消息丢失怎么办？分析RabbitMQ 和 Kafka 消息丢失的原因和解决办法

秒速五厘米 2023-07-14 05:48 20阅读 0赞

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，那必须确保这个 MQ 传递过程中**绝对不会把计费消息给弄丢**。

首先要明确：数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。

### 1、RabbitMQ ###

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**1.1 生产者弄丢了数据**

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，因为网络问题啥的，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`。

// 开启事务
    channel.txSelect
    try {
        // 这里发送消息
    } catch (Exception e) {
        channel.txRollback
    
        // 这里再次重发这条消息
    }
    
    // 提交事务
    channel.txCommit

但是问题是，RabbitMQ 事务机制（同步）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，会回调你的一个`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 `confirm`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；
 *  `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的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。

**1.2 RabbitMQ 弄丢了数据**

如果是 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，**可能导致少量数据丢失**，但是这个概率较小。

设置持久化有**两个步骤**：

*  创建 queue 的时候将其设置为持久化；  
      
    这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是它是不会持久化 queue 里的数据的。
 *  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。

**注意：**

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丢失。

所以，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。

**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，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 `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，再在程序里 `ack` 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 `ack` 了？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。

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### 2、Kafka ###

**2.1 消费端弄丢了数据**

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是你消费到了这个消息，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，但其实你才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。

这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，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**可能会有重复消费**，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。

**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 partition 的 leader。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，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 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。

**2.3 生产者会不会弄丢数据？**

如果按照上述的思路设置了`acks=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。

**《如何解决消息队列几百万消息持续积压几小时的问题？》**：[https://blog.csdn.net/weixin\_44259720/article/details/104845731][https_blog.csdn.net_weixin_44259720_article_details_104845731]

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