RabbitMq
RabbitMq
mq的作用
1.流量消峰
举个例子,如果订单系统最多能处理一万次订单,这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余,正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期,如果有两万次下单操作系统是处理不了的,只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲,我们可以取消这个限制,把一秒内下的订单分散成一段时间来处理,这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作,但是比不能下单的体验要好。
2.应用解耦
以电商应用为例,应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后,如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障,都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后,系统间调用的问题会减少很多,比如物流系统因为发生故障,需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里,物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中,用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后,继续处理订单信息即可,中单用户感受不到物流系统的故障,提升系统的可用性。
3.异步处理
有些服务间调用是异步的,例如 A 调用 B,B 需要花费很长时间执行,但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完,以前一般有两种方式,A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api, B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅,使用消息总线,可以很方便解决这个问题,A 调用 B 服务后,只需要监听 B 处理完成的消息,当 B 处理完成后,会发送一条消息给 MQ,MQ 会将此消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api,也不用提供 callback api。同样 B 服务也不用做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。
四大核心概念
生产者
产生数据发送消息的程序是生产者
交换机
交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个部件,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息,是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列,亦或者是把消息丢弃,这个得有交换机类型决定
队列
队列是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构,尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序,但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束,本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列,许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式消费者消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者,消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。
名词介绍
Broker:接收和分发消息的应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker
Virtual host:出于多租户和安全因素设计的,把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中,类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时,可以划分出多个 vhost,每个用户在自己的 vhost 创建 exchange/queue 等
Connection:publisher/consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
Channel:如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection,在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的,效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接,如果应用程序支持多线程,通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯,AMQP method 包含了 channel id 帮助客户端和 message broker 识别 channel,所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
Exchange:message 到达 broker 的第一站,根据分发规则,匹配查询表中的 routing key,分发消息到 queue 中去。常用的类型有:direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout (multicast)
Queue:消息最终被送到这里等待 consumer 取走
Binding:exchange 和 queue 之间的虚拟连接,binding 中可以包含 routing key,Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中,用于 message 的分发依据
3.安装文件(分别按照以下顺序安装)
rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm
3.常用命令(按照以下顺序执行)
添加开机启动 RabbitMQ 服务
chkconfig rabbitmq-server on
启动服务
/sbin/service rabbitmq-server start
查看服务状态
/sbin/service rabbitmq-server status
停止服务(选择执行)
/sbin/service rabbitmq-server stop
开启 web 管理插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
用默认账号密码(guest)访问地址 http://47.115.185.244:15672/出现权限问题
4.添加一个新的用户
创建账号
rabbitmqctl add_user root root
设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags root administrator
设置用户权限
set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
rabbitmqctl set_permissions -p "/" root ".*" ".*" ".*"
用户 user_root 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限
当前用户和角色
rabbitmqctl list_users
//生产者 public class Producer { public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();//创建一个连接工/ factory.setHost(RabbitMqConstant.IP);//工厂IP 连接RabbitMQ的队列 factory.setUsername(RabbitMqConstant.NAME);//用户名 factory.setPassword(RabbitMqConstant.PASSWORD);//密码 Connection connection = factory.newConnection();//创建连接 Channel channel = connection.createChannel();//获取信道 /** * 生成一个队列 * 1.队列名称 * 2.队列里面的消息是否持久化(磁盘) 默认情况存储在内存中 * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是佛进行消息贡献 true可以共享 * 4.是否自动删除 最后一个消费者断开连接以后 该队列是否自动删除 true自动删除 * 5.其他参数 */ channel.queueDeclare(RabbitMqConstant.QUEUE_NAME,false,false,false,null); String message = "hello world"; /** * 发送一个消费 * 1.发送到那个交换机 * 2.路由的Key值是哪个 本次是队列的名称 * 3.其他参数信息 * 4.发送消息的消息体 */ channel.basicPublish("",RabbitMqConstant.QUEUE_NAME,null,message.getBytes()); System.out.println("发送成功!"); System.out.println(System.currentTimeMillis()); } } //消费者 public class Consumer { public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();//创建一个连接工/ factory.setHost(RabbitMqConstant.IP);//工厂IP 连接RabbitMQ的队列 factory.setUsername(RabbitMqConstant.NAME);//用户名 factory.setPassword(RabbitMqConstant.PASSWORD);//密码 Connection connection = factory.newConnection();//创建连接 Channel channel = connection.createChannel();//获取信道 //声明 接收消息 DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{ System.out.println(new String(message.getBody())); }; //取消消息时的回调 CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{ System.out.println("消息消费被中断!"); }; /** * 消费者消费消息 * 1.消费哪个队列 * 2. 消费成功之后是否要自动应 true 代表的自动应 false 代表手动应答 * 3. 消费者未成功消费的回调 * 4. 消费者取录消费的回调 */ channel.basicConsume(RabbitMqConstant.QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); System.out.println(System.currentTimeMillis()); } }
3. Work Queues
工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务,而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时,这些工作线程将一起处理这些任务。
3.1. 轮训分发消息
