Rocketmq如何保证消息不丢失

简介: 文章分析了RocketMQ如何通过生产者端的同步发送与重试机制、Broker端的持久化存储与消息重试投递策略、以及消费者端的手动提交ack与幂等性处理,来确保消息在整个传输和消费过程中的不丢失。

一、前言

RocketMQ可以理解成一个特殊的存储系统,这个存储系统特殊之处数据是一般只会被使用一次,这种情况下,如何保证这个被消费一次的消息不丢失是非常重要的。本文将分析RocketMQ从哪些方面来保证消息的不丢失。

image.png

二、消息什么情况会丢失?

由于消息从生产者,到broker,最后被消费者消费,中间最少经历了3个应用2次rpc调用,由于rpc调用会存在成功失败外的第三种情况,因此消息会存在不可靠性。

截屏2023-12-10 21.48.24.png

那么,我们有哪些手段来提升消息的可靠性呢?本文将分别从生产者端,消费者端,broker端来分析保证消息不丢失的手段。

三、如何保障消息不丢失?

1、生产者端

生产者发送消息,有同步发送异步发送到Broker。

截屏2023-12-10 21.51.59.png

我们如果对消息可靠性要求比较高,我们可以选择同步发送。在RocketMQ的客户端,同步发送自带重试机制,如果同步模式发送失败,则轮转到下一个Broker。

2 (1).jpeg

如果重试都发送失败了怎么办呢?

这时候我们要考虑发送失败的兜底方案-业务系统自己实现,业务系统可以将消息存储起来,使用定时任务等机制来重发消息。

2、Broker端

作为Broker,他的主要职责就是将消息持久化存储起来,同时最少把消息投递到消费者端一次

由于消息是存在磁盘上的,因此持久化机制就会涉及到刷盘机制。RocketMQ支持同步刷盘和异步刷盘机制。

image.png

RocketMQ处理发送消息请求时默认写入缓冲区,不会立即同步落盘,通过定时5s进行刷新落盘

SYNC_FLUSH,同步刷盘,刷盘完成再返回给客户端,超时5s

ASYNC_FLUSH,异步刷盘,200ms刷新一次,性能高

3.jpeg

上面的机制可以保证存储可靠性,Broker除了保证存储消息可靠外,broker还需要保证消息能够投递给消费者消费一次。Broker如何保证消息一定会投递给消费者呢?

Broker端设计了重试机制。如果消息消费失败了,会将消息写到重试topic下的队列,会最大重试16次发送到消费者端。

如果16次之后,消息还是没有消费成功,Broker端会将消息写入死信队列

5.jpeg

3、消费者端

消息投递到了消费者端,消费者如果消费不成功,不能给broker端返回ack。一般需要设置为手动提交ack机制,消费者消费消息不成功,不返回CONSUME_SUCCESS,返回RECONSUME_LATER表示需要broker再次投递该消息。

这里需要注意的是,由于broker保证消息不丢失有重试机制,可能导致消息重复投递,因此消费者端需要做幂等性处理,一般会根据业务规则处理。

四、总结

消息系统将不同的系统进行解耦,在提高了系统的高吞吐量和异步性能的同时,也对系统稳定性带来了挑战,消息保证可靠性不丢失就是非常关键的一个稳定性挑战,本文分别从生产者,Broker,消费者端三端来考虑对应方案来处理消息不丢失的手段。

服务端技术栈.png

相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
消息中间件 存储 canal
3分钟白话RocketMQ系列—— 如何保证消息不丢失
3分钟白话RocketMQ系列—— 如何保证消息不丢失
3741 1
|
5月前
|
消息中间件 存储 运维
|
3月前
|
消息中间件 API RocketMQ
消息队列 MQ使用问题之消息在没有消费者的情况下丢失,该如何解决
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
|
消息中间件 存储 缓存
一文了解清楚kafka消息丢失问题和解决方案
今天分享一下kafka的消息丢失问题,kafka的消息丢失是一个很值得关注的问题,根据消息的重要性,消息丢失的严重性也会进行放大,如何从最大程度上保证消息不丢失,要从生产者,消费者,broker几个端来说。
456 0
|
5月前
|
消息中间件 存储 程序员
RabbitMQ消息丢失的场景,如何保证消息不丢失?(详细讲解,一文看懂)
RabbitMQ消息丢失的场景,如何保证消息不丢失?(详细讲解,一文看懂)
314 0
RabbitMQ消息丢失的场景,如何保证消息不丢失?(详细讲解,一文看懂)
|
5月前
|
消息中间件 存储 程序员
四、RabbitMQ如何保证消息丢失
四、RabbitMQ如何保证消息丢失
61 0
|
10月前
|
消息中间件 算法 Kafka
Kafka 如何保证消息消费的全局顺序性
Kafka 如何保证消息消费的全局顺序性
|
11月前
|
消息中间件 存储 Kafka
如何保证 RocketMQ 不丢失消息
如何保证 RocketMQ 不丢失消息
231 0
|
消息中间件 存储 缓存
【MQ】Kafka如何保证消息不丢失
【MQ】Kafka如何保证消息不丢失
274 0
|
消息中间件 Kafka
Kafka是如何保证消息不丢失
Kafka是如何保证消息不丢失
148 0