消息队列RabbitMQ详细使用

这边文章是我根据网上的笔记结合自己的理解重新进行编辑的，主要是方便自己实时对知识点复盘回顾。

MQ 的相关概念

什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常 见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不 用依赖其他服务。

为什么要用MQ

• 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。

• 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。

• 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。

MQ 的分类

::: tip ActiveMQ

:::

优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较 低的概率丢失数据

缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。

::: tip Kafka

:::

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件， 以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥 着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点：性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非 常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采 用 Pull 方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持： 功能 较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点：Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消 息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序， 但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢；

::: tip RocketMQ

:::

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一 些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场 景。

优点：单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构，消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分 布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降,源码是 java 我们可以自己阅 读源码，定制自己公司的 MQ

缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般,没有在MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

::: note RabbitMQ

:::

2007 年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

优点：由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易 用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高

官网更新：https://www.rabbitmq.com/news.html

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

MQ 的选择

• Kafka

Kafka 主要特点是基于Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集 和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能， 肯定是首选 kafka 了。

尚硅谷官网 kafka 视频教程：http://www.gulixueyuan.com/course/330/tasks

• RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削 峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务 场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。

• RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分 方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。

RabbitMQ

RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件：它接受并转发消息。

你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ 是 一个快递站，一个快递员帮你传递快件。

RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收， 存储和转发消息数据。

官网：https://www.rabbitmq.com/#features

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。

各个名词介绍

• Broker

  接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker，通常将生生这发送的消息床底给消费者，同时还提供的消息的可靠性投递。

• 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。它允许您在单个 RabbitMQ 服务器上运行多个独立的 RabbitMQ 实例。

• 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，不用每次都建立连接。

• 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

安装RabbitMQ

1、下载

官网下载地址：https://www.rabbitmq.com/download.html

这里我们选择的版本号（注意这两版本要求）

• rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

  GitHub：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/tag/v3.8.8

  加载下载：https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/packages/el/7/rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

• erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm

  官网：https://www.erlang-solutions.com/downloads/

  加速：https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/packages/el/7/erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm

Red Hat 8, CentOS 8 和 modern Fedora 版本，把 “el7” 替换成 “el8”

2、安装

上传到 /usr/local/software 目录下(如果没有 software 需要自己创建)

rpm -ivh erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

3、启动

# 启动服务
systemctl start rabbitmq-server
# 查看服务状态
systemctl status rabbitmq-server
# 开机自启动
systemctl enable rabbitmq-server
# 停止服务
systemctl stop rabbitmq-server
# 重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

Web管理界面及授权操作

1、安装

默认情况下，是没有安装web端的客户端插件，需要安装才可以生效

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

安装完毕以后，重启服务即可

systemctl restart rabbitmq-server

访问 http://42.192.149.71:15672 ，用默认账号密码(guest)登录，出现权限问题

默认情况只能在 localhost 本机下访问，所以需要添加一个远程登录的用户

2、添加用户

# 创建账号和密码
rabbitmqctl add_user admin 123456# 设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator# 为用户添加资源权限
# set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
# 添加配置、写、读权限

用户级别：

1. administrator：可以登录控制台、查看所有信息、可以对 rabbitmq 进行管理
2. monitoring：监控者 登录控制台，查看所有信息
3. policymaker：策略制定者 登录控制台，指定策略
4. managment：普通管理员 登录控制台

再次登录，用 admin 用户

::: tip 重置命令

:::

关闭应用的命令为：rabbitmqctl stop_app

清除的命令为：rabbitmqctl reset

重新启动命令为：rabbitmqctl start_app

Docker 安装

官网：https://registry.hub.docker.com/_/rabbitmq/

docker run -id --name myrabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management

Hello world

我们将用 Java 编写两个程序。发送单个消息的生产者和接收消息并打印出来的消费者

在下图中，“ P” 是我们的生产者，“ C” 是我们的消费者。中间的框是一个队列 RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区

连接的时候，需要开启 5672 端口

• 依赖

pom.xml

<!--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>

简单示例

下面使用信道channel来实现一个最简单的消息队列的示例：

• 消息生产者

发送消息

package com.oddfar.one;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;/*** 生产者通过信道发送消息*/
public class Producer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {//创建一个连接工厂，用来获取信道channelConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("42.192.149.71");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("123456");//channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭//创建连接Connection connection = factory.newConnection();//获取信道Channel channel = connection.createChannel();/*** 生成一个队列* 1.队列名称* 2.队列里面的消息是否持久化 也就是是否用完就删除* 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否进行共享 true 可以多个消费者消费* 4.是否自动删除 最后一个消费者端开连接以后 该队列是否自动删除 true 自动删除* 5.其他参数*/channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);String message = "hello world";/*** 发送一个消息* 1.发送到那个交换机* 2.路由的 key 是哪个* 3.其他的参数信息* 4.发送消息的消息体*/channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());System.out.println("消息发送完毕");}}

• 消息消费者

获取“生产者”发出的消息

package com.oddfar.one;import com.rabbitmq.client.*;/*** 消费者通过信道消费消息*/
public class Consumer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("42.192.149.71");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("123456");Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();System.out.println("等待接收消息.........");//推送的消息如何进行消费的接口函数回调DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody());System.out.println(message);};//取消消费的一个函数回调接口 比如如在消费的时候队列被删除掉了CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {System.out.println("消息消费被中断");};/*** 消费者消费消息 - 接受消息* 1.消费哪个队列* 2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答* 3.消费者未成功消费的回调* 4.消息被取消时的回调*/channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);}}