public interface RabbitMqConstant { String QUEUE_NAME = "demo_one"; String IP = "192.168.126.100"; String NAME = "root"; String PASSWORD = "root"; } public class RabbitMqUtils { public static Channel getChannel(){ ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost(RabbitMqConstant.IP); factory.setUsername(RabbitMqConstant.NAME); factory.setPassword(RabbitMqConstant.PASSWORD); Connection connection = null; Channel channel = null; try { connection = factory.newConnection(); channel = connection.createChannel(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return channel; } } public class Worker01 { private static final String QUEUE_NAME = "demo_one"; public static void main(String[] args) throws IOException { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{ System.out.println("接收消息:"+new String(message.getBody())); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{ System.out.println("消息消费被中断!"); }; System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"等待。。。"); channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); } } public class Task01 { private static final String QUEUE_NAME = "demo_one"; public static void main(String[] args) throws IOException { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNext()){ String message = scanner.next(); channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes()); System.out.println("发送消息完成:"+message); } } }
3.2. 消息应答
3.2.1. 概念
消费者完成一个任务可能需要一段时间,如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了,会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息,便立即将该消息标记为删除。在这种情况下,突然有个消费者挂掉了,我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息,因为它无法接收到。
为了保证消息在发送过程中不丢失,rabbitmq 引入消息应答机制,消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后,告诉 rabbitmq 它已经处理了,rabbitmq 可以把该消息删除了。
3.2.2. 自动应答
消息发送后立即被认为已经传送成功,这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前,消费者那边出现连接或者 channel 关闭,那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息,没有对传递的消息数量进行限制,当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息,导致这些消息的积压,最终使得内存耗尽,最终这些消费者线程被操作系统杀死,所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。
3.2.3. 消息应答的方法
A.Channel.basicAck(用于肯定确认) RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息,可以将其丢弃了
B.Channel.basicNack(用于否定确认)
C.Channel.basicReject(用于否定确认) 与 Channel.basicNack 相比少一个参数不处理该消息了直接拒绝,可以将其丢弃了
3.2.4. Multiple 的解释
手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵
multiple 的 true 和 false 代表不同意思true 代表批量应答 channel 上未应答的消息比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答false 同上面相比只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答
3.2.5. 消息自动重新入队
如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭,连接已关闭或 TCP 连接丢失),导致消息
未发送 ACK 确认,RabbitMQ 将了解到消息未完全处理,并将对其重新排队。如果此时其他消费者
可以处理,它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样,即使某个消费者偶尔死亡,也可以确
保不会丢失任何消息。
3.2.6. 消息手动应答代码
默认消息采用的是自动应答,所以我们要想实现消息消费过程中不丢失,需要把自动应答改为手动应答,
public class Task02 { private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue"; public static void main(String[] args) throws IOException { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNext()){ String message = scanner.next(); channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("生产者发出消息:"+message); } } } public class Worker03 { private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue"; public static void main(String[] args) throws IOException { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); System.out.println("03 处理时间短"); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,delivery)->{ String message = new String(delivery.getBody()); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("接收消息:"+message); /** * 1.消息标记 tag * 2.是否批量应答未应答消息 */ channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{ System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑"); }; boolean autoAck=false;//手动应答 channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback); } } public class Worker04 { private static final String QUEUE_NAME = "ack_queue"; public static void main(String[] args) throws IOException { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); System.out.println("04 处理时间长"); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> { String message = new String(delivery.getBody()); try { Thread.sleep(15000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("接收消息:" + message); channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> { System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑"); }; boolean autoAck = false;//手动应答 channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback); } }
3.3. RabbitMQ 持久化
3.3.1. 概念
刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况,但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时,它忽视队列和消息,除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。
3.3.2. 队列如何实现持久化
之前我们创建的队列都是非持久化的,rabbitmq 如果重启的化,该队列就会被删除掉,如果要队列实现持久化 需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为持久化
boolean durable = true;//队列持久化 channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,durable,false,false,null);
这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在
3.3.3. 消息实现持久化
要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性。
将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘,但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候 但是还没有存储完,消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘。持久性保证并不强,但是对于我们的简单任务队列而言,这已经绰绰有余了。
//设置生产者发送消息为持久化消息(要求保存到磁盘上):MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes("UTF-8"));
3.3.4. 不公平分发
在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训分发,但是在某种场景下这种策略并不是很好,比方说有两个消费者在处理任务,其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快,而另外一个消费者 2 处理速度却很慢,这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态,而处理慢的那个消费者一直在干活,这种分配方式在这种情况下其实就不太好,但是RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。
为了避免这种情况,我们可以设置参数 channel.basicQos(1);
//设置不公平分发 int prefetchCount = 1; channel.basicQos(prefetchCount); channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);
意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你,你先别分配给我,我目前只能处理一个任务,然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者,当然如果所有的消费者都没有完成手上任务,队列还在不停的添加新任务,队列有可能就会遇到队列被撑满的情况,这个时候就只能添加新的 worker 或者改变其他存储任务的策略。
3.3.5 预取值
