RabbitMQ 消息确认机制之事务机制

rabbitMq中 我们可以通持久化数据解决rabbitMQ服务器异常 数据丢失的问题。
问题: 生成者将消息发送出去,有没有到达rabbitMq默认是不知道的
两种方式:

  • AMQP 实现了事务机制
  • Confirm 模式

事务机制

RabbitMQ提供了txSelect()txCommit()txRollback()三个方法对消息发送进行事务管理。

  • txSelect: 用于将通道channel开启事务模式
  • txCommit: 用于提交事务
  • txRollback: 用户进行事务回滚操作。
    生产者
package cn.lovingliu.transition.producer;

import cn.lovingliu.common.ConnectionUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @Author:LovingLiu
 * @Description: 生产者
 * @Date:Created in 2020-01-16
 */
public class TxProducer {
    /** 队列名称 */
    private static final String QUEUE_NAME = "test_queue_tx";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        /** 1.获取连接 */
        Connection newConnection = ConnectionUtil.getConnection();
        /** 2.创建通道 */
        Channel channel = newConnection.createChannel();
        /** 3.创建队列声明 */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);
        try{
            /** 4.开启事务 */
            channel.txSelect();
            /**4.发送消息 */
            String msg = "Hello TX Message";
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
            int error = 1 / 0; // 生产者异常 未发送到rabbitMQ服务器
            System.out.println("Send Message :"+ msg);
            /** 5.提交事务 */
            channel.txCommit();
        }catch (Exception e){
            /** 6.若发生异常 回滚事务 */
            channel.txRollback();
            System.out.println("Send Message RollBack");
        }
        channel.close();
        newConnection.close();
    }
}

消费者

package cn.lovingliu.transition.consumer;

import cn.lovingliu.common.ConnectionUtil;
import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @Author:LovingLiu
 * @Description: 消费者
 * @Date:Created in 2020-01-16
 */
public class TxCustomer {
    /**
     * 队列名称
     */
    private static final String QUEUE_NAME = "test_queue_tx";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        /** 1.获取连接 */
        Connection newConnection = ConnectionUtil.getConnection();
        /** 2.获取通道 */
        final Channel channel = newConnection.createChannel();
        /** 3.声明队列 开启自动应答 */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);
        /** 3.监听队列 */
        DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body)
                    throws IOException {
                String msgString = new String(body, "UTF-8");
                System.out.println("消费者获取消息:" + msgString);
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
    }
}

运行截图
先运行消费者,再运行生产者

Confirm模式

事务机制(性能消耗大)和confirm模式(消耗小)
RabbitMQ提供了一种低消耗的事务管理方式,将channel设置成confirm模式。
confirm模式的channel,通过该channel发出的消息会生成一个唯一的有序ID(从1开始),一旦消息成功发送到相应的队列之后,RabbitMQ服务端会发送给生产者一个确认标志,包含消息的ID,这样生产者就知道该消息已经发送成功了。
如果消息和队列是持久化的,那么当RabbitMQ服务器将消息成功写入磁盘之后,生产者才会收到确认消息。此外服务端也可以设置basic.ackmutiple域,表明是否是批量确认的消息,即该序号之前的所有消息都已经收到了。
confirm的机制是异步的,生产者可以在等待的同时继续发送下一条消息,并且异步等待回调处理,如果消息成功发送,会返回ack消息供异步处理,如果消息发送失败发生异常,也会返回nack消息。
confirm的时间没有明确说明,并且同一个消息只会被confirm一次。
我们在生产者使用如下代码开启channelconfirm模式,已经开启事务机制的channel是不能开启confirm模式的。

channel.confirmSelect(); // 开启confirm模式

处理ack或者nack的方式有三种:

串行confirm

每发送一条消息就调用waitForConfirms()方法等待服务端confirm

//开启confirm模式
channel.confirmSelect();
String message = "Hello World";
//发送消息
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes());
//判断是否回复
if(channel.waitForConfirms()){
    System.out.println("Message send success."); 
 }

其中waitForConfirms可以换成带有时间参数的方法waitForConfirms(Long mills)指定等待响应时间

批量confirm:
每发送一批次消息就调用waitForConfirms()方法等待服务端confirm

//开启confirm模式

channel.confirmSelect();

for(int i =0;i<1000;i++){
    String message = "Hello World";
    //发送消息
    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,
                     "",
                     MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
                     message.getBytes());
    if(i%100==0){
        //每发送100条判断一次是否回复
        if(channel.waitForConfirms()){
          System.out.println("Message send success."); 
        }
    }
}

批量的方法从数量级上降低了confirm的性能消耗,提高了效率,但是有个致命的缺陷,一旦回复确认失败,当前确认批次的消息会全部重新发送,导致消息重复发送。所以批量的confirm虽然性能提高了,但是消息的重复率也提高了。

异步confirm

Channel 对象提供的 ConfirmListener() 回调方法只包含deliveryTag(当前Channel发出的消息序列号),我们需要自己为每一个Channel维护一个unconfirm的序列号的集合,每push一条数据,集合元素加1,没回调一次handleAck方法,unconfirm集合就删掉相应的一条(multiple=false) 或者多条(multiple=true)记录,从程序运行效率上来看,这个unconfirm集合最好采用有序集合SortedSet存储结构。
使用监听方法,当服务端confirm了一条或多条消息后,调用回调方法

//声明一个用来记录消息唯一ID的有序集合SortedSet
final SortedSet<Long> confirmSet = Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<Long>());
//开启confirm模式
channel.confirmSelect();
//异步监听方法 处理ack与nack方法
channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
    //处理ack multiple 是否批量 如果是批量 则将比该条小的所有数据都移除 否则只移除该条
    public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
        if (multiple) {
            confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
        } else {
            confirmSet.remove(deliveryTag);
        }
    }
    //处理nack 与ack相同
    public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
        System.out.println("There is Nack, SeqNo: " + deliveryTag + ", multiple: " + multiple);
        if (multiple) {
            confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
        } else {
            confirmSet.remove(deliveryTag);
        }
    }
});
while (true) {
    //获取消息confirm的唯一ID
    long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
    String message = "Hello World.";
    //发送消息
    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes());
    //将ID加入到有序集合中
    confirmSet.add(nextSeqNo);
}

每一个comfirm的通道维护一个集合,每发送一条数据,集合增加一个元素,每异步响应一条ack或者nack的数据,集合删除一条。SortedSet是一个有序的集合,它的有序是值大小的有序,不是插入时间的有序。JDK中waitForConfirms()方法也是使用了SortedSet集合

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,193评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,306评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,130评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,110评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,118评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,085评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,007评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,844评论 0 273
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,283评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,508评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,667评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,395评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,985评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,630评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,797评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,653评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,553评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容