RabbitMQ

RabbitMQ原理图

一、初入茅庐

1、依赖

<!--指定 jdk 编译版本-->
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>8</source>
                <target>8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
<dependencies>
    <!--rabbitmq 依赖客户端-->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.8.0</version>
    </dependency>
    <!--操作文件流的一个依赖-->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.6</version>
    </dependency>
</dependencies>

2、消息生产者

public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1、获取通信管道
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        // 2、创建队列
        channel.queueDeclare("hello", false, false, false, null);
        // 3、发布消息到指定队列
        channel.basicPublish("", "hello", null, "hello world".getBytes());
        System.out.println("消息投递成功~");
    }
}

3、消息消费者

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1、获取通信管道
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        System.out.println("准备接收消息~");
        // 2、消息接收成功回调函数
        DeliverCallback deliverCallback = (consumeTag, delivery) -> {
            String msg = new String(delivery.getBody());
            System.out.println("consumeTag:" + consumeTag);
            System.out.println("接收消息：" + msg);
        };
        // 3、消息接收取消回调函数
        CancelCallback cancelCallback = (consumeTag) -> {
            System.out.println("consumeTag:" + consumeTag);
            System.out.println("消息接收失败~");
        };
        // 4、消费消息
        channel.basicConsume("hello", true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

注：一个生产者，多个消费者，消费者对于生产者产生的消息默认是轮询消费。

二、消息应答

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。

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、消息应答的方法

1.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
2.Channel.basicNack(用于否定确认) 
3.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

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

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。

6、代码实现

生产者：

public class Producer {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true) {
            String msg = scanner.nextLine();
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("msg send success：" + msg);
        }
    }
}

消费者：

public class Consumer {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();

        DeliverCallback deliverCallback = (consumeTag, delivery) -> {
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("consume msg：" + new String(delivery.getBody()));
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumeTag) -> {
            System.out.println("cancel consume msg：" + consumeTag.toString());
        };

        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

三、RabbitMQ 持久化

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。

2、队列持久化

　　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。

　　但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新
创建一个持久化的队列，不然就会出现错误。

web页面：

这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在。

3、消息持久化

　　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。如果需要
更强有力的持久化策略，还有其他方式。

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)。

　　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。

代码演示：

生产者：

public class ProducerQos {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String msg = "msg-"+i;
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("msg send success：" + msg);
        }
    }
}

消费者：

public class ConsumerQos {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();

        DeliverCallback deliverCallback = (consumeTag, delivery) -> {
            try {
                Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("consume msg：" + new String(delivery.getBody()));
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumeTag) -> {
            System.out.println("cancel consume msg：" + consumeTag.toString());
        };

        channel.basicQos(1);

        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

执行结果：

生产者：

消费者1（延迟1秒消费）：

消费者2（延迟10秒消费）：

5、预期值

　　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。

四、发布确认

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。

2、发布确认策略

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

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。

public class ProducerConfirm {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        // 开启确认发布
        channel.confirmSelect();
        // 设置不公平分发、预取值
        channel.basicQos(1);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String msg = "hello world" + i;
            // 发送消息
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
            // 等待接收该发送动作回执
            boolean confirms = channel.waitForConfirms();
            if (confirms) {
                System.out.println("消息" + msg + "发送成功~");
            }
        }
    }
}

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。

代码展示：

public class ProducerConfirmBatch {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.createChannel();
        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        // 设置批量确认批量数
        int batchConfirmCount = 10;
        // 已发送但未确认数
        int nonAckSent = 0;
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            String msg = "hello world " + i;
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, msg.getBytes());
            nonAckSent++;
            if (nonAckSent == batchConfirmCount) {
                boolean waitForConfirms = channel.waitForConfirms();
                if (waitForConfirms) {
                    System.out.println("消息发送成功~" + i);
                }
                nonAckSent = 0;
            }
        }

        if (nonAckSent > 0) {
            channel.waitForConfirms();
            System.out.println("不足" + batchConfirmCount + "条消息确认");
        }
    }
}

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。

代码展示：

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。

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哪条消息出现了问题。

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

五、交换机

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。

2、Exchanges 的类型

总共有以下类型：
　　直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)

3、无名exchange

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

4、临时队列

　　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();

　　创建出来之后长成这样:

5、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。比如说下面这张图告诉我们的就是 X 与 Q1 和 Q2 进行了绑定

6、Fanout

6.1 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

6.2 Fanout 实战

Logs 和临时队列的绑定关系如图

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs01 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        /**
　　　　　 *
          生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         *
          当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
        */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("控制台打印接收到的消息"+message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

ReceiveLogs02 将接收到的消息存储在磁盘

public class ReceiveLogs02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        /**
　　　　　 *
         生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         *
         当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息写到文件........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            File file = new File("C:\work\rabbitmq_info.txt");
            FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
            System.out.println("数据写入文件成功");
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }

EmitLog 发送消息给两个消费者接收

public class EmitLog {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            /**
              *
             声明一个 exchange
              *
             1.exchange 的名称
              *
             2.exchange 的类型
            */
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            System.out.println("请输入信息");
            while (sc.hasNext()) {
                String message = sc.nextLine();
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息" + message);
            }
        }
    }
}

