文章目录
- 一、 Producer端重试
- 二、 Consumer端重试
- 1. Exception
- 2. Timeout
- 总结
对于MQ，可能存在各种异常情况，导致消息无法最终被Consumer消费掉，因此就有了消息失败重试机制。很显示，消息重试分为2种：Producer端重试和Consumer端重试。
一、 Producer端重试
生产者端的消息失败，也就是Producer往MQ上发消息没有发送成功，比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败。
这种消息失败重试我们可以手动设置发送失败重试的次数，看一下代码：
/**
* Producer，发送消息
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_name");
producer.setNamesrvAddr("192.168.2.222:9876;192.168.2.223:9876");
producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3);
producer.start();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest", // topic
"TagA", // tag
("HelloWorld - RocketMQ" + i).getBytes() // body
);
SendResult sendResult = producer.send(msg, 1000);
System.out.println(sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
Thread.sleep(1000);
}
}
producer.shutdown();
}
}
*生产者端失败重试*
上图代码示例的处理手段是：如果该条消息在1S内没有发送成功，那么重试3次。
producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3); //失败的情况重发3次
producer.send(msg, 1000); //消息在1S内没有发送成功，就会重试
二、 Consumer端重试
消费者端的失败，分为2种情况，一个是exception，一个是timeout。
1. Exception
消息正常的到了消费者，结果消费者发生异常，处理失败了。例如反序列化失败，消息数据本身无法处理（例如话费充值，当前消息的手机号被注销，无法充值）等。
这里涉及到一些问题，需要我们思考下，比如，消费者消费消息的状态有哪些定义？如果失败，MQ将采取什么策略进行重试？假设一次性批量PUSH了10条，其中某条数据消费异常，那么消息重试是10条呢，还是1条呢？而且在重试的过程中，需要保证不重复消费吗？
public enum ConsumeConcurrentlyStatus {
/**
* Success consumption
*/
CONSUME_SUCCESS,
/**
* Failure consumption,later try to consume
*/
RECONSUME_LATER;
}
*ConsumeConcurrentlyStatus枚举的源码*
通过查看源码，消息消费的状态，有2种，一个是成功（CONSUME_SUCCESS），一个是失败&稍后重试（RECONSUME_LATER）
RECONSUME_LATER的策略
在启动broker的过程中，可以观察到上图日志，你会发现RECONSUME_LATER的策略：如果消费失败，那么1S后再次消费，如果失败，那么5S后，再次消费，…直至2H后如果消费还失败，那么该条消息就会终止发送给消费者了！
RocketMQ为我们提供了这么多次数的失败重试，但是在实际中也许我们并不需要这么多重试，比如重试3次，还没有成功，我们希望把这条消息存储起来并采用另一种方式处理，而且希望RocketMQ不要再重试呢，因为重试解决不了问题了！这该如何做呢？
看一段代码：
/**
* Consumer，订阅消息
*/
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_name");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.2.222:9876;192.168.2.223:9876");
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
try {
MessageExt msg = msgs.get(0);
String msgbody = new String(msg.getBody(), "utf-8");
System.out.println(msgbody + " Receive New Messages: " + msgs);
if (msgbody.equals("HelloWorld - RocketMQ4")) {
System.out.println("======错误=======");
int a = 1 / 0;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
if (msgs.get(0).getReconsumeTimes() == 3) {
// 该条消息可以存储到DB或者LOG日志中，或其他处理方式
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功
} else {
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;// 重试
}
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
}
RECONSUME_LATER的重试测试代码
生产端发送了10条消息，看一下消费端的运行效果：
RECONSUME_LATER的重试效果
观察上图发现，HelloWorld - RocketMQ4的消息的***reconsumeTimes***属性值发生了变化，其实这个属性就代表了消息重试的次数！因此我们可以通过reconsumeTimes属性，让MQ超过了多少次之后让他不再重试，而是记录日志等处理，也就是上面代码catch中的内容。
2. Timeout
比如由于网络原因导致消息压根就没有从MQ到消费者上，那么在RocketMQ内部会不断的尝试发送这条消息，直至发送成功为止！（比如集群中一个broker失败，就尝试另一个broker）
延续Exception的思路，也就是消费端没有给RocketMQ返回消费的状态，即没有return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS或return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER，这样的就认为没有到达Consumer端。
下面进行模拟：
1）消费端有consumer1和consumer2这样一个集群。
2）consumer1端的业务代码中暂停1分钟并且不发送接收状态给RocketMQ。
public class Consumer1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_name");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.2.222:9876;192.168.2.223:9876");
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
consumer.subscribe("Topic1", "Tag1 || Tag2 || Tag3");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
try {
String topic = msg.getTopic();
String msgBody = new String(msg.getBody(),"utf-8");
String tags = msg.getTags();
System.out.println("收到消息：" + " topic：" + topic + " ,tags：" + tags + " ,msg：" + msgBody);
// 表示业务处理时间
System.out.println("=========开始暂停==========");
Thread.sleep(60000);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;// 重试
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
}
Consumer1端Timeout异常测试代码
3）启动consumer1和consumer2。
4）启动Producer，只发送一条数据。
看一下此时consumer1和consumer2的运行结果：
Consumer1
Consumer2-未接收到消息
发现consumer1接收到消息并且暂停，consumer2未接收到消息。
5）关闭consumer1。
观察consumer2的运行结果：
Consumer2-接收到消息
总结
Producer端没什么好说的，Consumer端值得注意。对于消费消息而言，存在2种指定的状态（成功 OR 失败重试），如果一条消息在消费端处理没有返回这2个状态，那么相当于这条消息没有达到消费者，势必会再次发送给消费者！也即是消息的处理必须有返回值，否则就进行重发。