本身消息的发送就是异步发送的,所以在任何时候,channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区,因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小,以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量,RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息,除非至少有一个未处理的消息被确认,例如,假设在通道上有未确认的消息 5、6、7,8,并且通道的预取计数设置为 4,此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息,除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK,RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常,增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的,但是,在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加,从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式,消费者消费了大量的消息如果没有确认的话,会导致消费者连接节点的内存消耗变大,所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程,不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量,并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低,特别是消费者连接延迟很严重的情况下,特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说,稍微高一点的值将是最佳的
//预期值是5 int prefetchCount = 5; channel.basicQos(prefetchCount);
4. 发布确认
4.1. 发布确认原理
生产者将信道设置成 confirm 模式,一旦信道进入 confirm 模式,所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了,如果消息和队列是可持久化的,那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出,broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号,此外 broker 也可以设置basic.ack 的 multiple 域,表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。
confirm 模式最大的好处在于他是异步的,一旦发布一条消息,生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息,当消息最终得到确认之后,生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息,如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失,就会发送一条 nack 消息,生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。
4.2. 发布确认的策略
4.2.1. 开启发布确认的方法
发布确认默认是没有开启的,如果要开启需要调用方法 confirmSelect,每当你要想使用发布确认,都需要在 channel 上调用该方法
Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//创建信道 channel.confirmSelect();//开启发布确认
4.2.2. 单个确认发布
这是一种简单的确认方式,它是一种同步确认发布的方式,也就是发布一个消息之后只有它被确认发布,后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回,如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。
这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢,因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布,这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了
1 public static void publishMessageIndividually() throws Exception{ 2 Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); 3 String queueName = UUID.randomUUID().toString(); 4 channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);//队列声明 5 channel.confirmSelect();//开启确认 6 long begin = System.currentTimeMillis(); 7 for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){ 8 String message = i+""; 9 channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes()); 10 boolean flag = channel.waitForConfirms();//调取等候确认 11 if (flag){ 12 System.out.println("消息发送成功!"); 13 } 14 } 15 long end = System.currentTimeMillis(); 16 System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"条信息,单个确认耗时"+(end-begin)+"ms");//发布1000条信息,耗时609ms 17 }
4.2.3. 批量确认发布
上面那种方式非常慢,与单个等待确认消息相比,先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量,当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时,不知道是哪个消息出现问题了,我们必须将整个批处理保存在内存中,以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的,也一样阻塞消息的发布。
public static void publishMessageBatch() throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); String queueName = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);//队列声明 channel.confirmSelect();//开启确认 long begin = System.currentTimeMillis(); int batchSize = 100;//批量确认消息大小 //批量发送消息 批量发布确认 for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){ String message = i+""; channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes()); //达到100条消息时 批量确认一次 if (i%batchSize==0){ channel.waitForConfirms(); } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"条信息,"+batchSize+"个批量确认一次耗时"+(end-begin)+"ms");//发布1000条信息,100个批量确认一次耗时67ms }
4.2.4. 异步确认发布
异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂,但是性价比最高,无论是可靠性还是效率都没得说,他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的,这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功,下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。
4.2.5. 如何处理异步未确认消息
最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列,
比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。
1 public static void publishMessageAsync() throws Exception { 2 Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); 3 String queueName = UUID.randomUUID().toString(); 4 channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);//队列声明 5 channel.confirmSelect();//开启确认 6 long begin = System.currentTimeMillis(); 7 /** 8 * 线程安全有序的一个哈希表 适用于高并发的情况下 9 * 1.将序号雨消息进行关联 10 * 2.批量删除条目 只要给到序号 11 * 3.支持高并发(多线程) 12 */ 13 ConcurrentSkipListMap<Long,String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>(); 14 /** 15 * 消息确认成功 回调函数 16 * 1.deliveryTag:消息的标记 17 * 2.multiple:是否为批量确认 18 */ 19 ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiple)->{ 20 if (multiple){//批量确认 21 ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(deliveryTag); 22 confirmed.clear(); 23 }else {//单个确认 24 outstandingConfirms.clear(); 25 } 26 System.out.println("确认的消息:"+deliveryTag); 27 }; 28 //消息确认失败 回调函数 29 ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag,multiple)->{ 30 String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag); 31 System.out.println("未确认的消息:"+message+"tag是:"+deliveryTag); 32 }; 33 //准备消息监听器 监听那些消息成功 哪些失败 34 channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback); 35 //批量发送消息 36 for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){ 37 String message = "消息"+i; 38 channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes()); 39 outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message); 40 } 41 long end = System.currentTimeMillis(); 42 System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"条信息,异步确认耗时"+(end-begin)+"ms");//发布1000条信息,100个批量确认一次耗时67ms 43 }
4.2.6. 以上 3 种发布确认速度对比
单独发布消息:同步等待确认,简单,但吞吐量非常有限。
批量发布消息:批量同步等待确认,简单,合理的吞吐量,一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。
异步处理:最佳性能和资源使用,在出现错误的情况下可以很好地控制,但是实现起来稍微难些
1 public static final Integer MESSAGE_COUNT = 1000;//批量发消息个数 2 public static void main(String[] args) throws Exception { 3 //单个确认 4 ConfirmMessage.publishMessageIndividually(); //发布1000条信息,耗时609ms 5 //多个确认 6 ConfirmMessage.publishMessageBatch();//发布1000条信息,100个批量确认一次耗时67ms 7 //异步确认 8 ConfirmMessage.publishMessageAsync();//发布1000条信息,异步确认耗时34ms 9 }
5. 交换机
工作队列背后,每个任务都恰好交付给一个消费者(工作进程)。在这一部分中,我们将做一些完全不同的事情-我们将消息传达给多个消费者。这种模式称为 ”发布/订阅”.