Work Queues

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。

轮训分发消息

在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程是如何工作的。

1、抽取工具类

package com.oddfar.utils;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class RabbitMqUtils {//得到一个连接的 channelpublic static Channel getChannel() throws Exception {//创建一个连接工厂ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("42.192.149.71");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("123456");Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();return channel;}
}

2、启动两个工作线程来接受消息

package com.oddfar.two;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;/*** 这是一个工作线程，相当于之前的消费者**/
public class Worker01 {private static final String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//消息接受DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String receivedMessage = new String(delivery.getBody());System.out.println("接收到消息:" + receivedMessage);};//消息被取消CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");};System.out.println("C1 消费者启动等待消费.................. ");channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);}
}

选中 Allow multiple instances

启动后

3、启动一个发送消息线程

public class Task01 {public static final String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (scanner.hasNext()) {String message = scanner.next();channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());System.out.println("消息发送完成：" + message);}}
}

• 结果展示

通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 1 和消费者 2 分别分得两个消息，并且是按照有序的一个接收一次消息

消息应答

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，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。

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。

手动消息应答的方法

• Channel.basicAck(用于肯定确认)

• channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);//第二个参数表示不重新入队
  

  RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了

• Channel.basicNack(用于否定确认)

• Channel.basicReject(用于否定确认)

  注意：
  Channel.basicNack 和 Channel.basicReject 都是用于否定确认消息的。它们的区别在于：

  • Channel.basicNack 可以批量拒绝多条消息，而 Channel.basicReject 只能一次拒绝一条消息。
  • Channel.basicNack 可以指定是否重新入队，而 Channel.basicReject 不支持重新入队。

  以下是 Channel.basicNack 和 Channel.basicReject 的使用示例：

  // 使用 Channel.basicNack 拒绝一条消息
  channel.basicNack(deliveryTag, false, false);// 使用 Channel.basicNack 拒绝多条消息
  channel.basicNack(deliveryTags, false, false);// 使用 Channel.basicReject 拒绝一条消息
  channel.basicReject(deliveryTag, false);
  

  参数说明

  • deliveryTag：消息的标识符。
  • multiple：是否批量拒绝消息。如果为 true，则表示拒绝 deliveryTag 指定的消息和之前未确认的所有消息。如果为 false，则表示仅拒绝 deliveryTag 指定的消息。
  • requeue：是否重新入队。如果为 true，则表示将消息重新入队，供其他消费者消费。如果为 false，则表示将消息丢弃。

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

• 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

在使用批量应答时，需要注意以下几点：

• 尽量避免重新入队：只有在必要的情况下才应将消息重新入队。
• 合理设置队列大小：队列的大小应根据消息的处理能力进行设置，以避免消息积压。
• 使用消息过期机制：可以设置消息的过期时间，以避免消息积压太久。

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。

消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答，自动应答可能因为服务器闪断等原因，消息重新入队，造成消息重复消费，所以我们要想实现消息可靠性投递，需要把自动应答改为手动应答，手动应答更灵活，可以选择消费完删除消息。

消费者在上面代码的基础上增加了以下内容

channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);//第二个参数表示不重新入队

消息生产者：

package com.oddfar.three;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;import java.util.Scanner;/*** 消息生产者,消息在手动应答时是不丢失的，放回队列重新消费*/
public class Task02 {private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明队列channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);Scanner sc = new Scanner(System.in);System.out.println("请输入信息");while (sc.hasNext()) {String message = sc.nextLine();//发布消息channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息" + message);}}}

消费者 01：

package com.oddfar.three;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;/*** 消费者01 手动接收消息*/
public class Work03 {private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//采用手动应答boolean autoAck = false;//注册消费者，并开始消费消息channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较 短");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody());try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("接收到消息:" + message);//手动确认消息，第二个参数表示消息不重新入队。channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);};CancelCallback cancelCallback = (s) -> {System.out.println(s + "消费者取消消费接口回调逻辑");};}
}

消费者 02：

​ 把时间改成30秒

::: tip 手动应答效果演示

:::

正常情况下消息发送方发送两个消息 C1 和 C2 分别接收到消息并进行处理

在发送者发送消息 dd，发出消息之后的把 C2 消费者停掉，按理说该 C2 来处理该消息，但是由于它处理时间较长，在还未处理完，也就是说 C2 还没有执行 ack 代码的时候，C2 被停掉了， 此时会看到消息被 C1 接收到了，说明消息 dd 被重新入队，然后分配给能处理消息的 C1 处理了

拒绝消息

如果消费者拒绝消息，则可以使用 basic.reject() 或 basic.nack() 方法。

• basic.reject() 方法用于拒绝单条消息。
• basic.nack() 方法用于拒绝多条消息。

当消费者使用 basic.reject() 或 basic.nack() 方法拒绝消息时，可以设置 requeue=true 或 requeue=false。

• requeue=true 表示消息将重新入队，并由其他消费者进行消费。
• requeue=false 表示消息将被丢弃。

拒绝多条消息

basic.nack() 方法的第一个参数是 deliveryTag 数组，表示要拒绝的消息的 deliveryTag。第二个参数是 multiple，表示是否拒绝多条消息。如果 multiple=true，则表示拒绝所有 deliveryTag 数组中的值。如果 multiple=false，则表示仅拒绝 deliveryTag 数组中的第一个值。第三个参数是 requeue，表示是否将消息重新入队。如果 requeue=true，则表示消息将重新入队，并由其他消费者进行消费。如果 requeue=false，则表示消息将被丢弃。以下是 basic.nack() 方法的使用示例：// 拒绝所有 `deliveryTag` 数组中的值
channel.basicNack(new int[]{1, 2, 3}, true, false);// 仅拒绝 `deliveryTag` 数组中的第一个值
channel.basicNack(new int[]{1}, false, false);

