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RabbitMQ使用篇

一、消息队列概述

1.1 同步通讯和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

• 同步通讯
• 异步通讯

同步通讯

微服务之间的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

• 耦合度高：每次加入新的需求，都要修改原来的代码
• 性能下降：调用者需要等待服务提供者响应，如果调用链过长则响应时间等于每次调用的时间之和
• 资源浪费：调用链中的每个服务在等待响应过程中，不能释放占用的资源，高并发场景下会极度浪费系统资源
• 级联失败：如果服务调用者出现问题，所有调用方都会跟着出问题，迅速会导致微服务群故障

异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

• 在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

• 订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

好处：

• 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

• 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题

• 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用

• 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换

• 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

• 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
• 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能

1.2 MQ对比

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见MQ的对比：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire，STOMP，REST，XMPP，AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

• 追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
• 追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
• 追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka
• 追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

二、 RabbitMQ

RabbitMQ中的一些角色：

• publisher：生产者
• consumer：消费者
• exchange：交换机，负责消息路由
• queue：队列，存储消息
• virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

2.1 消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

2.2 入门案例

简单队列模式的模型图：

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

• publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
• queue：消息队列，负责接受并缓存消息
• consumer：订阅队列，处理队列中的消息

(1) publisher实现

思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 发送消息
• 关闭连接和channel

代码实现：

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class PublisherTest {@Testpublic void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.发送消息String message = "hello, rabbitmq!";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");// 5.关闭通道和连接channel.close();connection.close();}
}

(2) consumer实现

代码思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 订阅消息

代码实现：

import com.rabbitmq.client.*;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class ConsumerTest {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.订阅消息channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {// 5.处理消息String message = new String(body);System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");}});System.out.println("等待接收消息。。。。");}
}

总结

基本消息队列的消息发送流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 定义consumer的消费行为handleDelivery()

5. 利用channel将消费者与队列绑定

三、SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

• 自动声明队列、交换机及其绑定关系
• 基于注解的监听器模式，异步接收消息
• 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

在使用SpringAMQP之前，我们首先需要在项目中引入MQ依赖：

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

下面我们就通过实现这五种不同的模型来进行学习RabbitMQ。

3.1 Basic Queue 基本消息队列

(1) 消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:rabbitmq:host: 192.168.x.x # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: xxx # 用户名password: xxx # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSimpleQueue() {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, spring amqp!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);}
}

(2) 消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:rabbitmq:host: 192.168.x.x # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: xxx # 用户名password: xxx # 密码

然后在consumer服务的包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");}
}

(3) 测试

启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息。

3.2 WorkQueue工作消息队列

Work queues，也被称为（Task queues）任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。

(1) 消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

	/*** workQueue* 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。*/@Testpublic void testWorkQueue() throws InterruptedException {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, message_";for (int i = 0; i < 50; i++) {// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);Thread.sleep(20);}}

(2) 消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(20);}@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(200);}

注意到这个消费者sleep了，用来模拟任务耗时。

(3) 测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

(4) 按需获取消息

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:rabbitmq:listener:simple:prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

3.3 发布/订阅模型

发布订阅的模型如图：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

• Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给exchange。
• Exchange：交换机。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
  • Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。
  • Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列。
  • Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列。
• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化。
• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

3.4 Fanout广播消息队列

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

• 可以有多个队列
• 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
• 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
• 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
• 订阅队列的消费者都能拿到消息

在实际应用中是这样的：

• 创建一个交换机xxx.fanout，类型是Fanout
• 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机xxx.fanout

(1) Spring原生声明交换机和队列

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* @return Fanout类型交换机*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("xxx.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}

(2) 消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {// 队列名称String exchangeName = "itcast.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

(3) 消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

3.5 Direct定向消息队列

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

• 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
• 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
• Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

(1) 基于注解声明交换机和队列

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),exchange = @Exchange(name = "xxx.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),exchange = @Exchange(name = "xxx.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

(2) 消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "xxx.direct";// 消息String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

3.6 Topic通配消息队列

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

举例：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

item.*：只能匹配item.spu

解释：

• Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
• Queue4：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

(1) 消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

	/*** topicExchange*/@Testpublic void testSendTopicExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "xxx.topic";// 消息String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);}

(2) 消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "xxx.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "china.#"))public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "xxx.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "#.news"))public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");}

3.7 消息转换器

Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大
• 有安全漏洞
• 可读性差

(1) 配置JSON序列化

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

这样我们就可以在MQ控制台看到我们的消息的数据了，而不是以字节的方式显示。

四、消息可靠性

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：

其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：

• 发送时丢失：
  • 生产者发送的消息未送达exchange
  • 消息到达exchange后未到达queue
• MQ宕机，queue将消息丢失
• consumer接收到消息后未消费就宕机

