RabbitMQ 线上事故!慌的一批,脑袋一片空白...
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2020-11-05 20:13
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来源：不一样的科技宅（公众号）
- 前言
- 事故经过
- 事故重现-队列阻塞
- 事故重现-磁盘占用飙升
- 解决方法
- 总结
- 参考资料
- 代码地址
- 结尾
那天我和同事一起吃完晚饭回公司加班，然后就群里就有人@我说xxx商户说收不到推送，一开始觉得没啥。我第一反应是不是极光没注册上，就让客服通知商户，重新登录下试试。这边打开极光推送的后台进行检查。后面反应收不到推送的越来越多，我就知道这事情不简单。
事故经过由于大量商户反应收不到推送，我第一反应是不是推送系统挂了，导致没有进行推送。于是让运维老哥检查推送系统各节点的情况，发现都正常。于是打开RabbitMQ的管控台看了一下，人都蒙了。已经有几万条消息处于ready状态，还有几百条unacked的消息。
我以为推送服务和MQ连接断开了，导致无法推送消息，于是让运维重启推送服务，将所有的推送服务重启完，发现unacked的消息全部变成ready，但是没过多久又有几百条unacked的消息了，这个就很明显了能消费，没有进行ack呀。
当时我以为是网络问题，导致mq无法接收到ack，让运维老哥检查了一下，发现网络没问题。现在看是真的是傻，网络有问题连接都连不上。由于确定的是无法ack造成的，立马将ack模式由原来的manual 改成auto紧急发布。将所有的节点升级好以后，发现推送正常了。
你以为这就结束了其实并没有，没过多久发现有一台MQ服务出现异常，由于生产采用了镜像队列，立即将这台有问题的MQ从集群中移除。直接进行重置，然后加入回集群。这事情算是告一段落了。此时已经接近24:00了。
时间来到第二天上午10:00，运维那边又出现报警了，说推送系统有台机器，磁盘快被写满了，并且占用率很高。我的乖乖从昨晚到现在写了快40G的日志，一看报错信息瞬间就明白问题出在哪里了。麻溜的把bug修了紧急发布。
吐槽一波公司的ELK，压根就没有收集到这个报错信息，导致我没有及时发现。
事故重现-队列阻塞MQ配置
spring:
# 消息队列
rabbitmq:
host: 10.0.0.53
username: guest
password: guest
virtual-host: local
port: 5672
# 消息发送确认
publisher-confirm-type: correlated
# 开启发送失败退回
publisher-returns: true
listener:
simple:
# 消费端最小并发数
concurrency: 1
# 消费端最大并发数
max-concurrency: 5
# 一次请求中预处理的消息数量
prefetch: 2
# 手动应答
acknowledge-mode: manual
问题代码
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map headers,
Channel channel) throws Exception {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
try {
// 模拟推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失败-错误信息:{},消息内容:{}", e.getLocalizedMessage(), JSON.toJSONString(orderDto));
}finally {
// 消息签收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
看起来好像没啥问题。由于和交易系统约定好，订单数据需要先转换json串，然后再使用AES进行加密，所以这边需要，先进行解密然后在进行解析。才能得到订单数据。
为了防止消息丢失，交易系统做了失败重发机制，防止消息丢失，不巧的是重发的时候没有对订单数据进行加密。这就导致推送系统，在解密的时候出异常，从而无法进行ack。
默默的吐槽一句：人在家中坐，锅从天上来。
模拟推送
推送代码
发送3条正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
发送1条错误的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
再发送3条正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
观察日志发下，虽然有报错，但是还能正常进行推送。但是RabbitMQ已经出现了一条unacked的消息。
继续发送1条错误的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
再发送3条正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
这个时候你会发现控制台报错，当然错误信息是解密失败，但是正常的消息却没有被消费，这个时候其实队列已经阻塞了。
从RabbitMQ管控台也可以看到，刚刚发送的的3条消息处于ready状态。这个时候就如果一直有消息进入，都会堆积在队里里面无法被消费。
再发送3条正常的消息
curl http://localhost:8080/sendMsg/3
分析原因
上面说了是由于没有进行ack导致队里阻塞。那么问题来了，这是为什么呢？其实这是RabbitMQ的一种保护机制。防止当消息激增的时候，海量的消息进入consumer而引发consumer宕机。
RabbitMQ提供了一种QOS(服务质量保证)功能，即在非自动确认的消息的前提下，限制信道上的消费者所能保持的最大未确认的数量。可以通过设置PrefetchCount实现。
举例说明:可以理解为在consumer前面加了一个缓冲容器，容器能容纳最大的消息数量就是PrefetchCount。如果容器没有满RabbitMQ就会将消息投递到容器内，如果满了就不投递了。当consumer对消息进行ack以后就会将此消息移除，从而放入新的消息。
listener:
simple:
# 消费端最小并发数
concurrency: 1