拒绝单条消息

channel.basicReject(deliveryTag, false);

在上述代码中，我们使用 basic.reject() 方法拒绝了消息，并且设置了 requeue=false，表示消息将被丢弃。

RabbitMQ 持久化

当 RabbitMQ 服务停掉以后，消息生产者发送过来的消息不丢失要如何保障？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。

::: tip 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

//让队列持久化
boolean durable = true;
//声明队列
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

注意：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

以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区、

::: tip 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。

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，在消费者中消费之前，我们可以设置参数 channel.basicQos(1);

//不公平分发
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);
//采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_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。

预取值分发

带权的消息分发

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。

发布确认

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。

发布确认的策略

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

//开启发布确认
channel.confirmSelect();

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。

/*** 单个发送确认*/
public static void publishMessageIndividually() throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//队列声明String queueName = UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String message = i + "";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());//同步确认发布的方式：服务端返回 false 或超时时间内未返回，生产者可以消息重发// 等待所有未应答的消息都被确认try {Boolean flag = channel.waitForConfirmsOrDie(10000);if (flag) {System.out.println("消息发送成功");}} catch (TimeoutException e) {e.printStackTrace();}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");}

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 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。

/*** 批量*/
public static void publishMessageBatch() throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//队列声明String queueName = UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();//批量确认消息大小int batchSize = 100;//未确认消息个数int outstandingMessageCount = 0;long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String message = i + "";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());outstandingMessageCount++;if (outstandingMessageCount == batchSize) {//进行批量确认channel.waitForConfirms();outstandingMessageCount = 0;}}//为了确保还有剩余没有确认消息 再次确认if (outstandingMessageCount > 0) {channel.waitForConfirms();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
}

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。

如何处理异步未确认消息?

可以在消息回调中对未确认的消息进行一定次数的回调，并采取日志记录。

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

交换机

Exchanges

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。

Exchanges 的类型：

​ 直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)

无名exchange：

​ 在前面部分我们对 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

临时队列

之前的章节我们使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。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 RabbitMQ 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();

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（一般发送的消息会有一个路由键，交换机绑定的队列也有一个路由键，如果两个路由键相匹配消息就会发送到指定的队列）

Fanout exchange

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。对于 Fanout 类型交换机，每一个消费者都会消费一遍全量的消息。而且fanout交换机不需要路由键，路由键对此交换机无作用。

Fanout 实战

Logs 和临时队列的绑定关系如下图

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，另一个消费者进行控制台打印。

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

package com.oddfar.five;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;/*** 消费之把消息打印到控制台*/
public class ReceiveLogs01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//设置交换机类型为fanoutchannel.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........... ");//发送回调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);};//注册消费者，并且第二个参数设置了 autoAck 属性为 true，这意味着消费者在消费消息后，会自动向 RabbitMQ 确认消息已经被消费。channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

ReceiveLogs02 把消息写出到文件

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, "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........... ");//发送回调DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");File file = new File("D:\\test\\rabbitmq_info.txt");FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");System.out.println("数据写入文件成功");};//注册消费者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[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();/*** 声明一个 exchange* 1.exchange 的名称* 2.exchange 的类型为fanout*/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);}}}

Direct exchange

在上一节中，我们构建了一个简单的日志记录系统。我们能够向许多接收者广播日志消息。在本节我们将向其中添加一些特别的功能——让某个消费者订阅发布的部分消息。例如我们只把严重错误消息定向存储到日志文件(以节省磁盘空间)，同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

我们再次来回顾一下什么是 bindings，绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解： 队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣。绑定用参数：routingKey 来表示也可称该参数为 binding key， 创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, “routingKey”);

绑定之后的意义由其交换类型决定。

Direct 介绍

点对点交换机，根据绑定的路由键来确认把消息发送到哪个队列。

上一节中的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。

在上面这张图中，我们可以看到 X 绑定了两个队列，绑定类型是 direct。队列Q1 绑定键为 orange， 队列 Q2 绑定键有两个:一个绑定键为 black，另一个绑定键为 green.

在这种绑定情况下，生产者发布消息到 exchange 上，绑定键为 orange 的消息会被发布到队列 Q1。绑定键为 black和green 的消息会被发布到队列 Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。

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。

Direct 实战

关系：

交换机：

c2：绑定disk，routingKey为error

c1：绑定console，routingKey为info、warning

1、

package com.oddfar.six;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;/**
接受路由键为error的消息*/
public class ReceiveLogsDirect01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//设置交换机类型为DIRECTchannel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);String queueName = "disk";//队列声明channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//队列绑定设定路由键为errorchannel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "error");System.out.println("等待接收消息...");//发送回调DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");message = "接收绑定键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + message;System.out.println("error 消息已经接收：\n" + message);};channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

2、

/**
**接受路由键为info和warning的消息
*/
public class ReceiveLogsDirect02 {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);String queueName = "console";//队列声明channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//队列绑定channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");System.out.println("等待接收消息...");//发送回调DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");message = "接收绑定键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + message;System.out.println("info和warning 消息已经接收：\n" + message);};channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

3、

public class EmitLogDirect {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);//创建多个 bindingKeyMap<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()) {//获取 key value 发送不同路由键类型的消息String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();String message = bindingKeyEntry.getValue();channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息:" + message);}}
}

Topics exchange

Topic 的介绍

在上一个小节中，我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行随意广播的 fanout 交换机，而是使用了 direct 交换机，从而有能实现有选择性地接收日志。

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，某个队列只想进行路由键的模糊匹配接受 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

::: tip 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

Topic 匹配案例

下图绑定关系如下

• 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.#)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的