7、Direct exchange

7.1 简介

　　fanout交换机会将消息发送给所有与其绑定的队列中，而如果想要根据指定的routingKey发送消息到队列可以使用Direct交换机实现。

7.2 实现

public class ReceiveLogsDirect01 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        String queueName = "disk";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "error");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            message="接收绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message;
            File file = new File("C:\work\rabbitmq_info.txt");
            FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
            System.out.println("错误日志已经接收");
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

public class ReceiveLogsDirect02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        String queueName = "console";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收绑定键 :"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+", 消息:"+message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

public class EmitLogDirect {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) 
        {
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //创建多个 bindingKey
            Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("info","普通 info 信息");
            bindingKeyMap.put("warning","警告 warning 信息");
            bindingKeyMap.put("error","错误 error 信息");
            //debug 没有消费这接收这个消息 所有就丢失了
            bindingKeyMap.put("debug","调试 debug 信息");
            for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry: bindingKeyMap.entrySet()){
                String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
                String message = bindingKeyEntry.getValue();
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,bindingKey,message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息:" + message);
            }
        }
    }

8、Topics

8.1 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

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

8.2 实战

public class EmitLogTopic {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception 
    {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
            /**
             *
             Q1-->绑定的是
             *
             中间带 orange 带 3 个单词的字符串(*.orange.*)
             *
             Q2-->绑定的是
             *
             最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(*.*.rabbit)
             *
             第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)
             *
             */
            Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit","被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant","被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.fox","被队列 Q1 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");
            bindingKeyMap.put("quick.brown.fox","不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit","是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit","是四个单词但匹配 Q2");
            for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry: bindingKeyMap.entrySet()){
                String bindingKey =
                bindingKeyEntry.getKey();
                String message = bindingKeyEntry.getValue();
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,bindingKey,
                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";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
        //声明 Q1 队列与绑定关系
        String queueName="Q1";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> 
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接 收 队 列 :"+queueName+" 绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

public class ReceiveLogsTopic02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
        //声明 Q2 队列与绑定关系
        String queueName="Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> 
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接 收 队 列 :"+queueName+" 绑 定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+",消息:"+message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

六、死信队列

6.1 死信的概念

　　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。

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

6.3.2. 消息TTL 过期

生产者代码

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) 
        {
            channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE,
            BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //设置消息的 TTL 时间
            AMQP.BasicProperties
            properties
            AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i <11 ; i++) {
                String message="info"+i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,
                message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:"+message);
            }
        }
    }
}

消费者 C1 代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.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);
        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> 
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息"+message);
        };
        channel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

消费者 C2 代码(以上步骤完成后启动 C2 消费者它消费死信队列里面的消息)

public class Consumer02 {
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        System.out.println("等待接收死信队列消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> 
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收死信队列的消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

6.3.3. 队列达到最大长度

消息生产者代码去掉 TTL 属性

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) 
        {
            channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i <11 ; i++) {
                String message="info"+i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null, message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:"+message);
            }
        }
    }
}

C1 消费者修改以下代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

注意此时需要把原先队列删除因为参数改变了

C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

6.3.4. 消息被拒

1、消息生产者代码同上生产者一致

2、C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.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);
        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> 
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            if(message.equals("info5")){
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message + "并拒绝签收该消息");
                //requeue 设置为 false 代表拒绝重新入队 该队列如果配置了死信交换机将发送到死信队列中
                channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            } else {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息"+message);
                channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        Boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(normalQueue, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

3.C2 消费者代码不变

启动消费者 1 然后再启动消费者 2

七、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

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

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。
　　前一小节我们介绍了死信队列，刚刚又介绍了 TTL，至此利用 RabbitMQ 实现延时队列的两大要素已
经集齐，接下来只需要将它们进行融合，再加入一点点调味料，延时队列就可以新鲜出炉了。想想看，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。

7.4. 整合 springboot

7.4.1. 创建项目

7.4.2. 添加依赖

<dependencies>
    <!--RabbitMQ 依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.47</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <!--swagger-->
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <!--RabbitMQ 测试依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

7.4.3. 修改配置文件

spring.rabbitmq.host=182.92.234.71
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123

7.4.4. 添加Swagger 配置类

package com.sun.rabbitmq.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.service.Contact;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {
    @Bean
    public Docket webApiConfig() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .groupName("webApi")
                .apiInfo(webApiInfo())
                .select()
                .build();
    }

    private ApiInfo webApiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("rabbitmq 接口文档")
                .description("本文档描述了 rabbitmq 微服务接口定义")
                .version("1.0")
                .contact(new Contact("enjoy6288", "http://sun.com", "123456@qq.com")).build();
    }
}

7.5. 队列 TTL

7.5.1. 代码架构图

　　创建两个队列 QA 和 QB，两者队列 TTL 分别设置为 10S 和 40S，然后在创建一个交换机 X 和死信交
换机 Y，它们的类型都是direct，创建一个死信队列 QD，它们的绑定关系如下：

7.5.2. 配置文件类代码

package com.sun.rabbitmq02.config;

