消息队列MQ 保证消息不丢失（消息可靠性）

文章目录

    • 概述
    • RabbitMQ 怎么避免消息丢失（可靠传输）
    • RocketMQ 怎么确保消息不丢失
    • Kafka 怎么保证消息不丢失
    • activeMQ 怎么避免消息丢失
    • MQ 宕机了消息是否会丢失
    • 线上服务宕机时，如何保证数据100%不丢失吗？
    • 消息队列消息持久化

概述

生产者保证不丢消息（消息重试,开启消息确认机制）
存储端不丢消息（持久化存储、同步刷盘和异步刷盘）
消费者不丢消息（消息确认机制手动ack等）
集群部署（主从复制、镜像模式）

消息队列（MQ）系统如 RabbitMQ、Kafka 和 RocketMQ 等在实现消息不丢失的可靠性方面都提供了一些机制，具体如下：

  1. 持久化存储：消息队列通常会将消息持久化存储在硬盘上，以防止在消息传递过程中出现故障导致消息丢失。即使消息被接收后还未被处理，也能够在重启后重新发送。
  2. 消息确认机制：消息队列支持消息确认机制，确保消息被正确地发送和接收。生产者发送消息后，会等待消费者的确认反馈，如果消费者成功接收并处理消息，则发送确认给生产者，否则发送拒绝确认，生产者可以根据确认情况进行相应的处理，如重新发送消息等。
  3. 消息持久化方式：
    ○ RabbitMQ：可以通过将消息标记为持久化，保证消息在服务器重启时不会丢失。
    ○ Kafka：使用日志文件来持久化消息，消息被写入到磁盘上的日志中，保证消息不会丢失。
    ○ RocketMQ：提供同步双写机制，即消息先写入内存，然后再写入磁盘，确保消息不会因节点宕机而丢失。
  4. 数据复制和高可用性：MQ 系统通常支持数据复制和集群部署，以提高系统的可用性和数据的安全性。当某个节点发生故障时，可以通过备份节点继续提供服务，确保消息不丢失。
  5. 消息重试机制：为了确保消息被正确处理，MQ 系统通常支持消息重试机制，当消息处理失败时，可以自动重新发送消息，直到消息被成功处理为止。
    总的来说，RabbitMQ、Kafka、RocketMQ 等消息队列系统在设计和实现上都考虑了如何保证消息不丢失的可靠性，并提供了多种机制来应对不同的场景和需求，确保消息在传递和处理过程中的安全和可靠性。这些机制的灵活运用可以帮助开发人员构建稳定、可靠的消息传输系统。

1.存储端不丢消息
消息持久化到硬盘 ，开启 持久化磁盘配置
2.生产者保证不丢消息

  1. 生产端，不丢失消息
  2. transactoin 开启事务
  3. confirm 开启消息确认机制
    消息确认机制 -必须确认消息成功刷盘到硬盘中，才能够人为消息投递成功。
    3.消费者
    必须确认消息消费成功
    rabbitmq 中：才会将该消息删除，手动提交
    rocketmq 或者 kafka 中：才会提交 offset
    存储端
    如何保证存储端消息不丢失呢？ 确保消息持久化到磁盘。大家很容易想到就刷盘机制。
    刷盘机制分同步刷盘和异步刷盘：
    生产者消息发过来时，只有持久化到磁盘，RocketMQ 存储端 Broker 才返回一个成功 ACK 响应，这就同步刷盘。它保证消息不丢失，但影响了性能。
    异步刷盘话，只要消息写入 PageCache 缓存，就返回一个成功ACK 响应。这样提高了 MQ 性能，但如果这时候机器断电了，就会丢失消息。Broker 一般集群部署，有 master 主节点和 slave 从节点。消息到Broker 存储端，只有主节点和从节点都写入成功，才反馈成功 ack 给生产者。这就同步复制，它保证了消息不丢失，但降低了系统吞吐量。与之对应就异步复制，只要消息写入主节点成功，就返回成功ack，它速度快，但会有性能问题。
    生产者
    生产端如何保证不丢消息呢？确保生产✁消息能到达存储端。如果RocketMQ 消息中间件，Producer 生产者提供了三种发送消息方式，分别：同步发送、异步发送、单向发送生产者要想发息时保证消息不丢失，可以：
    采用同步方式发送，send 消 息方法返回成功状态，就表示消息息正常到达了存储端Broker。如果 send 消息异常或者返回非成功状态，可以重试。可以使用事务消息，RocketMQ 事务消息机制就为了保证零丢失来设计

