消息消费失败如何处理？

本文转载自微信公众号「Java极客技术」，作者鸭血粉丝。转载本文请联系Java极客技术公众号。   

一、介绍

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!

 

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：

 

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

 

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; 
 
     
    private String bodyMsg; 
 
     
    private String sourceId; 
 
     
    private String sourceDesc; 
 
     
    private String exchangeName; 
 
     
    private String routingKey; 
 
     
    private String queueName; 
 
     
    private Integer status = 1; 
 
     
    private Integer maxTryCount = 3; 
 
     
    private Integer currentRetryCount = 0; 
 
     
    private Long retryIntervalTime = 0L; 
 
     
    private String errorMsg; 
 
     
    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 + 
                '}'; 
    } 
 
     
    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; 
    } 
 
     
    private void retryCountCalculate() { 
        this.currentRetryCount = this.currentRetryCount + 1; 
    } 
 
} 

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; 
 
 
     
    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); 
        } 
    } 
 
     
    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())); 
            } 
        } 
    } 
 
     
    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()); 
        } 
    } 
 
     
    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()); 
        } 
    } 
 
     
    protected abstract void execute(MessageRetryDTO messageRetryDto); 
 
     
    protected abstract void successCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto); 
 
     
    protected abstract void failCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto); 
 
     
    private MessageRetryDTO buildMessageRetryInfo(Message message){ 
        //如果头部包含补偿消息实体，直接返回 
        Map 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; 
    } 
 
     
    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); 
    } 
 
 
 
     
    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); 
        } 
    } 
} 

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); 
 
     
    @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 
    } 
} 

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!

本文主要围绕消息消费失败这种场景，进行基础的方案和代码实践讲解，可能有理解不到位的地方，欢迎批评指出!

五、参考

 

石杉的架构笔记 - 如何处理消息消费失败问题