RabbitMQ 应用

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文章目录

  • 前言
  • 1. Simple 简单模式
  • 2. Work Queue 工作队列模式
  • 3. Pubulish/Subscribe 发布/订阅模式
    • Exchange 的类型
  • 4. Routing 路由模式
  • 5. Topics 通配符模式
  • 6. RPC RPC通信
  • 7. Publisher Confirms 发布确认
    • 1. 单独确认
    • 2. 批量确认
    • 3. 异步确认

前言

前面我们学习了 RabbitMQ 的基本使用以及 RabbitMQ 的快速上手,那么这篇文章我将为大家介绍 RabbitMQ 提供的 7 种工作模式,我们上一篇快速入门实现的案例其实就是 7 种工作模式中的简单模式。

第一种:Simple 简单模式
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第二种:Work Queue 工作队列模式
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第三种:Publish/Subscribe 发布/订阅模式
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第四种:Routing 路由模式
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第五种:Topic 通配符模式
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第六种:RPC 模式
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第七种就是 Publisher Confirms 发布确认模式。

1. Simple 简单模式

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简单模式主要由一个 Producer、一个 Queue和一个 Consumer 组成。

简单模式的特点就是:一个生产者 P,一个消费者 C,消息只能被消费一次,也称为点对点(Point-to-Point)模式。

这里的具体实现上一篇文章我就写了,这里就不写了,大家可以去看看。

2. Work Queue 工作队列模式

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工作队列模式由一个生产者 P,一个队列 Queue 和多个消费者 C1、C2…组成,在这种模式下,Work Queue 会将消息分派给不同的消费者,每个消费者都会接收到不同的消息,意思就是 Work Queue 接收到了 10 条消息,那么 Work Queue 会将这 10 条消息分成两部分,每个部分 5 条消息,每条消息都不重复,然后将这五条消息分别发送给 C1 和 C2。

特点:消息不会重复,分配给不同的消费者。

适用场景:集群环境中做异步处理。比如我们平时在银行中办理业务取号的时候,当要办理业务的人取号(生产者)了之后,那么这些号码就会被存放在队列中,银行中的每个窗口(消费者)会给不同号的人办理业务。

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那么我们看看通过 Java 代码如何实现一个工作队列模式。

对于这些经常使用到的变量,我们将其归到一个类中进行管理:

public class Constants {public static final String IP = "*.*.*.*";public static final Integer PORT = 5672;public static final String VIRTUAL_HOST = "test";public static final String USER_NAME = "admin";public static final String PASSWORD = "xxx";public static final String WORK_QUEUE = "work.queue";
}

生产者代码:

public class Producer {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.WORK_QUEUE,true,false,false,null);//发送消息for (int i = 0; i < 10; i++) {String msg = "work queue" + i;channel.basicPublish("",Constants.WORK_QUEUE,null,msg.getBytes());}System.out.println("消息发送成功");channel.close();connection.close();}
}

消费者1 和消费者 2 的代码是一样的:

public class Consumer1 {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.WORK_QUEUE,true,false,false,null);//消费消息Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.out.println("接受到消息:" + new String(body));}};channel.basicConsume(Constants.WORK_QUEUE,consumer);//释放资源//channel.close(); 我们这里可以先不释放资源,不然当我们先运行消费者的时候queue中没有消息,consumer的连接就会直接关闭了//connection.close();}
}

先启动两个消费者,然后再启动生产者:

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可以看到 Consumer1 和 Consumer2 拿到的消息都是不重复的消息。

3. Pubulish/Subscribe 发布/订阅模式

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Exchange 的类型

可以发现这个模式相较于前面两个模式,多出了一个 X,这个 X 指的是 Exchange 交换机。

交换机的作用是:生产者将消息发送到 Exchange,由交换机将消息按照一定的规则路由到一个或者多个队列中。

AMQP 协议中的交换机的类型有六种:fanout,direct,topic,headers,System和自定义,但是 RabbitMQ 中交换机的类型只有前四种。

  • Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列(Publish/Subcribe模式)
  • Direct:定向,把消息交给符合指定 routing key 的队列(Routing 模式)
  • Topic:通配符,把消息交给符合 routing pattern(路由模式)的队列(Topic 模式)
  • headers类型的交换器不依赖于路由键的匹配规则来路由消息,而是根据发送的消息内容中的 headers 属性进行匹配。headers 类型的交换机性能很差,而且也不实用,基本上不会看到它的存在

