RabbitMQ如何解决各种情况下丢数据的问题

1.生产者丢数据

如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。

生产者的消息没有投递到MQ中怎么办？从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事
物(channel.txCommit())。
然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦
消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个N
ack消息给你，你可以进行重试操作。

下面演示一下confirm模式：

//测试确认后回调
@Service
public class HelloSender1 implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
 @Autowired
 private RabbitTemplate rabbitTemplate;
 public void send() {
 String context = "你好现在是 " + new Date() +"";
 System.out.println("HelloSender发送内容 : " + context);
 this.rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
 //exchange,queue 都正确,confirm被回调, ack=true
 //this.rabbitTemplate.convertAndSend("exchange","topic.message", context);
 //exchange 错误,queue 正确,confirm被回调, ack=false
 //this.rabbitTemplate.convertAndSend("fasss","topic.message", context);
 //exchange 正确,queue 错误 ,confirm被回调, ack=true; return被回调 replyText:NO_ROUTE
 //this.rabbitTemplate.convertAndSend("exchange","", context);
 //exchange 错误,queue 错误,confirm被回调, ack=false
 this.rabbitTemplate.convertAndSend("fasss","fass", context);
 }
 @Override
 public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
 System.out.println("confirm--:correlationData:"+correlationData+",ack:"+ack+",cause:"+cause);
 }
}

2.消息队列丢数据

处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样，如果消息持久化磁盘
之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步
①、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
②、发送消息的时候将deliveryMode=2
这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据。在消息还没有持久化到硬盘时，可能服务已经死掉，这种情况可以通过引入mirrored-queue即镜像队列，但也不能保证消息百分百不丢
失（整个集群都挂掉）

 /**
 * 第二个参数：queue的持久化是通过durable=true来实现的。
 * 第三个参数：exclusive：排他队列，如果一个队列被声明为排他队列，该队列仅对首次申明它的连接可见，并在连接断开时自动删除。这里需要注意三点：
　　 1. 排他队列是基于连接可见的，同一连接的不同信道是可以同时访问同一连接创建的排他队列；
　　 2.“首次”，如果一个连接已经声明了一个排他队列，其他连接是不允许建立同名的排他队列的，这个与普通队列不同；
　　 3.即使该队列是持久化的，一旦连接关闭或者客户端退出，该排他队列都会被自动删除的，这种队列适用于一个客户端发送读取消息的应用场景。
 * 第四个参数：自动删除，如果该队列没有任何订阅的消费者的话，该队列会被自动删除。这种队列适用于临时队列。
 * @param
 * @return
 * @Author zxj
 */
 @Bean
 public Queue queue() {
 Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
 arguments.put("x-message-ttl", 25000);//25秒自动删除
 Queue queue = new Queue("topic.messages", true, false, true, arguments);
 return queue;
 }

 MessageProperties properties=new MessageProperties();
 properties.setContentType(MessageProperties.DEFAULT_CONTENT_TYPE);
 properties.setDeliveryMode(MessageProperties.DEFAULT_DELIVERY_MODE);//持久化设置
 properties.setExpiration("2018-12-15 23:23:23");//设置到期时间
 Message message=new Message("hello".getBytes(),properties);
 this.rabbitTemplate.sendAndReceive("exchange","topic.message",message);

3.消费者丢数据

启用手动确认模式可以解决这个问题
①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。消费者抛出异常，消息会不断的被重发，直到处理成功。不会丢失消息，即便服务挂掉，没有处理完成的消息会重回队列，但是异常会让
消息不断重试。
②手动确认模式
③不确认模式，acknowledge="none" 不使用确认机制，只要消息发送完成会立即在队列移除，无论客户端异常还是断开，只要发送完就移除，不会重发。

