RabbitMQ 的延时队列和镜像队列原理与实战

将主要围绕以下四个方面进行分享：

• RabbitMQ特性

• RabbitMQ中的消息不可靠问题及其解决方案

• 死信队列

• 生产环境下使用RabbitMQ应注意的事项

RabbitMQ特性

对于左边的Client Publisher而言，RabbitMQ Server是消息的接收者，也就是消费者。

对于右边的Client Consumer而言，RabbitMQ Server是消息的发送者，也就是生产者。

RabbitMQ Server将消息从Client Publisher传送给Client Consumer，扮演着消息中间商的角色。

RabbitMQ Server负责将Client Publisher传递来的消息持久化，延后地将消息传递给Client Consumer.这样，即使消费者挂掉，RabbitMQ Server也可以存储消息，当消费者重新工作时再将存储的消息传递过去， 从而保证消息不丢失 。

RabbitMQ Server提供了堆积消息的能力。

另外，RabbitMQ Server还具有复制和广播消息的能力。

具体来说，RabbitMQ Server可以将Client Publisher发布的消息分发给多个消费者，比如它能够将特定的消息按照特定的队列分发给特定的消费者。

“特定”指不同消息具有不同的routing key属性，由上图实例，不同的消息生产者生产了具有不同routing key的消息，通过exchange路由器将不同的routing key消息投递到不同队列，从而分发给不同消费者。

RabbitMQ中的消息不可靠问题及其解决方案

消费端消息不可靠问题及其解决方案

实际上，RabbitMQ Server将消息投递给消费者，具有消息不可靠的特点。

具体来说，RabbitMQ Server将消息投递给消费者时会调用套接字的write操作，而write操作的过程是不可靠性的。

在write操作的过程中，Server需要将消息发送到套接字的缓存中，通过网卡转发到链路上，最终到达消费者所在的机器内核的套接字缓存中，由消费者使用套接字的read操作将消息读出来。

即使套接字的write操作成功也无法保证消息可靠，潜在的网络故障可能使消费者接收不到消息。

机器宕机也可能使消息不可靠，即使消息字节流已经到达消费者所在机器，消费者所在机器的宕机也可能使消息无法被即时读取并处理。

另外，即使消费者即时读取消息，内存消息队列中的所有消息也可能因为kill-9操作发生丢失。

这些可能性都直接导致了消息不可靠。

因此，需要额外的措施为消息提供可靠保障。

一种消息可靠性保障方式是，Server投递消息后并不立即将消息从Server删除，而是等到消费者接收、处理消息并返回Ack包给Server后，Server才删除该消息。

如果消费者没有发送Ack包，那么Server将重新投递该消息。

这个过程确保消息被消费者处理，保证了消息可靠。

另外，假如消费者已处理消息并发送Ack包给Server，但由于网络故障等问题导致Ack包丢失时，那么Server同样会重新投递该消息，导致消息被重复处理。

消息的重复处理通常由业务层面的技术手段来避免，比如在数据库层面添加主键约束等。

另一种重复消息处理的避免方式是客户端对每条消息维护ID,将被处理消息的ID记录在列表中，同时检查新到消息是否在该列表中。

RabbitMQ中的Auto Ack和Manual Ack对应着消息不可靠模式和消息可靠模式. Auto Ack即no ack,指消息投后即删除，对应消息不可靠传输。

Manual Ack即手动Ack,消费者处理完消息后使用Ack包通知Server删除消息，对应消息可靠传输。

Auto Ack是RabbitMQ中最常用的模式，性能较好，但具有以下问题。

当消息通过套接字write操作投递后，RabbitMQ Server立即删除该消息，该模式在遇到网络故障时容易发生消息丢失。

另外，假如消费者处理消息的速率过低，可能导致消息在消费者recv buffer中大量堆积，从而导致Server端send buffer也堆积大量消息,Server端无法继续调用套接字write操作。

这样，一段时间之后，Server可能强制关闭消息传输链接，导致消息不可传输。

尽管Auto Ack存在一定风险，目前许多公司仍在应用Auto Ack模式。

使用Auto Ack模式时，开发者需要注意消费者和生产者的实例数量比例，使消息生产者产生消息的速率与消费者消费消息的速率大致持平。

Manual Ack是RabbitMQ 中更加智能的一种模式。

Manual Ack在工作时会考虑消息消费者的消息接收能力，根据消费者的消息接受能力和当前接收到的Ack包自动调节分发消息的速率，保证消息分发可靠、不阻塞。具体来说，客户端通过PrefetchCount告知Server自身堆积消息的能力。