Exchaneg 只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有队列与 Exchange 绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息就会丢失。

  • Routing Key:路由键。生产者将消息发送给转换机的时候,指定的一个字符串,用来告诉交换机应该如何处理这个消息
  • Binding Key:绑定。RabbitMQ 中通过 Binding 将交换机和队列关联起来,在绑定的时候一般会指定一个 Binding Key,这样 RabbitMQ 就知道如何正确的将消息路由到队列了。

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当 Exchange 拿到生产者发送来的消息之后,会将消息中带的 Routing Key 和与该交换机绑定的队列的 Binding Key 进行匹配,然后将这个消息发送给 Routing Key 和 Binding Key 匹配的队列。

当知道了交换机的几种类型之后,我们来看看如何使用代码实现出来一个 Publish/Subscribe 模式。

生产者代码:

首先还是与 RabbitMQ-Server 建立连接,开启信道,与前面不同的操作是,前面我们声明交换机的时候因为使用的是默认的交换机,所以就没有显式的声明交换机,但是在涉及到交换机类型的时候,我们就需要显式的声明交换机,虽然 RabbitMQ 默认为我们提供了各个类型的交换机,但是名字可能不好记,所以不如我们自己实现一个:

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Java 中声明一个交换机的方法主要是 exchangeDeclare() 方法,这个方法有很多个重载方法,但是我们主要使用下面的这种方法:

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AMQP.Exchange.DeclareOk exchangeDeclare(String var1, BuiltinExchangeType var2, boolean var3) throws IOException;
  • String var1: 这个参数是交换机的名称。它是必须的,用于在RabbitMQ中唯一标识一个交换机。你可以根据需要为这个交换机命名。
  • BuiltinExchangeType var2: 这个参数指定了交换机的类型。该类是一个枚举类,内部枚举了交换器的类型
  • boolean var3: 这个布尔值参数指定交换机是否应该被标记为持久的(即,在RabbitMQ重启后仍然存在)。如果设置为true,交换机将持久化;如果设置为false,交换机则不会持久化。
public enum BuiltinExchangeType {DIRECT("direct"),FANOUT("fanout"),TOPIC("topic"),HEADERS("headers");private final String type;private BuiltinExchangeType(String type) {this.type = type;}public String getType() {return this.type;}
}

声明完成交换器后,就是声明队列,声明队列之后就是需要绑定交换器和队列了:

绑定交换器和队列使用的方法是 queueBind() 方法,该方法也是有两个重载的方法:

AMQP.Queue.BindOk queueBind(String var1, String var2, String var3) throws IOException;AMQP.Queue.BindOk queueBind(String var1, String var2, String var3, Map<String, Object> var4) throws IOException;
  • String var1: 队列的名称。这是你想要绑定到交换机的队列的唯一标识符。
  • String var2: 交换机的名称。这是你想要将队列绑定到的交换机的名称。
  • String var3: 路由键。当消息发送到交换机时,交换机将使用路由键来确定哪些队列应该接收这个消息。路由键可以是任何字符串,其解释取决于交换机的类型。
  • Map<String, Object> var4: 绑定参数。这是一个可选参数,允许你为绑定指定额外的参数,这些参数将根据交换机和队列的特定需求进行解释。例如,对于某些交换机类型(如headers交换机),绑定参数可能用于定义消息头中的条件。对于大多数用途,这个参数可能为空或未使用。

我们这里没有使用到额外的参数,所以就使用三个参数的方法:

channel.queueBind(Constants.FANOUT_QUEUE1,Constants.FANOUT_EXCHANGE,"");
channel.queueBind(Constants.FANOUT_QUEUE2,Constants.FANOUT_EXCHANGE,"");
public class Producer {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明交换机channel.exchangeDeclare(Constants.FANOUT_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.FANOUT,true);//声明队列channel.queueDeclare(Constants.FANOUT_QUEUE1,true,false,false,null);channel.queueDeclare(Constants.FANOUT_QUEUE2,true,false,false,null);//绑定交换机和队列channel.queueBind(Constants.FANOUT_QUEUE1,Constants.FANOUT_EXCHANGE,"");channel.queueBind(Constants.FANOUT_QUEUE2,Constants.FANOUT_EXCHANGE,"");//生产消息for (int i = 0; i < 10; i++) {String msg = "fanout exchange" + i;channel.basicPublish(Constants.FANOUT_EXCHANGE,"",null,msg.getBytes());}System.out.println("消息发送成功");channel.close();connection.close();}
}