# 消费端最大并发数
max-concurrency: 5
# 一次处理的消息数量
prefetch: 2
# 手动应答
acknowledge-mode: manual
prefetch参数就是PrefetchCount
通过上面的配置发现prefetch我只配置了2，并且concurrency配置的只有1，所以当我发送了2条错误消息以后，由于解密失败这2条消息一直没有被ack。将缓冲区沾满了，这个时候RabbitMQ认为这个consumer已经没有消费能力了就不继续给它推送消息了，所以就造成了队列阻塞。
判断队列是否有阻塞的风险。
当ack模式为manual，并且线上出现了unacked消息，这个时候不用慌。由于QOS是限制信道channel上的消费者所能保持的最大未确认的数量。所以允许出现unacked的数量可以通过channelCount * prefetchCount * 节点数量 得出。
channlCount就是由concurrency,max-concurrency决定的。
min=concurrency * prefetch * 节点数量max=max-concurrency * prefetch * 节点数量
由此可以的出结论
unacked_msg_count<min队列不会阻塞。但需要及时处理unacked的消息。unacked_msg_count>=min可能会出现堵塞。unacked_msg_count>=max队列一定阻塞。
这里需要好好理解一下。
处理方法
其实处理的方法很简单，将解密和解析的方法放入try catch中就解决了这样不管解密正常与否，消息都会被签收。如果出错将会输出错误日志，让开发人员进行处理了。
对于这个就需要有日志监控系统，来及时告警了。
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map headers,
Channel channel) throws Exception {
try {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
// 模拟推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失败-错误信息:{},消息内容:{}", e.getLocalizedMessage(), encryptOrderDto);
}finally {
// 消息签收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
注意的点
unacked的消息在consumer切断连接后(重启)，会自动回到队头。
一开始我不知道代码有问题，就是以为单纯的没有进行ack所以将ack模式改成auto自动，紧急升级了，这样不管正常与否，消息都会被签收，所以在当时确实是解决了问题。
其实现在回想起来是非常危险的操作的，将ack模式改成auto自动，这样会使QOS不生效。会出现大量消息涌入consumer从而造成consumer宕机，可以是因为当时在晚上，交易比较少，并且推送系统有多个节点，才没出现问题。
问题代码
@RabbitListener(queues = ORDER_QUEUE)
public void receiveOrder(@Payload String encryptOrderDto,
@Headers Map headers,
Channel channel) throws Exception {
// 解密和解析
String decryptOrderDto = EncryptUtil.decryptByAes(encryptOrderDto);
OrderDto orderDto = JSON.parseObject(decryptOrderDto, OrderDto.class);
try {
// 模拟推送
pushMsg(orderDto);
}catch (Exception e){
log.error("推送失败-错误信息:{},消息内容:{}", e.getLocalizedMessage(), encryptOrderDto);
}finally {
// 消息签收
channel.basicAck((Long) headers.get(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG),false);
}
}
配置文件
listener:
simple:
# 消费端最小并发数
concurrency: 1
# 消费端最大并发数
max-concurrency: 5
# 一次处理的消息数量
prefetch: 2
# 手动应答
acknowledge-mode: auto
由于当时不知道交易系统的重发机制，重发时没有对订单数据加密的bug，所以还是会发出少量有误的消息。
发送1条错误的消息
curl http://localhost:8080/sendErrorMsg/1
原因
RabbitMQ消息监听程序异常时，consumer会向rabbitmq server发送Basic.Reject，表示消息拒绝接受，由于Spring默认requeue-rejected配置为true，消息会重新入队，然后rabbitmq server重新投递。就相当于死循环了，所以控制台在疯狂刷错误日志造成磁盘利用率飙升的原因。
将default-requeue-rejected: false即可。
- 个人建议，生产环境不建议使用自动ack，这样会QOS无法生效。
- 在使用手动ack的时候，需要非常注意消息签收。
- 其实在将有问题的MQ重置时，是将错误的消息给清除才没有问题了，相当于是消息丢失了。
try {
// 业务逻辑。
}catch (Exception e){
// 输出错误日志。
}finally {
// 消息签收。
}
- RabbitMQ消息监听异常问题探究
结尾https://gitee.com/huangxunhui/rabbitmq_accdient.git
如果有人告诉你遇到线上事故不要慌，除非是超级大佬久经沙场。否则就是瞎扯淡，你让他来试试，看看他会不会大脑一片空白，直冒汗。
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END
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