参考资料
- RabbitMQ官方网站
- RabbitMQ官方文档
- 噼咔噼咔-动力节点教程
文章目录
- 十一、队列Queue的消息属性
- 11.1 具体属性
- 11.2 自动删除
- 11.2 自定义参数
- 11.2.1 **Message TTL** 消息存活时间
- 11.2.2 **Auto expire** 队列自动到期时间
- 11.2.3 **Overflow behaviour** 溢出行为
- 11.2.4 **Single active consumer**单一消费者模式
- 11.2.5 **Dead letter exchange**死信交换机和 **Dead letter routing key**死信路由key
- 11.2.6 Max length队列最大信息数 和Max length bytes 队列磁盘大小
- 11.2.7 **Maximum priority**最高优先级
- 11.2.8 Lazy mode懒模式
- 11.2.9 **Master locator**主定位器
- 十二、消息的可靠性投递
- 12.1 概念理解
- 12.2 如何提高消息的可靠性
- 12.2.1 消息发送时的确认模式
- 12.2.2 消息返回模式
- 1.2.2.3 持久化机制
- 12.2.4 消费时的确认模式
- 12.2.5 集群、镜像队列,保证高可用
- 十三、消息的幂等性
- 13.1 概念
- 13.1.1 幂等性
- 13.1 举例:接口幂等性
- 13.2 数据库的幂等性
- 13.2 如何避免消息的重复消费问题?(消息消费时的幂等性
- 13.1 全局唯一id +Redis
- 13.3 :star:代码实现
- 13.3.1 环境准备
- 13.3.2 实例思路整理
十一、队列Queue的消息属性
11.1 具体属性
- Type:类型,只需要关注classic
- Name:名称
- Durability:持久化
- Auto Delete:是否自动删除
- Arguments:参数
11.2 自动删除
- 当最后一个消费者断开连接后,队列将会删除
- 一般不会用,存在数据丢失的风险
11.2 自定义参数
11.2.1 Message TTL 消息存活时间
- 官方解释
- 定义了一个消息再被推送后,再被丢弃之前,可以存活的时间
- 单位:毫秒
- 参数格式 :“x-message-ttl” : number
- 如果消息在指定的时间段内未被消费,则该消息将被标记为过期并被丢弃。
- 这可以确保不再需要的消息不会一直存在于队列中,从而占据资源。
11.2.2 Auto expire 队列自动到期时间
-
官方解释x-expires
-
在自动删除队列之前,队列可以闲置多长时间(How long a queue can be unused for before it is automatically deleted)
-
定义了队列自动过期的时间。
-
参数格式 “x-expires”:number
-
如果队列在指定的时间段内未被使用,则该队列将被自动删除。
-
这可以确保不再需要的队列不会一直存在于RabbitMQ服务器上,从而占据资源。
11.2.3 Overflow behaviour 溢出行为
- 官方解释 queue overflow behaviour
- overflow behavior参数用于定义当队列达到最大容量时的处理方式。
- 参数格式:“x-overflow”:string
- 在RabbitMQ中,有以下几种可选的overflow behavior:
- drop-head: 当队列达到最大容量时,新的消息将被丢弃,并且最早进入队列的消息会被删除,以腾出空间给新的消息。
- reject-publish: 当队列达到最大容量时,新的消息将被拒绝发送,并且发布者将收到一个拒绝通知。这种方式可以让发布者有机会处理无法发送的消息。
- reject-publish-dlx: 当队列达到最大容量时,新的消息将被拒绝发送,并且发布者将收到一个拒绝通知。同时,被拒绝的消息会被发送到一个死信交换器(Dead-Letter Exchange),以便后续进行处理。
- reject-subscribe: 当队列达到最大容量时,新的订阅者将无法成功订阅该队列,并且会收到一个拒绝通知。这种方式可以让订阅者有机会处理无法接收的消息。
11.2.4 Single active consumer单一消费者模式
- Single active consumer(单一活动消费者)是一种消息队列的消费模式。
- 在这种模式下,一个队列只能有一个活动的消费者来处理消息,而其他消费者处于非活动状态。
- 参数格式“x-single-active-consumer”:bool
- 使用Single active consumer模式可以确保消息的顺序性和可靠性。
- 当只有一个消费者活动时,消息将按照顺序被处理,避免了多个消费者并发处理消息可能引起的顺序混乱问题。
- 此外,由于只有一个消费者在处理消息,可以减少并发操作带来的资源竞争和冲突。
- Single active consumer模式也存在一些限制。
- 于只有一个消费者在处理消息,如果该消费者出现故障或变得不可用,整个消息队列将无法被处理。
- 因此,在设计系统时需要考虑到这种单点故障的风险,并采取相应的容错和监控机制来保证系统的可用性。
11.2.5 Dead letter exchange死信交换机和 Dead letter routing key死信路由key
两者配合可以指定DLX发送的交换机和键,之前已经研究过就不做赘述了
11.2.6 Max length队列最大信息数 和Max length bytes 队列磁盘大小
-
Max length参数用于限制队列中消息的最大数量。当队列中的消息数达到最大值时,新的消息将被拒绝并返回给发布者。
-
Max length bytes参数用于限制队列中消息的最大总大小(磁盘空间。当队列中所有消息的大小总和达到最大值时,新的消息将被拒绝并返回给发布者。