消费者代码:

public class Consumer1 {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.FANOUT_QUEUE1,true,false,false,null);//消费消息Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.out.println("接收到消息:" + new String(body));}};channel.basicConsume(Constants.FANOUT_QUEUE1,consumer);}
}

两个消费者的代码基本上都一样,就是声明队列的时候声明的是两个不同的队列。

先启动两个消费者,然后再启动生产者:

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可以看到,Exchange 将收到的生产者生产的消息复制为 N 份发送给了所有与其绑定的队列,然后消费者拿到的消息就是一样的消息。这就是 Publish/Subscribe 模式。

4. Routing 路由模式

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路由模式其实和发布/订阅模式非常相似,它是在发布订阅模式的基础上,增加了路由 key,其实也不算增加,只不过发布/订阅模式交换器和队列的 Binding key 都是一样的,然后生产者发送的消息中携带的 Routing Key 也是和这些 Binding Key 是相匹配的,所有交换器会将收到的消息发送给所有与其绑定的队列。

而路由模式则是交换器和队列的 Binding Key 并不是完全相同的,而是存在差异,这样当交换器接收到 Routing Key 的时候,就会将消息发送给与之匹配的队列。那么我们看看如何使用代码来实现 路由模式。

生产者代码

public class Producer {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明交换器channel.exchangeDeclare(Constants.ROUTING_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT,true);//声明队列channel.queueDeclare(Constants.ROUTING_QUEUE1,true,false,false,null);//绑定交换器和队列channel.queueBind(Constants.ROUTING_QUEUE1,Constants.ROUTING_EXCHANGE,"a");channel.queueBind(Constants.ROUTING_QUEUE1,Constants.ROUTING_EXCHANGE,"b");channel.queueBind(Constants.ROUTING_QUEUE2,Constants.ROUTING_EXCHANGE,"a");//生产消息String msg = "routing exchange a";channel.basicPublish(Constants.ROUTING_EXCHANGE,"a",null,msg.getBytes());msg = "routing exchange b";channel.basicPublish(Constants.ROUTING_EXCHANGE,"b",null,msg.getBytes());System.out.println("消息发送成功");channel.close();connection.close();}
}

消费者代码:

public class Consumer1 {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.ROUTING_QUEUE1,true,false,false,null);//消费消息Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.out.println("接收到消息:" + new String(body));}};channel.basicConsume(Constants.ROUTING_QUEUE1,consumer);}
}

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5. Topics 通配符模式

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跟 Java、MySQL 一样,我们的 RabbitMQ 也是支持 通配符的,所以我们的 Routing Key 和 Binding Key 也是可以有通配符的。在 RabbitMQ 中的匹配字符有两个 * 和 #。

  • *匹配一个单词
  • #匹配0个或者多个单词

注意 RabbitMQ 中匹配字符匹配的不是字符,而是单词,RabbitMQ 中由 . 分隔一个单词。a.b.c,a b c 都叫做一个单词,aa.bb.cc,aa bb cc 也就做一个单词。

生产者代码:

public class Producer {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明交换器channel.exchangeDeclare(Constants.TOPICS_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.TOPIC,true);//声明队列channel.queueDeclare(Constants.TOPICS_QUEUE1,true,false,false,null);channel.queueDeclare(Constants.TOPICS_QUEUE2,true,false,false,null);//绑定交换器和队列channel.queueBind(Constants.TOPICS_QUEUE1,Constants.TOPICS_EXCHANGE,"*.a.*");channel.queueBind(Constants.TOPICS_QUEUE1,Constants.TOPICS_EXCHANGE,"c.#");channel.queueBind(Constants.TOPICS_QUEUE2,Constants.TOPICS_EXCHANGE,"*.a.*");//生产消息String msg = "topics exchange *.a.*";channel.basicPublish(Constants.TOPICS_EXCHANGE,"hello.a.r",null,msg.getBytes());msg = "topics exchange c.#";channel.basicPublish(Constants.TOPICS_EXCHANGE,"c.world",null,msg.getBytes());channel.close();connection.close();}
}

