RabbitMQ的ack和nack机制

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • 前言
  • 一、ACK机制
  • 二、主动ACK
  • 三、手动ACK
  • 四、Nack机制
  • 五、MQ unack的影响
  • 总结


前言

本文主要讨论RabbitMQ消费者的ack和nack机制,并且关注ack和nack使用上的问题记录,必要大家踩坑。

RabbitMQ的ack和nack机制_第1张图片

一、ACK机制

当生产者的发送消息到exchange,并路由到对应的队列后,MQ主动push消息到channel,由应用线程从channel中获取消息。
RabbitMQ的ack和nack机制_第2张图片

二、主动ACK

主动ACK是指在MQ主动push到channel中后,channel立马自动的给到MQ ack响应,然后MQ删除消息。
MQ使用的问题点:
1、当消费者宕机的情况下,会导致消息丢失,因为MQ已经删除了对应的消息。
2、只要队列中存在消息,MQ就会全部推送给消费者的channel。如果数据量过大,存在拖垮消费者的风险。

所以,一般使用MQ的时候选择使用手动ACK避免因消费者宕机等异常情况,导致消息丢失。

三、手动ACK

手动ACK即需要消费者主动的调用channel.ack()去通知MQ集群删除消息。
为了解决上面的第二个问题,手动ACK,一般需要搭配channel.basicQos()一起使用。Qos指的是预取量。即MQ每次发送给channel的未确认数量。
使用手动ACK也会出现如下的问题:
1、当消费逻辑发生异常后,消费者一直未主动调用channel.basicAck(),导致MQUnack数量骤升,导致MQ性能下降,甚至崩溃。
2、使用Qos,但是消费逻辑失败,未主动Ack,导致Mq unack的数量超过Qos的值。MQ将不再给消费者分配消息,阻塞整个队列,导致消息推积。

为了解决上面消费失败未主动ACK问题:
思路便是:
捕获消费处理的异常,消费成功调用channel.basicAck(). 消费失败时调用channel.basicNack()告诉MQ,消息消费失败了。

四、Nack机制

但是使用channel.basicNack又会引发另外的问题:
问题是当调用channel.basicNack后,消息会被重新存放的MQ队列的头部。下一步又消费这条会出异常的消息,又出错,塞回队列……
进入了死循环了,当然新的消息不会消费,导致堆积了。

为了解决消费失败后死循环的问题
1.创建死信队列,消费失败后通过调用channel.basicReject()进入死信队列。
2.消费失败后,存入存储中间件(Mysql , redis)等进行重试消费。

五、MQ unack的影响

接下来我们来分析下MQ中unack的数量过多的影响。
RabbitMq的设计就是允许消费者客户端很久不做ack,所以对于unack的消息,RabbitMQ并不会主动的去删除消息。并且MQ的的unack消息是存放在内存的,当队列中unack消息过多,会占用大量内存,导致MQ性能下架。除非consumer断连。这些unack的消息才会重新回到reday状态。

总结

为了解决上述使用RabbitMQ-ack的问题。
1、为了提供消息可靠性,应该使用RabbitMQ的手动Ack。
2、选择合适Qos值,一般建议100-300。太少可能存在队列推积,太多会占用MQ的内存。
3、当消费失败后,不能使用channel.basicNack() ,应该配合死信队列和存储中间件进行重试。
4、开启手动ACK后需要及时主动ack,避免因MQ unack数量骤升导致的MQ性能下降。

你可能感兴趣的:(MQ,rabbitmq,java,分布式)