那天我和同事一起喫完晚飯回公司加班，然後就羣裏就有人@我說xxx商戶說收不到推送，一開始覺得沒啥。我第一反應是不是極光沒註冊上，就讓客服通知商戶，重新登錄下試試。
這邊打開極光推送的後臺進行檢查。後面反應收不到推送的越來越多，我就知道這事情不簡單。
一、事故經過
由於大量商戶反應收不到推送，我第一反應是不是推送系統掛了，導致沒有進行推送。於是讓運維老哥檢查推送系統各節點的情況，發現都正常。於是打開RabbitMQ的管控臺看了一下，人都蒙了。
已經有幾萬條消息處於ready狀態，還有幾百條unacked的消息。
我以爲推送服務和MQ連接斷開了，導致無法推送消息，於是讓運維重啓推送服務，將所有的推送服務重啓完，發現unacked的消息全部變成ready，但是沒過多久又有幾百條unacked的消息了，這個就很明顯了能消費，沒有進行ack呀。
當時我以爲是網絡問題，導致mq無法接收到ack，讓運維老哥檢查了一下，發現網絡沒問題。現在看是真的是傻，網絡有問題連接都連不上。由於確定的是無法ack造成的，立馬將ack模式由原來的manual 改成auto緊急發佈。將所有的節點升級好以後，發現推送正常了。
你以爲這就結束了其實並沒有，沒過多久發現有一臺MQ服務出現異常，由於生產採用了鏡像隊列，立即將這臺有問題的MQ從集羣中移除。直接進行重置，然後加入回集羣。這事情算是告一段落了。此時已經接近24:00了。
時間來到第二天上午10:00，運維那邊又出現報警了，說推送系統有臺機器，磁盤快被寫滿了，並且佔用率很高。我的乖乖從昨晚到現在寫了快40G的日誌，一看報錯信息瞬間就明白問題出在哪裏了。麻溜的把bug修了緊急發佈。
吐槽一波公司的ELK，壓根就沒有收集到這個報錯信息，導致我沒有及時發現。
二、事故重現-隊列阻塞
1、MQ配置
spring:
# 消息隊列
rabbitmq:
host: 10.0.0.53
username: guest
password: guest
virtual-host: local
port: 5672
# 消息發送確認
publisher-confirm-type: correlated
# 開啓發送失敗退回
publisher-returns: true
listener:
simple:
# 消費端最小併發數
concurrency: 1
# 消費端最大併發數
max-concurrency: 5
# 一次請求中預處理的消息數量
prefetch: 2
# 手動應答
acknowledge-mode: manual
2、問題代碼
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map<String,Object> headers,
Channel channel) throws Exception {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
try {
// 模擬推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失敗-錯誤信息:{},消息內容:{}", e.getLocalizedMessage(), JSON.toJSONString(orderDto));
}finally {
// 消息簽收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
看起來好像沒啥問題。由於和交易系統約定好，訂單數據需要先轉換json串，然後再使用AES進行加密，所以這邊需要，先進行解密然後在進行解析,才能得到訂單數據。
爲了防止消息丟失，交易系統做了失敗重發機制，防止消息丟失，不巧的是重發的時候沒有對訂單數據進行加密。這就導致推送系統，在解密的時候出異常，從而無法進行ack。
默默的吐槽一句：人在家中坐，鍋從天上來。
3、模擬推送
推送代碼
發送3條正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
發送1條錯誤的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
再發送3條正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
觀察日誌發下，雖然有報錯，但是還能正常進行推送。但是RabbitMQ已經出現了一條unacked的消息。
繼續發送1條錯誤的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
再發送3條正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
這個時候你會發現控制檯報錯，當然錯誤信息是解密失敗，但是正常的消息卻沒有被消費，這個時候其實隊列已經阻塞了。
從RabbitMQ管控臺也可以看到，剛剛發送的的3條消息處於ready狀態。這個時候就如果一直有消息進入，都會堆積在隊裏裏面無法被消費。
再發送3條正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
4、分析原因
上面說了是由於沒有進行ack導致隊裏阻塞。那麼問題來了，這是爲什麼呢？其實這是RabbitMQ的一種保護機制。防止當消息激增的時候，海量的消息進入consumer而引發consumer宕機。
RabbitMQ提供了一種QOS(服務質量保證)功能，即在非自動確認的消息的前提下，限制信道上的消費者所能保持的最大未確認的數量。可以通過設置PrefetchCount實現。
舉例說明:可以理解爲在consumer前面加了一個緩衝容器，容器能容納最大的消息數量就是PrefetchCount。如果容器沒有滿RabbitMQ就會將消息投遞到容器內，如果滿了就不投遞了。當consumer對消息進行ack以後就會將此消息移除，從而放入新的消息。
listener:
simple:
# 消費端最小併發數
concurrency: 1
# 消費端最大併發數
max-concurrency: 5
# 一次處理的消息數量
prefetch: 2
# 手動應答
acknowledge-mode: manual
