认用户可能对哪些方面感兴趣，比如消息确认机制、持久化设置、高可用性配置等等。 根据引用[1]，可靠传输需要多方面的配置，包括持久化、消息确认、高可用性、死信队列等。引用[2]详细说明了消息确认机制的重要性，尤其是ACK机制。引用[4]提到了最佳实践中的队列设计、消息生产和消费优化、监控部署等。还有引用[5]提到的Confirm机制，确保消息到达Exchange。这些都需要整合起来。 首先应该分步骤讲解，比如生产者确认机制、持久化设置、消费者确认、高可用集群、死信队列处理、监控等。每个部分都需要具体说明如何操作，比如如何开启Confirm模式，如何设置持久化，如何正确使用ACK等。同时要注意引用对应的参考文献，比如在讲持久化时引用[1]和[4]，在讲Confirm时引用[5]。 可能用户对每个步骤的具体实现不太清楚，需要给出代码示例或配置示例。比如生产者发送消息时如何设置mandatory属性，消费者如何手动ACK。此外，高可用性部分可能需要解释集群和镜像队列的设置，引用[4]提到的集群部署。 还要注意可能出现的误区，比如持久化需要同时设置队列和消息，否则可能失效。另外，Confirm机制只能确保消息到达Exchange，而不是Queue，所以需要结合mandatory和备份交换机来处理路由失败的情况，引用[5]提到这一点。 最后，相关问题部分需要涵盖性能优化、确认机制对比、持久化影响、镜像队列配置、监控工具等，这些都是用户可能进一步想了解的内容。需要确保问题有针对性，帮助用户深入理解。</think>在 RabbitMQ 中实现消息可靠传输需要从生产者、中间存储、消费者三个环节协同设计。以下是基于最佳实践的系统性解决方案： ### 一、生产者端保障 1. **Confirm 确认机制** 通过异步确认模式确保消息成功投递到交换机： ```python channel.confirm_delivery() # 开启Confirm模式 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='queue', body=msg, properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2), mandatory=True) # mandatory确保消息路由失败时返回生产者 ``` 当消息无法路由到队列时，需结合备份交换机（alternate-exchange）处理[^5] 2. **消息持久化标记** 设置消息属性为持久化（delivery_mode=2），但需注意**必须配合队列持久化**才有效[^1] ### 二、Broker端保障 1. **队列双重持久化** ```java // 创建持久化队列和持久化交换机 channel.queueDeclare("queue", true, false, false, null); // durable=true channel.exchangeDeclare("exchange", "direct", true); // durable=true ``` 持久化队列会将消息写入磁盘，但会降低约10倍吞吐量[^4] 2. **镜像队列高可用** 在集群中配置镜像策略： ```bash rabbitmqctl set_policy ha-all "^ha\." '{"ha-mode":"all"}' # 镜像所有队列 ``` 确保节点故障时消息不丢失[^4] ### 三、消费者端保障 1. **手动ACK机制** 关闭自动确认（autoAck=false），在处理完成业务逻辑后手动发送确认： ```python def callback(ch, method, properties, body): try: process_message(body) ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) except Exception: ch.basic_nack(delivery_tag=method.delivery_tag) channel.basic_consume(queue='queue', on_message_callback=callback, auto_ack=False) ``` 未确认的消息会重新入队[^2] 2. **消费限流** 通过QoS设置预取数量防止消费者过载： ```java channel.basicQos(10); // 每次最多推送10条未确认消息 ``` ### 四、补充保障措施 1. **死信队列(DLX)** 配置无法处理的消息转入死信队列： ```java args.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange"); channel.queueDeclare("normal.queue", true, false, false, args); ``` 2. **监控告警** 使用命令监控关键指标： ```bash rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged ``` 结合Prometheus+Grafana实现可视化监控[^3] 3. **消息补偿机制** 对重要消息建立本地消息表，定期扫描未确认消息进行重发 $$ R = 1 - (1 - P_{producer}) \times (1 - P_{broker}) \times (1 - P_{consumer}) $$ 其中$P_{producer}$、$P_{broker}$、$P_{consumer}$分别代表各环节可靠性概率
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