面試官心理分析

這個是肯定的，用 MQ 有個基本原則，就是數(shù)據(jù)不能多一條，也不能少一條，不能多，就是前面說的重復消費和冪等性問題。不能少，就是說這數(shù)據(jù)別搞丟了。那這個問題你必須得考慮一下。

如果說你這個是用 MQ 來傳遞非常核心的消息，比如說計費、扣費的一些消息，那必須確保這個 MQ 傳遞過程中絕對不會把計費消息給弄丟。

面試題剖析

數(shù)據(jù)的丟失問題，可能出現(xiàn)在生產(chǎn)者、MQ、消費者中，咱們從 RabbitMQ 和 Kafka 分別來分析一下吧。

生產(chǎn)者弄丟了數(shù)據(jù)

生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到 RabbitMQ 的時候，可能數(shù)據(jù)就在半路給搞丟了，因為網(wǎng)絡問題啥的，都有可能。

此時可以選擇用 RabbitMQ 提供的事務功能，就是生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)之前開啟 RabbitMQ 事務

channel.txSelect，然后發(fā)送消息，如果消息沒有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生產(chǎn)者會收到異常報錯，此時就可以回滾事務 channel.txRollback，然后重試發(fā)送消息；如果收到了消息，那么可以提交事務channel.txCommit。

// 開啟事務

channel.txSelecttry {

// 這里發(fā)送消息

} catch (Exception e) {

channel.txRollback

// 這里再次重發(fā)這條消息

}

// 提交事務

channel.txCommit

但是問題是，RabbitMQ 事務機制（同步）一搞，基本上吞吐量會下來，因為太耗性能。

所以一般來說，如果你要確保說寫 RabbitMQ 的消息別丟，可以開啟 confirm 模式，在生產(chǎn)者那里設置開啟 confirm 模式之后，你每次寫的消息都會分配一個唯一的 id，然后如果寫入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 會給你回傳一個 ack 消息，告訴你說這個消息 ok 了。如果 RabbitMQ 沒能處理這個消息，會回調(diào)你的一個 nack 接口，告訴你這個消息接收失敗，你可以重試。而且你可以結(jié)合這個機制自己在內(nèi)存里維護每個消息 id 的狀態(tài)，如果超過一定時間還沒接收到這個消息的回調(diào)，那么你可以重發(fā)。

事務機制和 confirm 機制最大的不同在于，事務機制是同步的，你提交一個事務之后會阻塞在那兒，但是 confirm 機制是異步的，你發(fā)送個消息之后就可以發(fā)送下一個消息，然后那個消息 RabbitMQ 接收了之后會異步回調(diào)你的一個接口通知你這個消息接收到了。

所以一般在生產(chǎn)者這塊避免數(shù)據(jù)丟失，都是用 confirm 機制的。

RabbitMQ 弄丟了數(shù)據(jù)

就是 RabbitMQ 自己弄丟了數(shù)據(jù)，這個你必須開啟 RabbitMQ 的持久化，就是消息寫入之后會持久化到磁盤，哪怕是 RabbitMQ 自己掛了，恢復之后會自動讀取之前存儲的數(shù)據(jù)，一般數(shù)據(jù)不會丟。除非極其罕見的是，RabbitMQ 還沒持久化，自己就掛了，可能導致少量數(shù)據(jù)丟失，但是這個概率較小。

設置持久化有兩個步驟：

????????????????創(chuàng)建 queue 的時候?qū)⑵湓O置為持久化? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 這樣就可以保證 RabbitMQ 持久化 queue 的元數(shù)據(jù)，但是它是不會持久化 queue 里的數(shù)據(jù)的。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 第二個是發(fā)送消息的時候?qū)⑾⒌?deliveryMode 設置為 2就是將消息設置為持久化的，此時 RabbitMQ 就會將消息持久化到磁盤上去。

必須要同時設置這兩個持久化才行，RabbitMQ 哪怕是掛了，再次重啟，也會從磁盤上重啟恢復 queue，恢復這個 queue 里的數(shù)據(jù)。

注意，哪怕是你給 RabbitMQ 開啟了持久化機制，也有一種可能，就是這個消息寫到了 RabbitMQ 中，但是還沒來得及持久化到磁盤上，結(jié)果不巧，此時 RabbitMQ 掛了，就會導致內(nèi)存里的一點點數(shù)據(jù)丟失。

