在介绍消息中间件 MQ 之前,我们先来简单的了解一下,为何要引用消息中间件。
例如,在电商平台中,常见的用户下单,会经历以下几个流程。
当用户下单时,创建完订单之后,会调用第三方支付平台,对用户的账户金额进行扣款,如果平台支付扣款成功,会将结果通知到对应的业务系统,接着业务系统会更新订单状态,同时调用仓库接口,进行减库存,通知物流进行发货!
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试想一下,从订单状态更新、到扣减库存、通知物流发货都在一个方法内同步完成,假如用户支付成功、订单状态更新也成功,但是在扣减库存或者通知物流发货步骤失败了,那么就会造成一个问题,用户已经支付成功了,只是在仓库扣减库存方面失败,从而导致整个交易失败!
一单失败,老板可以假装看不见,但是如果上千个单子都因此失败,那么因系统造成的业务损失,将是巨大的,老板可能坐不住了!
因此,针对这种业务场景,架构师们引入了异步通信技术方案,从而保证服务的高可用,大体流程如下:
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当订单系统收到支付平台发送的扣款结果之后,会将订单消息发送到 MQ 消息中间件,同时也会更新订单状态。
在另一端,由仓库系统来异步监听订单系统发送的消息,当收到订单消息之后,再操作扣减库存、通知物流公司发货等服务!
在优化后的流程下,即使扣减库存服务失败,也不会影响用户交易。
正如《人月神话》中所说的,软件工程,没有银弹!
当引入了 MQ 消息中间件之后,同样也会带来另一个问题,假如 MQ 消息中间件突然宕机了,导致消息无法发送出去,那仓库系统就无法接受到订单消息,进而也无法发货!
针对这个问题,业界主流的解决办法是采用集群部署,一主多从模式,从而实现服务的高可用,即使一台机器突然宕机了,也依然能保证服务可用,在服务器故障期间,通过运维手段,将服务重新启动,之后服务依然能正常运行!
但是还有另一个问题,假如仓库系统已经收到订单消息了,但是业务处理异常,或者服务器异常,导致当前商品库存并没有扣减,也没有发货!
这个时候又改如何处理呢?
今天我们所要介绍的正是这种场景,假如消息消费失败,我们应该如何处理?
二、解决方案 针对消息消费失败的场景,我们一般会通过如下方式进行处理:
当消息消费失败时,会对消息进行重新推送
如果重试次数超过最大值,会将异常消息存储到数据库,然后人工介入排查问题,进行手工重试
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当消息在客户端消费失败时,我们会将异常的消息加入到一个消息重试对象中,同时设置最大重试次数,并将消息重新推送到 MQ 消息中间件里,当重试次数超过最大值时,会将异常的消息存储到 MongoDB数据库中,方便后续查询异常的信息。
基于以上系统模型,我们可以编写一个公共重试组件,话不多说,直接干!
三、代码实践 本次补偿服务采用 rabbitmq 消息中间件进行处理,其他消息中间件处理思路也类似!
3.1、创建一个消息重试实体类
@Data @EqualsAndHashCode(callSuper = false) @Accessors(chain = true) public class MessageRetryDTO implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;

/**

  • 原始消息body
    */

private String bodyMsg;

/**

  • 消息来源ID
    */

private String sourceId;

/**

  • 消息来源描述
    */

private String sourceDesc;

/**

  • 交换器
    */

private String exchangeName;

/**

  • 路由键
    */

private String routingKey;

/**

  • 队列
    */

private String queueName;

/**

  • 状态,1:初始化,2:成功,3:失败
    */

private Integer status = 1;

/**

  • 最大重试次数
    */

private Integer maxTryCount = 3;

/**

  • 当前重试次数
    */

private Integer currentRetryCount = 0;

/**

  • 重试时间间隔(毫秒)
    */

private Long retryIntervalTime = 0L;

/**

  • 任务失败信息
    */

private String errorMsg;

/**

  • 创建时间
    */

private Date createTime;

@Override
public String toString() {

return "MessageRetryDTO{" +
        "bodyMsg='" + bodyMsg + '\'' +
        ", sourceId='" + sourceId + '\'' +
        ", sourceDesc='" + sourceDesc + '\'' +
        ", exchangeName='" + exchangeName + '\'' +
        ", routingKey='" + routingKey + '\'' +
        ", queueName='" + queueName + '\'' +
        ", status=" + status +
        ", maxTryCount=" + maxTryCount +
        ", currentRetryCount=" + currentRetryCount +
        ", retryIntervalTime=" + retryIntervalTime +
        ", errorMsg='" + errorMsg + '\'' +
        ", createTime=" + createTime +
        '}';

}

/**

  • 检查重试次数是否超过最大值
    *
  • @return
    */

public boolean checkRetryCount() {

retryCountCalculate();
//检查重试次数是否超过最大值
if (this.currentRetryCount < this.maxTryCount) {
    return true;
}
return false;

}

/**

  • 重新计算重试次数
    */

private void retryCountCalculate() {

this.currentRetryCount = this.currentRetryCount + 1;

}

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} 3.2、编写服务重试抽象类
public abstract class CommonMessageRetryService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CommonMessageRetryService.class);

@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;

@Autowired
private MongoTemplate mongoTemplate;

/**

  • 初始化消息
    *
  • @param message
    */

public void initMessage(Message message) {

log.info("{} 收到消息: {},业务数据:{}", this.getClass().getName(), message.toString(), new String(message.getBody()));
try {
    //封装消息
    MessageRetryDTO messageRetryDto = buildMessageRetryInfo(message);
    if (log.isInfoEnabled()) {
        log.info("反序列化消息:{}", messageRetryDto.toString());
    }
    prepareAction(messageRetryDto);
} catch (Exception e) {
    log.warn("处理消息异常,错误信息:", e);
}