如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。

指定Acknowledge的模式：
spring.rabbitmq.listener.direct.acknowledge-mode=manual，表示该监听器手动应答消息
针对手动确认模式，有以下特点：
1.使用手动应答消息，有一点需要特别注意，那就是不能忘记应答消息，因为对于RabbitMQ来说处理消息没有超时，只要不应答消息，他就会认为仍在正常处理消息，导致消息队列出现阻塞，影响
业务执行。
2.如果消费者来不及处理就死掉时，没有响应ack时，会项目启动后会重复发送一条信息给其他消费者；
3.可以选择丢弃消息，这其实也是一种应答，如下，这样就不会再次收到这条消息。
channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false,false);
4.如果消费者设置了手动应答模式，并且设置了重试，出现异常时无论是否捕获了异常，都是不会重试的
5.如果消费者没有设置手动应答模式，并且设置了重试，那么在出现异常时没有捕获异常会进行重试，如果捕获了异常不会重试。

重试机制：

spring.rabbitmq.listener.simple.retry.max-attempts=5 最大重试次数
spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true 是否开启消费者重试（为false时关闭消费者重试，这时消费端代码异常会一直重复收到消息）
spring.rabbitmq.listener.simple.retry.initial-interval=5000 重试间隔时间（单位毫秒）
spring.rabbitmq.listener.simple.default-requeue-rejected=false 重试次数超过上面的设置之后是否丢弃（false不丢弃时需要写相应代码将该消息加入死信队列）

如果设置了重试模式，那么在出现异常时没有捕获异常会进行重试，如果捕获了异常不会重试。

当出现异常时，我们需要把这个消息回滚到消息队列，有两种方式：

//ack返回false，并重新回到队列，api里面解释得很清楚

//ack返回false，并重新回到队列，api里面解释得很清楚
channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
//拒绝消息
channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);

经过开发中的实际测试，当消息回滚到消息队列时，这条消息不会回到队列尾部，而是仍是在队列头部，这时消费者会立马又接收到这条消息进行处理，接着抛出异常，进行 回滚，如此反复进行。这种情况会导致消息队列处理出现阻塞，消息堆积，导致正常消息也无法运行。对于消息回滚到消息队列，我们希望比较理想的方式时出现异常的消息到 达消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行，因此我们采取的解决方案是，将消息进行应答，这时消息队列会删除该消息，同时我们再次发送该消息 到消息队列，这时就实现了错误消息进行消息队列尾部的方案。

 //手动进行应答
 channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
 //重新发送消息到队尾
 channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
 message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
 JSON.toJSONBytes(new Object()));

如果一个消息体本身有误，会导致该消息体，一直无法进行处理，而服务器中刷出大量无用日志。解决这个问题可以采取两种方案：

1.一种是对于日常细致处理，分清哪些是可以恢复的异常，哪些是不可以恢复的异常。对于可以恢复的异常我们采取第三条中的解决方案，对于不可以处理的异常，我们采用记录日志，直接丢弃该消息方案。

2.另一种是我们对每条消息进行标记，记录每条消息的处理次数，当一条消息，多次处理仍不能成功时，处理次数到达我们设置的值时，我们就丢弃该消息，但需要记录详细的日志。

消息监听内的异常处理有两种方式：

1.内部catch后直接处理，然后使用channel对消息进行确认

2.配置RepublishMessageRecoverer将处理异常的消息发送到指定队列专门处理或记录。监听的方法内抛出异常貌似没有太大用处。因为抛出异常就算是重试也非常有可能会继续出现异常，当重试次数完了之后消息就只有重启应用才能接收到了，很有可能导致消息消费不及时。当然可以配置RepublishMessageRecoverer来解决，但是万一RepublishMessageRecoverer发送失败了呢。。那就可能造成消息消费不及时了。所以即使需要将处理出现异常的消息统一放到另外队列去处理，个人建议两种方式：

①catch异常后，手动发送到指定队列，然后使用channel给rabbitmq确认消息已消费

②给Queue绑定死信队列，使用nack（requque为false）确认消息消费失败

如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：854630135，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。