所以，持久化可以跟生產(chǎn)者那邊的 confirm 機制配合起來，只有消息被持久化到磁盤之后，才會通知生產(chǎn)者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁盤之前，RabbitMQ 掛了，數(shù)據(jù)丟了，生產(chǎn)者收不到 ack，你也是可以自己重發(fā)的。

消費端弄丟了數(shù)據(jù)

RabbitMQ 如果丟失了數(shù)據(jù)，主要是因為你消費的時候，剛消費到，還沒處理，結(jié)果進程掛了，比如重啟了，那么就尷尬了，RabbitMQ 認為你都消費了，這數(shù)據(jù)就丟了。

這個時候得用 RabbitMQ 提供的 ack 機制，簡單來說，就是你必須關(guān)閉 RabbitMQ 的自動 ack，可以通過一個 api 來調(diào)用就行，然后每次你自己代碼里確保處理完的時候，再在程序里 ack 一把。這樣的話，如果你還沒處理完，不就沒有 ack 了？那 RabbitMQ 就認為你還沒處理完，這個時候 RabbitMQ 會把這個消費分配給別的 consumer 去處理，消息是不會丟的。

Kafka

消費端弄丟了數(shù)據(jù)

唯一可能導致消費者弄丟數(shù)據(jù)的情況，就是說，你消費到了這個消息，然后消費者那邊自動提交了 offset，讓 Kafka 以為你已經(jīng)消費好了這個消息，但其實你才剛準備處理這個消息，你還沒處理，你自己就掛了，此時這條消息就丟咯。

這不是跟 RabbitMQ 差不多嗎，大家都知道 Kafka 會自動提交 offset，那么只要關(guān)閉自動提交 offset，在處理完之后自己手動提交 offset，就可以保證數(shù)據(jù)不會丟。但是此時確實還是可能會有重復消費，比如你剛處理完，還沒提交 offset，結(jié)果自己掛了，此時肯定會重復消費一次，自己保證冪等性就好了。

生產(chǎn)環(huán)境碰到的一個問題，就是說我們的 Kafka 消費者消費到了數(shù)據(jù)之后是寫到一個內(nèi)存的 queue 里先緩沖一下，結(jié)果有的時候，你剛把消息寫入內(nèi)存 queue，然后消費者會自動提交 offset。然后此時我們重啟了系統(tǒng)，就會導致內(nèi)存 queue 里還沒來得及處理的數(shù)據(jù)就丟失了。

Kafka 弄丟了數(shù)據(jù)

這塊比較常見的一個場景，就是 Kafka 某個 broker 宕機，然后重新選舉 partition 的 leader。大家想想，要是此時其他的 follower 剛好還有些數(shù)據(jù)沒有同步，結(jié)果此時 leader 掛了，然后選舉某個 follower成 leader 之后，不就少了一些數(shù)據(jù)？這就丟了一些數(shù)據(jù)啊。

生產(chǎn)環(huán)境也遇到過，我們也是，之前 Kafka 的 leader 機器宕機了，將 follower 切換為 leader 之后，就會發(fā)現(xiàn)說這個數(shù)據(jù)就丟了。

所以此時一般是要求起碼設置如下 4 個參數(shù)：

? 給 topic 設置 replication.factor 參數(shù)：這個值必須大于 1，要求每個 partition 必須有至少 2 個副本。

在 Kafka 服務端設置 min.insync.replicas 參數(shù)：這個值必須大于 1，這個是要求一個 leader至少感知到有至少一個 follower 還跟自己保持聯(lián)系，沒掉隊，這樣才能確保 leader 掛了還有一個 follower 吧。

? 在 producer 端設置 acks=all：這個是要求每條數(shù)據(jù)，必須是寫入所有 replica 之后，才能認為是寫成功了。

? 在 producer 端設置 retries=MAX（很大很大很大的一個值，無限次重試的意思）：這個是要求一旦寫入失敗，就無限重試，卡在這里了。

我們生產(chǎn)環(huán)境就是按照上述要求配置的，這樣配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保證在 leader 所在 broker 發(fā)生故障，進行 leader 切換時，數(shù)據(jù)不會丟失。

生產(chǎn)者會不會弄丟數(shù)據(jù)？

如果按照上述的思路設置了 acks=all，一定不會丟，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower都同步到了消息之后，才認為本次寫成功了。如果沒滿足這個條件，生產(chǎn)者會自動不斷的重試，重試無限次。