为了说明这种模式,我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成:第一个程序将发出日志消息,第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者,其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘,另外一个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上,事实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者者
5.1. Exchanges
5.1.1. Exchanges 概念
RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上,通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。
相反,生产者只能将消息发送到交换机(exchange),交换机工作的内容非常简单,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。
5.1.2. Exchanges 的类型
总共有以下类型:
直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)
5.1.3. 无名 exchange
前面部分我们对 exchange 一无所知,但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的原因是因为我们使用的是默认交换,我们通过空字符串(“”)进行标识。
第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机:消息能路由发送到队列中其实是由 routingKey(bindingkey)绑定 key 指定的,如果它存在的话
5.2. 临时队列
之前我们使用的是具有特定名称的队列。队列的名称我们来说至关重要-我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。
每当我们连接到 Rabbit 时,我们都需要一个全新的空队列,为此我们可以创建一个具有随机名称的队列,或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接,队列将被自动删除。
创建临时队列的方式如下:
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
5.3. 绑定(bindings)
什么是 bingding 呢,binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁,它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。
5.4. Fanout
5.4.1. Fanout 介绍
Fanout 这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样,它是将接收到的所有消息广播到它知道的所有队列中。系统中默认有些 exchange 类型
5.4.2. Fanout 实战
public class EmitLog { private static final String EXCHANGE_NAME = "logs"; public static void main(String[] args) throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,BuiltinExchangeType.FANOUT); Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNext()){ String message = scanner.next(); channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",null,message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("生产者发出消息:"+message); } } } public class ReceiveLogs01 { private static final String EXCHANGE_NAME = "logs"; public static void main(String[] args) throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,BuiltinExchangeType.FANOUT);//声明交换机 /** * 声明一个临时队列 名字随机 * 当消费者断开与队列的连接时 队列自动删除 */ String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); channel.queueBind(queue,EXCHANGE_NAME,"");//绑定交换机与队列 System.out.println("等待接收消息 把接收到的消息打到控制台..."); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> { System.out.println("ReceiveLogs01接收到的消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {}; channel.basicConsume(queue,true,deliverCallback,cancelCallback); } } public class ReceiveLogs02 { private static final String EXCHANGE_NAME = "logs"; public static void main(String[] args) throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,BuiltinExchangeType.FANOUT);//声明交换机 /** * 声明一个临时队列 名字随机 * 当消费者断开与队列的连接时 队列自动删除 */ String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); channel.queueBind(queue,EXCHANGE_NAME,"");//绑定交换机与队列 System.out.println("等待接收消息 把接收到的消息打到控制台..."); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> { System.out.println("ReceiveLogs02接收到的消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {}; channel.basicConsume(queue,true,deliverCallback,cancelCallback); } }
5.5. Direct exchange
5.5.1. Direct exchange 介绍
我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者,对此我们想做一些改变,例如我们希望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros),而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志消息避免浪费磁盘空间。Fanout 这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的广播,在这里我们将使用 direct 这种类型来进行替换,这种类型的工作方式是,消息只去到它绑定的routingKey 队列中去。
5.5.2. 多重绑定
当然如果 exchange 的绑定类型是 direct,但是它绑定的多个队列的 key 如果都相同,在这种情
况下虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和 fanout 有点类似了,就跟广播差不多,如上图所示。
5.5.3. 实战
public class DirectLogs { private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT); Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNext()){ String message = scanner.next(); channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"info",null,message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("生产者发出消息:"+message); } } } public class ReceiveLogsDirect01 { private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs"; private static final String QUEUE_NAME = "console"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"info"); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"warning"); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{ System.out.println("ReceiveLogsDirect01接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{}; channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); } } public class ReceiveLogsDirect02 { private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs"; private static final String QUEUE_NAME = "disk"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"error"); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)->{ System.out.println("ReceiveLogsDirect02接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{}; channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); } }
5.6. Topics
尽管使用 direct 交换机改进了我们的系统,但是它仍然存在局限性-比方说我们想接收的日志类型有info.base 和 info.advantage,某个队列只想 info.base 的消息,那这个时候 direct 就办不到了。这个时候就只能使用 topic 类型
5.6.2. Topic 的要求
发送到类型是 topic 交换机的消息的 routing_key 不能随意写,必须满足一定的要求,它必须是一个单词列表,以点号分隔开。这些单词可以是任意单词,比如说:"stock.usd.nyse", "nyse.vmw", "quick.orange.rabbit".这种类型的。当然这个单词列表最多不能超过 255 个字节。
