rabbitmq可靠发送的自动重试机制

http://www.jianshu.com/p/4112d78a8753

接这篇

在上文中,主要实现了可靠模式的consumer。而可靠模式的sender实现的相对简略,主要通过rabbitTemplate来完成。
本以为这样的实现基本是没有问题的。但是前段时间做了一个性能压力测试,但是发现在使用rabbitTemplate时,会有一定的丢数据问题。

当时的场景是用30个线程,无间隔的向rabbitmq发送数据,但是当运行一段时间后发现,会出现一些connection closed错误,rabbitTemplate虽然进行了自动重连,但是在重连的过程中,丢失了一部分数据。当时发送了300万条数据,丢失在2000条左右。
这种丢失率,对于一些对一致性要求很高的应用(比如扣款,转账)来说,是不可接受的。

在google了很久之后,在stackoverflow上找到rabbitTemplate作者对于这种问题的解决方案,他给的方案很简单,单纯的增加connection数:

connectionFactory.setChannelCacheSize(100);

修改之后,确实不再出现connection closed这种错误了,在发送了3000万条数据后,一条都没有丢失。
似乎问题已经完美的解决了,但是我又想到一个问题:当我们的网络在发生抖动时,这种方式还是不是安全的?
换句话说,如果我强制切断客户端和rabbitmq服务端的连接,数据还会丢失吗?

为了验证这种场景,我重新发送300万条数据,在发送过程中,在rabbitmq的管理界面上点击强制关闭连接:


然后发现,仍然存在丢失数据的问题。

看来这个问题,没有想象中的那么简单了。

在阅读了部分rabbitTemplate的代码之后发现:
1 rabbitTemplate的ack确认机制是异步的
2 这种确认机制是一种事后发现机制,并不能同步的发现问题
也就是说,即便打开了

connectionFactory.setPublisherConfirms(true);
rabbitTemplate.setMandatory(true);

并且实现了:

rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
            if (!ack) {
                log.info("send message failed: " + cause + correlationData.toString());
            } 
        });

依旧是不安全的。
rabbitTemplate的发送流程是这样的:
1 发送数据并返回(不确认rabbitmq服务器已成功接收)
2 异步的接收从rabbitmq返回的ack确认信息
3 收到ack后调用confirmCallback函数
注意:在confirmCallback中是没有原message的,所以无法在这个函数中调用重发,confirmCallback只有一个通知的作用

在这种情况下,如果在2,3步中任何时候切断连接,我们都无法确认数据是否真的已经成功发送出去,从而造成数据丢失的问题。

最完美的解决方案只有1种:
使用rabbitmq的事务机制。
但是在这种情况下,rabbitmq的效率极低,每秒钟处理的message在几百条左右。实在不可取。
第二种解决方式,使用同步的发送机制,也就是说,客户端发送数据,rabbitmq收到后返回ack,再收到ack后,send函数才返回。代码类似这样:

创建channel
send message
wait for ack(or 超时)
close channel
返回成功or失败

同样的,由于每次发送message都要重新建立连接,效率很低。

基于上面的分析,我们使用一种新的方式来做到数据的不丢失。
在rabbitTemplate异步确认的基础上
1 在本地缓存已发送的message
2 通过confirmCallback或者被确认的ack,将被确认的message从本地删除
3 定时扫描本地的message,如果大于一定时间未被确认,则重发

当然了,这种解决方式也有一定的问题
想象这种场景,rabbitmq接收到了消息,在发送ack确认时,网络断了,造成客户端没有收到ack,重发消息。(相比于丢失消息,重发消息要好解决的多,我们可以在consumer端做到幂等)。
自动重试的代码如下:

public class RetryCache {
    private MessageSender sender;
    private boolean stop = false;
    private Map<String, MessageWithTime> map = new ConcurrentHashMap<>();
    private AtomicLong id = new AtomicLong();

    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    @Data
    private static class MessageWithTime {
        long time;
        Object message;
    }

    public void setSender(MessageSender sender) {
        this.sender = sender;
        startRetry();
    }

    public String generateId() {
        return "" + id.incrementAndGet();
    }

    public void add(String id, Object message) {
        map.put(id, new MessageWithTime(System.currentTimeMillis(), message));
    }

    public void del(String id) {
        map.remove(id);
    }

    private void startRetry() {
        new Thread(() ->{
            while (!stop) {
                try {
                    Thread.sleep(Constants.RETRY_TIME_INTERVAL);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                long now = System.currentTimeMillis();

                for (String key : map.keySet()) {
                    MessageWithTime messageWithTime = map.get(key);

                    if (null != messageWithTime) {
                        if (messageWithTime.getTime() + 3 * Constants.VALID_TIME < now) {
                            log.info("send message failed after 3 min " + messageWithTime);
                            del(key);
                        } else if (messageWithTime.getTime() + Constants.VALID_TIME < now) {
                            DetailRes detailRes = sender.send(messageWithTime.getMessage());

                            if (detailRes.isSuccess()) {
                                del(key);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }).start();
    }
}

在client端发送之前,先在本地缓存message,代码如下:

@Override
public DetailRes send(Object message) {
    try {
        String id = retryCache.generateId();
        retryCache.add(id, message);
        rabbitTemplate.correlationConvertAndSend(message, new CorrelationData(id));
    } catch (Exception e) {
        return new DetailRes(false, "");
    }

    return new DetailRes(true, "");
}

在收到ack时删除本地缓存,代码如下:

rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
    if (!ack) {
        log.info("send message failed: " + cause + correlationData.toString());
    } else {
        retryCache.del(correlationData.getId());
    }
});

再次验证刚才的场景,发送300w条数据,在发送的过程中过一段时间close一次connection,发送结束后,实际发送数据301.2w条,有一些重复,但是没有丢失数据。
同时需要验证本地缓存的内存泄露问题,程序连续发送1.5亿条数据,内存占用稳定在900M,并没有明显的波动。

最后贴一下rabbitmq的性能测试数据:
1 300w条1k的数据,单机部署rabbitmq(8核,32G)
在ack确认模式下平均发送效率为1.1w条/秒
非ack确认模式下平均发送效率为1.6w条/秒

2 300w条1k的数据,cluster模式部署3台(8核*3, 32G*3)
在ack确认模式下平均发送效率为1.3w条/秒
非ack确认模型下平均发送效率为1.7w条/秒

3 300w条1k的数据,单机部署rabbitmq(8核,32G)
在ack确认模式下平均消费效率为9000条/秒

4 300w条1k的数据,cluster模式部署3台(8核*3, 32G*3)
在ack确认模式下平均消费效率为1w条/秒


代码地址:

https://github.com/littlersmall/rabbitmq-access

帮忙点个星星,谢谢-_-

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