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RabbitMQ消息服务用户手册.docx

集群恢复和故障转移

  • 前提，节点 a b 组成镜像队列
  1. a 先停，b后停
    • 该场景下B是Master，只要先启动B，再启动A即可。或者先启动A，再30秒之内启动B即可恢复镜像队列
  2. a、b 同时停
    • 该场景可能是由于机房掉电等原因造成的，只需在30秒之内连续启动A和B即可恢复镜像
  3. a先停，b后停，且 a 无法恢复
    • 因为 B 是 Master，所以等B起来以后，在B节点上调用控制台命令：rabbitmqctl forget_cluster node A 解除与 A 的 Cluster 关系，再将新的 Slave 节点加入B即可重新恢复镜像队列
  4. a先停，b后停，b无法恢复
    • 因为Master节点无法恢复，早在3.1.x时代之前没有什么好的解决方案，但是现在已经有解决方案了，在3.4.2以后的版本。因为B是主节点，所以直接启动A是不行的，当A无法启动的时候，也就没办法在A节点上调用之前的 rabbitmqctl forget_cluster_node B 命令了。新版本中，forget cluster node 支持 --offline 参数
    • 这就意味着允许 rabbitmqctl 在理想节点上执行该命令，迫使 RabbitMQ 在未启动 Slave 节点中选择一个节点作为 Master。当在A节点执行 rabbitmqctl forget cluster_node-offline B 时，RabbitMQ会 mock一个节点代表A，执行 forget cluster node 命令将 B 剔除 cluster，然后A就可以正常启动了，最后将新的 Slave 节点加入A即可重新恢复镜像队列
  5. A 先停、B 后停，且 A、B 均无法恢复，但是能得到 A 或 B 的磁盘文件
    • 这种场景更加难处理，只能通过恢复数据的方式去尝试恢复，将A或B的数据库文件默认在$RABBIT_HOME/var/lib/目录中，把它拷贝到新节点的对应 mulxia ，再将新节点的 hostname 改成A或B的hostname，如果是A节点（Slave）的磁盘文件，则按照场景4处理即可，如果是B节点（Master）的磁盘文件，则按照场景3处理，最后将新的Slave加入到新节点后完成恢复
  6. A先停、B后停，且A、B均无法恢复，且得不到A或B的磁盘文件
    • 凉凉

架构

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迅速消息发送

  • 迅速消息是指消息不进行落库存储，不做可靠性的保障
  • 在一些非核心消息、日志数据、或者统计分析等场景下比较合适
  • 迅速消息的优点就是性能最高，吞吐量最大

确认消息发送

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延迟消息发送

  • 延迟消息相对简单，就是我们在Message封装的时候添加delayTime属性即可
  • 需要插件
  • 场景
    • 在电商平台买到的商品签收后，不点击确认支付，那么系统自动会在7天（一定时间）去进行支付操作。
    • 自动超时作废的场景，你的优惠券/红包有使用时间限制，也可以用延迟消息机制。

批量消息发送

  • 批量消息是指我们把消息放到一个集合里统一进行提交，这种方案设计思路是期望消息在一个会话里，比如投掷到threadlocal里的集合，然后拥有相同会话ID，并且带有这次提交消息的SIZE等相关属性，最重要的一点是要把这批消息进行合并。
  • 对于Channel而言，就是发送一次消息。这种方式也是希望消费端在消费的时候，可以进行批量化的消费，针对于某一个原子业务的操作去处理，但是不保障可靠性，需要进行补偿机制。

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顺序消息发送

  • 顺序消息，比较类似于批量消息的实现机制，但是也有些不同。
  • 要保障以下几点：
  1. 发送的顺序消息，必须保障消息投递到同一个队列，且这个消费者只能有一个（独占模式）
  2. 然后需要统一提交（可能是合并成一个大消息，也可能是拆分为多个消息），并且所有消息的会话ID一致
  3. 添加消息属性：顺序标记的序号、和本次顺序消息的SIZE属性，进行落库操作
  4. 并行进行发送给自身的延迟消息（注意带上关键属性：会话ID、SIZE）进行后续处理消费
  5. 当收到延迟消息后，根据会话ID、SIZE抽取数据库数据进行处理即可
  6. 定时轮训补偿机制，对于异常情况
    • 比如生产端消息没有完全投递成功、或者消费端落库异常导致消费端落库后缺少消息条目的情况

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事务消息发送

  • 可以用以下解决方案取代 rabbitmq 自身事务消息
    • 采用类似可靠性投递的机制，也就是补偿机制。
  • 要求的数据源必须是同一个，也就是业务操作DB1数据库和消息记录DB2数据库使用同一个数据源
  • 然后利用重写 Spring DataSource TransactionManager，在本地事务提交的时候进行发送消息，但是也有可能事务提交成功但是消息发送失败，这个时候就需要进行补偿了。

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幂等

  • 可能导致消息出现非幂等的原因：
  1. 可靠性消息投递机制

  2. MQ Broker服务与消费端传输消息的过程中的网络抖动

    1. 消费端故障或异常

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