在这个规则列表中,其中有两个替换符是大家需要注意的
*(星号)可以代替一个单词
#(井号)可以替代零个或多个单词
public class EmitLogTopic { private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); Map<String,String> bindingKeyMap = new HashMap<>(); bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant","被队列 Q1Q2 接收到"); bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox","被队列 Q2 接收到"); bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit","虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次"); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC); for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry : bindingKeyMap.entrySet()) { String routingKey = bindingKeyEntry.getKey(); String message = bindingKeyEntry.getValue(); channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,routingKey,null,message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("生产者发出消息:"+message); } } } public class ReceiveLogsTopic01 { private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs"; private static final String QUEUE_NAME = "Q1"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"*.orange.*"); System.out.println("等待接收消息..."); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)->{ System.out.println("ReceiveLogsTopic01接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); System.out.println("接收队列:"+QUEUE_NAME+" 绑定键:"+message.getEnvelope().getRoutingKey()); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{}; channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); } } public class ReceiveLogsTopic02 { private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs"; private static final String QUEUE_NAME = "Q2"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"*.*.rabbit"); channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"lazy.#"); System.out.println("等待接收消息..."); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)->{ System.out.println("ReceiveLogsTopic02接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); System.out.println("接收队列:"+QUEUE_NAME+" 绑定键:"+message.getEnvelope().getRoutingKey()); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{}; channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback); } }
当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意
当一个队列绑定键是#,那么这个队列将接收所有数据,就有点像 fanout 了
如果队列绑定键当中没有#和*出现,那么该队列绑定类型就是 direct 了
6. 死信队列
6.1. 死信的概念
先从概念解释上搞清楚这个定义,死信,顾名思义就是无法被消费的消息,字面意思可以这样理解,一般来说,producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了,consumer 从 queue 取出消息进行消费,但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费,这样的消息如果没有后续的处理,就变成了死信,有死信自然就有了死信队列。
应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失,需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制,当消息消费发生异常时,将消息投入死信队列中.还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效
6.2. 死信的来源
消息 TTL 过期
队列达到最大长度(队列满了,无法再添加数据到 mq 中)
消息被拒绝(basic.reject 或 basic.nack)并且 requeue=false.
6.3. 死信实战
6.3.1. 代码架构图
public class Producer { public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); //死信消息 设置TTL时间 ms // AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build(); for (int i = 0; i < 10; i++) { String message = "info"+i; // channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"ZHANGSAN",properties,message.getBytes("UTF-8")); channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"ZHANGSAN",null,message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("生产者发送消息:"+message.getBytes("UTF-8")); } } } public class Consumer01 { public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange"; public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange"; public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue"; public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue"; public static void main(String[] args) throws Exception{ Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); //声明死信和普通交换机 类型为direct channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT); channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE,BuiltinExchangeType.DIRECT); Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(); //正常队列设置死信交换机 arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE); //设置死信RoutingKey arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi"); //设置最大长度 // arguments.put("x-max-length",5); //普通队列 channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments); //死信队列 channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null); //绑定普通交换机和普通队列 channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"ZHANGSAN"); //绑定死信交换机和死信队列 channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi"); System.out.println("等待接收消息..."); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)->{ String msg = new String(message.getBody(),"UTF-8"); if (msg.equals("info5")){ System.out.println("Consumer01接收的消息是:"+msg+":此消息是被Consumer01拒绝的"); channel.basicReject(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false); }else { System.out.println("Consumer01接收的消息是:"+msg); channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false); } }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag->{}; //消息被拒需 开启手动应答 channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,deliverCallback,cancelCallback); } } public class Consumer02 { public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue"; public static void main(String[] args) throws Exception{; Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> { System.out.println("Consumer02接收的消息是:"+new String(message.getBody(),"UTF-8")); }; CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{}; channel.basicConsume(DEAD_QUEUE,true,deliverCallback,cancelCallback); System.out.println("等待接收死信消息.."); } }
