最近部門號召大伙多組織一些技術分享會，說是要活躍公司的技術氛圍，但早就看穿一切的我知道，這 T M 就是為了刷KPI。不過，話說回來這的確是件好事，與其開那些沒味的扯皮會，多做技術交流還是很有助于個人成長的。

于是乎我主動報名參加了分享，咳咳咳~ ，真的不是為了那點KPI，就是想和大伙一起學習學習！

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這次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何實現(xiàn)消息確認機制，以及在實際開發(fā)中的一點踩坑經驗，其實整體的內容比較簡單，有時候事情就是這么神奇，越是簡單的東西就越容易出錯。

可以看到使用了 RabbitMQ 以后，我們的業(yè)務鏈路明顯變長了，雖然做到了系統(tǒng)間的解耦，但可能造成消息丟失的場景也增加了。例如：

• 消息生產者 – > rabbitmq服務器（消息發(fā)送失敗）

• rabbitmq服務器自身故障導致消息丟失

• 消息消費者 – > rabbitmq服務（消費消息失?。?/p>

所以說能不使用中間件就盡量不要用，如果為了用而用只會徒增煩惱。開啟消息確認機制以后，盡管很大程度上保證了消息的準確送達，但由于頻繁的確認交互，rabbitmq 整體效率變低，吞吐量下降嚴重，不是非常重要的消息真心不建議你用消息確認機制。

下邊我們先來實現(xiàn)springboot + rabbitmq消息確認機制，再對遇到的問題做具體分析。

一、準備環(huán)境

1、引入 rabbitmq 依賴包

<dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>

2、修改 application.properties 配置

配置中需要開啟 發(fā)送端和 消費端 的消息確認。

spring.rabbitmq.host=127.0.0.1spring.rabbitmq.port=5672spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest  # 發(fā)送者開啟 confirm 確認機制 spring.rabbitmq.publisher-confirms=true# 發(fā)送者開啟 return 確認機制 spring.rabbitmq.publisher-returns=true#################################################### # 設置消費端手動 ack spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual # 是否支持重試 spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true

3、定義 Exchange 和 Queue

定義交換機 confirmTestExchange 和隊列 confirm_test_queue ，并將隊列綁定在交換機上。

@Configurationpublic class QueueConfig {      @Bean(name = "confirmTestQueue")     public Queue confirmTestQueue() {         return new Queue("confirm_test_queue", true, false, false);     }      @Bean(name = "confirmTestExchange")     public FanoutExchange confirmTestExchange() {         return new FanoutExchange("confirmTestExchange");     }      @Bean    public Binding confirmTestFanoutExchangeAndQueue(             @Qualifier("confirmTestExchange") FanoutExchange confirmTestExchange,             @Qualifier("confirmTestQueue") Queue confirmTestQueue) {         return BindingBuilder.bind(confirmTestQueue).to(confirmTestExchange);     }}

rabbitmq 的消息確認分為兩部分：發(fā)送消息確認 和 消息接收確認。

二、消息發(fā)送確認

發(fā)送消息確認：用來確認生產者 producer 將消息發(fā)送到 broker ，broker 上的交換機 exchange 再投遞給隊列 queue的過程中，消息是否成功投遞。

消息從 producer 到 rabbitmq broker有一個 confirmCallback 確認模式。

消息從 exchange 到 queue 投遞失敗有一個 returnCallback 退回模式。

我們可以利用這兩個Callback來確保消的100%送達。

1、 ConfirmCallback確認模式

消息只要被 rabbitmq broker 接收到就會觸發(fā) confirmCallback 回調 。

@Slf4j @Componentpublic class ConfirmCallbackService implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {      @Override    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {          if (!ack) {             log.error("消息發(fā)送異常!");         } else {             log.info("發(fā)送者爸爸已經收到確認，correlationData={} ,ack={}, cause={}", correlationData.getId(), ack, cause);         }     }}

實現(xiàn)接口 ConfirmCallback ，重寫其confirm()方法，方法內有三個參數(shù)correlationData、ack、cause。

• correlationData：對象內部只有一個 id 屬性，用來表示當前消息的唯一性。
• ack：消息投遞到broker 的狀態(tài)，true表示成功。
• cause：表示投遞失敗的原因。

但消息被 broker 接收到只能表示已經到達 MQ服務器，并不能保證消息一定會被投遞到目標 queue 里。所以接下來需要用到 returnCallback 。

2、 ReturnCallback 退回模式

如果消息未能投遞到目標 queue 里將觸發(fā)回調 returnCallback ，一旦向 queue 投遞消息未成功，這里一般會記錄下當前消息的詳細投遞數(shù)據，方便后續(xù)做重發(fā)或者補償?shù)炔僮鳌?/p>

@Slf4j @Componentpublic class ReturnCallbackService implements RabbitTemplate.ReturnCallback {      @Override    public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {         log.info("returnedMessage ===> replyCode={} ,replyText={} ,exchange={} ,routingKey={}", replyCode, replyText, exchange, routingKey);     }}

實現(xiàn)接口ReturnCallback，重寫 returnedMessage() 方法，方法有五個參數(shù)message（消息體）、replyCode（響應code）、replyText（響應內容）、exchange（交換機）、routingKey（隊列）。

下邊是具體的消息發(fā)送，在rabbitTemplate中設置 Confirm 和 Return 回調，我們通過setDeliveryMode()對消息做持久化處理，為了后續(xù)測試創(chuàng)建一個 CorrelationData對象，添加一個id 為10000000000。

