MQ的相关概念

RabbitMQ官网地址：https://www.rabbitmq.com

RabbitMQ API地址：https://rabbitmq.github.io/rabbitmq-java-client/api/current/

什么是MQ？

MQ(message queue)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？

1.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。

2.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。

3.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。

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。

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可以是消费者。

RabbitMQ的下载、安装

参见CSDN
Linux操作系统下安装消息中间件RabbitMQ：https://editor.csdn.net/md/?articleId=136034974

案例

在idea开发工具中创建一个project，在该project中创建module。
引入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.company</groupId><artifactId>rabbitmq_00000</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><name>rabbitmq_00000</name><dependencies><!--RabbitMQ依赖客户端--><dependency><groupId>com.rabbitmq</groupId><artifactId>amqp-client</artifactId><version>5.20.0</version></dependency><!--操作文件流的一个依赖--><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>2.15.1</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>8</source><target>8</target></configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId><version>3.0.0</version><configuration><skipTests>true</skipTests></configuration></plugin></plugins></build></project>

工具类

package com.company.rabbitmq.utils;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class RabbitMQUtils {public static Channel getChannel() {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("192.168.6.128");connectionFactory.setUsername("admin");connectionFactory.setPassword("123");Channel channel = null;try {Connection connection = connectionFactory.newConnection();channel = connection.createChannel();} catch (IOException | TimeoutException e) {e.printStackTrace();}return channel;}}

生产者

package com.company.rabbitmq.one;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;import java.io.IOException;public class Producer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args){Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();/*生成一个队列1.队列名称。2.队列里面的消息是否持久化。默认消息存储在内存中。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。最后一个消费者断开连接以后，该队列是否自动删除。true：自动删除。5.其他参数。Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete, Map<String, Object> arguments) throws IOException;*/try {channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);String message="hello world";/*发送一个消息。1.发送到哪个交换机。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。void basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body) throws IOException;*/channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());System.out.println("消息发送成功！");} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

消费者

package com.company.rabbitmq.one;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;
import com.rabbitmq.client.*;import java.io.IOException;public class Consumer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args){Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();System.out.println("等待接收消息......");//推送的消息如何进行消费的接口回调。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。");};/*消费者消费消息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：代表手动应答。3.消费者未成功消费的回调。String basicConsume(String queue, boolean autoAck, DeliverCallback deliverCallback, CancelCallback cancelCallback) throws IOException;*/try {channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

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

生产者：消息发送者。

package com.company.rabbitmq.two;import com.rabbitmq.client.Channel;import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;public class Task01 {private static final String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) {Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();try {//Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete, Map<String, Object> arguments) throws IOException;channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);//从控制台当中接收信息。Scanner scanner = new Scanner(System.in);while(scanner.hasNext()){String message = scanner.next();//void basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body) throws IOException;channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());System.out.println("发送消息完成：" + message);}} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

消费者：消息接收者。

package com.company.rabbitmq.two;import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;import java.io.IOException;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;public class Worker01 {//队列名称。public static final String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) {Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();//消息的接收DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {System.out.println("接收到的消息：" + new String(message.getBody()));};//消息接收被取消时，执行下面的内容。CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {System.out.println(consumerTag + "消息者取消消费接口回调逻辑");};try {System.out.println("C1等待接收消息......");//String basicConsume(String queue, boolean autoAck, DeliverCallback deliverCallback, CancelCallback cancelCallback) throws IOException;channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true, deliverCallback, cancelCallback);} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

结果：
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者的消息，因为它无法接收到。为了保证消息在发送过程中不丢失，RabbitMQ引入了消息应答机制，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。

消息应答的方法

• Channel.basicAck （用于肯定确认。）
  RabbitMQ已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了。
• Channel.basicNack（用于否定确认。）
• Channel.basicReject（用于否定确认。）
  与Channel.basicNack相比少一个参数，不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了。
  
  multiple的true和false代表不同意思：
  true：代表批量应答channel上未应答的消息。

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。

package com.company.rabbitmq.utils;public class SleepUtils {public static void sleep(int second){try {Thread.sleep(1000*second);} catch (InterruptedException _ignored) {Thread.currentThread().interrupt();}}}

package com.company.rabbitmq.three;import com.rabbitmq.client.Channel;import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;/*
消息在手动应答时是不丢失的，放回队列中重新消费。
*/
public class Task2 {//队列名称private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] args) {Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();//声明队列try {channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);//从控制台中输入信息。Scanner scanner = new Scanner(System.in);while(scanner.hasNext()){String message = scanner.next();channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));System.out.println("生产者发出消息：" + message);}} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

package com.company.rabbitmq.three;import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;import java.io.IOException;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;
import com.company.rabbitmq.utils.SleepUtils;/*
消息在手动应答时是不丢失的，放回队列中重新消费。
*/
public class Work03{//队列名称private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] args) {Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();System.out.println("C1等待接收消息处理时间较短。");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {//沉睡1秒SleepUtils.sleep(1);System.out.println("接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));//采用手动应答/*1、消息的标记：tag2、是否批量应答。false:不批量应答信道中的消息。true：批量应答。*///void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);};//void handle(String consumerTag) throws IOException;/*CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑。");};*/try {//String basicConsume(String queue, boolean autoAck, DeliverCallback deliverCallback, CancelCallback cancelCallback) throws IOException;channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, false, deliverCallback,(consumerTag -> {System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑。");}));} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

package com.company.rabbitmq.three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;import com.company.rabbitmq.utils.RabbitMQUtils;
import com.company.rabbitmq.utils.SleepUtils;/*
消息在手动应答时是不丢失的，放回队列中重新消费。
*/
public class Work04 {//队列名称private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] args) {Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();System.out.println("C2等待接收消息处理时间较长。");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {//沉睡30秒。SleepUtils.sleep(30);System.out.println("接收到的消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));//采用手动应答/*1、消息的标记：tag。2、是否批量应答。false：不批量应答信道中的消息。true：批量应答。*/channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);};try {channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, false, deliverCallback, (consumerTag ->System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑。")));} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();}}}

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。

RabbitMQ 持久化

概念

如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失？
默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事： 将队列和消息都标记为持久化。

队列如何实现持久化？

之前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，需要在声明队列时把 durable 参数设置为持久化。

/*
Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete, Map<String, Object> arguments) throws IOException; 第二个参数boolean durable 是否将队列设置为持久化。true:将队列设置为持久化。false:不将队列设置为持久化。    
*/
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null);

需要注意的是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列，不然启动时控制台报错。

以下为持久化与非持久化队列的 UI 显示区。

这个时候即使重启，RabbitMQ 队列也依然存在。

消息实现持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码。添加MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 这个属性。

 /*
void basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body) throws IOException;第三个参数：BasicProperties props MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN可以设置消息持久化。
*/
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));               

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。

不公平分发

之前RabbitMQ分发消息采用的时轮询分发，但是在某些场景下这种分发策略并不好。比如：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处理的速度非常慢，这时如果采用轮询分发策略的话就会导致处理速度快的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。但是RabbitMQ并不知道这种情况。它依然很公平的进行消息分发。

为了避免这种情况，可以设置参数channer.basicQos(1);从而采用不公平分发策略。

try {/*void basicQos(int prefetchCount) throws IOException;如果不设置，则默认0，表示采用的是轮询分发策略。设置为1：表示采用的是不公平分发策略。 */channel.basicQos(1);
} catch (IOException ioException) {ioException.printStackTrace();
}

意思就是如果这个任务还没有处理完或者还没有应答你，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

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。

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