這篇文章主要介紹基于springboot+rabbitmq實現消息確認機制的方法,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
這次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何實現消息確認機制,以及在實際開發中的一點踩坑經驗,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,我們的業務鏈路明顯變長了,雖然做到了系統間的解耦,但可能造成消息丟失的場景也增加了。例如:

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springboot + rabbitmq消息確認機制,再對遇到的問題做具體分析。
一、準備環境
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 發送端和 消費端 的消息確認。
spring.rabbitmq.host=127.0.0.1 spring.rabbitmq.port=5672 spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest # 發送者開啟 confirm 確認機制 spring.rabbitmq.publisher-confirms=true # 發送者開啟 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。
@Configuration
public 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:發送消息確認 和 消息接收確認。

二、消息發送確認
發送消息確認:用來確認生產者 producer 將消息發送到 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 confirmCallback 回調 。
@Slf4j
@Component
public class ConfirmCallbackService implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
@Override
public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
if (!ack) {
log.error("消息發送異常!");
} else {
log.info("發送者爸爸已經收到確認,correlationData={} ,ack={}, cause={}", correlationData.getId(), ack, cause);
}
}
}實現接口 ConfirmCallback ,重寫其confirm()方法,方法內有三個參數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,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據,方便后續做重發或者補償等操作。
@Slf4j
@Component
public 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);
}
}實現接口ReturnCallback,重寫 returnedMessage() 方法,方法有五個參數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,為了后續測試創建一個 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回執回調處理
*/
rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallbackService);
/**
* 消息投遞到隊列失敗回調處理
*/
rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallbackService);
/**
* 發送消息
*/
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送確認簡單一點,因為只有一個消息回執(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。
@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: 假設我先發送三條消息deliveryTag分別是5、6、7,可它們都沒有被確認,當我發第四條消息此時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
發送消息測試一下消息確認機制是否生效,從執行結果上看發送者發消息后成功回調,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:處理完業務邏輯后確認消息, int a = 1 / 0 發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,業務代碼一旦出現 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,消費端無限執行,導致了死循環。

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

而且rabbitmq management 只有一條未被確認的消息。

經過測試分析發現,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,又保證了正常業務的進行。
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); // 重新發送消息到隊尾 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,后面優化設置了消息重試次數,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。
demo的 GitHub 地址 https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot-rabbitmq-confirm
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