例子	说明
quick.orange.rabbit	被队列 Q1Q2 接收到
azy.orange.elephant	被队列 Q1Q2 接收到
quick.orange.fox	被队列 Q1 接收到
lazy.brown.fox	被队列 Q2 接收到
lazy.pink.rabbit	虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次
quick.brown.fox	不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃
quick.orange.male.rabbit	是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit	是四个单词但匹配 Q2

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

Topic 实战

代码如下：

package com.oddfar.seven;import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** 发送端 测试topic类型交换机  *(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();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.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, null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息：" + message);}}
}

/*** 接收端 测试topic类型交换机   *(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 ReceiveLogsTopic01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);//声明 Q1 队列与绑定关系String queueName = "Q1";//声明channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//绑定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 -> {});}
}

/*** 接收端 测试topic类型交换机   *(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 ReceiveLogsTopic02 {private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);//声明 Q2 队列与绑定关系String queueName = "Q2";//声明channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//绑定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 -> {});}
}

死信队列

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，实现延时队列的效果。

死信的来源

• 消息 TTL 过期

  TTL是Time To Live的缩写, 也就是生存过期时间

• 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)，单条或者多条拒绝， 并且 requeue=false，没有重新入队.

死信实战

死信之TTl

消费者 C1 代码：

/*** 死信队列 - 消费者01*/
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[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明死信和普通交换机 类型为 directchannel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);//声明死信队列绑定死信交换机-路由键为lisiString deadQueue = "dead-queue";channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);//死信队列绑定：队列、交换机、路由键（routingKey）channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");//再把正常队列通过路由键lisi绑定死信交换机，把消息存入死信队列，后续再用消费者消费死信消息实现延时队列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");//正常队列String normalQueue = "normal-queue";channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);//正常队列接受路由键为zhangsan的消息，通过上面的死信的map参数再转发到死信队列（生产者给消息设置死信时间）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 -> {});}}

生产者代码

/**
**生产者给消息设置死信时间
**/
public class Producer {private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);//设置消息的 TTL 时间 10sAMQP.BasicProperties properties = new 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, "zhangsan", properties, message.getBytes());System.out.println("生产者发送消息:" + message);}}
}

启动 C1 ，之后关闭消费者，模拟其接收不到消息。再启动 Producer

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，实现了延时队列10秒延时

public class Consumer02 {//死信交换机名称private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明交换机channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);//声明队列String deadQueue = "dead-queue";channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");System.out.println("等待接收死信消息........... ");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("Consumer02 接收到消息" + message);};channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

死信之最大长度

1、消息生产者代码去掉 TTL 属性

2、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)，那么这里就通过设置正常队列长度的方式让消息进入死信队列。**

//设置正常队列的长度限制，例如发10个，4个则为死信
params.put("x-max-length",6);

注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了

3、C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

死信之消息被拒

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)

拒收消息 “info5”

/**
**通过拒绝消息不重新入队，让消息变为死信进入死信队列
**/
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[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明死信和普通交换机 类型为 directchannel.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：队列、交换机、路由键（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");
//        //设置正常队列的长度限制，例如发10个，4个则为死信
//        params.put("x-max-length",6);//正常队列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);}};//开启手动应答channel.basicConsume(normalQueue, false, 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

延迟队列

延迟队列介绍

• 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。

• 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；那我们一直轮询数据，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。

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。

• 队列设置TTL

在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

• 消息设置TTL

是针对每条消息设置TTL

::: tip 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。

整合 springboot

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。

1、创建一个空项目：

2、添加依赖：

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!--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>3.0.0</version></dependency><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId><version>3.0.0</version></dependency><!--RabbitMQ 测试依赖--><dependency><groupId>org.springframework.amqp</groupId><artifactId>spring-rabbit-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

3、修改配置文件

spring.rabbitmq.host=42.192.149.71
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123456

4、添加Swagger 配置类

package com.oddfar.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 {@Beanpublic 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("zhiyuan", "http://oddfar.com", "test@qq.com")).build();}}

队列 TTL

• 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 xExchange 和死信交换机 yExchange（在下图中园形就是交换机），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：

原先配置队列信息，写在了生产者和消费者代码中，现在可写咋配置类中，生产者只发消息，消费者只接受消息

1、配置文件类代码 ：

package com.oddfar.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;
import java.util.Map;/*** 配置MQ元信息*/
@Configuration
public class TtlQueueConfig {//普通交换机public static final String X_EXCHANGE = "X";//两个不同队列public static final String QUEUE_A = "QA";public static final String QUEUE_B = "QB";//死信交换机public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";//死信队列public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";// 声明 xExchange普通direct类型交换机@Bean("xExchange")public DirectExchange xExchange() {return new DirectExchange(X_EXCHANGE);}// 声明 y死信队列交换机@Bean("yExchange")public DirectExchange yExchange() {return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);}// 声明队列 A 绑定 X 普通交换机 并指定路由键为XA@Beanpublic Binding queueaBindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");}//声明队列 B 绑定 X普通交换机 并指定路由键为XB@Beanpublic Binding queuebBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queue1B,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {return BindingBuilder.bind(queue1B).to(xExchange).with("XB");}//声明队列 A ttl 为 10s 并绑定到对应的死信交换机@Bean("queueA")public Queue queueA() {Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//声明当前队列绑定的死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);//声明当前队列的死信路由 keyargs.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");//声明队列的 TTL 过期时间args.put("x-message-ttl", 10000);return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();}//声明队列 B ttl 为 40s 并绑定到对应的死信交换机@Bean("queueB")public Queue queueB() {Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//声明当前队列绑定的死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);//声明当前队列的死信路由 keyargs.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");//声明队列的 TTL 过期时间args.put("x-message-ttl", 40000);return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();}//声明死信队列 QD@Bean("queueD")public Queue queueD() {return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE);}//声明死信队列 QD 绑定关系，让消息进入QD死信队列@Beanpublic Binding deadLetterBindingQAD(@Qualifier("queueD") Queue queueD,@Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");}}