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: 存活时间（Time To Live）
 * @DateTime: 2022/6/27 11:13
 **/
@Configuration
public class TTLConfig {
    private static final String X_EXCHANGE = "X";
    private static final String QUEUE_A = "QA";
    private static final String QUEUE_B = "QB";

    private static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    private static final String DEAD_LETTER_QUEUE_D = "QD";

    /**
     * 创建X交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 创建Y交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 创建queueA队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        HashMap<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        args.put("x-message-ttl", 10000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();
    }

    /**
     * 创建queueB队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        HashMap<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        args.put("x-message-ttl", 40000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();
    }

    /**
     * 创建queueD队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE_D);
    }


    /**
     * 绑定queueA与xExchange交换机
     *
     * @param queueA
     * @param exchange
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueAbindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA, @Qualifier("xExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(exchange).with("XA");
    }

    /**
     * 绑定queueB与xExchange交换机
     *
     * @param queueB
     * @param exchange
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueBbindingX(@Qualifier("queueB") Queue queueB, @Qualifier("xExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueB).to(exchange).with("XB");
    }

    /**
     * 绑定queueD与yExchange交换机
     *
     * @param queueD
     * @param exchange
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueDbindingX(@Qualifier("queueD") Queue queueD, @Qualifier("yExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(exchange).with("YD");
    }

}

View Code

7.5.3. 消息生产者代码

package com.sun.rabbitmq02.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/6/27 13:05
 **/
@Slf4j
@RestController
public class SendMsgController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("ttl/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable String msg) {
        log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自 ttl 为 10S 的队列: " + msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自 ttl 为 40S 的队列: " + msg);
    }
}

View Code

7.5.4. 消息消费者代码

package com.sun.rabbitmq02.mqListener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Date;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/6/27 13:13
 **/
@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveMsg(Message msg, Channel channel) {
        String message = new String(msg.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), message);
    }
}

View Code

使用postman发送请求：192.168.30.202:8989/ttl/sendMsg/TTL message

　　第一条消息在 10S 后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在 40S 之后变成了死信消息，
然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了。
　　不过，如果这样使用的话，岂不是每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列，这里只有 10S 和 40S
两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加TTL 为一个小时的队列，如果是预定会议室然
后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

此处遇到两个问题：

　　1、在配置类中设置死信队列key时，arguments用错

　　2、修改后重启还是不能成功获取监听死信队列消息，原因是1中已经产生错误的队列和交换机，删除后重新启动项目即可。

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

7.6.2. 配置文件类代码

package com.sun.rabbitmq02.config;

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/5 17:27
 **/
@Component
public class MsgTtlConfig {

    private static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    private static final String QUEUE_C = "QC";


    @Bean("queueC")
    public Queue queueC() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>();
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();
    }

    @Bean
    public Binding queueCBindingYque(@Qualifier("queueC") Queue queueC, @Qualifier("xExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(exchange).with("XC");
    }

}

View Code

7.6.3. 消息生产者代码

package com.sun.rabbitmq02.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/6/27 13:05
 **/
@Slf4j
@RestController
public class SendMsgController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("ttl/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable String msg) {
        log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自 ttl 为 10S 的队列: " + msg);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自 ttl 为 40S 的队列: " + msg);
    }


    @GetMapping("sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable String ttlTime) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, correlationData -> {
            correlationData.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
            return correlationData;
        });
        log.info("当前时间：{},发送一条时长{}毫秒 TTL 信息给队列 C:{}", new Date(), ttlTime, message);
    }
}

View Code

发送请求192.168.30.202:8989/sendExpirationMsg/TTL message10/10000

发送请求192.168.30.202:8989/sendExpirationMsg/TTL message2/2000

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。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题。

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:

7.7.3. 配置文件类代码

在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型消息支持延迟投递机制 消息传递后并不会立即投递到目标队列中，而是存储在 mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才投递到目标队列中。

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.HashMap;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/6 9:28
 **/
@Component
public class DelayedQueueConfig {

    private static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed_queue";
    private static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed_exchange";
    private static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed_routing_key";

    @Bean("delayedQueue")
    public Queue delayedQueue() {
        return QueueBuilder.durable(DELAYED_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean("delayedExchange")
    public CustomExchange delayedExchange() {
        HashMap<String, Object> args = new HashMap<>();
        // 定义交换机分发消息类型，direct、fanout、topic、header
        args.put("x-delayed-type", "direct");
        /* 各个参数含义解释：
         *  1、交换机名称
         *  2、交换机类型，延迟交换机固定为：x-delayed-message
         *  3、交换机是否持久化
         *  4、如果没有队列绑定到交换机，交换机是否删除
         *  5、结构化参数
         */
        return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME, "x-delayed-message", true, false, args);
    }

    @Bean
    public Binding delayedQueueBindingExchange(@Qualifier("delayedQueue") Queue queue, @Qualifier("delayedExchange") CustomExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }

}

View Code

7.7.4. 消息生产者代码

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/6/27 13:05
 **/
@Slf4j
@RestController
public class SendMsgController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed_exchange";
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed_routing_key";

