如何保证mq不丢消息
1.消息的发送流程
一条消息从生产到被消费,将会经历3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
- 存储阶段,消息将会存储在Broker端磁盘中
- 消费阶段,Consumer将会从Broker拉取消息
以上3个阶段,都有可能会丢失消息,只要找到这3个阶段丢失消息的原因,采取合理的办法进行避免,就可以彻底解决丢失消息问题。
2.生产阶段
Prodducer 通过网络发送消息给Broker,当Broker收到之后,将会返回确认响应信息给Producer,所以生产者只有接收到返回的确认响应,就代表消息在生产阶段未丢失
同步发送伪代码
DefaultMQProducer mqProducer=new DefaultMQProducer("test");
// 设置 nameSpace 地址
mqProducer.setNamesrvAddr("namesrvAddr");
mqProducer.start();
Message msg = new Message("test_topic" /* Topic */,
"Hello World".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// 发送消息到一个Broker
try {
SendResult sendResult = mqProducer.send(msg);
} catch (RemotingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (MQBrokerException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
send 方法是同步操作,只要这个方法不抛出异常,就代表消息已经发送成功
消息发送成功仅代表消息已经到了Broker端,Broker在不同配置下,可能返回不同的状态
- SendStatus.SEND_OK
消息发送成功,消息发送成功,不意味着它是可靠的,要保证不会丢失任何信息,还应启用同步Master服务器或同步刷盘,即SYNC_MASTER或SYNC_FLUSH - SendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT
消息发送成功,但是服务器刷盘超时.消息进入到了broker的内存里,只有服务器戎机,消息才会丢.消息存储配置参数中可以配置刷盘方式和同步刷盘的时间长度,如果是同步刷盘,FlushDiskType=SYNC_FLUSH(默认是异步刷盘),当Broker服务器未在同步刷盘时间内(默认5秒)完成刷盘,则将返回该状态-刷盘超时 - SendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT
消息发送成功,但是服务器同步到Slave超时,消息进入到了broker的内存里,只有broker戎机,消息才会丢。如果Broker角色是同步Master,及SYNC_MASTER(默认是异步Master及ASYNC_MASTER),并且从Broker未在同步刷盘时间内(5秒)内完成与从服务器的同步,就会返回数据同步Slave超时 - SendStatus.SLAVE_NOT_AVAILABLE
消息发送成功,Slave不可用,同步master,单没配置slave broker,会返回此状态
异步发送伪代码
DefaultMQProducer mqProducer = new DefaultMQProducer("test");
// 设置 nameSpace 地址
mqProducer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
mqProducer.setRetryTimesWhenSendFailed(5);
mqProducer.start();
Message msg = new Message("test_topic" /* Topic */,
"Hello World".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
try {
// 异步发送消息到,主线程不会被阻塞,立刻会返回
mqProducer.send(msg, new SendCallback() {
@Override
public void onSuccess(SendResult sendResult) {
// 消息发送成功,
}
@Override
public void onException(Throwable e) {
// 消息发送失败,可以持久化这条数据,后续进行补偿处理
}
});
} catch (RemotingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
异步发送,要重写回调方法,在回调方法中检查发送结果
不管同步还是异步,都会碰到网络问题导致发送失败的请求,针对这种情况,我们可以设置合理的重试次数,当出现网络问题,可以自动重试,设置方式如下
// 同步发送消息重试次数,默认为 2
mqProducer.setRetryTimesWhenSendFailed(3);
// 异步发送消息重试次数,默认为 2
mqProducer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(3);
3.存储阶段
消息到了Broker端,将会优先保存到内存里,然后立刻返回确认响应ack给生产者。随后Broker 定期批量的将一组消息从内存中异步刷到磁盘中
定期异步刷数据到盘的操作,减少了IO次数,可以有更好的性能,但是如果发生几起掉电,戎机的情况,消息还未及时刷到磁盘,就会出现丢失消息的情况。
如果要保证Broker端不丢消息,需要将消息的保存机制改为同步刷盘方式,来一个消息,刷一下到磁盘中,再返回响应。
master配置修改
flushDiskType = SYNC_FLUSH
当Broker未在同步时间内(默认5秒)完成刷盘,将会返回SendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT状态给生产者
高可靠
broker通常采用集群部署,一主多从架构,为了保证消息不丢,消息还会复制到slave节点
默认情况下,消息写入master成功,就可以返回确认响应ack给生产者,接着消息异步复制到slave节点
此时若Master突然戎机不可恢复,那么还未恢复到slave的消息将会丢失
为了进一步提高消息可靠性,可以采用同步的复制方式,master节点将会同步等待slave节点复制完成,才会返回确认响应。
异步复制与同步复制的区别如下:

Broker master节点同步复制配置如下
brokerRole = SYNC_MASTER
如果slave 节点未在指定时间内同步返回响应,生产者将会受到SendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT返回状态
如果 要严格保证消息不丢,broker需要如下配置:
## master 节点配置
flushDiskType = SYNC_FLUSH
brokerRole = SYNC_MASTER
## slave 节点配置
brokerRole = slave
flushDiskType = SYNC_FLUSH
生产者要配合,判断返回状态是否SendStatus.SEND_OK,若是其他状态,需要考虑补偿重试。上述配置会提高消息的可靠性,但是会降低性能,生产实践中需要综合选择。不是完全固化的配置
4.消费阶段
消费者从broker拉取消息,然后执行相应的业务逻辑,一旦执行成功,将会返回ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS状态给Broker
如果Broker 未收到消息确认响应或收到其他状态,消费者下次还会再次拉取到该条消息,进行重试。
此种方式有效避免了消费者消费过程中发生异常,消息在网络传输中丢失的情况
消费伪代码
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("test_consumer");
// 设置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("namesrvAddr");
// 订阅一个或者多个Topic,以及Tag来过滤需要消费的消息
consumer.subscribe("test_topic", "*");
// 注册回调实现类来处理从broker拉取回来的消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
// 执行业务逻辑
// 标记该消息已经被成功消费
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 启动消费者实例
consumer.start();
以上消费消息过程的,我们需要注意返回消息状态。只有当业务逻辑真正执行成功,我们才能返回 ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS。否则我们需要返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER,稍后再重试。
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