2、消息生产者代码

package com.oddfar.contorller;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
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 java.util.Date;/*** 生产者向两个普通队列发送消息*/
@Slf4j
@RequestMapping("ttl")
@RestController
public class SendMsgController {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@GetMapping("sendMsg/{message}")public void sendMsg(@PathVariable String message) {log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), message);//convertAndSend() 方法的第一个参数是交换机名称。第二个参数是路由键。第三个参数是消息内容。rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自 ttl 为 10S 的队列: " + message);rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自 ttl 为 40S 的队列: " + message);}}

3、消息消费者代码

package com.oddfar.consumer;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.io.IOException;
import java.util.Date;/*** 消费者 - 死信队列，消费死信队列的消息，实现延时效果*/
@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {@RabbitListener(queues = "QD")public void receiveD(Message message, Channel channel) throws IOException {String msg = new String(message.getBody());log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), msg);}}

发起一个请求 http://localhost:8080/ttl/sendMsg/嘻嘻嘻

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？

延时队列TTL优化

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

配置文件类代码：

@Configuration
public class MsgTtlQueueConfig {public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";public static final String QUEUE_C = "QC";//声明普通队列 C ，而是给消息设置过期时间，进入死信队列，消息过期时间设置为参数由前端传递@Bean("queueC")public Queue queueB() {Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//声明当前队列绑定的死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);//声明当前队列的死信路由 keyargs.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");//没有声明 TTL 属性return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();}//声明队列 B 绑定 X 交换机@Beanpublic Binding queuecBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");}
}

生产者代码：

/*** 延时队列优化  设置消息的过期时间，绑定了死信队列之后，消息到了过期时间就会进入死信队列* @param message 消息* @param ttlTime 延时的毫秒*/
@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);
}

发起请求

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好1/20000

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好2/2000

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。

这也就是为什么第二个延时2秒，却后执行。

Rabbitmq 插件实现延迟队列

上文中提到的问题，确实是一个问题，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。

::: tip 安装延时队列插件

可去官网下载 rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，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

[root@VM-0-6-centos software]# ls
erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm  rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.0.ez  rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm
#移动
cp rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.0.ez /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins
#安装
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
#重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

::: tip 代码

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:

1、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。

@Configuration
public class DelayedQueueConfig {public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";@Beanpublic Queue delayedQueue() {return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);}//自定义交换机 我们在这里定义的是一个延迟交换机@Beanpublic CustomExchange delayedExchange() {Map<String, Object> args = new HashMap<>();//自定义交换机的类型args.put("x-delayed-type", "direct");return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME, "x-delayed-message", true, false, args);}@Beanpublic Binding bindingDelayedQueue(@Qualifier("delayedQueue") Queue queue,@Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange) {return BindingBuilder.bind(queue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();}}

2、生产者代码

@GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable Integer delayTime) {rabbitTemplate.convertAndSend(DELAYED_EXCHANGE_NAME, DELAYED_ROUTING_KEY, message,correlationData -> {//设置消息进入mnesia(一个分布式数据系统)表，到达延时时间后进入延时队列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);
}

3、消费者代码

/*** 消费者 - 基于插件的延时队列*/
@Slf4j
@Component
public class DelayQueueConsumer {public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";@RabbitListener(queues = DELAYED_QUEUE_NAME)public void receiveDelayedQueue(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);}
}

发送请求：

• http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/hello1/20000
• http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/hello2/2000

第二个消息被先消费掉了，符合预期

延时队列总结

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

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？ 对消息创建备份存入缓存，定时发送缓存中的消息，如果被成功消费就清除缓存。

这里采用两个回调函数保证消息的可靠投递

ConfirmCallback：消息抵达broker(MQ服务器)就会执行；

ReturnsCallback：消息没有正常抵达队列就对执行；

ConfirmCallback-确认消息

确认机制方案：

代码架构图：

在配置文件当中需要添加

spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

• NONE 值是禁用发布确认模式，是默认值

• CORRELATED 值是发布消息成功到交换器后会触发回调方法

• SIMPLE 值经测试有两种效果，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;

::: tip 代码

1、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";//声明业务 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路由键为key1@Beanpublic Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue queue,@Qualifier("confirmExchange") DirectExchange exchange) {return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");}
}

2、消息生产者的回调接口

@Component
@Slf4j
/**
**消息抵达broker就会执行
**/
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {/*** 交换机不管是否收到消息的一个回调方法* @param correlationData 消息相关数据* @param ack             交换机是否收到消息* @param cause           为收到消息的原因*/@Overridepublic 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:{}消息，原因:{}", id, cause);}}}

3、消息生产者

/**
**生产者发送两条消息，并指定自定义的消息回调函数
**/
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
@Slf4j
public class ProducerController {public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Autowiredprivate MyCallBack myCallBack;//依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象(上面配置的自定义回调函数)@PostConstructpublic void init() {rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack);}/*** 消息回调和退回* @param message*/@GetMapping("sendMessage/{message}")public void sendMessage(@PathVariable String message) {//指定消息 id 为 1CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("1");String routingKey = "key1";//手动拒绝消息rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, correlationData1);log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("2");routingKey = "key2";rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, correlationData2);log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);}}