    @GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable Integer delayTime) {
        rabbitTemplate.convertAndSend(DELAYED_EXCHANGE_NAME, DELAYED_ROUTING_KEY, message, correlationData -> {
            correlationData.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
            return correlationData;
        });
        log.info(" 当 前 时 间 ： {}, 发 送 一 条 延 迟 {} 毫秒的信息给队列 delayed.queue:{}", new Date(), delayTime, message);
    }

}

View Code

7.7.5. 消息消费者代码

import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Date;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/6/27 13:13
 **/
@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveMsg(Message msg, Channel channel) {
        String message = new String(msg.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), message);
    }

    @RabbitListener(queues = "delayed_queue")
    public void receiveDelayedMsg(Message msg, Channel channel) {
        String message = new String(msg.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到延时队列的消息：{}", new Date().toString(), message);
    }
}

View Code

由此可见，延时队列插件解决了之前存在的[前面较长时间消息未被消费，后面较短时间消息会被阻碍的缺点]。

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

八、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. 发布确认 springboot 版本

8.1.1. 确认机制方案

8.1.2. 代码架构图

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：
　　　　 1：效果和 CORRELATED 值一样会触发回调方法，
　　　　 2：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

server:
  port: 8989

spring:
  rabbitmq:
    host: 120.48.83.21
    port: 5672
    username: sunguoqiang
    password: sun10387834...
    # 开启发布确认模式
    # none：不开启
    # 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，
      # 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
    publisher-confirm-type: correlated

8.1.4. 添加配置类

@Configuration
public class ConfirmConfig {
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";

    //声明确认Exchange
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME);
    }

    // 声明确认队列
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明确认队列绑定关系
    @Bean
    public Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue")
    Queue queue, @Qualifier("confirmExchange")
    DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");
    }
}

View Code

8.1.5. 发布确认回调接口

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: 发布确认回调
 * @DateTime: 2022/7/8 9:28
 **/
@Slf4j
@Component
public class ConfirmCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
        /**
         * 消息相关数据：correlationData
         * 交换机是否收到消息：ack
         * 交换机未收到消息的原因：cause
         */
        String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : null;
        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:{} 消息,由于原因:{}", id, cause);
        }
    }
}

8.1.6. 消息生产者

import com.sun.rabbitmq02.callBack.ConfirmCallBack;
import com.sun.rabbitmq02.callBack.ReturnMsgCallBack;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: 发布确认controller
 * @DateTime: 2022/7/8 9:36
 **/
@Slf4j
@RestController
public class ConfirmMsgController {
    private static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm_exchange";
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Autowired
    private ConfirmCallBack confirmCallBack;
 
    @PostConstruct
    public void init() {
        /**
         * rabbitTemplate 设置 发送确认回调（确认是否到交换机）
         */
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallBack);
    }

    @GetMapping("confirm/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable("msg")
    String msg) {
        CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("1");
        String routingKey1 = "key1";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey1,
            msg + ":" + routingKey1, correlationData1);

        CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("2");
        String routingKey2 = "key2";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey2,
            msg + ":" + routingKey2, correlationData2);
        log.info("发送的消息：{}", msg);
    }
}

8.1.7. 消息消费者

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/8 9:53
 **/
@Slf4j
@Component
public class ConfirmQueueConsumer {

    private static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm_queue";

    @RabbitListener(queues = CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void reciveConfirmMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("收到confirm_queue队列消息：{}", msg);
    }
}

8.1.8. 结果分析

可以看到，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。
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。

8.2.2. 回调接口

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.ReturnedMessage;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/8 11:50
 **/
@Slf4j
@Component
public class ReturnMsgCallBack implements RabbitTemplate.ReturnsCallback {

    /**
     * 当消息无法路由时回调
     *
     * @param returnedMessage
     */
    @Override
    public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
        // 返回的消息
        Message message = returnedMessage.getMessage();
        // 返回的交换机
        String exchange = returnedMessage.getExchange();
        // 返回的代码code
        int replyCode = returnedMessage.getReplyCode();
        // 返回的消息
        String replyText = returnedMessage.getReplyText();
        // 无法路由的路由键
        String routingKey = returnedMessage.getRoutingKey();
        log.error("消息{},被交换机{}退回，退回原因:{},code:{},路由key:{}", new String(message.getBody()), exchange, replyText, replyCode, routingKey);
    }
}

8.2.3. 消息生产者代码

import com.sun.rabbitmq02.callBack.ConfirmCallBack;
import com.sun.rabbitmq02.callBack.ReturnMsgCallBack;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: 发布确认controller
 * @DateTime: 2022/7/8 9:36
 **/

@Slf4j
@RestController
public class ConfirmMsgController {

    private static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm_exchange";

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    private ConfirmCallBack confirmCallBack;

    @Autowired
    private ReturnMsgCallBack returnMsgCallBack;

    @PostConstruct
    public void init() {
        /**
         * rabbitTemplate 设置 发送确认回调（确认是否到交换机）
         */
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallBack);

        /**
         * mandatory 为true 消息未到达队列消息返回，为false 消息未到达队列消息丢弃
         */
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        /**
         * rabbitTemplate 设置 路由失败回调（确认是否到队列，未到队列则回调）
         */
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(returnMsgCallBack);
    }

