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關(guān)于MQ的幾件小事（四）如何保證消息不丟失

stackvoid / 742人閱讀

摘要：消費端弄丟了數(shù)據(jù)關(guān)閉自動提交，在自己處理完畢之后手動提交，這樣就不會丟失數(shù)據(jù)。弄丟了數(shù)據(jù)一般要求設(shè)置個參數(shù)來保證消息不丟失給設(shè)置參數(shù)這個值必須大于，表示要求每個必須至少有個副本。上一篇如何保證消息不重復(fù)消費下一篇如何保證消息按順序執(zhí)行

1.mq原則

數(shù)據(jù)不能多，也不能少，不能多是說消息不能重復(fù)消費，這個我們上一節(jié)已解決；不能少，就是說不能丟失數(shù)據(jù)。如果mq傳遞的是非常核心的消息，支撐核心的業(yè)務(wù)，那么這種場景是一定不能丟失數(shù)據(jù)的。

2.丟失數(shù)據(jù)場景

丟數(shù)據(jù)一般分為兩種，一種是mq把消息丟了，一種就是消費時將消息丟了。下面從rabbitmq和kafka分別說一下，丟失數(shù)據(jù)的場景，
（1）rabbitmq
A:生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù) 生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到rabbitmq的時候，可能在傳輸過程中因為網(wǎng)絡(luò)等問題而將數(shù)據(jù)弄丟了。
B:rabbitmq自己丟了數(shù)據(jù) 如果沒有開啟rabbitmq的持久化，那么rabbitmq一旦重啟，那么數(shù)據(jù)就丟了。所依必須開啟持久化將消息持久化到磁盤，這樣就算rabbitmq掛了，恢復(fù)之后會自動讀取之前存儲的數(shù)據(jù)，一般數(shù)據(jù)不會丟失。除非極其罕見的情況，rabbitmq還沒來得及持久化自己就掛了，這樣可能導(dǎo)致一部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失。
C：消費端弄丟了數(shù)據(jù) 主要是因為消費者消費時，剛消費到，還沒有處理，結(jié)果消費者就掛了，這樣你重啟之后，rabbitmq就認為你已經(jīng)消費過了，然后就丟了數(shù)據(jù)。

（2）kafka
A:生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù) 生產(chǎn)者沒有設(shè)置相應(yīng)的策略，發(fā)送過程中丟失數(shù)據(jù)。
B:kafka弄丟了數(shù)據(jù) 比較常見的一個場景，就是kafka的某個broker宕機了，然后重新選舉partition的leader時。如果此時follower還沒來得及同步數(shù)據(jù)，leader就掛了，然后某個follower成為了leader，他就少了一部分?jǐn)?shù)據(jù)。
C:消費者弄丟了數(shù)據(jù) 消費者消費到了這個數(shù)據(jù)，然后消費之自動提交了offset，讓kafka知道你已經(jīng)消費了這個消息，當(dāng)你準(zhǔn)備處理這個消息時，自己掛掉了，那么這條消息就丟了。

3.如何防止消息丟失

（1）rabbitmq
A:生產(chǎn)者丟失消息
①：可以選擇使用rabbitmq提供是事物功能，就是生產(chǎn)者在發(fā)送數(shù)據(jù)之前開啟事物，然后發(fā)送消息，如果消息沒有成功被rabbitmq接收到，那么生產(chǎn)者會受到異常報錯，這時就可以回滾事物，然后嘗試重新發(fā)送；如果收到了消息，那么就可以提交事物。

  channel.txSelect();//開啟事物
  try{
      //發(fā)送消息
  }catch(Exection e){
      channel.txRollback()；//回滾事物
      //重新提交
  }

缺點： rabbitmq事物已開啟，就會變?yōu)橥阶枞僮鳎a(chǎn)者會阻塞等待是否發(fā)送成功，太耗性能會造成吞吐量的下降。

②：可以開啟confirm模式。在生產(chǎn)者哪里設(shè)置開啟了confirm模式之后，每次寫的消息都會分配一個唯一的id，然后如何寫入了rabbitmq之中，rabbitmq會給你回傳一個ack消息，告訴你這個消息發(fā)送OK了；如果rabbitmq沒能處理這個消息，會回調(diào)你一個nack接口，告訴你這個消息失敗了，你可以進行重試。而且你可以結(jié)合這個機制知道自己在內(nèi)存里維護每個消息的id，如果超過一定時間還沒接收到這個消息的回調(diào)，那么你可以進行重發(fā)。

    //開啟confirm
    channel.confirm();
    //發(fā)送成功回調(diào)
    public void ack(String messageId){
      
    }

    // 發(fā)送失敗回調(diào)
    public void nack(String messageId){
        //重發(fā)該消息
    }

二者不同 事務(wù)機制是同步的，你提交了一個事物之后會阻塞住，但是confirm機制是異步的，發(fā)送消息之后可以接著發(fā)送下一個消息，然后rabbitmq會回調(diào)告知成功與否。 一般在生產(chǎn)者這塊避免丟失，都是用confirm機制。
B:rabbitmq自己弄丟了數(shù)據(jù) 設(shè)置消息持久化到磁盤。設(shè)置持久化有兩個步驟：
①創(chuàng)建queue的時候?qū)⑵湓O(shè)置為持久化的，這樣就可以保證rabbitmq持久化queue的元數(shù)據(jù)，但是不會持久化queue里面的數(shù)據(jù)。
②發(fā)送消息的時候講消息的deliveryMode設(shè)置為2，這樣消息就會被設(shè)為持久化方式，此時rabbitmq就會將消息持久化到磁盤上。 必須要同時開啟這兩個才可以。

而且持久化可以跟生產(chǎn)的confirm機制配合起來，只有消息持久化到了磁盤之后，才會通知生產(chǎn)者ack，這樣就算是在持久化之前rabbitmq掛了，數(shù)據(jù)丟了，生產(chǎn)者收不到ack回調(diào)也會進行消息重發(fā)。
C:消費者弄丟了數(shù)據(jù) 使用rabbitmq提供的ack機制，首先關(guān)閉rabbitmq的自動ack，然后每次在確保處理完這個消息之后，在代碼里手動調(diào)用ack。這樣就可以避免消息還沒有處理完就ack。

（2）kafka
A:消費端弄丟了數(shù)據(jù) 關(guān)閉自動提交offset，在自己處理完畢之后手動提交offset，這樣就不會丟失數(shù)據(jù)。

B:kafka弄丟了數(shù)據(jù) 一般要求設(shè)置4個參數(shù)來保證消息不丟失：
①給topic設(shè)置 replication.factor參數(shù)：這個值必須大于1，表示要求每個partition必須至少有2個副本。

②在kafka服務(wù)端設(shè)置min.isync.replicas參數(shù)：這個值必須大于1，表示 要求一個leader至少感知到有至少一個follower在跟自己保持聯(lián)系正常同步數(shù)據(jù)，這樣才能保證leader掛了之后還有一個follower。

③在生產(chǎn)者端設(shè)置acks=all：表示 要求每條每條數(shù)據(jù)，必須是寫入所有replica副本之后，才能認為是寫入成功了

④在生產(chǎn)者端設(shè)置retries=MAX(很大的一個值，表示無限重試)：表示 這個是要求一旦寫入事變，就無限重試

C：生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù) 如果按照上面設(shè)置了ack=all，則一定不會丟失數(shù)據(jù)，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才認為本次寫成功了。如果沒滿足這個條件，生產(chǎn)者會自動不斷的重試，重試無限次。

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