}

/**

  • 准备执行
    *
  • @param retryDto
    */

protected void prepareAction(MessageRetryDTO retryDto) {

try {
    execute(retryDto);
    doSuccessCallBack(retryDto);
} catch (Exception e) {
    log.error("当前任务执行异常,业务数据:" + retryDto.toString(), e);
    //执行失败,计算是否还需要继续重试
    if (retryDto.checkRetryCount()) {
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("重试消息:{}", retryDto.toString());
        }
        retrySend(retryDto);
    } else {
        if (log.isWarnEnabled()) {
            log.warn("当前任务重试次数已经到达最大次数,业务数据:" + retryDto.toString(), e);
        }
        doFailCallBack(retryDto.setErrorMsg(e.getMessage()));
    }
}

}

/**

  • 任务执行成功,回调服务(根据需要进行重写)
    *
  • @param messageRetryDto
    */

private void doSuccessCallBack(MessageRetryDTO messageRetryDto) {

try {
    successCallback(messageRetryDto);
} catch (Exception e) {
    log.warn("执行成功回调异常,队列描述:{},错误原因:{}", messageRetryDto.getSourceDesc(), e.getMessage());
}

}

/**

  • 任务执行失败,回调服务(根据需要进行重写)
    *
  • @param messageRetryDto
    */

private void doFailCallBack(MessageRetryDTO messageRetryDto) {

try {
    saveMessageRetryInfo(messageRetryDto.setErrorMsg(messageRetryDto.getErrorMsg()));
    failCallback(messageRetryDto);
} catch (Exception e) {
    log.warn("执行失败回调异常,队列描述:{},错误原因:{}", messageRetryDto.getSourceDesc(), e.getMessage());
}

}

/**

  • 执行任务
    *
  • @param messageRetryDto
    */

protected abstract void execute(MessageRetryDTO messageRetryDto);

/**

  • 成功回调
    *
  • @param messageRetryDto
    */

protected abstract void successCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto);

/**

  • 失败回调
    *
  • @param messageRetryDto
    */

protected abstract void failCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto);

/**

  • 构建消息补偿实体
  • @param message
  • @return
    */

private MessageRetryDTO buildMessageRetryInfo(Message message){

//如果头部包含补偿消息实体,直接返回
Map<String, Object> messageHeaders = message.getMessageProperties().getHeaders();
if(messageHeaders.containsKey("message_retry_info")){
    Object retryMsg = messageHeaders.get("message_retry_info");
    if(Objects.nonNull(retryMsg)){
        return JSONObject.parseObject(String.valueOf(retryMsg), MessageRetryDTO.class);
    }
}
//自动将业务消息加入补偿实体
MessageRetryDTO messageRetryDto = new MessageRetryDTO();
messageRetryDto.setBodyMsg(new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
messageRetryDto.setExchangeName(message.getMessageProperties().getReceivedExchange());
messageRetryDto.setRoutingKey(message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey());
messageRetryDto.setQueueName(message.getMessageProperties().getConsumerQueue());
messageRetryDto.setCreateTime(new Date());
return messageRetryDto;

}

/**

  • 异常消息重新入库
  • @param retryDto
    */

private void retrySend(MessageRetryDTO retryDto){

//将补偿消息实体放入头部,原始消息内容保持不变
MessageProperties messageProperties = new MessageProperties();
messageProperties.setContentType(MessageProperties.CONTENT_TYPE_JSON);
messageProperties.setHeader("message_retry_info", JSONObject.toJSON(retryDto));
Message message = new Message(retryDto.getBodyMsg().getBytes(), messageProperties);
rabbitTemplate.convertAndSend(retryDto.getExchangeName(), retryDto.getRoutingKey(), message);

}

/**

  • 将异常消息存储到mongodb中
  • @param retryDto
    */

private void saveMessageRetryInfo(MessageRetryDTO retryDto){

try {
    mongoTemplate.save(retryDto, "message_retry_info");
} catch (Exception e){
    log.error("将异常消息存储到mongodb失败,消息数据:" + retryDto.toString(), e);
}

}

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} 3.3、编写监听服务类
在消费端应用的时候,也非常简单,例如,针对扣减库存操作,我们可以通过如下方式进行处理!
@Component public class OrderServiceListener extends CommonMessageRetryService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(OrderServiceListener.class);

/**

  • 监听订单系统下单成功消息
  • @param message
    */

@RabbitListener(queues = "mq.order.add")
public void consume(Message message) {

log.info("收到订单下单成功消息: {}", message.toString());
super.initMessage(message);

}

@Override
protected void execute(MessageRetryDTO messageRetryDto) {

//调用扣减库存服务,将业务异常抛出来

}

@Override
protected void successCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto) {

//业务处理成功,回调

}

@Override
protected void failCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto) {

//业务处理失败,回调

}

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} 当消息消费失败,并超过最大次数时,会将消息存储到 mongodb 中,然后像常规数据库操作一样,可以通过 web 接口查询异常消息,并针对具体场景进行重试!
四、小结 可能有的同学会问,为啥不将异常消息存在数据库?
起初的确是存储在 MYSQL 中,但是随着业务的快速发展,订单消息数据结构越来越复杂,数据量也非常的大,甚至大到 MYSQL 中的 text 类型都无法存储,同时这种数据结构也不太适合在 MYSQL 中存储,因此将其迁移到 mongodb!


乌拉
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