针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：

• 生产者确认机制
• mq持久化
• 消费者确认机制
• 失败重试机制

4.1 生产者消息确认

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。**这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。**消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。

返回结果有两种方式：

• publisher-confirm，发送者确认
  • 消息成功投递到交换机，返回ack
  • 消息未投递到交换机，返回nack
• publisher-return，发送者回执
  • 消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。

注意，确定机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一id，以区分不同消息，避免ack冲突。

(1) 修改配置

首先，修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：

spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlated # 异步回调publisher-returns: truetemplate:mandatory: true # 消息路由失败策略，回调ReturnCallback

说明：

• publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
  • simple：同步等待confirm结果，直到超时
  • correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
• publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
• template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false，则直接丢弃消息。

(2) 定义Return回调

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置：

修改publisher服务，添加一个：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {// 获取RabbitTemplateRabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);// 设置ReturnCallbackrabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {// 投递失败，记录日志log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());// 如果有业务需要，可以重发消息});}
}

(3) 定义ConfirmCallback

ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。

在publisher服务中，定义一个单元测试方法：

    public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {// 1.消息体String message = "hello, spring amqp!";// 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 3.添加callbackcorrelationData.getFuture().addCallback(result -> {if(result.isAck()){// 3.1.ack，消息成功log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());}else{// 3.2.nack，消息失败log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());}},ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage()));// 4.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);// 休眠一会儿，等待ack回执Thread.sleep(2000);}

4.2 消息持久化

生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。

要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。

• 交换机持久化
• 队列持久化
• 消息持久化

(1) 交换机持久化

RabbitMQ中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

    @Beanpublic DirectExchange simpleExchange(){// 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除return new DirectExchange("simple.direct", true, false);}

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：

(2) 队列持久化

RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public Queue simpleQueue(){// 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D的标示：

(3) 消息持久化

利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

• 1：非持久化
• 2：持久化

用java代码指定：

    @Testpublic void testDurableMessage() {// 1.准备消息Message message = MessageBuilder.withBody("hello, spring".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT) // PERSISTENT 持久化.build();// 2.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue", message);}

默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。

4.3 消费者确认

RabbitMQ是阅后即焚机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。

而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。

设想这样的场景：

• RabbitMQ投递消息给消费者
• 消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
• RabbitMQ删除消息
• 消费者宕机，消息尚未处理

这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。

而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

• manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。
• auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack，抛出异常则返回nack。
• none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除。

由此可知：

• none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失。
• auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack。
• manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack。

一般，我们都是使用默认的auto即可。

(1) none模式

修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: none # 关闭ack

修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);// 模拟异常System.out.println(1 / 0);log.debug("消息处理完成！");
}

测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。

(2) auto模式

再次把确认机制修改为auto:

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: auto # 关闭ack

在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）：

抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：

4.4 消费者失败重试机制

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力。

(1) 本地重试

我们可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

spring:rabbitmq:listener:simple:retry:enabled: true # 开启消费者失败重试initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-intervalmax-attempts: 3 # 最大重试次数stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false

重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

• 在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
• 查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息了

结论：

• 开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试
• 重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃

(2) 失败策略

在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：

• RejectAndDontRequeueRecoverer：重试次数耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式。

• ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试次数耗尽后，返回nack，消息重新入队。

• RepublishMessageRecoverer：重试次数耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机。

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

1）在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列。

@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}

2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机。

@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}

总结：如何保证RabbitMQ的消息可靠性？

• 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
• 开启消息持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
• 开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
• 开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

五、死信交换机

5.1 死信交换机

什么是死信？

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

• 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
• 消息是一个过期消息，超时无人消费
• 要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange，简称DLX）。

如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信：

因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机：

如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列：

另外，队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：

• 死信交换机名称
• 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey

这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。

利用死信交换机接收死信

在失败重试策略中，默认的RejectAndDontRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，被丢弃。

我们可以给simple.queue添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。

我们在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：

	// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct@Beanpublic Queue simpleQueue2(){return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机.build();}// 声明死信交换机 dl.direct@Beanpublic DirectExchange dlExchange(){return new DirectExchange("dl.direct", true, false);}// 声明存储死信的队列 dl.queue@Beanpublic Queue dlQueue(){return new Queue("dl.queue", true);}// 将死信队列 与 死信交换机绑定@Beanpublic Binding dlBinding(){return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");}