这两个参数可以用于控制队列的大小,以避免队列过度增长导致系统资源耗尽。在设置这些参数时,需要根据具体的业务需求和系统资源情况进行权衡和调整。
-
注意,Max length bytes的单位是byte。比如要设置1G的最大磁盘空间
'x-max-length-bytes': 1073741824
11.2.7 Maximum priority最高优先级
- 当消息被发布到队列时,可以为消息设置一个优先级,优先级越高的消息将会被先处理。
- 使用Maximum priority参数可以限制队列中消息的最大优先级,超过该优先级的消息将被丢弃或者被发送到死信交换器(Dead-Letter Exchange)。
11.2.8 Lazy mode懒模式
-
用于延迟队列的内存分配,从而减少内存的使用量。
-
在Lazy mode下,队列的消息不会立即被写入磁盘,而是先被存储在内存中,直到内存达到一定的阈值时才会被写入磁盘。
默认情况下,消息会一直存在内存中,占用过多内存可能会导致运行过慢、消息丢失、系统崩溃等问题
-
使用Lazy mode可以在一定程度上降低队列的内存使用量,提高系统的性能和可扩展性。
-
然而,由于消息需要等待一定时间才能被写入磁盘,因此在使用Lazy mode时需要注意消息的持久化和数据丢失的风险。如果需要确保消息不会丢失,需要将消息设置为持久化,并且在队列中启用持久化模式。
-
参数配置格式
“x-queue-mode” : “lazy”
11.2.9 Master locator主定位器
用于集群,暂不涉及
RabbitMQ的Master locator用于在集群中查找当前拥有某个队列的主节点(Master Node)。在RabbitMQ集群中,一个队列可以被复制到多个节点上,其中一个节点被指定为主节点,其他节点为从节点。主节点负责处理所有的读写请求,而从节点只负责复制主节点上的数据。
十二、消息的可靠性投递
12.1 概念理解
消息的可靠性投递是指在消息传递过程中,确保消息能够被成功地传递到目标节点并被消费者正确地处理。
在消息传递中,可能会发生网络故障、节点宕机等问题,这些问题可能会导致消息丢失或重复传递,从而影响系统的可靠性和稳定性。
12.2 如何提高消息的可靠性
注意
消息的可靠性投递就是要保证消息投递过程中每一个环节都要成功,那么这肯定会牺牲些性能,性能与可靠性是无法兼得的
如果业务实时一致性要求不是特别高的场景,可以牺牲一些可靠性来换取性能。
消息的传递模型如下
12.2.1 消息发送时的确认模式
对应第一步的生产者到交换机的这一步,确保消息成功发送到交换机
12.2.2 消息返回模式
对应的是交换机到队列这一步,确保消息成功从交换机发送到队列中
当然在实际生产环境下,我们不会出现这种问题,必须对所有的name和key进行严格测试才能上线(很少有这种问题 ) ;
1.2.2.3 持久化机制
交换机和队列的持久化机制,保证服务器故障或重启后,消息仍然存在
- 队列持久化
- 交换机持久化
- 消息持久化
12.2.4 消费时的确认模式
启动手动确认模式,前面有提到。
只有当消费者确保业务运行成功后,再确认接受消息。
12.2.5 集群、镜像队列,保证高可用
- 设置rabbitMQ的集群
- 设置镜像队列
十三、消息的幂等性
同一个消息,第一次接收,正常处理业务;
如果同一个消息,第二次接收,那就不能再处理了,否则就重复处理了。
13.1 概念
13.1.1 幂等性
概念:对一个资源,无论请求一次还是多次,该数据本身造成的影响应该是相同的,不能因为重复的请求而造成资源重复造成影响。
(个人理解:有点类似数据库的一致性
13.1 举例:接口幂等性
接口幂等性是指:一个接口用同样的参数反复调用,不会造成业务错误,那么这个接口就是具有幂等性的;
这些接口必须要要做幂等设计:
- 注册接口:多次请求注册,也只能生成同一个新账号
- 发送短信验证码接口:多次请求也只发送一次短信
- 比如同一个订单我支付两次,但是只会扣款一次,第二次支付不会扣款,这说明这个支付接口是具有幂等性的;
13.2 数据库的幂等性
问:sql语句中哪些语句是非幂等的?
- select:多次查询结果一样:幂等
- delete:多次删除结果也是一样:幂等
- update:不进行计算的更新操作:幂等
- insert:除非指定id,多次的插入会导致多条数据,所以是非幂等的。
所以需要对insert的进行幂等操作,比如数据库自带的约束。或者在插入前进行查询,避免重复插入。
13.2 如何避免消息的重复消费问题?(消息消费时的幂等性
13.1 全局唯一id +Redis
当生产者发送消息时,设置一个全局唯一的messageId,消费者拿到消息后,使用redis的setnx
指令存储messageId,如果存储成功(返回为1)说明消息还为被处理,如果返回为0,则说明已经被处理过了。
关于SETNX
SETNX 指令常用于实现分布式锁的场景,通过尝试设置一个特定的键来获取锁,如果设置成功则表示获取到了锁,否则表示锁已经被其他客户端持有。
SETNX key value
当执行 SETNX 指令时,会按照以下步骤进行处理:
- 如果键 key 不存在,则设置键 key 的值为 value。
- 如果键 key 已经存在,则不进行任何操作,返回 0。
- 如果设置成功,则返回 1。
13.3 ⭐️代码实现
13.3.1 环境准备
-
redis
-
项目依赖新增:
spring-boot-starter-redis
13.3.2 实例思路整理
生产者:
- 模拟一个订单对象,其中一个属性为订单id(唯一)
- 发送两个订单,他们的订单id相同(模拟非幂等情况
消费者:
- 开启手动确认模式:
spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode = manual
- 正常监听队列,接收到订单信息后,将订单id存入redis
- 判断redis的存储结果,如果正常存入redis,则确认接受信息并继续进行消费者业务。否则拒绝信息。
代码略