怎样做网站內链/seo专业实战培训

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;/*** 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;@Overridepublic 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;}}

3.2、编写服务重试抽象类

public abstract class CommonMessageRetryService {private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(CommonMessageRetryService.class);@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Autowiredprivate 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);}}
}

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);}@Overrideprotected void execute(MessageRetryDTO messageRetryDto) {//调用扣减库存服务，将业务异常抛出来}@Overrideprotected void successCallback(MessageRetryDTO messageRetryDto) {//业务处理成功，回调}@Overrideprotected 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

1、石杉的架构笔记 - 如何处理消息消费失败问题