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关于MQ的几件小事(四)如何保证消息不丢失

1.mq原则

数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决;不能少,就是说不能丢失数据。如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的。

2.丢失数据场景

丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了。下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景,
(1)rabbitmq
A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了。
B:rabbitmq自己丢了数据 如果没有开启rabbitmq的持久化,那么rabbitmq一旦重启,那么数据就丢了。所依必须开启持久化将消息持久化到磁盘,这样就算rabbitmq挂了,恢复之后会自动读取之前存储的数据,一般数据不会丢失。除非极其罕见的情况,rabbitmq还没来得及持久化自己就挂了,这样可能导致一部分数据丢失。
C:消费端弄丢了数据 主要是因为消费者消费时,刚消费到,还没有处理,结果消费者就挂了,这样你重启之后,rabbitmq就认为你已经消费过了,然后就丢了数据。

rabbitmq数据丢失示意图.png
(2)kafka
A:生产者弄丢了数据 生产者没有设置相应的策略,发送过程中丢失数据。
B:kafka弄丢了数据 比较常见的一个场景,就是kafka的某个broker宕机了,然后重新选举partition的leader时。如果此时follower还没来得及同步数据,leader就挂了,然后某个follower成为了leader,他就少了一部分数据。
C:消费者弄丢了数据 消费者消费到了这个数据,然后消费之自动提交了offset,让kafka知道你已经消费了这个消息,当你准备处理这个消息时,自己挂掉了,那么这条消息就丢了。

kafka丢失数据示意图.png

3.如何防止消息丢失

(1)rabbitmq
A:生产者丢失消息
①:可以选择使用rabbitmq提供是事物功能,就是生产者在发送数据之前开启事物,然后发送消息,如果消息没有成功被rabbitmq接收到,那么生产者会受到异常报错,这时就可以回滚事物,然后尝试重新发送;如果收到了消息,那么就可以提交事物。

  channel.txSelect();//开启事物
  try{
      //发送消息
  }catch(Exection e){
      channel.txRollback();//回滚事物
      //重新提交
  }
复制代码

缺点: rabbitmq事物已开启,就会变为同步阻塞操作,生产者会阻塞等待是否发送成功,太耗性能会造成吞吐量的下降。

②:可以开启confirm模式。在生产者哪里设置开启了confirm模式之后,每次写的消息都会分配一个唯一的id,然后如何写入了rabbitmq之中,rabbitmq会给你回传一个ack消息,告诉你这个消息发送OK了;如果rabbitmq没能处理这个消息,会回调你一个nack接口,告诉你这个消息失败了,你可以进行重试。而且你可以结合这个机制知道自己在内存里维护每个消息的id,如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调,那么你可以进行重发。

    //开启confirm
    channel.confirm();
    //发送成功回调
    public void ack(String messageId){
      
    }

    // 发送失败回调
    public void nack(String messageId){
        //重发该消息
    }
复制代码

二者不同 事务机制是同步的,你提交了一个事物之后会阻塞住,但是confirm机制是异步的,发送消息之后可以接着发送下一个消息,然后rabbitmq会回调告知成功与否。 一般在生产者这块避免丢失,都是用confirm机制。
B:rabbitmq自己弄丢了数据 设置消息持久化到磁盘。设置持久化有两个步骤:
①创建queue的时候将其设置为持久化的,这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据,但是不会持久化queue里面的数据。
②发送消息的时候讲消息的deliveryMode设置为2,这样消息就会被设为持久化方式,此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上。 必须要同时开启这两个才可以。

而且持久化可以跟生产的confirm机制配合起来,只有消息持久化到了磁盘之后,才会通知生产者ack,这样就算是在持久化之前rabbitmq挂了,数据丢了,生产者收不到ack回调也会进行消息重发。
C:消费者弄丢了数据 使用rabbitmq提供的ack机制,首先关闭rabbitmq的自动ack,然后每次在确保处理完这个消息之后,在代码里手动调用ack。这样就可以避免消息还没有处理完就ack。

(2)kafka
A:消费端弄丢了数据 关闭自动提交offset,在自己处理完毕之后手动提交offset,这样就不会丢失数据。

B:kafka弄丢了数据 一般要求设置4个参数来保证消息不丢失:
①给topic设置 replication.factor参数:这个值必须大于1,表示要求每个partition必须至少有2个副本。

②在kafka服务端设置min.isync.replicas参数:这个值必须大于1,表示 要求一个leader至少感知到有至少一个follower在跟自己保持联系正常同步数据,这样才能保证leader挂了之后还有一个follower。

③在生产者端设置acks=all:表示 要求每条每条数据,必须是写入所有replica副本之后,才能认为是写入成功了

④在生产者端设置retries=MAX(很大的一个值,表示无限重试):表示 这个是要求一旦写入事变,就无限重试

C:生产者弄丢了数据 如果按照上面设置了ack=all,则一定不会丢失数据,要求是,你的leader接收到消息,所有的follower都同步到了消息之后,才认为本次写成功了。如果没满足这个条件,生产者会自动不断的重试,重试无限次。

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