    @GetMapping("confirm/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable("msg") String msg) {
        CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("1");
        String routingKey1 = "key1";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey1, msg + ":" + routingKey1, correlationData1);

        CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("2");
        String routingKey2 = "key2";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey2, msg + ":" + routingKey2, correlationData2);

        log.info("发送的消息：{}", msg);
    }

}

View Code

8.2.4. 结果分析

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。

8.3.1. 代码架构图

8.3.2. 修改配置类

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: 确认发布相关配置
 * @DateTime: 2022/7/7 15:07
 **/
@Component
public class ConfirmConfig {
    private static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm_exchange";
    private static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup_exchange";
    private static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm_queue";
    private static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup_queue";
    private static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning_queue";
    private static final String CONFIRM_ROUTING_KEY = "key1";

    /**
     * 确认交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        /**
         * 发布确认交换机配置备份交换机
         */
        ExchangeBuilder exchangeBuilder = ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME).durable(true).withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME);
        return exchangeBuilder.build();
    }

    /**
     * 确认队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    /**
     * 确认队列绑定确认交换机
     *
     * @param confirmQueue
     * @param confirmExchange
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding confirmBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue, @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange confirmExchange) {
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_ROUTING_KEY);
    }

    /**
     * 备份交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean("backupExchange")
    public FanoutExchange backupExchange() {
        return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME);
    }

    /**
     * 备份队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("backupQueue")
    public Queue backupQueue() {
        return new Queue(BACKUP_QUEUE_NAME);
    }

    /**
     * 报警队列
     *
     * @return
     */
    @Bean("warningQueue")
    public Queue warningQueue() {
        return new Queue(WARNING_QUEUE_NAME);
    }

    /**
     * 备份队列绑定备份交换机
     *
     * @param queue
     * @param exchange
     * @return
     */
    @Bean("backupQueueBindingBackupExchange")
    public Binding backupQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("backupQueue") Queue queue, @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange);
    }

    /**
     * 报警队列绑定备份交换机
     *
     * @param queue
     * @param exchange
     * @return
     */
    @Bean("warningQueueBindingBackupExchange")
    public Binding warningQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("warningQueue") Queue queue, @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange);
    }
}

View Code

8.3.3. 报警消费者

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Author: sunguoqiang
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/8 13:45
 **/
@Slf4j
@Component
public class WarningMsgConsumer {

    private static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning_queue";

    @RabbitListener(queues = WARNING_QUEUE_NAME)
    public void receiveWarningMsg(Message message) {
        log.info("报警队列接收消息：{}", new String(message.getBody()));
    }

}

8.3.4. 测试注意事项

重新启动项目的时候需要把原来的confirm.exchange 删除因为我们修改了其绑定属性，不然报错。

8.3.5. 结果分析

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。

九、RabbitMQ 其他知识点

9.1. 幂等性

9.1.1. 概念

用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。
举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，
此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱
了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误
立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

9.1.2. 消息重复消费

消费者在消费 MQ 中的消息时，MQ 已把消息发送给消费者，消费者在给MQ 返回 ack 时网络中断，
故 MQ 未收到确认信息，该条消息会重新发给其他的消费者，或者在网络重连后再次发送给该消费者，但
实际上该消费者已成功消费了该条消息，造成消费者消费了重复的消息。

9.1.3. 解决思路

MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局 ID 或者写个唯一标识比如时间戳 或者 UUID 或者订单消费
者消费 MQ 中的消息也可利用 MQ 的该 id 来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一 id，每次消费消
息时用该 id 先判断该消息是否已消费过。

9.1.4. 消费端的幂等性保障

在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，
这就意味着我们的消息永远不会被消费多次，即使我们收到了一样的消息。业界主流的幂等性有两种操作:a.
唯一 ID+指纹码机制,利用数据库主键去重, b.利用 redis 的原子性去实现

9.1.5. 唯一ID+指纹码机制

指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的，基
本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个 id 是否存
在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复；劣势就是在高并发时，如果是单个数
据库就会有写入性能瓶颈当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式。

9.1.6. Redis 原子性

利用 redis 执行 setnx 命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费

9.2. 优先级队列

9.2.1. 使用场景

　　在我们系统中有一个订单催付的场景，我们的客户在天猫下的订单,淘宝会及时将订单推送给我们，如果在用户设定的时间内未付款那么就会给用户推送一条短信提醒，很简单的一个功能对吧，但是，tmall商家对我们来说，肯定是要分大客户
和小客户的对吧，比如像苹果，小米这样大商家一年起码能给我们创造很大的利润，所以理应当然，他们的订单必须得到优先处理，而曾经我们的后端系统是使用 redis 来存放的定时轮询，大家都知道 redis 只能用 List 做一个简简单单的消
息队列，并不能实现一个优先级的场景，所以订单量大了后采用 RabbitMQ 进行改造和优化,如果发现是大客户的订单给一个相对比较高的优先级，否则就是默认优先级。