生产端消息不可靠问题及其解决方案

消息生产端同样存在消息的可靠性问题。

从Client Publisher将消息传递给Server和从Server将消息传递给Client Consumer的过程是完全对等的，Server和Client Consumer间传递消息的可靠性问题在Client Publisher和Server间同样存在。

Client Publisher首先将消息写到套接字，再通过网络传递给Server的套接字buffer，最终由Server读取该消息。这一过程的潜在网络问题也可能使Server端接收不到消息。

另外，Server端本身也可能导致消息不可靠。

Server端需要持久化消息，但出于性能开销的考虑，Server端并不在每次持久化消息时都刷盘。

具体来说，Server端会对文件执行write操作，将脏数据写入操作系统的缓存中，而不是立即将数据写入磁盘。

一般情况下，Server可能每几百毫秒执行一次fsync操作，通过fsync操作将文件的脏数据写入磁盘。

由于Server具有宕机风险，那么每次Server宕机时，还未被fsync操作处理的数据就可能丢失，此过程类似于Redis AOF。

RabbitMQ通过生产者事务和生产者确认两个方法解决Server产生的数据不可靠问题。

生产者事务的基本原理是采用select和commit指令包裹publish，在消息生产者publish数据之前执行select操作，相当于begin transaction事务开始，在执行若干个publish操作后，再执行commit操作，相当于提交事务。根据tcp包的有序性，commit包成功接收意味着commit包之前的包也成功接收。

因此，收到从Client Publisher传递过来的commit包意味着该commit包之前的所有publish包都已成功接收，即所有消息都成功接收。

然而，commit包只有等到Server端的fsync操作执行完毕时才返回，因此生产者事务的效率较低，通常只在有批量publish操作时才使用生产者事务模式。

也就是说，客户端将消息累计起来批量发送，以降低fsync操作带来的性能损失。

此外，在进程中累计消息也存在风险，累计的消息可能由于进程挂掉而丢失。

总的来说， 生产者事务由于性能缺点不被RabbitMQ官方推荐 。

另一种Server带来的数据不可靠问题的解决方案是生产者确认。

生产者确认类似于消费端的Ack机制，生产者可能连续发送多条消息，Server将这些消息异步地通过fsync操作写入磁盘再异步地给生产者发送Ack包，告知生产者消息的接收成功。

由于Ack包异步传输，不影响生产者端消息的正常发送。生产者确认模式下，Ack包批量发送，并且都携带有序号，以告知生产者该序号以前的所有消息都已正常落盘。

尽管RabbitMQ推荐用户使用生产者确认模式，目前的RabbitMQ版本还未实现消息的重发机制，只实现了Ack包的批量发送，以通知Client Publisher哪些消息接收成功。

当消息丢失时，Client Publisher端已publish的消息在进程挂掉时也可能丢失，而不是重新发送，因此生产者确认的作用也不明显。

当然，生产者确认起到了降低消息发布速度的作用，减小了消息丢失的数量。

生产者确认中的消息重发可以通过以下几种方法实现。

第一种方式在内存中累积还未收到Ack包的消息，收到Ack包后删除该消息，对于一段时间内还停留在内存中的消息，重发该消息。

这种方式将未Ack消息存入内存，一旦消息生产者宕机，这些消息也会丢失。

另一种方式将未收到Ack包消息存入磁盘，当收到Ack包后删除该消息，然而，磁盘存储依赖于fsync操作，降低了系统处理消息的性能。

同时，这还会提高编程的复杂度，因为这要求发布消息时维护文件队列，还要求一个异步线程将文件队列中的消息发布到Server，带来了多线程和锁问题。

还有一种方式将未Ack消息存入Redis，但当出现网络故障时，Redis也是不可靠的。

目前提供的生产者确认中的消息重发方案都还存在问题，具体的方案选择依赖于实际场景和个人取舍。

生产者确认中的消息重发可以通过以下几种方法实现。

第一种方式在内存中累积还未收到Ack包的消息，收到Ack包后删除该消息，对于一段时间内还停留在内存中的消息，重发该消息。这种方式将未Ack消息存入内存，一旦消息生产者宕机，这些消息也会丢失。

另一种方式将未收到Ack包消息存入磁盘，当收到Ack包后删除该消息，然而，磁盘存储依赖于fsync操作，降低了系统处理消息的性能。同时，这还会提高编程的复杂度，因为这要求发布消息时维护文件队列，还要求一个异步线程将文件队列中的消息发布到Server，带来了多线程和锁问题。