RabbitMQ 怎么避免消息丢失（可靠传输）

把消息持久化磁盘，保证服务器重启消息不丢失。每个集群中至少有一个物理磁盘，保证消息落入磁盘。
RabbitMQ 通过持久化消息和队列、消息确认机制、消息重试机制、备份队列和镜像队列等方式来确保消息在传输和消费过程中不会丢失，提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。
RabbitMQ 是一个流行的开源消息队列系统，为了确保消息的可靠传输，RabbitMQ 采用了以下几种机制：

  1. 持久化消息：RabbitMQ 允许生产者将消息标记为持久化的，这样消息将会被存储在磁盘上而不是仅存储在内存中。即使在 RabbitMQ 服务器宕机或重启时，持久化的消息也不会丢失。
  2. 持久化队列：除了持久化消息外，RabbitMQ 还允许生产者将队列标记为持久化的。持久化队列会在服务器宕机或重启后自动恢复，确保消息不会丢失。
  3. 消息确认机制：RabbitMQ 支持生产者发送消息后等待消费者发送确认消息来确认消息已经被消费成功。这种消息确认机制可以确保消息被成功地接收和处理，避免消息丢失。
  4. 消息重试机制：RabbitMQ 允许消费者配置消息重试策略，当消费者消费消息失败时，可以根据预先设定的重试策略进行消息的重新消费。这种机制可以确保消息被成功处理。
  5. 备份队列：RabbitMQ 提供了备份队列（Alternate Exchange）的功能，允许将无法路由到主要队列的消息发送到备份队列中。这样可以确保即使主要队列出现故障，消息也不会丢失。
  6. 镜像队列：RabbitMQ 支持镜像队列的功能，允许在多个节点之间复制队列和消息。这样可以提高队列的可用性和可靠性，即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。

在这里插入图片描述

1.生产者：RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息；
● 通过事务实现
● 通过发送方确认机制(publisher confirm)实现
1.1事务机制：发送消息前，开启事务（channel.txSelect()）,然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事务就会回滚（channel.txRollback()）,如果发送成功则提交事务（channel.txCommit()）。这种方式有个缺点：吞吐量下降；
事务实现
● channel.txSelect(): 将当前信道设置成事务模式
● channel.txCommit(): 用于提交事务
● channel.txRollback(): 用于回滚事务
通过事务实现机制，只有消息成功被rabbitmq服务器接收，事务才能提交成功，否则便可在捕获异常之后进行回滚，然后进行消息重发，但是事务非常影响rabbitmq的性能。还有就是事务机制是阻塞的过程，只有等待服务器回应之后才会处理下一条消息
1.2.confirm模式用的居多：一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列之后；rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者（包含消息的唯一ID），这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了；如果rabbitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
confirm方式有三种模式：普通confirm模式、批量confirm模式、异步confirm模式
● channel.confirmSelect(): 将当前信道设置成了confirm模式
普通confirm模式
每发送一条消息，就调用waitForConfirms()方法，等待服务端返回Ack或者nack消息

3.消费者
消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式，改为手动确认消息即可
消费者在收到消息之后，处理消息之前，会自动回复RabbitMQ已收到消息；如果这时处理消息失败，就会丢失该消息；
解决方案：处理消息成功后，手动回复确认消息。
消息接收确认机制，分为消息自动确认模式和消息手动确认模式，当消息确认后，我们队列中的消息将会移除
那这两种模式要如何选择
● 如果消息不太重要，丢失也没有影响，那么自动ACK会比较方便。好处就是可以提高吞吐量，缺点就是会丢失消息
● 如果消息非常重要，不容丢失，则建议手动ACK，正常情况都是更建议使用手动ACK。虽然可以解决消息不会丢失的问题，但是可能会造成消费者过载
注：自动确认模式，消费者不会判断消费者是否成功接收到消息，也就是当我们程序代码有问题，我们的消息都会被自动确认，消息被自动确认了，我们队列就会移除该消息，这就会造成我们的消息丢失

