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本文介绍: RabbitMQ的生产者确认机制分为同步确认和异步确认。同步确认主要是通过在生产者端使用Channel.waitForConfirmsOrDie()指定一个等待确认的完成时间。异步确认机制则是通过channel.addConfirmListener(ConfirmCallback var1, ConfirmCallback var2)在生产者端注入两个回调确认函数。第一个函数是在生产者消息发送成功时调用，第二个函数则是生产者消息发送失败时调用。两个函数需要通过sequenceNumber自行完成前后对应。

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RabbitMQ如何保证消息不丢失？

哪些环节会有丢消息的可能？

RabbitMQ消息零丢失方案

1. 生产者保证消息正确发送到RibbitMQ

2. RabbitMQ消息存盘不丢消息

              

      其中，1，2，4三个场景都是跨网络的，而跨网络就肯定会有丢消息的可能。关于3这个环节，通常MQ存盘时都会先写入操作系统的缓存page cache中，然后再由操作系统异步的将消息写入硬盘。这个中间有个时间差，就可能会造成消息丢失。如果服务挂了，缓存中还没有来得及写入硬盘的消息就会丢失。这也是任何用户态的应用程序无法避免的。

       对于单个数据，可以使用生产者确认机制。通过多次确认的方式，保证生产者的消息能够正确的发送到RabbitMQ中。

       RabbitMQ的生产者确认机制分为同步确认和异步确认。同步确认主要是通过在生产者端使用Channel.waitForConfirmsOrDie()指定一个等待确认的完成时间。异步确认机制则是通过channel.addConfirmListener(ConfirmCallback var1, ConfirmCallback var2)在生产者端注入两个回调确认函数。第一个函数是在生产者消息发送成功时调用，第二个函数则是生产者消息发送失败时调用。两个函数需要通过sequenceNumber自行完成消息的前后对应。sequenceNumber的生成方式需要通过channel的序列获取。int sequenceNumber = channel.getNextPublishSeqNo();之前文章中做过介绍。

        当前版本的RabbitMQ，可以在Producer中添加一个ReturnListener，监听那些成功发到Exchange，但是却没有路由到Queue的消息。如果不想将这些消息返回给Producer，就可以在Exchange中，也可以声明一个alternate-exchange参数，将这些无法正常路由的消息转发到指定的备份Exchange上。  

​        如果发送批量消息，在RabbitMQ中，另外还有一种手动事务的方式，可以保证消息正确发送。手动事务机制主要有几个关键的方法： channel.txSelect() 开启事务； channel.txCommit() 提交事务； channel.txRollback() 回滚事务； 用这几个方法来进行事务管理。但是这种方式需要手动控制事务逻辑，并且手动事务会对channel产生阻塞，造成吞吐量下降。

       对于Classic经典队列，直接将队列声明成为持久化队列即可。而新增的Quorum队列和Stream队列，都是明显的持久化队列，能更好的保证服务端消息不会丢失。

       RabbitMQ的集群架构。普通集群模式，消息是分散存储的，不会主动进行消息同步了，是有可能丢失消息的。镜像模式集群，数据会主动在集群各个节点当中同步，这时丢失消息的概率不会太高。另外，启用Federation联邦机制，给包含重要消息的队列建立一个远端备份，也可以降低消息丢失的概率。

       RabbitMQ在消费消息时可以指定是自动应答，还是手动应答。如果是自动应答模式，消费者会在完成业务处理后自动进行应答，而如果消费者的业务逻辑抛出异常，RabbitMQ会将消息进行重试，这样是不会丢失消息的，但是有可能会造成消息一直重复消费。

将RabbitMQ的应答模式设定为手动应答可以提高消息消费的可靠性。

channel.basicConsume(queueName, false, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       BasicProperties properties, byte[] body)
                    throws IOException {
                long deliveryTag = envelope.getDeliveryTag();
                channel.basicAck(deliveryTag, false);
            }
        });
channel.basicConsume(queueName, true, myconsumer);

任何用户态的应用程序都无法保证绝对的数据安全，所以备份与恢复的方案都需要考虑。

       当消费者消费消息处理业务逻辑时，如果抛出异常，或者不向RabbitMQ返回响应，默认情况下，RabbitMQ会无限次数的重复进行消息消费。处理幂等问题，可以设定RabbitMQ的重试次数。在SpringBoot集成RabbitMQ时，可以在配置文件中指定spring.rabbitmq.listener.simple.retry开头的一系列属性，来制定重试策略。​ 然后，需要在业务上处理幂等问题。

       处理幂等问题的关键是要给每个消息一个唯一的标识。在SpringBoot框架集成RabbitMQ后，可以给每个消息指定一个全局唯一的MessageID，在消费者端针对MessageID做幂等性判断。