9.2.2. 如何添加

a、控制台设置

b、队列中添加优先级

Map<String, Object> params = new HashMap();
params.put("x-max-priority", 10);
channel.queueDeclare("hello", true, false, false, params);

c、消息中代码添加优先级

AMQP.BasicProperties properties=AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();

d、注意事项

要让队列实现优先级需要做的事情有如下事情:队列需要设置为优先级队列，消息需要设置消息的优先级，消费者需要等待消息已经发送到队列中才去消费因为，这样才有机会对消息进行排序

9.2.3. 实战

a、配置类

package com.sun.rabbitmq02.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Slf4j
@Component
public class PriorityConfig {

    private static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority_exchange";
    private static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority_queue";
    private static final String PRIORITY_ROUTING_KEY = "priority_key";

    @Bean("priorityExchange")
    public DirectExchange priorityExchange() {
        return new DirectExchange(PRIORITY_EXCHANGE_NAME);
    }

    @Bean("priorityQueue")
    public Queue priorityQueue() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>();
        // 设置队列优先级范围0-10
        args.put("x-max-priority", 10);
        return QueueBuilder.durable(PRIORITY_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean
    public Binding priorityBindingPriorityExchange(@Qualifier("priorityQueue") Queue priorityQueue, @Qualifier("priorityExchange") DirectExchange priorityExchange) {
        return BindingBuilder.bind(priorityQueue).to(priorityExchange).with(PRIORITY_ROUTING_KEY);
    }

}

View Code

b、生产者

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.AmqpException;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.MessagePostProcessor;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@Slf4j
@RestController
public class PriorityQueueController {

    private static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority_exchange";
    private static final String PRIORITY_ROUTING_KEY = "priority_key";

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("sendPriority")
    public void sendMsg() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            if (i == 5) {
                rabbitTemplate.convertAndSend(PRIORITY_EXCHANGE_NAME, PRIORITY_ROUTING_KEY, "msg" + i, new MessagePostProcessor() {
                    @Override
                    public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                        message.getMessageProperties().setPriority(5);
                        return message;
                    }
                });
            } else {
                rabbitTemplate.convertAndSend(PRIORITY_EXCHANGE_NAME, PRIORITY_ROUTING_KEY, "msg" + i);
            }
        }
    }
}

View Code

c、消费者

package com.sun.rabbitmq02.mqListener;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Slf4j
@Component
public class PriorityQueueConsumer {
    private static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority_queue";

    @RabbitListener(queues = PRIORITY_QUEUE_NAME)
    public void consume(Message message){
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("收到优先级队列消息:{}",msg);
    }
}

View Code

9.3. 惰性队列

9.3.1. 使用场景

RabbitMQ 从 3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消
费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持
更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致
使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。
默认情况下，当生产者将消息发送到 RabbitMQ 的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中，
这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留
一份备份。当 RabbitMQ 需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的
时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMQ 的开发者们一直在升级相关的算法，
但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候。

9.3.2. 两种模式

　　队列具备两种模式：default 和 lazy。默认的为default 模式，在3.6.0 之前的版本无需做任何变更。lazy
模式即为惰性队列的模式，可以通过调用 channel.queueDeclare 方法的时候在参数中设置，也可以通过
Policy 的方式设置，如果一个队列同时使用这两种方式设置的话，那么 Policy 的方式具备更高的优先级。
如果要通过声明的方式改变已有队列的模式的话，那么只能先删除队列，然后再重新声明一个新的。
在队列声明的时候可以通过“x-queue-mode”参数来设置队列的模式，取值为“default”和“lazy”。下面示
　　例中演示了一个惰性队列的声明细节：
Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode", "lazy");
channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);

9.3.3. 内存开销对比

在发送 1 百万条消息，每条消息大概占 1KB 的情况下，普通队列占用内存是 1.2GB，而惰性队列仅仅占用 1.5MB

十、 RabbitMQ 集群

10.1. clustering

10.1.1. 使用集群的原因

最开始我们介绍了如何安装及运行 RabbitMQ 服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的要求。如果 RabbitMQ 服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？
单台 RabbitMQ 服务器可以满足每秒 1000 条消息的吞吐量，那么如果应用需要 RabbitMQ 服务满足每秒 10 万条消息的吞吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机 RabbitMQ 务的性能显得捉襟见肘，
搭建一个 RabbitMQ 集群才是解决实际问题的关键.

10.1.2. 搭建步骤

1.修改 3 台机器的主机名称
    vim /etc/hostname
2.配置各个节点的 hosts 文件，让各个节点都能互相识别对方
    vim /etc/hosts
    10.211.55.74 node1
    10.211.55.75 node2
    10.211.55.76 node3

　3.以确保各个节点的 cookie 文件使用的是同一个值
　　　　在 node1 上执行远程操作命令
　　　　　　scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node2:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
　　　　　　scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node3:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
　4.启动 RabbitMQ 服务,顺带启动 Erlang 虚拟机和 RbbitMQ 应用服务(在三台节点上分别执行以下命令)
　　　　rabbitmq-server -detached
　5.在节点 2 执行
　　rabbitmqctl stop_app
　　(rabbitmqctl stop 会将Erlang 虚拟机关闭，rabbitmqctl stop_app 只关闭 RabbitMQ 服务)
　　rabbitmqctl reset
　　rabbitmqctl join_cluster rabbit@node1
　　rabbitmqctl start_app(只启动应用服务)
　6.在节点 3 执行

　　　　rabbitmqctl stop_app
　　　　rabbitmqctl reset
　　　　rabbitmqctl join_cluster rabbit@node2
　　　　rabbitmqctl start_app