4、消息消费者

@Component
@Slf4j
public class ConfirmConsumer {public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";@RabbitListener(queues = CONFIRM_QUEUE_NAME)public void receiveMsg(Message message) {String msg = new String(message.getBody());log.info("接受到队列 confirm.queue 消息:{}", msg);}}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/你好

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。

丢弃的消息交换机是不知道的，需要解决告诉生产者消息传送失败

ReturnsCallback-回退消息

Mandatory 参数

rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack);

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。

1、修改配置

#消息退回
spring.rabbitmq.publisher-returns=true

2、修改回调接口

@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnsCallback {/*** 交换机不管是否收到消息的一个回调方法** @param correlationData 消息相关数据* @param ack             交换机是否收到消息* @param cause           为收到消息的原因*/@Overridepublic 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:{}消息，原因:{}", id, cause);}}//当消息无法路由的时候的回调方法@Overridepublic void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {log.error("消息：{}，被交换机 {} 退回，原因：{}，路由key：{},code:{}",new String(returned.getMessage().getBody()), returned.getExchange(),returned.getReplyText(), returned.getRoutingKey(),returned.getReplyCode());}
}

低版本可能没有 RabbitTemplate.ReturnsCallback 请用 RabbitTemplate.ReturnCallback

@Override
public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String
exchange, String routingKey) {log.info("消息:{}被服务器退回，退回原因:{}, 交换机是:{}, 路由 key:{}",new String(message.getBody()),replyText, exchange, routingKey);
}

3、修改发送者 ProducerController

//依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象
@PostConstruct
public void init() {//消息回调rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack);/*** true：交换机无法将消息进行路由时，会将该消息返回给生产者* false：如果发现消息无法进行路由，则直接丢弃*/rabbitTemplate.setMandatory(true);//设置回退消息交给谁处理rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack);}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/你好

结果分析：

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，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。

• 代码架构图

1、修改配置类

@Configuration
public class ConfirmConfig {public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";//关于备份的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";/*//声明业务 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@Beanpublic Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue queue,@Qualifier("confirmExchange") DirectExchange exchange) {return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");}//************************以下是关于备份的******************************//声明备份 Exchange@Bean("backupExchange")public FanoutExchange backupExchange() {return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME);}//声明确认 业务Exchange 交换机的备份交换机，再通过备份交换机绑定警告队列和备份队列@Bean("confirmExchange")public DirectExchange confirmExchange() {ExchangeBuilder exchangeBuilder = ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME).durable(true) //设置消息持久化//设置该交换机的备份交换机.withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME);return exchangeBuilder.build();}// 声明警告队列@Bean("warningQueue")public Queue warningQueue() {return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build();}// 声明报警队列绑定关系@Beanpublic Binding warningBinding(@Qualifier("warningQueue") Queue queue,@Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {return BindingBuilder.bind(queue).to(backupExchange);}// 声明备份队列@Bean("backQueue")public Queue backQueue() {return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build();}// 声明备份队列绑定关系@Beanpublic Binding backupBinding(@Qualifier("backQueue") Queue queue,@Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {return BindingBuilder.bind(queue).to(backupExchange);}
}

2、报警消费者

@Component
@Slf4j
public class WarningConsumer {public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning.queue";@RabbitListener(queues = 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);}
}

之前已写过 confirm.exchange 交换机，由于更改配置，需要删掉，不然会报错

• 访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/你好

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。

优先级队列

• 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。

可以给队列或者消息设置优先级，优先级高的先执行。

• 如何添加？

a.控制台页面添加

b.队列中代码添加优先级

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 = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(10).build();

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

::: tip 实战

生产者：

/**
**设置消息的优先级
**/
public class PriorityProducer {private static final String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//给消息赋予一个 priority 属性AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(10).build();for (int i = 1; i < 11; i++) {String message = "info" + i;if (i == 5) {//这里为5的消息优先级更高会先执行channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, properties, message.getBytes());} else {channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());}System.out.println("发送消息完成:" + message);}}}

消费者：

public class PriorityConsumer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//设置队列的最大优先级 最大可以设置到 255 官网推荐 1-10 如果设置太高比较吃内存和 CPUMap<String, Object> params = new HashMap();params.put("x-max-priority", 10);channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, params);//消费的接口回调DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody());System.out.println(message);};//取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {System.out.println("消息消费被中断");};//创建消费者，这里没有设置手动接收消息就是采用的默认接收接收消息的方式channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);}}

惰性队列

• 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。

• 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);

• 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

扩展：

1、消息应答@RabbitListener和@RabbitHandler的使用区别

1.@RabbitListener 注解是指定某方法作为消息消费的方法，例如监听某 Queue 里面的消息。

2.@RabbitListener标注在方法上，直接监听指定的队列，此时接收的参数需要与发送市类型一致

@Component
public class PointConsumer {//监听的队列名@RabbitListener(queues = "point.to.point")public void processOne(String name) {System.out.println("point.to.point：" + name);}
}

3.@RabbitListener 可以标注在类上面，需配合 @RabbitHandler 注解一起使用
@RabbitListener 标注在类上面表示当有收到消息的时候，就交给 @RabbitHandler 的方法处理，根据接受的参数类型进入具体的方法中。

@Component
@RabbitListener(queues = "consumer_queue")
public class Receiver {@RabbitHandler
public void processMessage1(String message) {System.out.println(message);
}@RabbitHandler
public void processMessage2(byte[] message) {System.out.println(new String(message));
}

2、消息消费的重试

可以参考下面的文章：

RabbitMQ （三）消息重试_retries exhausted for message-CSDN博客

一般手动unack之后可以把失败的消息重新入队列，但是这样会有问题，失败的消息会放在队列头，导致一直反复尝试失败的消息，容易造成内存问题。正确的做法是可以采用spring-retry让失败的消息重试一定次数后放入死信队列，再对死信队列进行处理，日志上报、人工干预等。