//这里用的message要是org.springframework.amqp.core.Message
//发送者指定ID字段
Message message2 = MessageBuilder.withBody(message.getBytes()).setMessageId(UUID.randomUUID().toString()).build();
  rabbitTemplate.send(message2);
//消费者获取MessageID，自己做幂等性判断
@RabbitListener(queues = "fanout_email_queue")
public void process(Message message) throws Exception {
    // 获取消息Id
    String messageId = message.getMessageProperties().getMessageId();
    ...
}

       原生API当中，也是支持MessageId的。比如，针对订单消息，那就用订单ID来做唯一键。在RabbitMQ中，消息的头部就是一个很好的携带数据的地方。

// ==== 发送消息时，携带sequenceNumber和orderNo
AMQP.BasicProperties.Builder builder = new AMQP.BasicProperties.Builder();
builder.deliveryMode(MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN.getDeliveryMode());
builder.priority(MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN.getPriority());
//携带消息ID
builder.messageId(""+channel.getNextPublishSeqNo());
Map<String, Object> headers = new HashMap<>();
//携带订单号
headers.put("order", "123");
builder.headers(headers);
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, builder.build(), message.getBytes("UTF-8"));

// ==== 接收消息时，拿到sequenceNumber
Consumer myconsumer = new DefaultConsumer(channel) {
   @Override
   public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
     BasicProperties properties, byte[] body)
     throws IOException {
                //获取消息ID
                System.out.println("messageId:"+properties.getMessageId());
    //获取订单ID
     properties.getHeaders().forEach((key,value)-> System.out.println("key: "+key +"; value: "+value));
     // (process the message components here ...)
     //消息处理完后，进行答复。答复过的消息，服务器就不会再次转发。
     //没有答复过的消息，服务器会一直不停转发。
     channel.basicAck(deliveryTag, false);
   }
  };
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, myconsumer);

​       某些场景下，需要保证消息的消费顺序，例如一个下单过程，需要先完成扣款，然后扣减库存，然后通知快递发货，这个顺序不能乱。如果每个步骤都通过消息进行异步通知的话，这一组消息就必须保证他们的消费顺序是一致的。

       在RabbitMQ当中，针对消息顺序的设计其实是比较弱的。唯一比较好的策略就是 单队列+单消息推送。即一组有序消息，只发到一个队列中，利用队列的FIFO特性保证消息在队列内顺序不会乱。显然这是以极度消耗性能作为代价的，在实际适应过程中，应该尽量避免这种场景。然后在消费者进行消费时，保证只有一个消费者，同时指定prefetch属性为1，即每次RabbitMQ都只往客户端推送一个消息。

spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=1

       在多队列情况下，如何保证消息的顺序性，目前使用RabbitMQ的话，还没有比较好的解决方案。在使用时，应该尽量避免这种情况。

        RabbitMQ一直以来都有一个缺点，就是对于消息堆积问题的处理不好。当RabbitMQ中有大量消息堆积时，整体性能会严重下降。而目前新推出的Quorum队列以及Stream队列，目的就在于解决这个核心问题。但是这两种队列的稳定性和周边生态都还不够完善，因此，在使用RabbitMQ时，还是要非常注意消息堆积的问题。尽量让消息的消费速度和生产速度保持一致。

       如果确实出现了消息堆积比较严重的场景，就需要从数据流转的各个环节综合考虑，设计适合的解决方案。

消息生产者端

​         最明显的方式自然是降低消息生产的速度。但是，生产者端产生消息的速度通常是跟业务息息相关的，一般情况下不太好直接优化。可以选择尽量多采用批量消息的方式，降低IO频率。

RabbitMQ服务端

       RabbitMQ本身其实也在着力于提高服务端的消息堆积能力。对于消息堆积严重的队列，可以预先添加懒加载机制，或者创建Sharding分片队列，这些措施都有助于优化服务端的消息堆积能力。

消息消费者端

       最直接的方式，就是增加消费者数量。尤其当消费端的服务出现问题，已经有大量消息堆积时。这时，可以尽量多的申请机器，部署消费端应用，争取在最短的时间内消费掉积压的消息。

 对于单个消费者端，可以通过配置提升消费者端的吞吐量。例如

# 单次推送消息数量
spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=1
# 消费者的消费线程数量
spring.rabbitmq.listener.simple.concurrency=5

       灵活配置相关参数，能够在一定程度上调整每个消费者实例的吞吐量，减少消息堆积数量。当遇到紧急状况，来不及调整消费者端时，可以紧急上线一个消费者组，专门用来将消息快速转录。保存到数据库或者Redis，然后再慢慢进行处理。

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