还有一种方式将未Ack消息存入Redis，但当出现网络故障时，Redis也是不可靠的。目前提供的生产者确认中的消息重发方案都还存在问题，具体的方案选择依赖于实际场景和个人取舍。

死信队列

死信队列使用了RabbitMQ中的一种特殊队列属性，即x-message-ttl属性，表示队列中消息的构建时间。

假如用户在声明队列时定义队列的x-message-ttl属性，此后所有进入该队列的消息都将持有构建时间，到达构建时间的消息将被删除。

如果还为队列配置了回收站属性，那么即使构建时间到达，RabbitMQ也不会立即删除这些消息，而是将这些过期消息丢入回收站，即死信队列。

死信队列的工作方式如上图。

Client Publisher将消息投递给路由器，也就是exchange,再由exchange将消息投递给队列，由队列生成该消息的构建时间，到达构建时间的消息将过期，同时进入死信队列。

过期消息进入死信队列的方式和进入普通队列的方式基本一致，即先投递给exchange路由器，再由exchange投递消息。

消费者消费死信队列，得到的消息是延后的消息，延迟的时间长度即构建时间。

死信队列的另一个使用场景是Retry Later，即在一段时间后才重新处理此前处理失败的消息，这时可能用到双重死信。

具体来说，死信队列不仅可以接收过期消息，还可以接收被reject的消息，即消费端拒绝处理或处理过程发生异常的消息，Reject操作具有requeue参数，当requeue设为true时被reject消息会重新进入消息队列并被重新投递，当requeue设为false时被reject消息将进入死信队列。

假如死信队列持有构建时间，那么到达构建消息的消息将重新投递给原有队列，实现Retry Later。双重死信在使用过程中需注意消息处理的死循环问题，因为消息可能无限循环地进入死信队列。

生产环境下使用RabbitMQ应注意的事项

生产环境下，RabbitMQ通过使用集群模式。

集群模式下，只有元信息分布在所有节点中。

元信息指队列信息，路由器信息等，队列中的信息只存储在一个节点中，因此，单个节点宕机会导致所有节点都不可用。

另外，RabbitMQ的所有节点间存在转发机制，即允许节点转发其他目标节点的消息处理请求，这样客户端只需连接到任意一个节点就可以实现其消息转发需求。

队列的高可用依赖于RabbitMQ的镜像队列，即在其他节点上备份某节点的消息内容。这样，当消息所在主节点宕机时，其他镜像节点可以替代主节点完成消息传递任务。

通常情况下，镜像节点是默默无闻的，客户端无需感知镜像节点的存在。只有当主节点宕机时，镜像节点才发挥作用。镜像队列的配置如下：

Ha-mode具有三个选项，all指将所有队列的信息存入所有节点，这种模式最安全，但也最浪费存储空间；exactly指由用户精确指定每个队列的复制数，当ha-mode设置为exactly,ha-params设置为2时表示“一主一从”，这种模式是官方推荐的；nodes指由用户指定副本所在的节点，这种模式极少被使用。

x-queue-master-locator用于设置存储队列主节点的RabbitMQ节点。min-master指将队列主节点设置在队列数量最少的RabbitMQ节点，client-local指将队列主节点设置在当前客户端所在的RabbitMQ节点，random即随机选择节点。

Ha-sync-mode用于镜像节点代替宕机主节点并创建新节点以弥补缺失节点时，设置新节点上数据的同步策略。automatic指自动地将新主节点上数据全部同步给新节点，manual指不同步新主节点上的老数据，只同步新产生的数据。由于节点间数据同步需要耗费时间，长时间的数据同步可能会影响服务的稳定性，但通常情况下RabbitMQ的节点堆积的数据量并不大，因此RabbitMQ官方推荐使用Automatic进行数据同步。

Ha-sync-batch-size指节点间批量同步的数据量。

Ha-promote-on-shutdown表示主动停止主节点的服务时，其他节点如何替代主节点。Always指其他节点总是能顺利地替代主节点，when-synced要求与原主节点数据完全一致的节点才能替代主节点。

Ha-promote-on-failure表示异常情况下其他节点如何替代主节点，always和when-synced的含义与Ha-promote-on-shutdown中一致。

许多公司为RabbitMQ集群设置了内存模式，认为内存模式无需落盘，能够提升系统性能。但实际上，RabbitMQ官方文档指出，内存模式无法提升系统性能，它只提升了产生元信息数据的速度，即Ram Node指将元信息存入内存，可以提升元信息的创建速度，而不是消息数据的性能。这是使用RabbitMQ时的一个常见误区。