从入门到入土(三)RocketMQ 怎么保证的消息不丢失?

    技术2024-11-19  14

    接上一篇:RocketMQ入门到入土(二)事务消息&顺序消息

    面试官常常喜欢问:RocketMQ 怎么保证的消息不丢失?

    再遇到这个问题,就可以把这篇文章甩给他了~

    一、消息发送过程

    我们将消息流程分为如下三大部分,每一部分都有可能会丢失数据。

    生产阶段:Producer通过网络将消息发送给Broker,这个发送可能会发生丢失,比如网络延迟不可达等。

    存储阶段:Broker肯定是先把消息放到内存的,然后根据刷盘策略持久化到硬盘中,刚收到Producer的消息,再内存中了,但是异常宕机了,导致消息丢失。

    消费阶段:消费失败了其实也是消息丢失的一种变体吧。

    二、Producer生产阶段

    Producer通过网络将消息发送给Broker,这个发送可能会发生丢失,比如网络延迟不可达等。

    1、解决方案一

    1.1、说明

    有三种send方法,同步发送、异步发送、单向发送。我们可以采取同步发送的方式进行发送消息,发消息的时候会同步阻塞等待broker返回的结果,如果没成功,则不会收到SendResult,这种是最可靠的。其次是异步发送,再回调方法里可以得知是否发送成功。单向发送(OneWay)是最不靠谱的一种发送方式,我们无法保证消息真正可达。

    1.2、源码

    /**  * {@link org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer}  */ // 同步发送 public SendResult send(Message msg) throws MQClientException, RemotingException,      MQBrokerException, InterruptedException {} // 异步发送,sendCallback作为回调 public void send(Message msg,SendCallback sendCallback) throws MQClientException, RemotingException, InterruptedException {} // 单向发送,不关心发送结果,最不靠谱 public void sendOneway(Message msg) throws MQClientException, RemotingException, InterruptedException {}

    2、解决方案二

    2.1、说明

    发送消息如果失败或者超时了,则会自动重试。默认是重试三次,可以根据api进行更改,比如改为10次:

    producer.setRetryTimesWhenSendFailed(10);

    2.2、源码

    /**  * {@link org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer#sendDefaultImpl(Message, CommunicationMode, SendCallback, long)}  */ // 自动重试次数,this.defaultMQProducer.getRetryTimesWhenSendFailed()默认为2,如果是同步发送,默认重试3次,否则重试1次 int timesTotal = communicationMode == CommunicationMode.SYNC ? 1 + this.defaultMQProducer.getRetryTimesWhenSendFailed() : 1; int times = 0; for (; times < timesTotal; times++) {       // 选择发送的消息queue     MessageQueue mqSelected = this.selectOneMessageQueue(topicPublishInfo, lastBrokerName);     if (mqSelected != null) {         try {             // 真正的发送逻辑,sendKernelImpl。             sendResult = this.sendKernelImpl(msg, mq, communicationMode, sendCallback, topicPublishInfo, timeout - costTime);             switch (communicationMode) {                 case ASYNC:                     return null;                 case ONEWAY:                     return null;                 case SYNC:                     // 如果发送失败了,则continue,意味着还会再次进入for,继续重试发送                     if (sendResult.getSendStatus() != SendStatus.SEND_OK) {                         if (this.defaultMQProducer.isRetryAnotherBrokerWhenNotStoreOK()) {                             continue;                         }                     }                     // 发送成功的话,将发送结果返回给调用者                     return sendResult;                 default:                     break;             }         } catch (RemotingException e) {             continue;         } catch (...) {             continue;         }     } }

    说明:

    这里只是总结出核心的发送逻辑,并不是全代码。可以看出如下:

    重试次数同步是1 + this.defaultMQProducer.getRetryTimesWhenSendFailed(),其他方式默认1次。

    this.defaultMQProducer.getRetryTimesWhenSendFailed()默认是2,我们可以手动设置producer.setRetryTimesWhenSendFailed(10);

    调用sendKernelImpl真正的去发送消息

    如果是sync同步发送,且发送失败了,则continue,意味着还会再次进入for,继续重试发送

    发送成功的话,将发送结果返回给调用者

    如果发送异常进入catch了,则continue继续下次重试。

    3、解决方案三

    3.1、说明

    假设Broker宕机了,但是生产环境一般都是多M多S的,所以还会有其他master节点继续提供服务,这也不会影响到我们发送消息,我们消息依然可达。因为比如恰巧发送到broker的时候,broker宕机了,producer收到broker的响应发送失败了,这时候producer会自动重试,这时候宕机的broker就被踢下线了, 所以producer会换一台broker发送消息。

    4、总结

    Producer怎么保证发送阶段消息可达?

