RabbitMQ - 发布确认
# 发布确认逻辑
总的来说,发布确认是保证生产者能将消息成功投递到队列中发布确认机制也就是发送方确认模式,生产者在Channel(信道)上调用confirmSelect()方法,请求将Broker的Channel(信道)设置成为confirm模式。
一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上流通的消息都会被指派一个唯一的ID(从1开始),并将消息被推送到匹配的队列中。生产者可以在推送消息之后,通过信道调用waitForConfirms()方法,向RabbitMQ发送消息发布确认请求,RabbitMQ服务器会返回消息发布确认的状态给生产者(包括确认的消息及消息的ID信息),这样生产者就知道消息已经被正确推送到目的队列了。如果收到发布确认失败的消息,生产者可以进行后续的重新发送
# 发布确认的策略
开启发布确认的方法:
发布确认默认是没有开启的,如果要开启需要调用方法 confirmSelect,每当你要想使用发布确认,都需要在 channel 上调用该方法
//开启发布确认
channel.confirmSelect();
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# 单个确认发布
这是一种简单的确认方式,它是一种同步确认发布的方式,也就是发布一个消息之后只有它被确认发布,后续的消息才能继续发布,
waitForConfirmsOrDie(long)
这个方法只有在消息被确认的时候才返回,如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢,因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布,这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。
package com.zdk.confirmPublic;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.zdk.utils.RabbitMQUtils;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.UUID;
/**
* @author zdk
* @date 2022/5/1 21:40
*/
public class Producer {
private static final int MESSAGE_NUM = 5000;
public static void main(String[] args) throws Exception {
publicSingleMessageConfirm();
}
/**
* 单个消息发布确认
* @throws Exception
*/
public static void publicSingleMessageConfirm() throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
String queueName = UUID.randomUUID().toString();
//生成一个队列
channel.queueDeclare(queueName,false,false, false, null);
//开启发布确认
channel.confirmSelect();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MESSAGE_NUM; i++) {
channel.basicPublish("", queueName, null, (i+"").getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
//单个消息 马上进行发布确认
channel.waitForConfirms();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("发送单个确认"+MESSAGE_NUM+"条消息耗时:"+(end-start)+"ms");
}
}
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单个消息发布确认5000条,耗时
2577ms
# 批量确认发布
上面那种方式非常慢,与单个等待确认消息相比,先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量,当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时,不知道是哪个消息出 问题了,我们必须将整个批处理保存在内存中,以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的,也一样阻塞消息的发布。
/**
* 批量消息发布确认
* @throws Exception
*/
public static void publicMultipleMessageConfirm() throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
String queueName = UUID.randomUUID().toString();
//生成一个队列
channel.queueDeclare(queueName,false,false, false, null);
//开启发布确认
channel.confirmSelect();
//设置确认消息大小
int batchSize = 200;
//未确认消息大小
int outstandingMessageCount = 0;
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MESSAGE_NUM; i++) {
channel.basicPublish("", queueName, null, (i+"").getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
outstandingMessageCount++;
//到达设置的大小后统一确认
if (outstandingMessageCount+1 == batchSize) {
channel.waitForConfirms();
outstandingMessageCount = 0;
}
}
//为了确保还有剩余没有确认消息 再次确认
if (outstandingMessageCount > 0) {
channel.waitForConfirms();
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("发送"+MESSAGE_NUM+"条消息批量确认耗时:"+(end-start)+"ms");
}
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每200条消息确认一次,批量发布确认5000条,耗时
311ms
# 异步确认发布
异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂,但是性价比最高,无论是可靠性还是效率都没得说, 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的,这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功, 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。
如何处理异步未确认消息?
最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列, 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。
以上 3 种发布确认速度对比 :
单独发布消息
同步等待确认,简单,但吞吐量非常有限。
批量发布消息
批量同步等待确认,简单,合理的吞吐量,一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。
异步处理
最佳性能和资源使用,在出现错误的情况下可以很好地控制,但是实现起来稍微难些