6.3.2. 消息 TTL 过期
6.3.3. 队列达到最大长度
1. 消息生产者代码去掉 TTL 属性
2. 设置正常队列长度
6.3.4. 消息被拒
消息被拒需开启手动应答
7. 延迟队列
7.1. 延迟队列概念
延时队列,队列内部是有序的,最重要的特性就体现在它的延时属性上,延时队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理,简单来说,延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。
7.2. 延迟队列使用场景
1.订单在十分钟之内未支付则自动取消
2.新创建的店铺,如果在十天内都没有上传过商品,则自动发送消息提醒。
3.用户注册成功后,如果三天内没有登陆则进行短信提醒。
4.用户发起退款,如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。
5.预定会议后,需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议
这些场景都有一个特点,需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务,如:发生订单生成事件,在十分钟之后检查该订单支付状态,然后将未支付的订单进行关闭;看起来似乎使用定时任务,一直轮询数据,每秒查一次,取出需要被处理的数据,然后处理不就完事了吗?如果数据量比较少,确实可以这样做,比如:对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求,如果对于时间不是严格限制,而是宽松意义上的一周,那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支付的账单,确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大,并且时效性较强的场景,如:“订单十分钟内未支付则关闭“,短期内未支付的订单数据可能会有很多,活动期间甚至会达到百万甚至千万级别,对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的,很可能在一秒内无法完成所有订单的检查,同时会给数据库带来很大压力,无法满足业务要求而且性能低下。
7.3. RabbitMQ 中的 TTL
TTL 是什么呢?TTL 是 RabbitMQ 中一个消息或者队列的属性,表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间,
单位是毫秒。换句话说,如果一条消息设置了 TTL 属性或者进入了设置 TTL 属性的队列,那么这条消息如果在 TTL 设置的时间内没有被消费,则会成为"死信"。如果同时配置了队列的 TTL 和消息的TTL,那么较小的那个值将会被使用,有两种方式设置 TTL。
7.3.1. 消息设置 TTL
另一种方式便是针对每条消息设置 TTL
7.3.2. 队列设置 TTL
第一种是在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性
7.3.3. 两者的区别
如果设置了队列的 TTL 属性,那么一旦消息过期,就会被队列丢弃(如果配置了死信队列被丢到死信队列中),而第二种方式,消息即使过期,也不一定会被马上丢弃,因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的,如果当前队列有严重的消息积压情况,则已过期的消息也许还能存活较长时间;另外,还需要注意的一点是,如果不设置 TTL,表示消息永远不会过期,如果将 TTL 设置为 0,则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者,否则该消息将会被丢弃。
延时队列,不就是想要消息延迟多久被处理吗,TTL 则刚好能让消息在延迟多久之后成为死信,另一方面,成为死信的消息都会被投递到死信队列里,这样只需要消费者一直消费死信队列里的消息就完事了,因为里面的消息都是希望被立即处理的消息。
spring:
mvc:
pathmatch:
match-strategy: ant_path_matcher
rabbitmq:
host: 192.168.126.100
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: / #virtual-host起隔离作用,默认为:/
server:
port: 8080
@Configuration public class TtlQueueConfig { //普通交换机 public static final String X_EXCHANGE = "X"; //死信交换机 public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y"; //普通队列 private static final String QUEUE_A = "QA"; private static final String QUEUE_B = "QB"; //死信队列 public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD"; @Bean("xExchange") public DirectExchange xExchange(){ return new DirectExchange(X_EXCHANGE); } @Bean("yExchange") public DirectExchange yExchange(){ return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE); } @Bean("queueA") public Queue queueA(){ Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE); arguments.put("x-dead-letter-routing-key","YD"); arguments.put("x-message-ttl",5000); return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(arguments).build(); } @Bean("queueB") public Queue queueB(){ Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE); arguments.put("x-dead-letter-routing-key","YD"); arguments.put("x-message-ttl",10000); return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(arguments).build(); } //死信 @Bean("queueD") public Queue queueD(){ return QueueBuilder.durable(DEAD_LETTER_QUEUE).build(); } @Bean public Binding queueABindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){ return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA"); } @Bean public Binding queueBBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queueB, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){ return BindingBuilder.bind(queueB).to(xExchange).with("XB"); } @Bean public Binding queueDBindingX(@Qualifier("queueD") Queue queueD, @Qualifier("yExchange") DirectExchange xExchange){ return BindingBuilder.bind(queueD).to(xExchange).with("YD"); } } @Configuration public class RabbitmqConfig { @Value("${spring.rabbitmq.host}") private String host; @Value("${spring.rabbitmq.port}") private int port; @Value("${spring.rabbitmq.username}") private String username; @Value("${spring.rabbitmq.password}") private String password; @Value("${spring.rabbitmq.virtual-host}") private String virtualhost; @Bean public CachingConnectionFactory connectionFactory() { CachingConnectionFactory connectionFactory = new CachingConnectionFactory(host, port); connectionFactory.setUsername(username); connectionFactory.setPassword(password); connectionFactory.setVirtualHost(virtualhost); //connectionFactory.setPublisherConfirms(true); return connectionFactory; } @Bean @Scope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE) //必须是prototype类型 public RabbitTemplate rabbitTemplate() { RabbitTemplate template = new RabbitTemplate(connectionFactory()); return template; } } @Component @Slf4j public class DeadLetterQueueConsumer { @RabbitListener(queues = "QD") public void receiveD(Message message, Channel channel) throws Exception{ String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间:{},发送一条消息给两个TTL队列:{}",new Date().toString(),msg); } } @Slf4j @RestController @RequestMapping("/ttl") public class SendMsgController { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @GetMapping("/sendMsg/{message}") public void sendMsg(@PathVariable String message){ log.info("当前时间:{},发送一条消息给两个TTL队列:{}",new Date().toString(),message); rabbitTemplate.convertAndSend("X","XA","消息来自ttl为5s的队列"+message); rabbitTemplate.convertAndSend("X","XB","消息来自ttl为10s的队列"+message); } }
