RabbitMQ保障消息 100% 投递成功方案

什么是生产端的可靠性投递？

• 保障消息的成功发出
• 保障MQ节点的成功接收
• 发送端收到MQ节点(Broker) 确认应答
• 完善的消息补偿机制

如果想保障消息百分百投递成功，只做到前三步不一定能够保障。有些时候或者说有些极端情况，比如生产端在投递消息时可能就失败了，或者说生产端投递了消息，MQ也收到了，MQ在返回确认应答时，由于网络闪断导致生产端没有收到应答，此时这条消息就不知道投递成功了还是失败了，所以针对这些情况我们需要做一些补偿机制。

互联网大厂的解决方案

1. 消息落库，对消息状态进行打标
2. 消息的延迟投递，做二次确认，回调检查

具体使用哪种要根据业务场景和并发量、数据量大小来决定

消息信息落库，对消息状态进行打标

 

 

1. 进行数据的入库
   比如我们要发送一条订单消息，首先把业务数据也就是订单信息进行入库，然后生成一条消息，把消息也进行入库，这条消息应该包含消息状态属性，并设置初始值比如为0，表示消息创建成功正在发送中，这种方式缺陷在于我们要对数据库进行持久化两次。
2. 首先要保证第一步消息都存储成功了，没有出现任何异常情况，然后生产端再进行消息发送。如果失败了就进行快速失败机制。
3. MQ把消息收到的结果应答(confirm)给生产端
4. 生产端有一个Confirm Listener，去异步的监听Broker回送的响应，从而判断消息是否投递成功，如果成功，去数据库查询该消息，并将消息状态更新为1，表示消息投递成功。

假设第二步OK了，在第三步回送响应时，网络突然出现了闪断，导致生产端的Listener就永远收不到这条消息的confirm应答了，也就是说这条消息的状态就一直为0了。

5. 此时我们需要设置一个规则，比如说消息在入库时候设置一个临界值timeout，5分钟之后如果还是0的状态那就需要把消息抽取出来。这里我们使用的是分布式定时任务，去定时抓取DB中距离消息创建时间超过5分钟的且状态为0的消息。
6. 把抓取出来的消息进行重新投递(Retry Send)，也就是从第二步开始继续往下走
7. 当然有些消息可能就是由于一些实际的问题无法路由到Broker，比如routingKey设置不对，对应的队列被误删除了，那么这种消息即使重试多次也仍然无法投递成功，所以需要对重试次数做限制，比如限制3次，如果投递次数大于三次，那么就将消息状态更新为2，表示这个消息最终投递失败。

针对这种情况如何去做补偿呢，可以有一个补偿系统去查询这些最终失败的消息，然后给出失败的原因，当然这些可能都需要人工去操作。

第一种可靠性投递，在高并发的场景下是否适合？

对于第一种方案，我们需要做两次数据库的持久化操作，在高并发场景下显然数据库存在着性能瓶颈。其实在我们的核心链路中只需要对业务进行入库就可以了，消息就没必要先入库了，我们可以做消息的延迟投递，做二次确认，回调检查。

当然这种方案不一定能保障百分百投递成功，但是基本上可以保障大概99.9%的消息是OK的，有些特别极端的情况只能是人工去做补偿了，或者使用定时任务去做都可以。
使用第二种方式主要目的是为了减少数据库操作，提高并发量。

消息的延迟投递，做二次确认，回调检查

 

 

Upstream Service上游服务也就是生产端，Downstream service下游服务也就是消费端，Callback service就是回调服务。

1. 先将业务消息进行入库，然后生产端将消息发送出去，注意一定是等数据库操作完成以后再去发送消息。
2. 在发送消息之后，紧接着生产端再次发送一条消息(Second Send Delay Check)，即延迟消息投递检查，这里需要设置一个延迟时间，比如5分钟之后进行投递。
3. 消费端去监听指定队列，将收到的消息进行处理。
4. 处理完成之后，发送一个confirm消息，也就是回送响应，但是这里响应不是正常的ACK，而是重新生成一条消息，投递到MQ中。
5. 上面的Callback service是一个单独的服务，其实它扮演了第一种方案的存储消息的DB角色，它通过MQ去监听下游服务发送的confirm消息，如果Callback service收到confirm消息，那么就对消息做持久化存储，即将消息持久化到DB中。
6. 5分钟之后延迟消息发送到MQ了，然后Callback service还是去监听延迟消息所对应的队列，收到Check消息后去检查DB中是否存在消息，如果存在，则不需要做任何处理，如果不存在或者消费失败了，那么Callback service就需要主动发起RPC通信给上游服务，告诉它延迟检查的这条消息我没有找到，你需要重新发送，生产端收到信息后就会重新查询业务消息然后将消息发送出去。

这么做的目的是少做了一次DB的存储，在高并发场景下，最关心的不是消息100%投递成功，而是一定要保证性能，保证能抗得住这么大的并发量。所以能节省数据库的操作就尽量节省，可以异步的进行补偿。

其实在主流程里面是没有这个Callback service的，它属于一个补偿的服务，整个核心链路就是生产端入库业务消息，发送消息到MQ，消费端监听队列，消费消息。其他的步骤都是一个补偿机制。

第二种方案也是互联网大厂更为经典和主流的解决方案。