　7.集群状态
　　rabbitmqctl cluster_status
　8.需要重新设置用户
　　　　创建账号
　　　　　　rabbitmqctl add_user admin 123
　　　　设置用户角色
　　　　　　rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
　　　　设置用户权限
　　　　　　rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
　9.解除集群节点(node2 和 node3 机器分别执行)
　　　　rabbitmqctl stop_app
　　　　rabbitmqctl reset
　　　　rabbitmqctl start_app
　　　　rabbitmqctl cluster_status
　　　　rabbitmqctl forget_cluster_node rabbit@node2(node1 机器上执行)

10.2. 镜像队列

10.2.1. 使用镜像的原因

　　如果 RabbitMQ 集群中只有一个 Broker 节点，那么该节点的失效将导致整体服务的临时性不可用，并
且也可能会导致消息的丢失。可以将所有消息都设置为持久化，并且对应队列的durable属性也设置为true，但
是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为消息在发送之后和被写入磁盘井执行刷盘动作之间存在一
个短暂却会产生问题的时间窗。通过 publisherconfirm 机制能够确保客户端知道哪些消息己经存入磁盘，尽
管如此，一般不希望遇到因单点故障导致的服务不可用。
　　引入镜像队列(Mirror Queue)的机制，可以将队列镜像到集群中的其他 Broker 节点之上，如果集群中
的一个节点失效了，队列能自动地切换到镜像中的另一个节点上以保证服务的可用性。

10.2.2. 搭建步骤

1.启动三台集群节点
2.随便找一个节点添加 policy

3.在 node1 上创建一个队列发送一条消息，队列存在镜像队列

4.停掉 node1 之后发现 node2 成为镜像队列

5.就算整个集群只剩下一台机器了 依然能消费队列里面的消息
　　说明队列里面的消息被镜像队列传递到相应机器里面了

10.3. Haproxy+Keepalive 实现高可用负载均衡

10.3.1. 整体架构图

10.3.2. Haproxy 实现负载均衡

　　HAProxy 提供高可用性、负载均衡及基于TCPHTTP 应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案，包括 Twitter,Reddit,StackOverflow,GitHub 在内的多家知名互联网公司在使用。
HAProxy 实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的井发连接数。
　　扩展 nginx,lvs,haproxy 之间的区别: http://www.ha97.com/5646.html

10.3.3. 搭建步骤

1.下载 haproxy(在 node1 和 node2)
    yum -y install haproxy
2.修改 node1 和 node2 的 haproxy.cfg
    vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
    需要修改红色 IP 为当前机器 IP

3.在两台节点启动 haproxy
    haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg
    ps -ef | grep haproxy
4.访问地址
    http://10.211.55.71:8888/stats

10.3.4. Keepalived 实现双机(主备)热备

　　试想如果前面配置的 HAProxy 主机突然宕机或者网卡失效，那么虽然 RbbitMQ 集群没有任何故障但是
对于外界的客户端来说所有的连接都会被断开结果将是灾难性的为了确保负载均衡服务的可靠性同样显得
十分重要，这里就要引入 Keepalived 它能够通过自身健康检查、资源接管功能做高可用(双机热备)，实现
故障转移.

10.3.5. 搭建步骤

1.下载 keepalived
    yum -y install keepalived
2.节点 node1 配置文件
    vim /etc/keepalived/keepalived.conf
    把资料里面的 keepalived.conf 修改之后替换
3.节点 node2 配置文件
    需要修改global_defs 的 router_id,如:nodeB
    其次要修改 vrrp_instance_VI 中 state 为"BACKUP"；
    最后要将priority 设置为小于 100 的值
4.添加 haproxy_chk.sh
    (为了防止 HAProxy 服务挂掉之后 Keepalived 还在正常工作而没有切换到 Backup 上，所以这里需要编写一个脚本来检测 HAProxy 务的状态,当 HAProxy 服务挂掉之后该脚本会自动重启
　　 HAProxy 的服务，如果不成功则关闭 Keepalived 服务，这样便可以切换到 Backup 继续工作)
　　 vim /etc/keepalived/haproxy_chk.sh(可以直接上传文件)
　　 修改权限 chmod 777 /etc/keepalived/haproxy_chk.sh
5.启动 keepalive 命令(node1 和 node2 启动)
    systemctl start keepalived
6. 观察 Keepalived 的日志
    tail -f /var/log/messages -n 200
7.观察最新添加的 vip
    ip add show
8. node1 模拟 keepalived 关闭状态
    systemctl stop keepalived
9. 使用 vip 地址来访问 rabbitmq 集群