7.6. 延时队列优化
7.6.1. 代码架构图
在这里新增了一个队列 QC,绑定关系如下,该队列不设置 TTL 时间
看起来似乎没什么问题,但是在最开始的时候,就介绍过如果使用在消息属性上设置 TTL 的方式,消息可能并不会按时“死亡“,因为 RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期,如果过期则丢到死信队列,如果第一个消息的延时时长很长,而第二个消息的延时时长很短,第二个消息并不会优先得到执行。
private static final String QUEUE_C = "QC"; @Bean("queueC") public Queue queueC(){ Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE); arguments.put("x-dead-letter-routing-key","YD"); return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(arguments).build(); } @Bean public Binding queueCBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){ return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC"); } //开始发消息 @GetMapping("sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}") public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable String ttlTime){ log.info("当前时间:{},发送一条时长{}毫秒TTL信息给队列QC:{}",new Date().toString(),ttlTime,message); rabbitTemplate.convertAndSend("X","XC",message,msg -> { msg.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime); return msg; }); }
看起来似乎没什么问题,但是在最开始的时候,就介绍过如果使用在消息属性上设置 TTL 的方式,消息可能并不会按时“死亡“,因为 RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期,如果过期则丢到死信队列,如果第一个消息的延时时长很长,而第二个消息的延时时长很短,第二个消息并不会优先得到执行。
7.7. Rabbitmq 插件实现延迟队列
如果不能实现在消息粒度上的 TTL,并使其在设置的 TTL 时间及时死亡,就无法设计成一个通用的延时队列。
7.7.1. 安装延时队列插件
在官网上下载 https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html,下载rabbitmq_delayed_message_exchange 插件,然后解压放置到 RabbitMQ 的插件目录。
进入 RabbitMQ 的安装目录下的 plgins 目录,执行下面命令让该插件生效,然后重启 RabbitMQ
/usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
7.7.2. 代码架构图
在这里新增了一个队列 delayed.queue,一个自定义交换机 delayed.exchange,绑定关系如下:
@Configuration public class DelayedQueueConfig { //交换机 public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.queue"; //队列 public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.exchange"; //routingKey public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.rountingkey"; //声明交换机 @Bean public CustomExchange delayedExchange(){ Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-delayed-type","direct"); /** * 1.交换机名称 * 2.交换机类型 * 3.是否需要持久化 * 4.是否需要自动删除 * 5.其他参数 */ return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME,"x-delayed-message",true,false,arguments); } @Bean public Queue delayedQueue(){ return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME); } @Bean public Binding delayedQueueBindingDelayedExchange(@Qualifier("delayedQueue" )Queue delayedQueue, @Qualifier("delayedExchange" ) Exchange delayedExchange){ return BindingBuilder.bind(delayedQueue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs(); } } //开始发消息 给予插件的 消息 及 延时时间 @GetMapping("/sendDelayMsg/{message}/{delayTime}") public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable Integer delayTime){ log.info("当前时间:{},发送一条时长{}毫秒TTL信息给延时队列delayed.queue:{}",new Date().toString(),delayTime,message); rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE_NAME, DelayedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY,message, msg -> { msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime); return msg; }); } @Component @Slf4j public class DelayQueueConsumer { //监听消息 @RabbitListener(queues = DelayedQueueConfig.DELAYED_QUEUE_NAME) public void receiveDelayQueue(Message message){ String msg = new String(message.getBody()); log.info("当前时间:{},收到延时队列的消息:{}", new Date().toString(), msg); } }
第二个消息被先消费掉了,符合预期
7.8. 总结
延时队列在需要延时处理的场景下非常有用,使用 RabbitMQ 来实现延时队列可以很好的利用RabbitMQ 的特性,如:消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正确处理的消息不会被丢弃。另外,通过 RabbitMQ 集群的特性,可以很好的解决单点故障问题,不会因为单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失。
当然,延时队列还有很多其它选择,比如利用 Java 的 DelayQueue,利用 Redis 的 zset,利用 Quartz或者利用 kafka 的时间轮,这些方式各有特点,看需要适用的场景
8. 发布确认高级
在生产环境中由于一些不明原因,导致 rabbitmq 重启,在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败,导致消息丢失,需要手动处理和恢复。于是,我们开始思考,如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢?特别是在这样比较极端的情况,RabbitMQ 集群不可用的时候,无法投递的消息该如何处理呢:
8.1.3. 配置文件
在配置文件当中需要添加
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
NONE:禁用发布确认模式,是默认值
CORRELATED:发布消息成功到交换器后会触发回调方法
SIMPLE:经测试有两种效果,其一效果和 CORRELATED 值一样会触发回调方法,
spring: rabbitmq: host: 192.168.126.100 port: 5672 username: root password: root virtual-host: / #virtual-host起隔离作用,默认为:/ publisher-confirm-type: correlated publisher-returns: true template: mandatory: true
其二在发布消息成功后使用 rabbitTemplate 调用 waitForConfirms 或 waitForConfirmsOrDie 方法等待 broker 节点返回发送结果,根据返回结果来判定下一步的逻辑,要注意的点是waitForConfirmsOrDie 方法如果返回 false 则会关闭 channel,则接下来无法发送消息到 broker
发送了两条消息,第一条消息的 RoutingKey 为 "key1",第二条消息的 RoutingKey 为"key2",两条消息都成功被交换机接收,也收到了交换机的确认回调,但消费者只收到了一条消息,因为第二条消息的 RoutingKey 与队列的 BindingKey 不一致,也没有其它队列能接收这个消息,所有第二条消息被直接丢弃了。
8.2. 回退消息
8.2.1. Mandatory 参数
在仅开启了生产者确认机制的情况下,交换机接收到消息后,会直接给消息生产者发送确认消息,如果发现该消息不可路由,那么消息会被直接丢弃,此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。那么如何让无法被路由的消息帮我想办法处理一下?最起码通知我一声,我好自己处理啊。通过设置 mandatory 参数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。
