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来源：蛙牛
链接：my.oschina.net/lujianing/blog/787745
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1.问题背景
对于消息队列的监听，我们一般使用Java写一个独立的程序，在Linux服务器上运行。程序启动后，通过消息队列客户端接收消息，放入一个线程池进行异步处理，并发的快速处理。
那么问题来了，当我们修改程序后，需要重新启动任务的时候，如何保证消息的不丢失呢？
正常来说，订阅者程序关闭后，消息会在发送者队列中堆积，等待订阅者下次订阅消费，所以未接收的消息是不会丢失的。唯一可能丢失的消息，就是在关闭的一瞬间，已经从队列中取出但还没有处理完毕的消息。
因此我们需要一套平滑关闭的机制，保证在重启的时候，消息可以正常处理完成。
2.问题分析
平滑关闭的思路如下：
在关闭程序时，首先关闭消息订阅，这个时候消息都在发送者队列中
关闭本地消息处理线程池（等待本地线程池中的消息处理完毕）
程序退出
关闭消息订阅：一般消息队列的客户端都提供关闭连接的方法，具体可以自行查看api
关闭线程池：Java的ThreadPoolExecutor线程池提供shutdown()和shutdownNow()两个方法，区别是前者会等待线程池中的消息都处理完毕，后者直接停止线程的执行并返回list集合。因为我们需要使用shutdown()方法进行关闭，并通过isTerminated()，方法判断线程池是否已经关闭.
那么问题又来了，我们如何通知到程序，需要执行关闭操作呢?
在Linux中，我们可以用kill -9 pid关闭进程，除了-9之外，我们可以通过 kill -l查看kill 命令的其它信号量，比如使用 12) SIGUSR2 信号量
我们可以在Java程序启动时，注册对应的信号量，对信号量进行监听，在收到对应的kill操作时，执行相关的业务操作。
伪代码如下
//注册linux kill信号量 kill -12
Signal sig = new Signal("USR2");
Signal.handle(sig, new SignalHandler() {
@Override
public void handle(Signal signal) {
//关闭订阅者
//关闭线程池
//退出
}
});
下面通过一个demo模拟相关逻辑操作
首先模拟一个生产者，每秒生产5个消息
然后模拟一个订阅者，收到消息后交给线程池进行处理，线程池固定4个线程，每个消息处理时间1秒，这样线程池每秒会积压1个消息。
package com.lujianing.demo;
import sun.misc.Signal;
import sun.misc.SignalHandler;
import java.util.concurrent.*;
/**
* @author [email protected]
* @Description:
* @date 2016/11/14
*/
public class MsgClient {
//模拟消息队列订阅者 同时4个线程处理
private static final ThreadPoolExecutor THREAD_POOL = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(4);
//模拟消息队列生产者
private static final ScheduledExecutorService SCHEDULED_EXECUTOR_SERVICE = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
//用于判断是否关闭订阅
private static volatile boolean isClose = false;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
BlockingQueue queue = new ArrayBlockingQueue(100);
producer(queue);
consumer(queue);
}
//模拟消息队列生产者
private static void producer(final BlockingQueue queue){
//每200毫秒向队列中放入一个消息
SCHEDULED_EXECUTOR_SERVICE.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
public void run() {
queue.offer("");
}
}, 0L, 200L, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
//模拟消息队列消费者 生产者每秒生产5个 消费者4个线程消费1个1秒 每秒积压1个
private static void consumer(final BlockingQueue queue) throws InterruptedException {
while (!isClose){
getPoolBacklogSize();
//从队列中拿到消息
final String msg = (String)queue.take();
//放入线程池处理
if(!THREAD_POOL.isShutdown()) {
THREAD_POOL.execute(new Runnable() {
public void run() {
try {
//System.out.println(msg);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
}
}
//查看线程池堆积消息个数
private static long getPoolBacklogSize(){
long backlog = THREAD_POOL.getTaskCount()- THREAD_POOL.getCompletedTaskCount();
System.out.println(String.format("[%s]THREAD_POOL backlog:%s",System.currentTimeMillis(),backlog));
return backlog;
}
static {
String osName = System.getProperty("os.name").toLowerCase();
if(osName != null && osName.indexOf("window") == -1) {
//注册linux kill信号量 kill -12
Signal sig = new Signal("USR2");
Signal.handle(sig, new SignalHandler() {
@Override
public void handle(Signal signal) {
System.out.println("收到kill消息，执行关闭操作");
//关闭订阅消费
isClose = true;
//关闭线程池，等待线程池积压消息处理
THREAD_POOL.shutdown();
//判断线程池是否关闭
while (!THREAD_POOL.isTerminated()) {
try {
//每200毫秒 判断线程池积压数量
getPoolBacklogSize();
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200L);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("订阅者关闭，线程池处理完毕");
System.exit(0);
}
});
}
}
}
当我们在服务上运行时，通过控制台可以看到相关的输出信息，demo中输出了线程池的积压消息个数
java -cp /home/work/lujianing/msg-queue-client/* com.lujianing.demo.MsgClient
另打开一个终端，通过ps命令查看进程号，或者通过nohup启动Java进程拿到进程id
ps -fe|grep MsgClient
当我们执行kill -12 pid的时候 可以看到关闭业务逻辑
3.问题总结
在部门的实际业务中，消息队列的消息量还是挺大的，某些业务高峰时每秒有几百的消息量，因此对消息的处理要保证速度，避免消息积压，也可以通过负载解决单个订阅节点的压力。
在某些业务场景中，对消息的完整性要求不那么高，那么就不用考虑重启时的一点损耗。反之，就需要好好思考和设计了。
ps:以后会恢复写博客的习惯，争取每周都更新，如有兴趣，欢迎关注
2016-11-17补充
ThreadPoolExecutor的getQueue().size()方法，返回的为线程池队列中积压的消息数
getTaskCount() - getCompletedTaskCount()，返回的为线程池队列积压的和正在处理中的消息数
2016-11-19补充
感谢 @纳兰清风 的提醒
Java中可以通过调用Runtime.getRuntime().addShutdownHook()方法，在Jvm退出时触发回调
kill -15 pid 可以触发调用对应的钩子方法
今天看重启脚本中确实也有 kill -15的命令 但是不知道两者是有关系的
2016-11-20补充
kill -1 pid 和 kill -2 pid 都能触发钩子方法
SIGTERM,SIGINT,SIGHUP三种信号都会触发shutdownhook
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