Java消息队列任务的平滑关闭

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 -12Signal 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 lujianing01@58.com
 * @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 <String> queue = new ArrayBlockingQueue<String>(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。