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关于MQ的几件小事（四）如何保证消息不丢失

stackvoid / 729人阅读

摘要：消费端弄丢了数据关闭自动提交，在自己处理完毕之后手动提交，这样就不会丢失数据。弄丢了数据一般要求设置个参数来保证消息不丢失给设置参数这个值必须大于，表示要求每个必须至少有个副本。上一篇如何保证消息不重复消费下一篇如何保证消息按顺序执行

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。

（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。

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
  }

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
    }

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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下一篇《如何保证消息按顺序执行》

云服务器 GPU云服务器 消息如何保证顺序 如何保证消息队列的可靠性传输？ MQ 消息队列 mq没有消息

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