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突破Java面试(8)-MQ的数据去哪了

2019.05.13 10:18 977浏览

1 面试题

如何保证消息的可靠性传输(如何处理消息的丢失)?

2 考点分析

用mq有个基本原则,就是数据不能多一条,也不能少一条

  • 不能多,就是刚才说的重复消费和幂等性问题
  • 不能少,就是说这数据别搞丢了

如果说你这个是用mq来传递非常核心的消息,比如说计费,扣费的一些消息,计费系统是很重的一个业务,操作是很耗时的。所以说广告系统整体的架构里面,实际上是将计费做成异步化的,然后中间就是加了一个MQ

为了确保说这个MQ传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢,花了很多的精力。广告主投放了一个广告,明明说好了,用户点击一次扣费1块钱。结果要是用户动不动点击了一次,扣费的时候搞的消息丢了,我们公司就会不断的少几块钱,几块钱,积少成多,这个就对公司是一个很大的损失。

3 详解

丢数据,mq一般分为两种

  • mq自己弄丢
  • 消费的时候弄丢

咱们从rabbitmq和kafka分别来分析一下吧

rabbitmq这种mq,一般来说都是承载公司的核心业务的,数据是绝对不能弄丢的

3.1 rabbitmq

3.1.1 生产者丢数据

生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络啥的问题,都有可能。

此时可以选择用rabbitmq提供的事务功能,就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务(channel.txSelect),然后发送消息

  • 如果消息没有成功被rabbitmq接收到,那么生产者会收到异常报错,此时就可以回滚事务(channel.txRollback),然后重试发送消息;
  • 如果收到了消息,那么可以提交事务(channel.txCommit)

但是问题是,rabbitmq事务机制一搞,基本上吞吐量会下来,因为太耗性能。

所以一般来说,如果你要确保说写rabbitmq的消息别丢,可以开启confirm模式,在生产者那里设置开启confirm模式之后,你每次写的消息都会分配一个唯一的id,然后如果写入了rabbitmq中,rabbitmq会给你回传一个ack消息,告诉你说这个消息ok了。如果rabbitmq没能处理这个消息,会回调你一个nack接口,告诉你这个消息接收失败,你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态,如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调,那么你可以重发。

事务机制和cnofirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿,但是confirm机制是异步的,你发送个消息之后就可以发送下一个消息,然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。

所以一般在生产者这块避免数据丢失,都是用confirm机制的。

3.1.2 rabbitmq丢数据

就是rabbitmq自己弄丢了数据,这个你必须开启rabbitmq的持久化,就是消息写入之后会持久化到磁盘,哪怕是rabbitmq自己挂了,恢复之后会自动读取之前存储的数据,一般数据不会丢。除非极其罕见的是,rabbitmq还没持久化,自己就挂了,可能导致少量数据会丢失的,但是这个概率较小。

设置持久化有两个步骤,第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的,这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据,但是不会持久化queue里的数据;第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2,就是将消息设置为持久化的,此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行,rabbitmq哪怕是挂了,再次重启,也会从磁盘上重启恢复queue,恢复这个queue里的数据。

而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来,只有消息被持久化到磁盘之后,才会通知生产者ack了,所以哪怕是在持久化到磁盘之前,rabbitmq挂了,数据丢了,生产者收不到ack,你也是可以自己重发的。

哪怕是你给rabbitmq开启了持久化机制,也有一种可能,就是这个消息写到了rabbitmq中,但是还没来得及持久化到磁盘上,结果不巧,此时rabbitmq挂了,就会导致内存里的一点点数据会丢失。

3.1.3 消费端弄丢了数据

rabbitmq如果丢失了数据,主要是因为你消费的时候,刚消费到,还没处理,结果进程挂了,比如重启了,那么就尴尬了,rabbitmq认为你都消费了,这数据就丢了。

这个时候得用rabbitmq提供的ack机制,简单来说,就是你关闭rabbitmq自动ack,可以通过一个api来调用就行,然后每次你自己代码里确保处理完的时候,再程序里ack一把。

这样的话,如果你还没处理完,不就没有ack?那rabbitmq就认为你还没处理完,这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理,消息是不会丢的。

3.2 Kafka

3.2.1 消费端丢数据

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,你那个消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经消费好了这个消息,其实你刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯。

这不是一样么,大家都知道kafka会自动提交offset,那么只要关闭自动提交offset,在处理完之后自己手动提交offset,就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费,比如你刚处理完,还没提交offset,结果自己挂了,此时肯定会重复消费一次,自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题,就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下,结果有的时候,你刚把消息写入内存queue,然后消费者会自动提交offset。

然后此时我们重启了系统,就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了

3.2.2 kafka弄丢了数据

这块比较常见的一个场景,就是kafka某个broker宕机,然后重新选举partiton的leader时。大家想想,要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步,结果此时leader挂了,然后选举某个follower成leader之后,他不就少了一些数据?这就丢了一些数据啊。

生产环境也遇到过,我们也是,之前kafka的leader机器宕机了,将follower切换为leader之后,就会发现说这个数据就丢了

所以此时一般是要求起码设置如下4个参数:

给这个topic设置replication.factor参数:这个值必须大于1,要求每个partition必须有至少2个副本

在kafka服务端设置min.insync.replicas参数:这个值必须大于1,这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系,没掉队,这样才能确保leader挂了还有一个follower吧

在producer端设置acks=all:这个是要求每条数据,必须是写入所有replica之后,才能认为是写成功了

在producer端设置retries=MAX(很大很大很大的一个值,无限次重试的意思):这个是要求一旦写入失败,就无限重试,卡在这里了

我们生产环境就是按照上述要求配置的,这样配置之后,至少在kafka broker端就可以保证在leader所在broker发生故障,进行leader切换时,数据不会丢失

3.2.3 生产者会不会弄丢数据

如果按照上述的思路设置了ack=all,一定不会丢,要求是,你的leader接收到消息,所有的follower都同步到了消息之后,才认为本次写成功了。如果没满足这个条件,生产者会自动不断的重试,重试无限次。

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

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