面试官再问我如何保证 RocketMQ 不丢失消息,这回我笑了!


最近看了 @JavaGuide 发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息。

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
  • 存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中
  • 消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息

以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,采用合理的办法避免丢失,就可以彻底解决消息丢失的问题。

0x01. 生产阶段

生产者(Producer) 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。所以生产者只要接收到返回的确认响应,就代表消息在生产阶段未丢失。

RocketMQ 发送消息示例代码如下:

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 方法是一个同步操作,只要这个方法不抛出任何异常,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,可能会返回不同响应状态:

  • SendStatus.SEND_OK
  • SendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT
  • SendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT
  • SendStatus.SLAVE_NOT_AVAILABLE

引用官方状态说明:

image-20200319220927210

上图中不同 broker 端配置将会在下文详细解释

另外 RocketMQ 还提供异步的发送的方式,适合于链路耗时较长,对响应时间较为敏感的业务场景。

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();
}

异步发送消息一定要注意重写回调方法,在回调方法中检查发送结果。

不管是同步还是异步的方式,都会碰到网络问题导致发送失败的情况。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);

0x02. Broker 存储阶段

默认情况下,消息只要到了 Broker 端,将会优先保存到内存中,然后立刻返回确认响应给生产者。随后 Broker 定期批量的将一组消息从内存异步刷入磁盘。

这种方式减少 I/O 次数,可以取得更好的性能,但是如果发生机器掉电,异常宕机等情况,消息还未及时刷入磁盘,就会出现丢失消息的情况。

若想保证 Broker 端不丢消息,保证消息的可靠性,我们需要将消息保存机制修改为同步刷盘方式,即消息存储磁盘成功,才会返回响应。

修改 Broker 端配置如下:

## 默认情况为 ASYNC_FLUSH 
flushDiskType = SYNC_FLUSH 

若 Broker 未在同步刷盘时间内(默认为 5s)完成刷盘,将会返回 SendStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT 状态给生产者。

集群部署

为了保证可用性,Broker 通常采用一主(master)多从(slave)部署方式。为了保证消息不丢失,消息还需要复制到 slave 节点。

默认方式下,消息写入 master 成功,就可以返回确认响应给生产者,接着消息将会异步复制到 slave 节点。

注:master 配置:flushDiskType = SYNC_FLUSH

此时若 master 突然宕机且不可恢复,那么还未复制到 slave 的消息将会丢失。

为了进一步提高消息的可靠性,我们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区别如下图:

来源于网络

注: 大家不要被上图误导,broker master 只能配置一种复制方式,上图只为解释同步复制的与异步复制的概念。

Broker master 节点 同步复制配置如下:

## 默认为 ASYNC_MASTER 
brokerRole=SYNC_MASTER

如果 slave 节点未在指定时间内同步返回响应,生产者将会收到 SendStatus.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT 返回状态。

小结

结合生产阶段与存储阶段,若需要严格保证消息不丢失,broker 需要采用如下配置:

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

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

同时这个过程我们还需要生产者配合,判断返回状态是否是 SendStatus.SEND_OK。若是其他状态,就需要考虑补偿重试。

虽然上述配置提高消息的高可靠性,但是会降低性能,生产实践中需要综合选择。

0x03. 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 未收到消费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。这样的方式有效避免了消费者消费过程发生异常,或者消息在网络传输中丢失的情况。

消息消费的代码如下:

// 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。

0x04. 总结

看完 RocketMQ 不丢消息处理办法,回头再看这篇 kafka,有没有发现,两者解决思路是一样的,区别就是参数配置不一样而已。

所以下一次,面试官再问你 XX 消息队列如何保证不丢消息?如果你没用过这个消息队列,也不要哭,微笑面对他,从容给他分析那几步会丢失,然后大致解决思路。

最后我们还可以说出我们的思考,虽然提高消息可靠性,但是可能导致消息重发,重复消费。所以对于消费客户端,需要注意保证幂等性

但是要注意了,这时面试官可能就会跟你的话题,让你来聊聊如何保证幂等性,一定先想好再说哦。

什么?你还不知道如何实现幂等?那就赶紧关注**@程序通事,后面文章我们就来聊聊幂等**这个话题。

0x05. Reference

最后说一句(求关注)

才疏学浅,难免会有纰漏,如果你发现了错误的地方,还请你留言给我指出来,我对其加以修改。

再次感谢您的阅读,我是楼下小黑哥,一位还未秃头的工具猿,下篇文章我们再见~

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作者:楼下小黑哥,发布于:2020/03/26
原文:https://www.cnblogs.com/goodAndyxublog/p/12563813.html