为了方便大家理解我把之前方案的图片复制过来了，如下：
上图的方案存在一个问题，就是我们今天文章要聊的内容。
这个问题就是当 MQ Consumer 收到消息后，就直接发布 Event 了，如果是同步的，没有问题。如果某个 EventListener 中处理失败了，那么这条消息将不会 ACK。
如果是异步发布 Event 的场景，发布完消息马上就 ACK 了。就算某个 EventListener 中处理失败了，MQ 也感知不到，不会进行消息的重新投递，这就是存在的问题。
解决方案
方案一
既然消息已经 ACK 了，那就不利用 MQ 的重试功能了，使用方自己重试是不是也可以呢？
可肯定是可以的，内部处理是否成功肯定是可以知道的，如果处理失败了可以默认重试，或者有一定策略的重试。实在不行还可以落库，保存记录。
这样的问题在于太烦了呀，每个使用的地方都要去做这件事情，而且对于未来接手你代码的程序小哥哥来说，这很有可能让小哥哥头发慢慢脱落啊。。。。
脱落不要紧，关键他还不知道要做这个处理，说不定哪天就背锅了，惨兮兮。。。。
方案二
要保证消息和业务处理的一致性，就不能立马进行 ACK 操作。而是要等业务处理完成后再决定是否要 ACK。
如果有处理失败的就不应该 ACK，这样就能复用 MQ 的重试机制了。
分析下来，这就是一个典型的异步转同步的场景。像 Dubbo 中也有这个场景，所以我们可以借鉴 Dubbo 中的实现思路。
创建一个 DefaultFuture 用于同步等待获取任务执行结果。然后在 MQ 消费的地方使用 DefaultFuture。
@Service
@RocketMQMessageListener(topic = "${rocketmq.topic.data_change}", consumerGroup = "${rocketmq.group.data_change_consumer}")
public class DataChangeConsume implements RocketMQListener<DataChangeRequest> {
@Autowired
private ApplicationContext applicationContext;
@Autowired
private CustomApplicationContextAware customApplicationContextAware;
@Override
public void onMessage(DataChangeRequest dataChangeRequest) {
log.info("received message {} , Thread {}", dataChangeRequest, Thread.currentThread().getName());
DataChangeEvent event = new DataChangeEvent(this);
event.setChangeType(dataChangeRequest.getChangeType());
event.setTable(dataChangeRequest.getTable());
event.setMessageId(dataChangeRequest.getMessageId());
DefaultFuture defaultFuture = DefaultFuture.newFuture(dataChangeRequest, customApplicationContextAware.getTaskCount(), 6000 * 10);
applicationContext.publishEvent(event);
Boolean result = defaultFuture.get();
log.info("MessageId {} 处理结果 {}", dataChangeRequest.getMessageId(), result);
if (!result) {
throw new RuntimeException("处理失败,不进行消息ACK,等待下次重试");
}
}
}
newFuture() 会传入事件参数，超时时间，任务数量几个参数。任务数量是用于判断所有 EventListener 是否全部执行完成。
defaultFuture.get(); 这不就会阻塞，等待所有任务执行完成才会返回结果，如果所有业务都处理成功了，那么会返回 true，流程结束，消息自动 ACK。
如果返回了 false 证明有处理失败的或者超时的，就不需要 ACK 了，抛出异常等待重试。
public Boolean get() {
if (isDone()) {
return true;
}
long start = System.currentTimeMillis();
lock.lock();
try {
while (!isDone()) {
done.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 有失败的任务反馈
if (!isSuccessDone()) {
return false;
}
// 全部执行成功
if (isDone()) {
return true;
}
// 超时
if (System.currentTimeMillis() - start > timeout) {
return false;
}
}
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
lock.unlock();
}
return true;
}
isDone() 会判断反馈结果了的任务数量跟总数量是否一致，如果一直就说明全部执行完成了。
public boolean isDone() {
return feedbackResultCount.get() == taskCount;
}
那么任务执行完了怎么反馈呢? 不可能让每个使用的方法去关心，所以我们定义了一个切面来做这件事情。
@Aspect
@Component
public class EventListenerAspect {
@Around(value = "@annotation(eventListener)")
public Object aroundAdvice(ProceedingJoinPoint joinpoint, EventListener eventListener) throws Throwable {
DataChangeEvent event = null;
boolean executeResult = true;
try {
event = (DataChangeEvent)joinpoint.getArgs()[0];
Object result = joinpoint.proceed();
return result;
} catch (Exception e) {
executeResult = false;
throw e;
} finally {
DefaultFuture.received(event.getMessageId(), executeResult);
}
}
}
通过 DefaultFuture.received() 反馈执行结果。
public static void received(String id, boolean result) {
DefaultFuture future = FUTURES.get(id);
if (future != null) {
// 累加失败任务数量
if (!result) {
future.feedbackFailResultCount.incrementAndGet();
}
// 累加执行完成任务数量
future.feedbackResultCount.incrementAndGet();
if (future.isDone()) {
FUTURES.remove(id);
future.doReceived();
}
}
}
private void doReceived() {
lock.lock();
try {
if (done != null) {
// 唤醒阻塞的线程
done.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
下面我们来总结整个流程：
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收到 MQ 消息，组装成 DefaultFuture，通过 get 方法获取执行结果，未执行完的时候此方法阻塞。
-
通过切面切入加了 EventListener 的方法，判断是否有异常来判断任务的执行结果。
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通过 DefaultFuture.received() 反馈结果。
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反馈时计算是否全部完成，全部完成则唤醒阻塞的线程。DefaultFuture.get()就能获取到结果。
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是否要进行 ACK 操作。
需要注意的是每个 EventListener 内部消费的逻辑都要做幂等控制。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4340589/blog/4329348