消费者代码:

public class Consumer1 {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.TOPICS_QUEUE1,true,false,false,null);//消费消息Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.out.println("接收到消息:" + new String(body));}};channel.basicConsume(Constants.TOPICS_QUEUE1,consumer);}
}

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6. RPC RPC通信

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在 RPC 通信的过程中,没有生产者和消费者,比较像咱们的 RPC 远程调用,大概就是通过两个队列实现了一个可回调的过程。

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RPC 通信的过程:

  1. 客户端发送消息到一个指定的队列,并在消息属性中设置 replyTo 字段,这个字段指定了一个回调队列,用于接收服务器的响应
  2. 服务端收到请求后,处理请求并发送响应消息到 replyTo 指定的回调队列
  3. 客户端在回调队列上等待消息,一旦收到响应,客户端会检查消息的 replyTo 属性,以确保它是所期望的响应

RPC 通信客户端代码:

public class RpcClient {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明交换器 我们这是使用默认的交换器//生命队列channel.queueDeclare(Constants.RPC_REQUEST_QUEUE,true,false,false,null);channel.queueDeclare(Constants.RPC_RESPONSE_QUEUE,true,false,false,null);//发送请求String msg = "rpc...";//设置请求的唯一标识String correlationId = UUID.randomUUID().toString();//设置请求的相关属性AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().correlationId(correlationId).replyTo(Constants.RPC_RESPONSE_QUEUE).build();channel.basicPublish("",Constants.RPC_REQUEST_QUEUE,properties,msg.getBytes());//接收响应//通过阻塞队列来接收响应BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(1);Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {String response = new String(body);System.out.println("接收到回调消息:" + response);if (correlationId.equals(properties.getCorrelationId())) {blockingQueue.offer(response);}}};channel.basicConsume(Constants.RPC_RESPONSE_QUEUE,consumer);String result = blockingQueue.take();System.out.println("[RPC Client 响应结果]:" + result);}
}

RPC 服务端代码:

public class RpcServer {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {//建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);Connection connection = factory.newConnection();//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//声明队列channel.queueDeclare(Constants.RPC_REQUEST_QUEUE,true,false,false,null);channel.queueDeclare(Constants.RPC_RESPONSE_QUEUE,true,false,false,null);//接收请求channel.basicQos(1); //这个的作用后面再为大家介绍Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {String request = new String(body);System.out.println("接收到请求:" + request);String response = "针对request:" + request + ",相应成功";AMQP.BasicProperties properties1 = new AMQP.BasicProperties().builder().correlationId(properties.getCorrelationId()).build();channel.basicPublish("",Constants.RPC_RESPONSE_QUEUE,properties1,response.getBytes());//envelope.getDeliveryTag() 每个消息都有一个唯一的deliveryTag//false表示是否批量确认消息channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);}};channel.basicConsume(Constants.RPC_REQUEST_QUEUE,consumer);}
}

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7. Publisher Confirms 发布确认

RabbitMQ的Publisher Confirms(发布确认)机制是一种确保消息从生产者(Publisher)安全发送到RabbitMQ服务器的机制。当生产者向RabbitMQ发送消息时,它可能希望知道消息是否已经被RabbitMQ服务器成功接收并存储起来,以确保消息的可靠性。Publisher Confirms机制就是为了满足这一需求而设计的。

  1. 生产者将 Channel 设置为 confirm 模式 (通过调用 channel.confirmSelect()完成)后,发布的每一条消息都会获得一个唯一的 ID,生产者可以将这些序列号与消息关联起来,以便跟踪消息的状态
  2. 当消息被 RabbitMQ 服务器接收并处理之后,服务器会异步的像生产者发送一个确认 ACK 给生产者(包含消息的唯一ID),表明消息已经送达

通过这个 Publisher Confirms 模式,可以避免消息的丢失问题。

消息丢失大概分为三种情况:

  1. 生产者问题,因为程序故障,网络抖动等原因,生产者没有向 Broker 发送消息
  2. 消息中间价问题,也就是我们的 RabbitMQ Broker 出现问题,生产者将消息成功的发送给了 Broker,但是 Broker 没有将消息保存好,导致消息丢失
  3. 消费者问题,Broker 将消息成功发送给了消费者,但是消费者在消费的时候,因为没有处理好,导致消费者这里的消息丢失了,并且 broker 也将消费者失败的消息从队列中删除了