prefetch參數就是PrefetchCount。
通過上面的配置發現prefetch我只配置了2，並且concurrency配置的只有1，所以當我發送了2條錯誤消息以後，由於解密失敗這2條消息一直沒有被ack。將緩衝區沾滿了，這個時候RabbitMQ認爲這個consumer已經沒有消費能力了就不繼續給它推送消息了，所以就造成了隊列阻塞。
5、判斷隊列是否有阻塞的風險
當ack模式爲manual，並且線上出現了unacked消息，這個時候不用慌。由於QOS是限制信道channel上的消費者所能保持的最大未確認的數量。所以允許出現unacked的數量可以通過channelCount * prefetchCount * 節點數量 得出。
channlCount就是由concurrency,max-concurrency決定的。
-
min = concurrency * prefetch * 節點數量；
-
max = max-concurrency * prefetch * 節點數量。
由此可以的出結論
-
unacked_msg_count < min 隊列不會阻塞。但需要及時處理 unacked的消息；
-
unacked_msg_count >= min 可能會出現堵塞；
-
unacked_msg_count >= max 隊列一定阻塞。
這裏需要好好理解一下。
6、處理方法
其實處理的方法很簡單，將解密和解析的方法放入try catch中就解決了這樣不管解密正常與否，消息都會被簽收。如果出錯將會輸出錯誤日誌，讓開發人員進行處理了。
對於這個就需要有日誌監控系統，來及時告警了。
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map<String,Object> headers,
Channel channel) throws Exception {
try {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
// 模擬推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失敗-錯誤信息:{},消息內容:{}", e.getLocalizedMessage(), encryptOrderDto);
}finally {
// 消息簽收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
7、注意的點
unacked的消息在consumer切斷連接後(重啓)，會自動回到隊頭。
三、事故重現-磁盤佔用飆升
一開始我不知道代碼有問題，就是以爲單純的沒有進行ack所以將ack模式改成auto自動，緊急升級了，這樣不管正常與否，消息都會被簽收，所以在當時確實是解決了問題。
其實現在回想起來是非常危險的操作的，將ack模式改成auto自動，這樣會使QOS不生效。會出現大量消息湧入consumer從而造成consumer宕機，可以是因爲當時在晚上，交易比較少，並且推送系統有多個節點，纔沒出現問題。
1、問題代碼
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map<String,Object> headers,
Channel channel) throws Exception {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
try {
// 模擬推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失敗-錯誤信息:{},消息內容:{}", e.getLocalizedMessage(), encryptOrderDto);
}finally {
// 消息簽收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
配置文件
listener:
simple:
# 消費端最小併發數
concurrency: 1
# 消費端最大併發數
max-concurrency: 5
# 一次處理的消息數量
prefetch: 2
# 手動應答
acknowledge-mode: auto
由於當時不知道交易系統的重發機制，重發時沒有對訂單數據加密的bug，所以還是會發出少量有誤的消息。
發送1條錯誤的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
2、原因
RabbitMQ消息監聽程序異常時，consumer會向rabbitmq server發送Basic.Reject，表示消息拒絕接受，由於Spring默認requeue-rejected配置爲true，消息會重新入隊，然後rabbitmq server重新投遞。就相當於死循環了，所以控制檯在瘋狂刷錯誤日誌造成磁盤利用率飆升的原因。
四、解決方法
將default-requeue-rejected: false即可。
五、總結
-
個人建議，生產環境不建議使用自動ack，這樣會QOS無法生效。
-
在使用手動ack的時候，需要非常注意消息簽收。
-
其實在將有問題的MQ重置時，是將錯誤的消息給清除纔沒有問題了，相當於是消息丟失了。
try {
// 業務邏輯。
}catch (Exception e){
// 輸出錯誤日誌。
}finally {
// 消息簽收。
}
六、代碼地址
https://gitee.com/huangxunhui/rabbitmq_accdient.git
七、結尾
如果有人告訴你遇到線上事故不要慌，除非是超級大佬久經沙場。否則就是瞎扯淡，你讓他來試試，看看他會不會大腦一片空白，直冒汗。
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參考資料
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RabbitMQ消息監聽異常問題探究
作者丨不一樣的科技宅 來源丨公衆號：程序員的成長之路（ID：cxydczzl） dbaplus社羣歡迎廣大技術人員投稿，投稿郵箱： [email protected]