RocketMQ 怎么确保消息不丢失

RocketMQ 通过同步复制、刷盘机制、消息重试机制、消息确认机制以及高可用性集群架构等方式，确保消息在传输和消费过程中不会丢失，提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。
Consumer端，消费正常后再进行手动ack确认
发送消息如果失败或者超时，则重新发送
RocketMQ 是一个开源的分布式消息队列系统，为了确保消息的可靠性，RocketMQ 采取了以下几种机制：

  1. 主从同步复制：RocketMQ 支持同步复制机制，即消息生产者将消息发送给主节点后，主节点会等待所有的从节点都成功复制该消息后才返回确认信息给生产者。这样可以确保消息在主节点和从节点之间的一致性，防止数据丢失。 RocketMQ 支持主从复制机制，即在集群部署时，消息会被复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和容灾能力。即使某个节点发生故障，也能够通过备份节点继续提供服务，确保消息不丢失。
  2. 刷盘机制：RocketMQ 通过刷盘机制将消息持久化到磁盘上，确保即使在服务器宕机的情况下，消息也不会丢失。RocketMQ 提供了同步刷盘和异步刷盘两种模式，可以根据应用的需求进行配置。
    RocketMQ 提供了多种刷盘策略，可以根据业务需求选择合适的刷盘方式。例如，可以设置同步刷盘或异步 刷盘，以提高消息持久化的效率和可靠性
  3. 消息重试机制：RocketMQ 允许消费者配置消息重试策略，当消费者消费消息失败时，可以根据预先设定的重试策略进行消息的重新消费，以确保消息被成功处理。
  4. 消息确认机制：RocketMQ 支持消息消费者发送消费确认信息给服务器，以确认消息已经被成功消费。如果服务器在一定时间内没有收到消费确认信息，将会将消息重新发送给其他消费者进行消费，确保消息被成功处理。
  5. 高可用性集群架构：RocketMQ 支持构建高可用性的集群架构，通过多个主从节点的配置，提高了消息队列的可用性和可靠性，即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。
  6. 同步双写机制：RocketMQ 使用同步双写机制，即消息先写入内存缓冲区，然后再写入磁盘。这种机制能够确保消息在发送时先写入内存，然后再持久化到磁盘上，从而避免因内存或磁盘故障导致消息丢失。
  7. 写入成功确认机制：在消息成功写入磁盘后，RocketMQ 会向消息发送方返回写入成功的确认信息，确保消息已经被正确地持久化。如果写入失败，RocketMQ 会进行相应的重试操作。
  8. 消息重试和顺序消费：RocketMQ 支持消息重试机制，当消息处理失败时可以进行重试操作，确保消息被正确地处理。同时，RocketMQ 还支持顺序消息消费，在一些需要保证消息顺序处理的场景下，可以保证消息不会乱序处理。
    总的来说，RocketMQ 结合了以上多种机制和策略，以确保消息在传输、存储和消费过程中不会丢失。开发人员可以根据具体的业务需求和场景选择合适的配置和参数，从而构建稳定、可靠的消息队列系统。

Kafka 怎么保证消息不丢失

Kafka 通过持久性存储、复制机制、ISR 机制、消息复制确认机制和消息复制和同步机制等方式来保证消息在传输和存储过程中不会丢失，提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。
服务器端持久化设置为同步刷盘持久化
生产者设置为同步投递（重试）
消费端设置为手动提交
Kafka 通过以下方式来保证消息不丢失：

