既然使用在項目中使用了MQ，那么就不可避免的需要考慮消息丟失問題。在一些涉及到了金錢交易的場景下，消息丟失還是很致命的。那么在RocketMQ中存在哪幾種消息丟失的場景呢？

先來一張最簡單的消費流程圖：

上圖中大致包含了這么幾種場景：

生產(chǎn)者產(chǎn)生消息發(fā)送給RocketMQRocketMQ接收到了消息之后，必然需要存到磁盤中，否則斷電或宕機之后會造成數(shù)據(jù)的丟失消費者從RocketMQ中獲取消息消費，消費成功之后，整個流程結束

這三種場景都可能會產(chǎn)生消息的丟失，如下圖所示：

場景1中生產(chǎn)者將消息發(fā)送給Rocket MQ的時候，如果出現(xiàn)了網(wǎng)絡抖動或者通信異常等問題，消息就有可能會丟失場景2中消息需要持久化到磁盤中，這時會有兩種情況導致消息丟失

①RocketMQ為了減少磁盤的IO，會先將消息寫入到os cache中，而不是直接寫入到磁盤中，消費者從os cache中獲取消息類似于直接從內(nèi)存中獲取消息，速度更快，過一段時間會由os線程異步的將消息刷入磁盤中，此時才算真正完成了消息的持久化。在這個過程中，如果消息還沒有完成異步刷盤，RocketMQ中的Broker宕機的話，就會導致消息丟失

②如果消息已經(jīng)被刷入了磁盤中，但是數(shù)據(jù)沒有做任何備份，一旦磁盤損壞，那么消息也會丟失消費者成功從RocketMQ中獲取到了消息，還沒有將消息完全消費完的時候，就通知RocketMQ我已經(jīng)將消息消費了，然后消費者宕機，但是RocketMQ認為消費者已經(jīng)成功消費了數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)依舊丟失了

那么如何保證消息的零丟失呢？

1、場景1中保證消息不丟失的方案是使用RocketMQ自帶的事務機制來發(fā)送消息，大致流程為

①首先生產(chǎn)者發(fā)送half消息到RocketMQ中，此時消費者是無法消費half消息的，若half消息就發(fā)送失敗了，則執(zhí)行相應的回滾邏輯

②half消息發(fā)送成功之后，且RocketMQ返回成功響應，則執(zhí)行生產(chǎn)者的核心鏈路

③如果生產(chǎn)者自己的核心鏈路執(zhí)行失敗，則回滾，并通知RocketMQ刪除half消息

④如果生產(chǎn)者的核心鏈路執(zhí)行成功，則通知RocketMQ commit half消息，讓消費者可以消費這條數(shù)據(jù)

其中還有一些RocketMQ長時間沒有收到生產(chǎn)者是要commit/rollback操作的響應，回調(diào)生產(chǎn)者接口的細節(jié)，感興趣的可以參考文末的 RocketMQ分布式事務原理

在使用了RocketMQ事務將生產(chǎn)者的消息成功發(fā)送給RocketMQ，就可以保證在這個階段消息不會丟失在場景2中要保證消息不丟失，首先需要將os cache的異步刷盤策略改為同步刷盤，這一步需要修改Broker的配置文件，將flushDiskType改為SYNC_FLUSH同步刷盤策略，默認的是ASYNC_FLUSH異步刷盤。一旦同步刷盤返回成功，那么就一定保證消息已經(jīng)持久化到磁盤中了；為了保證磁盤損壞不會丟失數(shù)據(jù)，我們需要對RocketMQ采用主從機構，集群部署，Leader中的數(shù)據(jù)在多個Follower中都存有備份，防止單點故障。在場景3中，消息到達了消費者，RocketMQ在代碼中就能保證消息不會丟失

//注冊消息監(jiān)聽器處理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
 @Override
 public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){ 		 						      
  //對消息進行處理
  return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
 }
});