5.2 TTL

一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：

• 消息所在的队列设置了超时时间
• 消息本身设置了超时时间

(1) 接收超时死信的死信交换机

在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列：

    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),key = "ttl"))public void listenDlQueue(String msg){log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);}

(2) 声明队列，并设置TTL

要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：

    @Beanpublic Queue ttlQueue(){return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化.ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机.build();}

注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct。

声明交换机，将ttl与交换机绑定：

    @Beanpublic DirectExchange ttlExchange(){return new DirectExchange("ttl.direct");}@Beanpublic Binding ttlBinding(){return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");}

发送消息，但是不要指定TTL：

    @Testpublic void testTTLQueue() {// 创建消息String message = "hello, ttl queue";// 消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);// 记录日志log.debug("发送消息成功");}

因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以通过日志查看消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。

(3) 发送消息，设定TTL

在发送消息时，也可以指定TTL：

    @Testpublic void testTTLMsg() {// 创建消息Message message = MessageBuilder.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setExpiration("5000").build();// 消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);log.debug("发送消息成功");}

另外，需要注意，当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期该消息就会成为死信。

5.3 延迟队列

利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。

延迟队列的使用场景包括：

• 延迟发送短信
• 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
• 预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果。

这个插件就是DelayExchange插件。参考RabbitMQ的插件列表页面：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

使用方式可以参考官网地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

(1) DelayExchange原理

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下：

• 接收消息
• 判断消息是否具备x-delay属性
• 如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间
• 返回routing not found结果给消息发送者
• x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列

(2) 使用DelayExchange

插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。

① 声明DelayExchange

基于注解方式（推荐）

    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),key = "delay"))public void listenDelayExchange(String msg) {log.info("消费者接收到了delay.queue的延迟消息");}

基于bean方式

    @Beanpublic DirectExchange delayedExchange() {return ExchangeBuilder.directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称 .delayed() // 设置delay属性为true.durable(true) // 持久化.build();}@Beanpublic Queue delayedQueue() {return new Queue("delay.queue");}@Beanpublic Binding delayBinding() {return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayedExchange()).with("delay");}

② 发送消息

发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：

    @Testpublic void testDelayedMsg() {// 创建消息Message message = MessageBuilder.withBody("hello, delayed message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setHeader("x-delay", 10000).build();// 消息id，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);log.debug("发送消息成功");}

六、惰性队列

6.1 消息堆积问题

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。

解决消息堆积有两种思路：

• 增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式
• 扩大队列容积，提高堆积上限。

要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。

6.2 惰性队列

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：

• 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
• 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
• 支持数百万条的消息存储

(1) 基于命令行设置lazy-queue

而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues  

命令解读：

• rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
• set_policy ：添加一个策略
• Lazy ：策略名称，可以自定义
• "^lazy-queue$" ：用正则表达式匹配队列的名字
• '{"queue-mode":"lazy"}' ：设置队列模式为lazy模式
• --apply-to queues ：策略的作用对象，是所有的队列

(2) 基于Bean声明lazy-queue

    @Beanpublic Queue lazyQueue() {return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy() // 开启x-queue-mode为lazy.build();}

(3) 基于@RabbitListener声明lazy-queue

    @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(name = "lazy.queue",durable = "true",arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")))public void listenLazyQueue(String msg) {log.info("接收到lazy.queue的消息：{}", msg);}

总结：惰性队列的优缺点？

惰性队列的优点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息上限高
• 没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息时效性会降低
• 性能受限于磁盘的IO

七、MQ集群

7.1 集群分类

RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：

• 普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力。
• 镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。

镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

7.2 普通集群

(1) 集群结构和特征

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

• 会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
• 当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
• 队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失

结构如图：

(2) 部署

这里不再给出详细部署步骤，请读者自行查阅。

7.3 镜像集群

(1) 集群结构和特征

镜像集群，本质是主从模式，具备下面的特征：

• 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
• 创建队列的节点被称为该队列的主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
• 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
• 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
• 主宕机后，镜像节点会替代成新的主

结构如图：

(2) 部署

这里不再给出详细部署步骤，请读者自行查阅。

7.4 仲裁队列

(1) 集群特征

仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能，用来替代镜像队列，具备下列特征：

• 与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步
• 使用非常简单，没有复杂的配置
• 主从同步基于Raft协议，强一致

(2) 部署

这里不再给出详细部署步骤，请读者自行查阅。

(3) 创建仲裁队列

@Bean
public Queue quorumQueue() {return QueueBuilder.durable("quorum.queue") // 持久化.quorum() // 仲裁队列.build();
}

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以上就是RabbitMQ的所有基础使用部分，如有错误，欢迎指正~