    失败会自动重试,即使重试N次也不行后,那客户端也会知道消息没成功,这也可以自己补偿等,不会盲目影响到主业务逻辑。再比如即使Broker挂了,那还有其他Broker再提供服务了,高可用,不影响。

    总结为几个字就是:同步发送+自动重试机制+多个Master节点

    三、Broker存储阶段

    Broker肯定是先把消息放到内存的,然后根据刷盘策略持久化到硬盘中,刚收到Producer的消息,再内存中了,但是异常宕机了,导致消息丢失。

    1、解决方案一

    MQ持久化消息分为两种:同步刷盘和异步刷盘。默认情况是异步刷盘,Broker收到消息后会先存到cache里然后立马通知Producer说消息我收到且存储成功了,你可以继续你的业务逻辑了,然后Broker起个线程异步的去持久化到磁盘中,但是Broker还没持久化到磁盘就宕机的话,消息就丢失了。同步刷盘的话是收到消息存到cache后并不会通知Producer说消息已经ok了,而是会等到持久化到磁盘中后才会通知Producer说消息完事了。这也保障了消息不会丢失,但是性能不如异步高。看业务场景取舍。

    修改刷盘策略为同步刷盘。默认情况下是异步刷盘的,如下配置

    ## 默认情况为 ASYNC_FLUSH,修改为同步刷盘:SYNC_FLUSH,实际场景看业务,同步刷盘效率肯定不如异步刷盘高。 flushDiskType = SYNC_FLUSH 

    对应的Java配置类如下:

    package org.apache.rocketmq.store.config; public enum FlushDiskType {     // 同步刷盘     SYNC_FLUSH,     // 异步刷盘(默认)     ASYNC_FLUSH }

    异步刷盘默认10s执行一次,源码如下:

    /*  * {@link org.apache.rocketmq.store.CommitLog#run()}  */ while (!this.isStopped()) {     try {         // 等待10s         this.waitForRunning(10);         // 刷盘         this.doCommit();     } catch (Exception e) {         CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);     } }

    2、解决方案二

    集群部署,主从模式,高可用。

    即使Broker设置了同步刷盘策略,但是Broker刷完盘后磁盘坏了,这会导致盘上的消息全TM丢了。但是如果即使是1主1从了,但是Master刷完盘后还没来得及同步给Slave就磁盘坏了,不也是GG吗?没错!

    所以我们还可以配置不仅是等Master刷完盘就通知Producer,而是等Master和Slave都刷完盘后才去通知Producer说消息ok了。

    ## 默认为 ASYNC_MASTER brokerRole=SYNC_MASTER

    3、总结

    若想很严格的保证Broker存储消息阶段消息不丢失,则需要如下配置,但是性能肯定远差于默认配置。

    # master 节点配置 flushDiskType = SYNC_FLUSH brokerRole=SYNC_MASTER # slave 节点配置 brokerRole=slave flushDiskType = SYNC_FLUSH

    上面这个配置含义是:

    Producer发消息到Broker后,Broker的Master节点先持久化到磁盘中,然后同步数据给Slave节点,Slave节点同步完且落盘完成后才会返回给Producer说消息ok了。

    四、Consumer消费阶段

    消费失败了其实也是消息丢失的一种变体。

    1、解决方案一

    消费者会先把消息拉取到本地,然后进行业务逻辑,业务逻辑完成后手动进行ack确认,这时候才会真正的代表消费完成。而不是说pull到本地后消息就算消费完了。举个例子

     consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {      @Override      public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) {          for (MessageExt msg : msgs) {              String str = new String(msg.getBody());              System.out.println(str);          }          // ack,只有等上面一系列逻辑都处理完后,到这步CONSUME_SUCCESS才会通知broker说消息消费完成,如果上面发生异常没有走到这步ack,则消息还是未消费状态。而不是像比如redis的blpop,弹出一个数据后数据就从redis里消失了,并没有等我们业务逻辑执行完才弹出。          return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;      }  });

    2、解决方案二

    消息消费失败自动重试。如果消费消息失败了,没有进行ack确认,则会自动重试,重试策略和次数(默认15次)如下配置

    /**  * Broker可以配置的所有选项  */ public class org.apache.rocketmq.store.config.MessageStoreConfig {     private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"; } 精彩推荐 一百期Java面试题汇总SpringBoot内容聚合IntelliJ IDEA内容聚合Mybatis内容聚合 欢迎长按下图关注公众号后端技术精选 Java笔记虾 认证博客专家 Spring MySQL Spring Boot 欢迎微信搜索【Java笔记虾】关注我的公众号,号内回复“后端面试”,送你一份精心准备的Java面试题(提纲+解析),后端技术精选每天定时推送优质Java技术博客,可以琐碎时间学点儿东西
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