MQ发布确认的三种策略

生产者将信道设置成 confirm 模式&＃xff0c;一旦信道进入 confirm 模式&＃xff0c;所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始)&＃xff0c;一旦消息被投递到所有匹配的队列之后。

broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)&＃xff0c;这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了&＃xff0c;如果消息和队列是可持久化的&＃xff0c;那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出。

broker 回传 给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号&＃xff0c;此外 broker 也可以设置 basic.ack 的 multiple 域&＃xff0c;表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm 模式最大的好处在于他是异步的&＃xff0c;一旦发布一条消息&＃xff0c;生产者应用程序就可以在等信 道返回确认的同时继续发送下一条消息&＃xff0c;当消息最终得到确认之后。

生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息&＃xff0c;如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失&＃xff0c;就会发送一条 nack 消息&＃xff0c;生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。

开启发布确认方式

发布确认默认是没有开启的&＃xff0c;如果要开启需要调用方法 confirmSelect&＃xff0c;每当你要想使用发布 确认&＃xff0c;都需要在 channel 上调用该方法

//开启发布确认
channel.confirmSelect();
一、单个确认发布

这是一种简单的确认方式&＃xff0c;它是一种同步确认发布的方式&＃xff0c;也就是发布一个消息之后只有它 被确认发布&＃xff0c;后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认 的时候才返回&＃xff0c;如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

生产者

/*** 这是一个测试的生产者*&＃64;author DingYongJun*&＃64;date 2021/8/1*/
public class DyProducerTest_dingyuefabu {//设置执行次数public static final int MESSAGE_COUNT &＃61; 888;/*** 这里为了方便&＃xff0c;我们使用main函数来测试* 纯属看你个人选择* &＃64;param args*/public static void main(String[] args) throws Exception {//单个发布确认执行publishMessageIndividually();}/*** 单个发布确认*/public static void publishMessageIndividually() throws Exception {Channel channel &＃61; RabbitMqUtils.getChannel();String queueName &＃61; UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();long begin &＃61; System.currentTimeMillis();for (int i &＃61; 0; i }

执行结果

这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢&＃xff0c;因为如果没有确认发布的消息就会 阻塞所有后续消息的发布&＃xff0c;这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某 些应用程序来说这可能已经足够了。

当然&＃xff0c;现在跟你说慢&＃xff0c;你莫得感知&＃xff0c;下面几种综合起来对比你就会发现他的效率有多低了&＃xff01;

与单个等待确认消息相比&＃xff0c;先发布一批消息然后一起确认可以极大地 提高吞吐量。

生产者

/**
* 批量发布确认
*/
public static void publishMessageBatch() throws Exception {Channel channel &＃61; RabbitMqUtils.getChannel();//队列名使用uuid来获取不重复的值&＃xff0c;不需要自己再进行命名了。String queueName &＃61; UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();//批量确认消息大小int batchSize &＃61; 88;//未确认消息个数int outstandingMessageCount &＃61; 0;long begin &＃61; System.currentTimeMillis();for (int i &＃61; 0; i 0) {channel.waitForConfirms();}long end &＃61; System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" &＃43; MESSAGE_COUNT &＃43; "个批量确认消息,耗时" &＃43; (end - begin) &＃43;"ms");}

执行结果

缺点&＃xff1a;当发生故障导致发布出现问题时&＃xff0c;不知道是哪个消息出现问题了&＃xff0c;我们必须将整个批处理保存在内存中&＃xff0c;以记录重要的信息而后重新发布消息。

当然这种方案仍然是同步的&＃xff0c;也一样阻塞消息的发布。

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂&＃xff0c;但是性价比最高&＃xff0c;无论是可靠性还是效率都没得说&＃xff0c; 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的&＃xff0c;这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功&＃xff0c; 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

生产者

/*** 异步发布确认*/public static void publishMessageAsync() throws Exception {try (Channel channel &＃61; RabbitMqUtils.getChannel()) {String queueName &＃61; UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();/*** 线程安全有序的一个哈希表&＃xff0c;适用于高并发的情况* 1.轻松的将序号与消息进行关联* 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号* 3.支持并发访问*/ConcurrentSkipListMap outstandingConfirms &＃61; newConcurrentSkipListMap<>();/*** 确认收到消息的一个回调* 1.消息序列号* 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息* false 确认当前序列号消息*/ConfirmCallback ackCallback &＃61; (sequenceNumber, multiple) -> {if (multiple) {//返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 mapConcurrentNavigableMap confirmed &＃61;outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);//清除该部分未确认消息confirmed.clear();}else{//只清除当前序列号的消息outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);}};ConfirmCallback nackCallback &＃61; (sequenceNumber, multiple) -> {String message &＃61; outstandingConfirms.get(sequenceNumber);System.out.println("发布的消息"&＃43;message&＃43;"未被确认&＃xff0c;序列号"&＃43;sequenceNumber);};/*** 添加一个异步确认的监听器* 1.确认收到消息的回调* 2.未收到消息的回调*/channel.addConfirmListener(ackCallback, null);long begin &＃61; System.currentTimeMillis();for (int i &＃61; 0; i

执行结果

很容易看出&＃xff0c;这种方式速度快得飞起呀&＃xff01;

如何处理未确认的消息&＃xff1f;

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列&＃xff0c; 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。