  1. 持久性存储：Kafka 将消息持久化地存储在磁盘上，而不是仅存储在内存中。这意味着即使在发生故障时，消息也不会丢失。Kafka 的消息存储是基于日志（log）的，消息被追加到分区日志中，并定期将数据刷写到磁盘上，确保消息的持久性。
  2. 复制机制：Kafka 使用分区和副本的概念来确保消息的可靠性。每个主题可以分为多个分区，并且每个分区可以有多个副本。Kafka 通过复制消息副本到多个节点来提供冗余，确保在某些节点出现故障时仍然能够保持数据的可用性。
  3. ISR（In-Sync Replicas）机制：Kafka 使用 ISR 机制来确保消息的可靠传输。ISR 是指处于同步状态的副本集合，即已经复制了消息的副本。Kafka 生产者只会将消息发送到 ISR 中的副本，以确保消息至少被写入到多个副本中。
  4. 消息复制确认机制：Kafka 生产者在发送消息后会等待 ISR 中的副本确认消息已经复制成功，然后才会返回确认信息给生产者。这种机制可以保证消息至少被写入到 ISR 中的多个副本中，提高了消息的可靠性。
  5. 消息复制和同步机制：Kafka 使用复制和同步机制来确保消息在多个副本之间的一致性。当主题的分区日志中的消息被追加到主副本时，Kafka 使用复制和同步机制将消息复制到其他副本，并等待所有副本都复制成功后才返回确认信息。
  6. 批量发送：Kafka 支持批量发送机制，即将多条消息打包成一个批次一起发送，从而提高系统的吞吐量和效率，并减少网络开销。
  7. 数据压缩：Kafka 支持数据压缩机制，可以将消息压缩后再发送，从而减小消息传输的大小和网络开销。
  8. 消息重试机制：Kafka 支持消息重试机制，当消息处理失败时可以进行重试操作，确保消息被正确地处理。

activeMQ 怎么避免消息丢失

ActiveMQ 是一个流行的开源消息中间件，为了确保消息的可靠传输，ActiveMQ 采用了以下几种机制：

  1. 持久化消息: ActiveMQ 允许生产者将消息标记为持久化的，这样消息将会被存储在磁盘上而不是仅存储在内存中。即使在 ActiveMQ 服务器宕机或重启时，持久化的消息也不会丢失。
  2. 持久化订阅: 对于持久性主题订阅，ActiveMQ 会将消息存储在磁盘上，以确保在宕机或断开连接后仍然可以将消息发送给订阅者。
  3. 事务性消息: ActiveMQ 支持事务性消息，允许生产者将多条消息捆绑到事务中，并且只有在事务提交时才会将消息发送到目的地。如果事务回滚，那么这些消息将不会发送，从而避免消息丢失。
  4. 消息确认机制: ActiveMQ 支持消息确认机制，生产者可以通过设置消息确认模式来确认消息是否已经被消费者成功接收和处理。如果消费者未能确认消息，则 ActiveMQ 将会将消息重新发送给其他消费者。
  5. 持久化订阅和恢复: 对于持久性主题订阅，ActiveMQ 提供了持久化订阅和恢复的功能，即使在服务器宕机或断开连接后，也可以恢复持久性订阅并重新接收之前未消费的消息。
  6. 数据备份: ActiveMQ 支持数据备份和数据复制的功能，可以将消息数据复制到多个节点上以提高可用性和可靠性，即使部分节点宕机也不会影响消息的正常传输和消费。
    综上所述，ActiveMQ 通过持久化消息和订阅、事务性消息、消息确认机制、持久化订阅和恢复以及数据备份等方式来确保消息在传输和消费过程中不会丢失，提高了消息队列系统的可靠性和稳定性。