上面這段代碼中，RocketMQ在消費者中注冊了一個監(jiān)聽器，當消費者獲取到了消息，就會去回調(diào)這個監(jiān)聽器函數(shù)，去處理里面的消息

當你的消息處理完畢之后，才會返回ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS
只有返回了CONSUME_SUCCESS，消費者才會告訴RocketMQ我已經(jīng)消費完了，此時如果消費者宕機，消息已經(jīng)處理完了，也就不會丟失消息了

如果消費者還沒有返回CONSUME_SUCCESS時就宕機了，那么RocketMQ就會認為你這個消費者節(jié)點掛掉了，會自動故障轉移，將消息交給消費者組的其他消費者去消費這個消息，保證消息不會丟失

為了保證消息不會丟失，在consumeMessage方法中就直接寫消息消費的業(yè)務邏輯就可以了，如果非要搞一些騷操作，比如下面的代碼

//注冊消息監(jiān)聽器處理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
 @Override
 public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){ 
 	//開啟子線程異步處理消息
 	new Thread() {
			public void run() {
				//對消息進行處理
			}
		}.start();		 						      
  return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
 }
});

如果新開子線程異步處理消息的話，就有可能出現(xiàn)消息還沒有被消費完，消費者告訴RocketMQ消息已經(jīng)被消費了，結果宕機丟失消息的情況。

使用上面一整套的方案就可以在使用RocketMQ時保證消息零丟失，但是性能和吞吐量也將大幅下降

使用事務機制傳輸消息，會比普通的消息傳輸多出很多步驟，耗費性能同步刷盤相比異步刷盤，一個是存儲在磁盤中，一個存儲在內(nèi)存中，速度完全不是一個數(shù)量級主從架構的話，需要Leader將數(shù)據(jù)同步給Follower消費時無法異步消費，只能等待消費完成再通知RocketMQ消費完成

消息零丟失是一把雙刃劍，要想用好，還是要視具體的業(yè)務場景而定，選擇合適的方案才是最好的

RocketMQ分布式事務原理

分布式事務常見的方案有TCC（Try-Confirm-Cancel），XA兩階段提交方案，可靠消息最終一致性方案，最大努力通知方案等等。其中可靠消息最終一致性方案主要就可以依靠RocketMQ來做，因為RocketMQ支持消息事務。先上一張圖：

RocketMQ 事務消息的實現(xiàn)步驟如下：

1. Producer發(fā)送half message給RocketMQ
2. RocketMQ返回half message success（half message發(fā)送成功之后RocketMQ的消費者并不能消費這條消息，因為消息存儲在Topic為 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 的消息消費隊列中，而不是原先的Topic）
3. 執(zhí)行核心交易鏈路
4. 返回執(zhí)行交易鏈路的結果，如果失敗則回滾
5. 如果執(zhí)行成功，則Producer返回一個COMMIT狀態(tài)給RocketMQ
6. 如果RocketMQ遲遲收不到Producer的返回結果，即這條消息的狀態(tài)為UNKNOWN，則會回調(diào)服務接口，查詢這條消息到底是commit還是rollback
7. RocketMQ確認消息為commit，則Consumer可以消費到這條消息
8. Consumer操作數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行自己的事務
9. Consumer成功消費之后返回一個ACK消息給RocketMQ，如果成功消費則顯示消費成功，否則RocketMQ會重發(fā)消息給Consumer繼續(xù)消費
   

RocketMQ 事務消息的實現(xiàn)原理基于兩階段提交和定時事務狀態(tài)回查來決定消息最終是提交還是回滾，RocketMQ 先執(zhí)行第一部分的事務，如果失敗則回滾，如果成功則定時任務會去回查到事務執(zhí)行成功，這個時候通知消費者執(zhí)行第二階段的事務，如果失敗則不斷重發(fā)消息給消費者消費，如果成功則整個流程走完，保證了事務的原子性。

總結

到此這篇關于RocketMQ消息丟失場景以及解決方法的文章就介紹到這了,更多相關RocketMQ消息丟失場景內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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