最近部门号召大伙多组织一些技术分享会，说是要活跃公司的技术氛围，但早就看穿一切的我知道，这 T M 就是为了刷KPI。不过，话说回来这的确是件好事，与其开那些没味的扯皮会，多做技术交流还是很有助于个人成长的。
于是乎我主动报名参加了分享，咳咳咳~ ，真的不是为了那点KPI，就是想和大伙一起学习学习！
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这次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制，以及在实际开发中的一点踩坑经验，其实整体的内容比较简单，有时候事情就是这么神奇，越是简单的东西就越容易出错。
可以看到使用了 RabbitMQ 以后，我们的业务链路明显变长了，虽然做到了系统间的解耦，但可能造成消息丢失的场景也增加了。例如：
消息生产者 - > rabbitmq服务器（消息发送失败）
rabbitmq服务器自身故障导致消息丢失
消息消费者 - > rabbitmq服务（消费消息失败）
所以说能不使用中间件就尽量不要用，如果为了用而用只会徒增烦恼。开启消息确认机制以后，尽管很大程度上保证了消息的准确送达，但由于频繁的确认交互，rabbitmq 整体效率变低，吞吐量下降严重，不是非常重要的消息真心不建议你用消息确认机制。
下边我们先来实现springboot + rabbitmq消息确认机制，再对遇到的问题做具体分析。
一、准备环境
1、引入 rabbitmq 依赖包
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>2、修改 application.properties 配置
配置中需要开启 发送端和 消费端 的消息确认。
spring.rabbitmq.host=127.0.0.1spring.rabbitmq.port=5672spring.rabbitmq.username=guest spring.rabbitmq.password=guest # 发送者开启 confirm 确认机制 spring.rabbitmq.publisher-confirms=true# 发送者开启 return 确认机制 spring.rabbitmq.publisher-returns=true#################################################### # 设置消费端手动 ack spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual # 是否支持重试 spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true
3、定义 Exchange 和 Queue
定义交换机 confirmTestExchange 和队列 confirm_test_queue ，并将队列绑定在交换机上。
@Configurationpublic 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的消息确认分为两部分：发送消息确认 和 消息接收确认。
二、消息发送确认
发送消息确认：用来确认生产者 producer 将消息发送到 broker ，broker 上的交换机 exchange 再投递给队列 queue的过程中，消息是否成功投递。
消息从 producer 到 rabbitmq broker有一个 confirmCallback 确认模式。
消息从 exchange 到 queue 投递失败有一个 returnCallback 退回模式。
我们可以利用这两个Callback来确保消的100%送达。
1、 ConfirmCallback确认模式
消息只要被 rabbitmq broker 接收到就会触发 confirmCallback 回调 。
@Slf4j
@Componentpublic class ConfirmCallbackService implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
@Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
if (!ack) {
log.error("消息发送异常!");
} else {
log.info("发送者爸爸已经收到确认，correlationData={} ,ack={}, cause={}", correlationData.getId(), ack, cause);
}
}}实现接口 ConfirmCallback ，重写其confirm()方法，方法内有三个参数correlationData、ack、cause。
-
correlationData：对象内部只有一个id属性，用来表示当前消息的唯一性。 -
ack：消息投递到broker的状态，true表示成功。 -
cause：表示投递失败的原因。
但消息被 broker 接收到只能表示已经到达 MQ服务器，并不能保证消息一定会被投递到目标 queue 里。所以接下来需要用到 returnCallback 。
2、 ReturnCallback 退回模式
如果消息未能投递到目标 queue 里将触发回调 returnCallback ，一旦向 queue 投递消息未成功，这里一般会记录下当前消息的详细投递数据，方便后续做重发或者补偿等操作。
@Slf4j
@Componentpublic 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);
}}实现接口ReturnCallback，重写 returnedMessage() 方法，方法有五个参数message（消息体）、replyCode（响应code）、replyText（响应内容）、exchange（交换机）、routingKey（队列）。
下边是具体的消息发送，在rabbitTemplate中设置 Confirm 和 Return 回调，我们通过setDeliveryMode()对消息做持久化处理，为了后续测试创建一个 CorrelationData对象，添加一个id 为10000000000。
@Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Autowired private ConfirmCallbackService confirmCallbackService;
@Autowired private ReturnCallbackService returnCallbackService;
public void sendMessage(String exchange, String routingKey, Object msg) {
/**
* 确保消息发送失败后可以重新返回到队列中
* 注意：yml需要配置 publisher-returns: true
*/
