Rabbitmq如何保证不丢消息，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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背景介绍：

笔者最近研究了下rabbitmq，便很好奇它是怎么保证不丢失消息的呢？于是便整理了这篇文章来跟大家分享下，自己的理解，如有不准确的地方或者不同的意见，还请各位能够给出反馈，我们可以讨论，相互学习，相互成长。

基础知识：

在开始探讨这个问题之前，笔者还是觉得很有必要将rabbitmq的架构等基础知识回顾下，如下所示：

对于使用rabbitmq的服务来说，主要由三部分构成，它们分别是：生产者，rabbitmq，消费者。这三者之间是通过网络来进行通讯的，其中与生产者对应的是exchange，与消费者对应的是connection，而rabbitmq内部又由exchange，queue，connection三部分构成。

消息的流程：消息是由生产者生产了之后，上报给exchange，exchange绑定并存储到queue中，再传递给最终的消费者手里。

如此以来，整个过程就分成了三大场景：

场景1: 生产者与exchange的上报消息，如何保证不丢失？

对于网络通讯来说，解决丢数据最好的办法就是，消息确认机制，而rabbitmq里面是通过两个方式来保证：一种是事务机制，这个是在amqp协议层面保证的，具体操作如下所示：

RabbitMQ中与事务机制有关的方法有三个：txSelect(), txCommit()以及txRollback(), txSelect用于将当前channel设置成transaction模式，txCommit用于提交事务，txRollback用于回滚事务，在通过txSelect开启事务之后，我们便可以发布消息给broker代理服务器了，如果txCommit提交成功了，则消息一定到达了broker了，如果在txCommit执行之前broker异常崩溃或者由于其他原因抛出异常，这个时候我们便可以捕获异常通过txRollback回滚事务了。(备注：采用事务机制实现会降低RabbitMQ的消息吞吐量。)

步骤为：

1.client----发送----->Tx.Select2.broker----发送----->Tx.Select-Ok(之后publish)3.client------发送----->Tx.Commit4.broker------发送---->Tx.Commit-Ok

一种是confrim机制：

原理：消息响应机制，

生产者将信道设置成confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker就会发送一个确认给生产者（包含消息的唯一ID）,这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会将消息写入磁盘之后发出，broker回传给生产者的确认消息中deliver-tag域包含了确认消息的序列号。

confrim的优势是，它是异步的，在生产者发送完一个消息之后，不必要等这个消息的返回，就可以继续处理另外一个消息，等待消息的ack返回之后，再去处理前面发过的消息，类似于多路复用的做法。rabbitmq在收到之后，会回复ack，如果因为rabbitmq自身的问题导致的，会回复nack消息。

对于生产者来说，为了方便确认消息有没有真正到达rabbitmq端，还需要在生产者端设置超时重发，毕竟网络里面是可能丢失消息的。

confrim方式使用的API：

https://godoc.org/github.com/streadway/amqp#Channel.Confirm

场景2: 消费者从queue中获取消息如何保证不丢失？

消息在到达了rabbitmq之后，会将数据保存到queue里面，queue是存到内存里面的，不过rabbitmq提供了持久化的操作，这个策略如下所示：

1.buffer大约1M左右，写满之后，就会写到磁盘中。2.25ms超时时间，buffer不满的话，超时也会写到磁盘中。

尽管如此，也有可能会丢数据，特别是当rabbitmq在buffer没有写到磁盘的时候，就死掉了。不过rabbitmq也提供了镜像队列的方式，利用主备的方式来防止消息丢掉，不过当master和salve同时挂掉的话，还是会丢数据，只不过这种同时挂掉的概率会小很多。（笔者觉得，没有百分之百的不丢消息，只是丢消息的概率变的很低而已。）

参考文章：https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666

场景3: rabbitmq内部如何保证不丢失消息？

对于消费者来说，同样也是采用了消息响应的方式来防止消息不丢失，不过在这一层使用的是ack机制来处理，不过这里的ack可以设置成不等待ack和等待ack两种，在这里我们使用的是设置ack。

消费者对于消息的响应通常有下面三个场景：

1.消费者在接收到rabbitmq的消息之后，等处理完消息之后，会主动回复ack消息，rabbitmq在收到ack之后，便会继续给这个消费者分配下一个消息进行处理。

2.当然rabbitmq也可以回复unack消息，如此以来消息队列下一次还会继续将这个消息分配给消费者，来实现消息重处理。

3.消费者先把ack消息回复掉，然后在重新将这个消息放到rabbitmq之中，如此以来通过rabbitmq的队列特性来实现，消息的重试，这里的重试，不是一直处理这一个消息，而是要等到队列里面的消息排队到它才行。

除此之外，rabbitmq还实现了批量的概念，通过qos来设置一次性分配给一个消费者的最大数量，让消费者一次性消费一批消息，等到处理完了这一批消息，再去分配下一批消息给这一个消费者。

问题1:一旦消费者长时间不回复Ack消息或者消费者卡死了呢，这种场景如何处理？

理论上需要消费者需要实现一个超时处理机制，在一定时间内没有处理完毕，需要超时回复ack或者unack消息给rabbitmq。

问题2:就算消费者有超时机制，可是一旦消费者在发送ack给rabbitmq的时候，消息丢失，rabbitmq这个消息一直收不到响应消息的话，会怎么办呢？

rabbitmq提供了一个可以针对消费者挂掉之后的处理机制，在消费者挂掉之后，会探测出来，然后进行后续处理。

rabbitmq还有一个ttl的功能，可以针对消息队列或者单个消息设置对应的ttl值，一旦ttl超时，消息就会变为dead message， 不会再分配给消费者。在这里我们可以采用这个策略，在消息变成死消息之后，我们可以让生产者再次生产相同的消息放到rabbitmq当中，如果确定这个消息不在使用了，就直接丢弃这个消息。

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