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怎么保证rabbitmq不丢消息(消息可靠性保障)
提出需求：如何能够保证消息的 100% 发送成功？
首先大家要明确任何一个系统都不能保证消息的 100% 投递成功，我们是可以保证消息以最高最可靠的发送给目标方。
在RabbitMQ中采用 消息补充机制 来保证消息的可靠性
步骤分析：
参与部分：消息生产者、消息消费者、数据库、三个队列（Q1、Q2、Q3）、交换机、回调检查服务、定时检查服务
- 消息的生产者将业务数据存到数据库中
- 发送消息给 队列Q1
- 消息的生产者等待一定的时间后，在发送一个延迟消息给队列 Q3
- 消息的消费方监听 Q1 队列消息，成功接收后
- 消息的消费方会 发送 一条确认消息给 队列Q2
- 回调检查服务监听 队列Q2 发送的确认消息
- 回调检查服务接收到确认消息后，将消息写入到 消息的数据库表中
- 回调检查服务同时也会监听 队列Q3延迟消息， 如果接收到消息会和数据库比对消息的唯一标识
- 如果发现没有接收到确认消息，那么回调检查服务就会远程调用 消息生产者，重新发送消息
- 重新执行 2-7 步骤，保证消息的可靠性传输
- 如果发送消息和延迟消息都出现异常，定时检查服务会监控 消息库中的消息数据，如果发现不一致的消息然后远程调用消息的生产者重新发送消息。
以车联网数据种类进行简单归类如下：
- 终端上行的数据：
- 主流数据，量多、又频繁。（位置数据，OBD数据），能丢
- 特别预制条件下，满足，量少，比如报警，连续报警同一个警，平台要去重，不能丢
- 司机发起的请求，量小，不能丢
- 司机的应答，（平台侧发起），不能丢
- 下行到终端数据：
- 设置类不能丢
- 通知类，一段时间以后 可以丢。 开会等
- 查询类 最好不要丢
- 系统内配置消息，量小，一定时间内不能丢，时间过，重发该消息，消费者 要能去重。
1. 从rabbitmq自身支持的层面
exchange、queue、messages需要持久化。
consumer 收到后，手动送出ACK，即：producer---------------broker---------------ACK------------------consumer
- publisher confirm方式（http://www.rabbitmq.com/confirms.html）
保证传输过程中不丢，需要两处确认，producer----CONFIRM----broker-----ACK---consumer
保证在producer、broker、consumer 中不丢，这里只考虑 broker崩溃或重启，需要exchange、queue、messages都要持久化
broker的messages持久化 完成后，才会 CONFIRM 给produer
consumer的处理完成后，才会ACK给broker
- queue 镜像方式（http://www.rabbitmq.com/ha.html）
- 这种方式可以 不使用 messages的持久化，其他跟方法2 相似，exchange、queue是否持久都可以。
2. 从应用层面支持
如果某个业务组件，在一定时间内会重复 发送该消息，是由于没有收到相应的应答，重复发送的次数是有限的，多次后，需要人工排查。
3. 从平台的操作层面支持
操作员可以重复该失败或无响应的操作
当负载增大时， RabbitMq如何扩容
1. 构建mq的集群：
（具体参考http://www.rabbitmq.com/clustering.html）
构建本地集群，提高broker的吞吐量。在此本地集群基础上可以配置 queue 镜像从而带来 queue HA。
本地集群可以通过 federation 插件 进行WAN互联， WAN集群可以平衡 多个本地集群之间负载。
本地集群的扩展，保证足够disk nodes 基础上，只要增加ram nodes 。
2. producer和consumer的 自由扩展
（具体参考http://spring.io/blog/2011/04/01/routing-topologies-for-performance-and-scalability-with-rabbitmq/）
3. 提升RabbitMQ性能——开启erlang HiPE特性。
4. rabbitmq 的 flow control ，在一个 connection里面，要么使用多channel生产，要么使用多channel消费， 最好不要生产channel和消费 channel共存于一个connection内
（具体请参考http://previous.rabbitmq.com/v2_8_x/memory.html）。
消息幂等性处理
幂等性指一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
在MQ中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。
在本教程中使用 乐观锁机制 保证消息的幂等操作