RabbitMQ 对于上面可能出现的三种问题都给出了解决,问题 2 可以通过持久化机制解决,问题 3 可以通过消息应答机制解决。针对问题 1,则可以通过 Publisher Confirms 机制解决。

RabbitMQ 发布确认是 0.9.1 协议的扩展,默认情况下他不会被启用,生产者可以通过 channel.confirmSelect() 将信道设置为 confirm 模式。

RabbitMQ 提供的发布确认有三种策略,那么接下来我们来了解一下这三种策略的优劣。

1. 单独确认

它要求生产者(Publisher)在发送每一个消息后,都等待RabbitMQ服务器的确认(Confirm),确保消息已经被RabbitMQ成功接收并处理,然后再继续发送下一个消息。

2. 批量确认

在 RabbitMQ 的发布确认(Publisher Confirms)机制中,批量确认(Batch Acknowledgment)是一个重要的特性,它允许 RabbitMQ 在一次确认消息中同时确认多个消息。这对于提高性能和减少网络开销非常有帮助。

3. 异步确认

RabbitMQ 发布确认中的异步确认策略是一种高效且可靠的机制,用于在消息发送过程中异步地接收确认回调,以提高生产者的吞吐量和性能。

public class PublisherConfirms {private static final Integer MESSAGE_COUNT = 1000;static Connection createConnection() throws IOException, TimeoutException {ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(Constants.IP);factory.setPort(Constants.PORT);factory.setVirtualHost(Constants.VIRTUAL_HOST);factory.setUsername(Constants.USER_NAME);factory.setPassword(Constants.PASSWORD);return factory.newConnection();}public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {//Strategy #1: Publishing Messages Individually//单独确认publishingMessagesIndividually();//Strategy #2: Publishing Messages in Batches//批量确认publishingMessagesInBatches();//Strategy #3: Handling Publisher Confirms Asynchronously//异步确认handlingPublisherConfirmsAsynchronously();}/*** 单独确认* @throws IOException* @throws TimeoutException* @throws InterruptedException*/private static void publishingMessagesIndividually() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {try (Connection connection = createConnection()) {//1. 开启信道Channel channel = connection.createChannel();//2. 设置信道为confirm模式channel.confirmSelect();//3. 声明队列channel.queueDeclare(Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE1, true, false, false, null);//4. 发送消息, 并等待确认long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String msg = "publisher confirms"+i;channel.basicPublish("",Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE1, null, msg.getBytes());//等待确认channel.waitForConfirmsOrDie(5000);}long end = System.currentTimeMillis();System.out.printf("单独确认策略, 消息条数: %d, 耗时: %d ms \n",MESSAGE_COUNT, end-start);}}/*** 批量确认* @throws IOException* @throws TimeoutException* @throws InterruptedException*/private static void publishingMessagesInBatches() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {try(Connection connection = createConnection()) {//1. 开启信道Channel channel = connection.createChannel();//2. 设置信道为confirm模式channel.confirmSelect();//3. 声明队列channel.queueDeclare(Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE2, true, false, false, null);//4. 发送消息, 并进行确认long start = System.currentTimeMillis();int batchSize = 100;int outstandingMessageCount = 0;for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String msg = "hello publisher confirms"+i;channel.basicPublish("",Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE2, null, msg.getBytes());outstandingMessageCount++;if (outstandingMessageCount==batchSize){channel.waitForConfirmsOrDie(5000);outstandingMessageCount = 0;}}if (outstandingMessageCount>0){channel.waitForConfirmsOrDie(5000);}long end = System.currentTimeMillis();System.out.printf("批量确认策略, 消息条数: %d, 耗时: %d ms \n",MESSAGE_COUNT, end-start);}}/*** 异步确认* @throws IOException* @throws TimeoutException*/private static void handlingPublisherConfirmsAsynchronously() throws IOException, TimeoutException {try (Connection connection = createConnection()) {//开启信道Channel channel = connection.createChannel();//设置信道为confirm模式channel.confirmSelect();//声明转换器 这里我们使用默认的转换器//声明队列channel.queueDeclare(Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE3,true,false,false,null);//监听confirm//记录开始时间long start= System.currentTimeMillis();//该集合用来存放未确认的消息的IDSortedSet<Long> confirmSeqNo = Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<>());channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {@Overridepublic void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {//deliveryTag 是消息的唯一ID multiple 表示是否批量确认if (multiple) {//如果是批量确认,则将deliveryTag之前的消息ID都删除了confirmSeqNo.headSet(deliveryTag + 1).clear();}else {confirmSeqNo.remove(deliveryTag);}}@Overridepublic void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {//这里为了简单,当RabbitMQ Broker无法正确处理消息的话,我们也认为它处理了if (multiple) {confirmSeqNo.headSet(deliveryTag + 1).clear();}else {confirmSeqNo.remove(deliveryTag);}}});//发送消息for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String msg = "pulisher confirms" + i;long seqNo = channel.getNextPublishSeqNo();channel.basicPublish("",Constants.PUBLISHER_CONFIRMS_QUEUE3,null,msg.getBytes());confirmSeqNo.add(seqNo);}while (!confirmSeqNo.isEmpty()) {try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.printf("异步确认策略,消息条数:%d,耗时:%d ms \n",MESSAGE_COUNT,end - start);}}
}