下面是一个重试的示例：

1、pom依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><scope>compile</scope></dependency></dependencies>

消息消费出现异常时，借助springboot提供的重试机制进行重试因为使用的spring-retry，所以方法中必须抛出异常，否则spring-retry不会被触发！！！

2、 配置文件 application.properties：

这里注释掉了 spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual ，这样在消息消费失败时，会自动转到死信队列，如果开启手动确认机制，必须调用 chanel.basicNack(tag,false,false) 消息才会进入死信队列！！！

# 应用名称
spring.application.name=rabbitmq
server.port=8080
server.servlet.context-path=/spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
# 指定连接的虚拟主机，可以在rabbitMQ控制台查看对应的虚拟主机的名字
spring.rabbitmq.virtual-host=my_vhost
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=admin#开启消息单条消费（方便测试）
spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=1# 开启 publish-comfirm 机制和消息路由匹配失败退回机制（两回调函数）
spring.rabbitmq.publisher-returns=true
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
# 注释掉消费者手动 ack 机制，改为自动
# spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual
# 开启spring提供的retry
spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled=true
spring.rabbitmq.listener.simple.retry.max-attempts=3
spring.rabbitmq.listener.simple.retry.initial-interval=3000

3、 RabbitConfig

配置MQ元信息，主要在程序启动时，做如下设置：

• 创建死信队列和死信交换器，并将死信队列绑定到死信交换器。

• 创建普通队列和普通交换器，并将普通队列绑定到普通交换器，同时将死信队列与普通队列关联，这样当消息消费失败时，消息会进入死信队列（使用了自动 ack模式）。

package com.fmi110.rabbitmq.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.HashMap;/*** @description rabbitMQ 配置类*/
@Configuration
@Slf4j
public class RabbitConfig {String dlQueueName  = "my-queue-dl"; // 普通队列名称String dlExchangeName = "my-exchange-dl"; // 死信交换器名称String dlRoutingKey   = "rabbit.test";String queueName = "retry-queue";String exchangeName = "my-exchange"; // 普通交换器名称/*** 创建死信队列** @return*/@Beanpublic Queue queueDL() {return QueueBuilder.durable(dlQueueName) // 持久化队列.build();}/*** 创建死信交换机** @return*/@Beanpublic TopicExchange exchangeDL() {return new TopicExchange(dlExchangeName, true, false);}/*** 绑定操作*/@Beanpublic Binding bindQueueDL2ExchangeDL(Queue queueDL, TopicExchange exchangeDL) {log.info(">>>> 队列与交换器绑定");return BindingBuilder.bind(queueDL).to(exchangeDL).with(dlRoutingKey);}/*** 创建持久化队列,同时绑定死信交换器** @return*/@Beanpublic Queue queue() {log.info(">>>> 创建队列 retry-queue");HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();params.put("x-dead-letter-exchange", dlExchangeName);params.put("x-dead-letter-routing-key", dlRoutingKey);return QueueBuilder.durable(queueName) // 持久化队列.withArguments(params) // 关联死信交换器.build();}/*** 创建交换机** @return*/@Beanpublic TopicExchange exchange() {log.info(">>>> 创建交换器 my-exchange");boolean durable    = true; // 持久化boolean autoDelete = false; // 消费者全部解绑时不自动删除return new TopicExchange(exchangeName, durable, autoDelete);}/*** 绑定队列到交换机** @param queue* @param exchange* @return*/@Beanpublic Binding bindQueue2Exchange(Queue queue, TopicExchange exchange) {log.info(">>>> 队列与交换器绑定");return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("rabbit.test");}//    /**
//     * spring-retry重试机制：当重试次数达到最大，消息仍然消费失败时回调。
//     * 如果开启这个类，则死信队列失效，消息消费失败，即使配置了死信队列，消息也不会进入死信队列。
//     * 重试失败回调和死信队列只能二选一！！！spring 提供回调实现类有如下几个：
//     * RejectAndDontRequeueRecoverer ：消费失败，并且消息不再入列，spring默认使用。
//     * ImmediateRequeueMessageRecoverer ：将消息重新入列
//     * RepublishMessageRecoverer：转发消息到指定的队列，
//     * @return
//     */
//    @Bean
//    public MessageRecoverer messageRecoverer(){
//        return new MessageRecoverer() {
//            @Override
//            public void recover(Message message, Throwable cause) {
//                log.info(message.toString());
//                log.info("spring-retry重试次数达到最大，消息仍然失败的回调");
//                // TODO: 记录错误信息并上报
//            }
//        };
//    }
}

4、 消息生产者 RabbitProducer

这里为了保证消息保证消息可靠投递，配置了 confirm 消息确认机制，回调函数。

package com.fmi110.rabbitmq;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.PostConstruct;/*** @description 消息生产者*/
@Component
@Slf4j
public class RabbitProducer {@AutowiredRabbitTemplate rabbitTemplate;/*** 1 设置 confirm 回调，消息发送到 exchange 时回调* 2 设置 return callback ,当路由规则无法匹配到消息队列时，回调** correlationData：消息发送时，传递的参数，里边只有一个id属性，标识消息用*/@PostConstructpublic void enableConfirmCallback(){// #1/*** 连接不上 exchange或exchange不存在时回调*/rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData,ack,cause)->{if (!ack) {log.error("消息发送失败");// TODO 记录日志，发送通知等逻辑}});// #2/*** 消息投递到队列失败时，才会回调该方法* message:发送的消息* exchange:消息发往的交换器的名称* routingKey:消息携带的路由关键字信息*/rabbitTemplate.setReturnCallback((message,replyCode,replyText,exchange,routingKey) ->{log.error("消息路由失败");// TODO 路由失败后续处理逻辑});}public void send(String msg){String exchangeName = "my-exchange";// String routingKey   = "aaa.xxx";String routingKey   = "rabbit.test";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, routingKey, msg);}}

