接这篇
在上文中，主要实现了可靠模式的consumer。而可靠模式的sender实现的相对简略，主要通过rabbitTemplate来完成。
本以为这样的实现基本是没有问题的。但是前段时间做了一个性能压力测试，但是发现在使用rabbitTemplate时，会有一定的丢数据问题。
当时的场景是用30个线程，无间隔的向rabbitmq发送数据，但是当运行一段时间后发现，会出现一些connection closed错误，rabbitTemplate虽然进行了自动重连，但是在重连的过程中，丢失了一部分数据。当时发送了300万条数据，丢失在2000条左右。
这种丢失率，对于一些对一致性要求很高的应用(比如扣款，转账)来说，是不可接受的。
在google了很久之后，在stackoverflow上找到rabbitTemplate作者对于这种问题的解决方案，他给的方案很简单，单纯的增加connection数：
connectionFactory.setChannelCacheSize(100);
修改之后，确实不再出现connection closed这种错误了，在发送了3000万条数据后，一条都没有丢失。
似乎问题已经完美的解决了，但是我又想到一个问题：当我们的网络在发生抖动时，这种方式还是不是安全的？
换句话说，如果我强制切断客户端和rabbitmq服务端的连接，数据还会丢失吗？
为了验证这种场景，我重新发送300万条数据，在发送过程中，在rabbitmq的管理界面上点击强制关闭连接：
然后发现，仍然存在丢失数据的问题。
看来这个问题，没有想象中的那么简单了。
在阅读了部分rabbitTemplate的代码之后发现：
1 rabbitTemplate的ack确认机制是异步的
2 这种确认机制是一种事后发现机制，并不能同步的发现问题
也就是说，即便打开了
connectionFactory.setPublisherConfirms(true);
rabbitTemplate.setMandatory(true);
并且实现了：
rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
if (!ack) {
log.info("send message failed: " + cause + correlationData.toString());
}
});
依旧是不安全的。
rabbitTemplate的发送流程是这样的：
1 发送数据并返回(不确认rabbitmq服务器已成功接收)
2 异步的接收从rabbitmq返回的ack确认信息
3 收到ack后调用confirmCallback函数
注意：在confirmCallback中是没有原message的，所以无法在这个函数中调用重发，confirmCallback只有一个通知的作用
在这种情况下，如果在2，3步中任何时候切断连接，我们都无法确认数据是否真的已经成功发送出去，从而造成数据丢失的问题。
最完美的解决方案只有1种：
使用rabbitmq的事务机制。
但是在这种情况下，rabbitmq的效率极低，每秒钟处理的message在几百条左右。实在不可取。
第二种解决方式，使用同步的发送机制，也就是说，客户端发送数据，rabbitmq收到后返回ack，再收到ack后，send函数才返回。代码类似这样：
创建channel
send message
wait for ack(or 超时)
close channel
返回成功or失败
同样的，由于每次发送message都要重新建立连接，效率很低。
基于上面的分析，我们使用一种新的方式来做到数据的不丢失。
在rabbitTemplate异步确认的基础上
1 在本地缓存已发送的message
2 通过confirmCallback或者被确认的ack，将被确认的message从本地删除
3 定时扫描本地的message，如果大于一定时间未被确认，则重发
当然了，这种解决方式也有一定的问题：
想象这种场景，rabbitmq接收到了消息，在发送ack确认时，网络断了，造成客户端没有收到ack，重发消息。（相比于丢失消息，重发消息要好解决的多，我们可以在consumer端做到幂等）。
自动重试的代码如下：
public class RetryCache {
private MessageSender sender;
private boolean stop = false;
private Map<String, MessageWithTime> map = new ConcurrentHashMap<>();
private AtomicLong id = new AtomicLong();
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
private static class MessageWithTime {
long time;
Object message;
}
public void setSender(MessageSender sender) {
this.sender = sender;
startRetry();
}
public String generateId() {
return "" + id.incrementAndGet();
}
public void add(String id, Object message) {
map.put(id, new MessageWithTime(System.currentTimeMillis(), message));
}
public void del(String id) {
map.remove(id);
}
private void startRetry() {
new Thread(() ->{
while (!stop) {
try {
Thread.sleep(Constants.RETRY_TIME_INTERVAL);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long now = System.currentTimeMillis();
for (String key : map.keySet()) {
MessageWithTime messageWithTime = map.get(key);
if (null != messageWithTime) {
if (messageWithTime.getTime() + 3 * Constants.VALID_TIME < now) {
log.info("send message failed after 3 min " + messageWithTime);
del(key);
} else if (messageWithTime.getTime() + Constants.VALID_TIME < now) {
DetailRes detailRes = sender.send(messageWithTime.getMessage());
if (detailRes.isSuccess()) {
del(key);
}
}
}
}
}
}).start();
}
}
在client端发送之前，先在本地缓存message，代码如下：
@Override
public DetailRes send(Object message) {
try {
String id = retryCache.generateId();
retryCache.add(id, message);
rabbitTemplate.correlationConvertAndSend(message, new CorrelationData(id));
} catch (Exception e) {
return new DetailRes(false, "");
}
return new DetailRes(true, "");
}
在收到ack时删除本地缓存，代码如下：
rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) -> {
if (!ack) {
log.info("send message failed: " + cause + correlationData.toString());
} else {
retryCache.del(correlationData.getId());
}
});
再次验证刚才的场景，发送300w条数据，在发送的过程中过一段时间close一次connection，发送结束后，实际发送数据301.2w条，有一些重复，但是没有丢失数据。
同时需要验证本地缓存的内存泄露问题，程序连续发送1.5亿条数据，内存占用稳定在900M，并没有明显的波动。
最后贴一下rabbitmq的性能测试数据：
1 300w条1k的数据，单机部署rabbitmq(8核，32G)
在ack确认模式下平均发送效率为1.1w条/秒
非ack确认模式下平均发送效率为1.6w条/秒
2 300w条1k的数据，cluster模式部署3台(8核*3， 32G*3）
在ack确认模式下平均发送效率为1.3w条/秒
非ack确认模型下平均发送效率为1.7w条/秒
3 300w条1k的数据，单机部署rabbitmq(8核，32G)
在ack确认模式下平均消费效率为9000条/秒
4 300w条1k的数据，cluster模式部署3台(8核*3， 32G*3）
在ack确认模式下平均消费效率为1w条/秒
代码地址：
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