@Autowired    private RabbitTemplate rabbitTemplate;      @Autowired    private ConfirmCallbackService confirmCallbackService;      @Autowired    private ReturnCallbackService returnCallbackService;      public void sendMessage(String exchange, String routingKey, Object msg) {          /**          * 確保消息發(fā)送失敗后可以重新返回到隊列中          * 注意：yml需要配置 publisher-returns: true          */         rabbitTemplate.setMandatory(true);          /**          * 消費者確認收到消息后，手動ack回執(zhí)回調處理          */         rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallbackService);          /**          * 消息投遞到隊列失敗回調處理          */         rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallbackService);          /**          * 發(fā)送消息          */         rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey, msg,                 message -> {                     message.getMessageProperties().setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT);                     return message;                 },                 new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));     }

三、消息接收確認

消息接收確認要比消息發(fā)送確認簡單一點，因為只有一個消息回執(zhí)（ack）的過程。使用@RabbitHandler注解標注的方法要增加 channel(信道)、message 兩個參數(shù)。

@Slf4j @Component @RabbitListener(queues = "confirm_test_queue")public class ReceiverMessage1 {      @RabbitHandler    public void processHandler(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {          try {             log.info("小富收到消息：{}", msg);              //TODO 具體業(yè)務              channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);          }  catch (Exception e) {              if (message.getMessageProperties().getRedelivered()) {                  log.error("消息已重復處理失敗,拒絕再次接收...");                  channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); // 拒絕消息             } else {                  log.error("消息即將再次返回隊列處理...");                  channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);              }         }     }}

消費消息有三種回執(zhí)方法，我們來分析一下每種方法的含義。

1、basicAck

basicAck：表示成功確認，使用此回執(zhí)方法后，消息會被rabbitmq broker 刪除。

void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple)

deliveryTag：表示消息投遞序號，每次消費消息或者消息重新投遞后，deliveryTag都會增加。手動消息確認模式下，我們可以對指定deliveryTag的消息進行ack、nack、reject等操作。

multiple：是否批量確認，值為 true 則會一次性 ack所有小于當前消息 deliveryTag 的消息。

舉個栗子： 假設我先發(fā)送三條消息deliveryTag分別是5、6、7，可它們都沒有被確認，當我發(fā)第四條消息此時deliveryTag為8，multiple設置為 true，會將5、6、7、8的消息全部進行確認。

2、basicNack

basicNack ：表示失敗確認，一般在消費消息業(yè)務異常時用到此方法，可以將消息重新投遞入隊列。

void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)

deliveryTag：表示消息投遞序號。

multiple：是否批量確認。

requeue：值為 true 消息將重新入隊列。

3、basicReject

basicReject：拒絕消息，與basicNack區(qū)別在于不能進行批量操作，其他用法很相似。

void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue)

deliveryTag：表示消息投遞序號。

requeue：值為 true 消息將重新入隊列。

四、測試

發(fā)送消息測試一下消息確認機制是否生效，從執(zhí)行結果上看發(fā)送者發(fā)消息后成功回調，消費端成功的消費了消息。

用抓包工具Wireshark 觀察一下rabbitmq amqp協(xié)議交互的變化，也多了 ack 的過程。

五、踩坑日志

1、不消息確認

這是一個非常沒技術含量的坑，但卻是非常容易犯錯的地方。

開啟消息確認機制，消費消息別忘了channel.basicAck，否則消息會一直存在，導致重復消費。

2、消息無限投遞

在我最開始接觸消息確認機制的時候，消費端代碼就像下邊這樣寫的，思路很簡單：處理完業(yè)務邏輯后確認消息， int a = 1 / 0 發(fā)生異常后將消息重新投入隊列。

@RabbitHandler    public void processHandler(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {          try {             log.info("消費者 2 號收到：{}", msg);              int a = 1 / 0;              channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);          } catch (Exception e) {              channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);         }     }

但是有個問題是，業(yè)務代碼一旦出現(xiàn) bug 99.9%的情況是不會自動修復，一條消息會被無限投遞進隊列，消費端無限執(zhí)行，導致了死循環(huán)。

本地的CPU被瞬間打滿了，大家可以想象一下當時在生產環(huán)境導致服務死機，我是有多慌。

而且rabbitmq management 只有一條未被確認的消息。

經過測試分析發(fā)現(xiàn)，當消息重新投遞到消息隊列時，這條消息不會回到隊列尾部，仍是在隊列頭部。

消費者會立刻消費這條消息，業(yè)務處理再拋出異常，消息再重新入隊，如此反復進行。導致消息隊列處理出現(xiàn)阻塞，導致正常消息也無法運行。

而我們當時的解決方案是，先將消息進行應答，此時消息隊列會刪除該條消息，同時我們再次發(fā)送該消息到消息隊列，異常消息就放在了消息隊列尾部，這樣既保證消息不會丟失，又保證了正常業(yè)務的進行。

channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);// 重新發(fā)送消息到隊尾channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),                     message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,                     JSON.toJSONBytes(msg));

但這種方法并沒有解決根本問題，錯誤消息還是會時不時報錯，后面優(yōu)化設置了消息重試次數(shù)，達到了重試上限以后，手動確認，隊列刪除此消息，并將消息持久化入MySQL并推送報警，進行人工處理和定時任務做補償。

3、重復消費

如何保證 MQ 的消費是冪等性，這個需要根據具體業(yè)務而定，可以借助MySQL、或者redis 將消息持久化，通過再消息中的唯一性屬性校驗。