5、消息消费者 RabbitConsumer

package com.fmi110.rabbitmq;import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.amqp.support.AmqpHeaders;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/*** @description 消息消费者*/
@Component
@Slf4j
public class RabbitConsumer {AtomicInteger count = new AtomicInteger();/*** 普通队列消费者* @param data* @param channel* @param tag* @throws Exception*/@RabbitListener(queues="retry-queue")public void consumer(String data, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long tag) throws Exception{log.info(">>>> consumer 消费 tag = {},次数count={},消息内容 : {}",tag, count.incrementAndGet(),data);// TODO 消息处理逻辑throw new RuntimeException("抛出异常，模拟消费失败，触发spring-retry");}/*** 死信队列消费者* @param data* @param channel* @param tag* @throws Exception*/@RabbitListener(queues="my-queue-dl")public void consumeDL(String data, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long tag) throws Exception{log.info(">>>> 死信队列消费 tag = {},消息内容 : {}",tag,data);
//        channel.basicNack(tag, false, false);}
}

6、Controller

用于触发发送消息

package com.fmi110.rabbitmq.controller;import com.fmi110.rabbitmq.RabbitProducer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.HashMap;@RestController
public class TestController {@AutowiredRabbitProducer rabbitProducer;@GetMapping("/test")public Object test() {rabbitProducer.send("this is a message");HashMap<String, Object> result = new HashMap<>();result.put("code", 0);result.put("msg", "success");return result;}
}

7、运行结果

运行日志如下:

: >>>> consumer 消费 tag = 1,次数count=1,消息内容 : this is a message
: >>>> consumer 消费 tag = 1,次数count=2,消息内容 : this is a message
: >>>> consumer 消费 tag = 1,次数count=3,消息内容 : this is a message
o.s.a.r.r.RejectAndDontRequeueRecoverer  : Retries exhausted for message 
(Body:'this is a message' MessageProperties 
[headers={spring_listener_return_correlation=2840e95b-8544-4ed8-b3ed-8ba02aee2729}, 
contentType=text/plain, contentEncoding=UTF-8, contentLength=0, 
receivedDeliveryMode=PERSISTENT, priority=0, redelivered=false, 
receivedExchange=my-exchange, receivedRoutingKey=rabbit.test, 
deliveryTag=1, consumerTag=amq.ctag-a5AZEb9AYpOzL6mQJQIvaQ, 
consumerQueue=retry-queue])...
Caused by: java.lang.RuntimeException: 抛出异常，模拟消费失败，触发spring-retryat com.fmi110.rabbitmq.RabbitConsumer.consumer(RabbitConsumer.java:36) ~[classes/:na]at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_181]
....: >>>> 死信队列消费 tag = 1,消息内容 : this is a message

从日志可看出，普通队列的消费者一共消费了三次仍然失败，最后回调spring提供 RejectAndDontRequeueRecoverer ，然后消息进入死信队列被消费。

常见问题汇总：

消息丢失、消息幂等、消息顺序消费、消息延时消费，重复消费，消息积压

• 消息丢失： 在RabbitMq中消息到达Broker的时候以及消息没能到达队列分别会进行两次函数回调。

  • 在生产者端只要消息抵达Broker,并且没有在另一个回调函数报错，就对消息持久化到磁盘。
  • 在消费者端的时候需要手动接收消息防止消息丢失，因为默认自动接收消息，此时业务可能出现了问题，但是还是确认了消息就会造成丢失，但是如果改为手动接收，在业务失败时可以采取重试机制，进行日志记录，定期扫描数据库，将失败的消息再次发送。（如果觉得回调函数加日志比较烦麻烦还可以设置备份教交换机来实现告警队列，备份队列等）
  • 也可以发送事务消息，但是这样效率会比较低。

  消息幂等： 这个就得结合业务实际考虑，

  • 可以使用唯一标识，在消息中添加一个唯一标识，例如消息 ID、业务流水号等。在消费消息时，先检查该消息是否已经被消费过。如果已经被消费过，则跳过该消息；
  • 也可以结合redis实现令牌校验，比如提交订单业务，首先可以创建一个令牌并且设置过期时间设置到redis里面并且把令牌返回给前端，前端提交订单的时候把令牌传给后端对令牌进行校验，校验成功就执行提交业务并删除redis的令牌。

  消息顺序消费：

  • 使用分区： 将消息按照业务逻辑分区，然后将同一分区的消息发送到同一个队列中。这样，消费者就可以按照分区顺序消费消息。
  • 使用顺序消息 一些消息队列系统支持顺序消息，可以保证消息按照发送的顺序被消费。
  • 使用分布式锁消费者在消费消息时，使用分布式锁来保证同一队列中的消息只能被一个消费者消费。这样，就可以保证消息的顺序消费。

  消息延时消费： 采用延时队列就可以了。

  消息重复：就是消费者消费了消息还没来得及手动回复就闪断了，然后服务器重连之后消息从unAcked状态变为ready状态，交给消费者再次消费，解决办法和幂等差不多，创建防重表或者唯一标识，比如库存的锁定状态，只会解锁已锁定的库存，一旦解锁之后状态改变就不会再次解锁。

  消息积压： 就是发送的消息过多，消费者消息能力不足。首先日志代码排查，然后可以在生产者端对消息限流，多上线一点消费者。