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可以看到单独确认策略所需要的时间是比较多的,而异步策略则能够快速的处理这些。

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TypeError:未绑定方法

TypeError: unbound method 错误通常发生在类方法被调用时&#xff0c;但没有正确绑定到实例。这通常意味着你试图在类本身上调用一个实例方法&#xff0c;或者没有使用正确的方式创建类实例。 1、问题背景 某位开发者在尝试创建一个类似于经典的 Pratt 递归下降解析器时遇到了…

目前国内外AI,尤其大模型发展的一些新进展

目前&#xff0c;国内外在AI大模型发展方面均取得了一系列的新进展。以下是一些关键点和发展路径的对比&#xff1a; 国际进展 技术创新与应用&#xff1a;国际上的大模型通常由大型科技公司如谷歌、微软、Meta等主导&#xff0c;它们利用现有的大模型技术来增强原有的产品和…

vue3+ts封装类似于微信消息的组件

组件代码如下&#xff1a; <template><div:class"[voice-message, { sent: isSent, received: !isSent }]":style"{ backgroundColor: backgroundColor }"click"togglePlayback"><!-- isSent为false在左侧&#xff0c;为true在右…

Google play最新政策更新和重要提醒

我们都知道&#xff0c;谷歌会定期更新其政策&#xff0c;而政策的变更通常对开发者及其团队的要求会更为严格&#xff0c;也会增加应用上架的一些限制条件&#xff0c;以此提高应用在谷歌商店的质量。 一起来看看Google play最近的一些政策更新和需要注意的地方。 新政策要求 …

【C++】简单易懂的vector迭代器

一、迭代器的本质 vector的迭代器本质上就是一个被封装的指针。迭代器的用法和指针的用法十分相似&#xff0c;就是一个像指针的假指针&#xff0c;我们不妨把迭代器看作一个伪指针。 二、迭代器的使用 句式&#xff08;可以看到迭代器和指针很像&#xff09;&#xff1a; …

5-2 检测内存容量

1 使用的是bios 中断&#xff0c; 每次进行检测都会返回一块 内容。并且标志上&#xff0c;这块内存是否可用。 接下来是代码&#xff1a; 首先是构建 一个文件夹&#xff0c; 两个文件。 types.h 的内容。 #ifndef TYPES_H #define TYPES_H// 基本整数类型&#xff0c;下面的…

2024国赛数学建模ABC题思路模型

完整的思路模型请查看文末名片 完整的思路模型请查看文末名片 完整的思路模型请查看文末名片

rust 命令行工具rsup管理前端npm依赖

学习了一年的 rust 了&#xff0c;但是不知道用来做些什么&#xff0c;也没能赋能到工作中&#xff0c;现在前端基建都已经开始全面进入 rust 领域了&#xff0c;rust 的前端生态是越来越好。但是自己奈何水平不够&#xff0c;想贡献点什么&#xff0c;无从下手。 遂想自己捣鼓…

23种设计模式之责任链模式

文章目录 23种设计模式之责任链模式主要角色和结构工作原理简单实现 - 学生成绩打印优点责任链 - 缺点责任链 - 应用场景责任链模式在Spring中的使用 23种设计模式之责任链模式 责任链设计模式是一种行为型设计模式&#xff0c;它允许多个对象依次处理一个请求&#xff0c;直到…