1.生产者丢失消息的情况
生产者(Producer) 调用 send 方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。
为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果，Kafka 生产者(Producer) 使用 send
方法发送消息实际上是异步的操作，我们可以通过 get()方法获取调用结果，但是这样也让它
变为了同步操作，可以采用为其添加回调函数的形式，示例代码如下：
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(topic, o);
future.addCallback(result -> logger.info(“生产者成功发送消息到 topic:{} partition:{}的消息”,
result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition()),
ex -> logger.error(“生产者发送消失败，原因：{}”, ex.getMessage()));
Producer的retries（重试次数）设置一个比较合理的值，一般是3 ，但是为了保证消息不
丢失的话一般会设置比较大一点。设置完成之后，当出现网络问题之后能够自动重试消息发
送，避免消息丢失。另外，建议还要设置重试间隔，因为间隔太小的话重试的效果就不明显
了，网络波动一次你3次一下子就重试完了
2.消费者丢失消息的情况
当消费者拉取到了分区的某个消息之后，消费者会自动提交了 offset。自动提交的话会有一个
问题，试想一下，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际
上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。
解决办法也比较粗暴，我们手动关闭自动提交 offset，每次在真正消费完消息之后再自己手
动提交 offset 。 但是，细心的朋友一定会发现，这样会带来消息被重新消费的问题。比如你
刚刚消费完消息之后，还没提交 offset，结果自己挂掉了，那么这个消息理论上就会被消费两
次。
Kafka 弄丢了消息
试想一种情况：假如 leader 副本所在的 broker 突然挂掉，那么就要从 follower 副本重新
选出一个 leader ，但是leader 的数据还有一些没有被 follower 副本的同步的话，就会造
成消息丢失。 当我们配置了 unclean.leader.election.enable = false 的话，当 leader 副本发生故障时
就不会从 follower 副本中和 leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 leader ，这样降低
了消息丢失的可能性

1.服务器端持久化设置为同步刷盘
首先第一个是服务器端。设置broker中的配置项unclean.leader.election.enable = false，保证所有
副本同步。同时，Producer将消息投递到服务器的时候，我们需要将消息持久化，也就是说会同步到磁盘。
注意，同步到硬盘的过程中，会有同步刷盘和异步刷盘。如果选择的是同步刷盘，那是一定会保证消息不
丢失的。就算刷盘失败，也可以即时补偿。但如果选择的是异步刷盘的话，这个时候，消息有一定概率会
丢失。网上有一种说法，说Kafka不支持同步刷盘，这种说法也不能说是错的。但是可以通过参数的配置变成
同步刷盘，比如，这样的配置：
#当达到下面的消息数量时，会将数据flush到日志文件中。默认10000
#log.flush.interval.messages=10000
当达到下面的时间(ms)时，执行一次强制的flush操作。interval.ms和interval.messages无论哪个达到，都
会flush。默认3000ms
#log.flush.interval.ms=1000
#检查是否需要将日志flush的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms = 3000
2.生产者Producer
就是生产者Producer，使用带回调通知的send(msg,callback)方法，并且设置acks = all 。
它的消息投递要采用同步的方式。Producer要保证消息到达服务器，就需要使用到消息确认机制，也就是
说，必须要确保消息投递到服务端，并且得到投递成功的响应，确认服务器已接收，才会继续往下执行。
那如果，Producer将消息投递到服务器端，服务器来没来得及接收就已经宕机了，那投递过来的消息岂不
是丢失了，怎么办呢？大家不要慌，在Producer投递消息时，都会记录日志，然后再将消息投递到服务器
端，就算服务器宕机了，等服务器重启之后，也可以根据日志信息完成消息补偿，确保消息不丢失。
3.消费者Consume
就是消费者Consume。设置enable.auto.commit为false。在Kafka中，消息消费完成之后，
它不会立即删除，而是使用定时清除策略，也就是说，我们消费者要确保消费成功之后，手动ACK提交。
如果消费失败的情况下，我们要不断地进行重试。所以，消费端不要设置自动提交，一定设置为手动提交
才能保证消息不丢失。

MQ 宕机了消息是否会丢失

不会，因为我们消息会持久化在我们硬盘中

线上服务宕机时，如何保证数据100%不丢失吗？

线上生产环境中运行时，你必须要考虑到消费者服务可能宕机的问题。
实际上无论是RocketMQ、Kafka还是RabbitMQ，都有类似的autoAck或者是手动ack的机制。
首先，我们需要把那个参数从true改为false，如下代码所示：
在这里插入图片描述
//手动进行应答,这时消息队列会删除该消息
channel.basicAck(msg.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
只要修改为false之后，RabbitMQ就不会盲目的投递消息到仓储服务，立马就删除消息了，说白了就是关
闭autoAck的行为，不要自作主张的认为消息处理成功了。

消息队列消息持久化

处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。
这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。
这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢？
这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步

  1. 将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
  2. 发送消息的时候将deliveryMode=2
    这样设置以后，即使rabbitMQ挂了，重启后也能恢复数据

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