10.4. Federation Exchange

10.4.1. 使用它的原因

　　(broker 北京)，(broker 深圳)彼此之间相距甚远，网络延迟是一个不得不面对的问题。有一个在北京
的业务(Client 北京) 需要连接(broker 北京)，向其中的交换器 exchangeA 发送消息，此时的网络延迟很小，
(Client 北京)可以迅速将消息发送至 exchangeA 中，就算在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的情
况下，也可以迅速收到确认信息。此时又有个在深圳的业务(Client 深圳)需要向 exchangeA 发送消息， 那
么(Client 深圳) (broker 北京)之间有很大的网络延迟，(Client 深圳) 将发送消息至 exchangeA 会经历一定
的延迟，尤其是在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的情况下，(Client 深圳) 会等待很长的延迟
时间来接收(broker 北京)的确认信息，进而必然造成这条发送线程的性能降低，甚至造成一定程度上的阻
塞。
　　将业务(Client 深圳)部署到北京的机房可以解决这个问题，但是如果(Client 深圳)调用的另些服务都部
署在深圳，那么又会引发新的时延问题，总不见得将所有业务全部部署在一个机房，那么容灾又何以实现？ 这里
使用 Federation 插件就可以很好地解决这个问题.

10.4.2. 搭建步骤

1.需要保证每台节点单独运行
2.在每台机器上开启 federation 相关插件
    rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation
    rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation_management

3.原理图(先运行 consumer 在 node2 创建 fed_exchange)

4.在 downstream(node2)配置 upstream(node1)

5.添加 policy

6.成功的前提

10.5. Federation Queue

10.5.1. 使用它的原因

　　联邦队列可以在多个 Broker 节点(或者集群)之间为单个队列提供均衡负载的功能。一个联邦队列可以
连接一个或者多个上游队列(upstream queue)，并从这些上游队列中获取消息以满足本地消费者消费消息
的需求。

10.5.2. 搭建步骤

1.原理图

2.添加 upstream(同上)
3.添加 policy

10.6. Shovel

10.6.1. 使用它的原因

　　Federation 具备的数据转发功能类似，Shovel 够可靠、持续地从一个 Broker 中的队列(作为源端，即
source)拉取数据并转发至另一个 Broker 中的交换器(作为目的端，即 destination)。作为源端的队列和作为
目的端的交换器可以同时位于同一个 Broker，也可以位于不同的 Broker 上。Shovel 可以翻译为"铲子"，是
一种比较形象的比喻，这个"铲子"可以将消息从一方"铲子"另一方。Shovel 行为就像优秀的客户端应用程
序能够负责连接源和目的地、负责消息的读写及负责连接失败问题的处理。

10.6.2. 搭建步骤

1.开启插件(需要的机器都开启)
    rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel
    rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel_management

2.原理图(在源头发送的消息直接回进入到目的地队列)

3.添加 shovel 源和目的地

posted @ 2022-06-06 20:06 佛祖让我来巡山阅读(100) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

佛祖让我来巡山

碰撞只相信实力，不相信眼泪

RabbitMQ

RabbitMQ原理图

一、初入茅庐

1、依赖

2、消息生产者

3、消息消费者

二、消息应答

1、概念

2、自动应答

3、消息应答的方法

4、Multiple 的解释

5、消息自动重新入队

6、代码实现

三、RabbitMQ 持久化

1、概念

2、队列持久化

3、消息持久化

4、不公平分发

5、预期值

四、发布确认

1、发布确认原理

2、发布确认策略

1、开启发布确认的方法

2、单个确认发布

3、批量确认发布

4、异步确认发布

5、如何处理异步未确认消息

6、以上 3 种发布确认速度对比

五、交换机

1、Exchanges 概念

2、Exchanges 的类型

3、无名exchange

4、临时队列

5、绑定(bindings)

6、Fanout

6.1 Fanout 介绍

6.2 Fanout 实战

7、Direct exchange

7.1 简介

7.2 实现

8、Topics

8.1 Topic 的要求

8.2 实战

六、死信队列

6.1 死信的概念

6.2. 死信的来源

6.3. 死信实战

6.3.1. 代码架构图

6.3.2. 消息TTL 过期

6.3.3. 队列达到最大长度

6.3.4. 消息被拒

七、延迟队列

7.1. 延迟队列概念

7.2. 延迟队列使用场景

7.3. RabbitMQ 中的 TTL

7.3.1. 消息设置TTL

7.3.2. 队列设置TTL

7.3.3. 两者的区别

7.4. 整合 springboot

7.4.1. 创建项目

7.4.2. 添加依赖

7.4.3. 修改配置文件

7.4.4. 添加Swagger 配置类

7.5. 队列 TTL

7.5.1. 代码架构图

7.5.2. 配置文件类代码

7.5.3. 消息生产者代码

7.5.4. 消息消费者代码

7.6. 延时队列优化

7.6.1. 代码架构图

7.6.2. 配置文件类代码

7.6.3. 消息生产者代码

7.7. Rabbitmq 插件实现延迟队列

7.7.1. 安装延时队列插件

7.7.2. 代码架构图

7.7.3. 配置文件类代码

7.7.4. 消息生产者代码

7.7.5. 消息消费者代码

八、发布确认高级

9.1.5. 唯一ID+指纹码机制