rabbitTemplate.setMandatory(true);
/**
* 消费者确认收到消息后，手动ack回执回调处理
*/
rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallbackService);
/**
* 消息投递到队列失败回调处理
*/
rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallbackService);
/**
* 发送消息
*/
rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey, msg,
message -> {
message.getMessageProperties().setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT);
return message;
},
new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()));
}三、消息接收确认
消息接收确认要比消息发送确认简单一点，因为只有一个消息回执（ack）的过程。使用@RabbitHandler注解标注的方法要增加 channel(信道)、message 两个参数。
@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 具体业务
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
} catch (Exception e) {
if (message.getMessageProperties().getRedelivered()) {
log.error("消息已重复处理失败,拒绝再次接收...");
channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); // 拒绝消息
} else {
log.error("消息即将再次返回队列处理...");
channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
}
}
}}消费消息有三种回执方法，我们来分析一下每种方法的含义。
1、basicAck
basicAck：表示成功确认，使用此回执方法后，消息会被rabbitmq broker 删除。
void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple)
deliveryTag：表示消息投递序号，每次消费消息或者消息重新投递后，deliveryTag都会增加。手动消息确认模式下，我们可以对指定deliveryTag的消息进行ack、nack、reject等操作。
multiple：是否批量确认，值为 true 则会一次性 ack所有小于当前消息 deliveryTag 的消息。
举个栗子： 假设我先发送三条消息deliveryTag分别是5、6、7，可它们都没有被确认，当我发第四条消息此时deliveryTag为8，multiple设置为 true，会将5、6、7、8的消息全部进行确认。
2、basicNack
basicNack ：表示失败确认，一般在消费消息业务异常时用到此方法，可以将消息重新投递入队列。
void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)
deliveryTag：表示消息投递序号。
multiple：是否批量确认。
requeue：值为 true 消息将重新入队列。
3、basicReject
basicReject：拒绝消息，与basicNack区别在于不能进行批量操作，其他用法很相似。
void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue)
deliveryTag：表示消息投递序号。
requeue：值为 true 消息将重新入队列。
四、测试
发送消息测试一下消息确认机制是否生效，从执行结果上看发送者发消息后成功回调，消费端成功的消费了消息。
用抓包工具Wireshark 观察一下rabbitmq amqp协议交互的变化，也多了 ack 的过程。
五、踩坑日志
1、不消息确认
这是一个非常没技术含量的坑，但却是非常容易犯错的地方。
开启消息确认机制，消费消息别忘了channel.basicAck，否则消息会一直存在，导致重复消费。
2、消息无限投递
在我最开始接触消息确认机制的时候，消费端代码就像下边这样写的，思路很简单：处理完业务逻辑后确认消息， int a = 1 / 0 发生异常后将消息重新投入队列。
@RabbitHandler public void processHandler(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {
try {
log.info("消费者 2 号收到：{}", msg);
int a = 1 / 0;
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
} catch (Exception e) {
channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
}
}但是有个问题是，业务代码一旦出现 bug 99.9%的情况是不会自动修复，一条消息会被无限投递进队列，消费端无限执行，导致了死循环。
本地的CPU被瞬间打满了，大家可以想象一下当时在生产环境导致服务死机，我是有多慌。
而且rabbitmq management 只有一条未被确认的消息。
经过测试分析发现，当消息重新投递到消息队列时，这条消息不会回到队列尾部，仍是在队列头部。
消费者会立刻消费这条消息，业务处理再抛出异常，消息再重新入队，如此反复进行。导致消息队列处理出现阻塞，导致正常消息也无法运行。
而我们当时的解决方案是，先将消息进行应答，此时消息队列会删除该条消息，同时我们再次发送该消息到消息队列，异常消息就放在了消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行。
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);// 重新发送消息到队尾channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
JSON.toJSONBytes(msg));但这种方法并没有解决根本问题，错误消息还是会时不时报错，后面优化设置了消息重试次数，达到了重试上限以后，手动确认，队列删除此消息，并将消息持久化入MySQL并推送报警，进行人工处理和定时任务做补偿。
3、重复消费
如何保证 MQ 的消费是幂等性，这个需要根据具体业务而定，可以借助MySQL、或者redis 将消息持久化，通过再消息中的唯一性属性校验。