@Bean public CachingConnectionFactory connectionFactory() { CachingConnectionFactory connectionFactory = new CachingConnectionFactory(host, port); connectionFactory.setUsername(username); connectionFactory.setPassword(password); connectionFactory.setVirtualHost(virtualhost); connectionFactory.setPublisherConfirms(true); connectionFactory.setPublisherReturns(true); return connectionFactory; } @Bean @Scope(ConfigurableBeanFactory.SCOPE_PROTOTYPE) //必须是prototype类型 public RabbitTemplate rabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory) { RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(); // 开启mandatory为true才能触发回调方法,无论消息推送结果如何强制调用回调方法 rabbitTemplate.setMandatory(true); // 设置连接工厂信息 rabbitTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory); rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack); rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack); return rabbitTemplate; } @Configuration public class ConfirmConfig { public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm_exchange";//交换机 public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME= "confirm_queue"; public static final String CONFIRM_ROUTING_KEY = "key1";//RoutingKey public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup_exchange"; public static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup_queue"; public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning_queue"; @Bean("confirmExchange") public DirectExchange confirmExchange(){ // return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME); ExchangeBuilder exchangeBuilder = ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME).durable(true) .withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME); return exchangeBuilder.build(); } @Bean("confirmQueue") public Queue confirmQueue(){ return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build(); } @Bean("confirmBinding") public Binding confirmBinding(@Qualifier("confirmQueue" )Queue confirmQueue, @Qualifier("confirmExchange" ) Exchange confirmExchange){ return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_ROUTING_KEY).noargs(); } //备份交换机 扇出类型 @Bean("backupExchange") public FanoutExchange backupExchange(){ return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME); } @Bean("backupQueue") public Queue backupQueue(){ return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build(); } @Bean("warningQueue") public Queue warningQueue(){ return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build(); } @Bean public Binding backupQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("backupQueue" )Queue backupQueue, @Qualifier("backupExchange" ) FanoutExchange backupExchange){ return BindingBuilder.bind(backupQueue).to(backupExchange); } @Bean public Binding warningQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("warningQueue" )Queue warningQueue, @Qualifier("backupExchange" ) FanoutExchange backupExchange){ return BindingBuilder.bind(warningQueue).to(backupExchange); } } @Component @Slf4j public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback ,RabbitTemplate.ReturnsCallback { /** * 交换机确认回调方法 * @param correlationData 保存回调消息的id及相关信息 * @param ack 交换机是否收到消息 * @param cause 失败的原因 */ @Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) { String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : ""; if (ack) { log.info("交换机已经收到ID为{}的消息", id); } else { log.info("交换机还未收到ID为:{}的消息,原因是:{}", id, cause); } } //当消息无法路由的时候的回调方法 @Override public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) { log.info("消 息 {}, 被交换机 {} 退回,退回原因 :{}, 路 由 key:{}",new String(returnedMessage.getMessage().getBody()) ,returnedMessage.getExchange(),returnedMessage.getReplyText(),returnedMessage.getRoutingKey()); } } @RestController @RequestMapping("/confirm") @Slf4j public class ProducerController { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @GetMapping("/sendMessage/{message}") public void sendMessage(@PathVariable String message) { CorrelationData correlationData = new CorrelationData("9527"); rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,message,correlationData); log.info("发送内容:{}",message); CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("9289"); rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY+"258",message,correlationData2); log.info("发送内容:{}",message); } } @Component @Slf4j public class WarningConsumer { //接收报警队列 @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.WARNING_QUEUE_NAME) public void receiveWarningMsg(Message message){ String msg = new String(message.getBody()); log.error("报警发现不可路由消息:{}",msg); } } @Component @Slf4j public class Consumer { @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME) public void receiveConfirmMessage(Message message){ String msg = new String(message.getBody()); log.info("接受到的队列confirm.queue消息:{}",msg); } }
8.3. 备份交换机
有了 mandatory 参数和回退消息,我们获得了对无法投递消息的感知能力,有机会在生产者的消息无法被投递时发现并处理。但有时候,我们并不知道该如何处理这些无法路由的消息,最多打个日志,然后触发报警,再来手动处理。而通过日志来处理这些无法路由的消息是很不优雅的做法,特别是当生产者所在的服务有多台机器的时候,手动复制日志会更加麻烦而且容易出错。而且设置 mandatory 参数会增加生产者的复杂性,需要添加处理这些被退回的消息的逻辑。如果既不想丢失消息,又不想增加生产者的复杂性,该怎么做呢?前面在设置死信队列的文章中,我们提到,可以为队列设置死信交换机来存储那些处理失败的消息,可是这些不可路由消息根本没有机会进入到队列,因此无法使用死信队列来保存消息。在 RabbitMQ 中,有一种备份交换机的机制存在,可以很好的应对这个问题。什么是备份交换机呢?备份交换机可以理解为 RabbitMQ 中交换机的“备胎”,当我们为某一个交换机声明一个对应的备份交换机时,就是为它创建一个备胎,当交换机接收到一条不可路由消息时,将会把这条消息转发到备份交换机中,由备份交换机来进行转发和处理,通常备份交换机的类型为 Fanout ,这样就能把所有消息都投递到与其绑定的队列中,然后我们在备份交换机下绑定一个队列,这样所有那些原交换机无法被路由的消息,就会都进入这个队列了。当然,我们还可以建立一个报警队列,用独立的消费者来进行监测和报警。
mandatory 参数与备份交换机可以一起使用的时候,如果两者同时开启,消息究竟何去何从?谁优先级高,经过上面结果显示答案是备份交换机优先级高。