mq的知识点_python pika 推送确认成功-优快云博客

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RabiitMq
生产者消费模型
消息队列存储生产者发送的消息直到消费者来消费（队列可持久化和多质量服务（qos0,1,2））
将消息发送到队列的角色成为生产者
从队列中取出消息的称之为消费者（消费者可以是一个可以是多个）
通知机制：消费者会每隔一段时间像消息队列询问是否有新消息。轮询
生产者主动发给消费者称为推送
确认机制：消费者确认消息要发送一条消息给队列（不然队列会重发或发给其它消费者）
经过拒绝的消息将会被放到死信队列中。
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交换机类型：
直连交换机
扇出交换机
主题交换机
头部交换机

Direct Exchange：直联交换机，基于Routing Key精确匹配。
Fanout Exchange：扇出交换机，广播所有消息给绑定的所有队列。
Topic Exchange：主题交换机，基于通配符模式匹配Routing Key。
Headers Exchange：头部交换机，根据消息的header属性进行匹配
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消息丢失解决：从生产者到消息队列丢失
生产者开事务发送有异常就会回滚 tranciation
第二种 cofirm 开启后信道上的所有消息都会被指派唯一id
当所有都到达后会发送一个ack请求告诉生产者到了

从消息队列到消费者丢失
消息队列丢数据开启持久化磁盘的配置
1、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
2、发送消息的时候将deliveryMode=2
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消费者丢数据
消费者将自动确认模式改为手动确认ack。

到底ack是一一条条确认id 还是一个确认id表示所有的都到了

在RabbitMQ的发布确认机制中，basic.ack（确认）可以是一条条单独的消息确认，也可以是一个确认表示多个消息都已经被成功处理。这取决于生产者如何设置和处理确认。

单个消息确认
默认情况下，每个basic.ack或basic.nack都是针对单个消息的确认。每个消息有一个唯一的deliveryTag，当Broker发送一个确认时，它会包含这个deliveryTag，表明该特定的消息已经被成功处理或未能被处理。

批量确认
RabbitMQ还支持批量确认，这意味着一个确认可以表示多个消息都被成功处理了。这是通过设置multiple标志来实现的：

multiple=False：默认值，表示仅确认特定的deliveryTag对应的消息。
multiple=True：表示确认所有小于等于该deliveryTag的未确认消息。
示例
假设生产者发送了以下消息，并且它们的deliveryTag依次为1, 2, 3, 4, 5：

如果Broker发送了一个basic.ack，其中deliveryTag=3且multiple=False，那么只有deliveryTag=3的消息被确认。
如果Broker发送了一个basic.ack，其中deliveryTag=3且multiple=True，那么deliveryTag=1, 2, 3的所有消息都被确认。
实际应用
在实际应用中，生产者通常会维护一个未确认消息的列表，并在接收到确认后更新这个列表。如果使用批量确认，生产者需要移除所有小于等于确认的deliveryTag的消息。

示例代码
以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用pika库启用发布确认并处理批量确认：

Python
浅色版本
import pika

def on_delivery_confirmation(frame):
if isinstance(frame.method, pika.spec.Basic.Ack):
# 处理确认
delivery_tag = frame.method.delivery_tag
multiple = frame.method.multiple
if multiple:
# 批量确认
print(f"Batch confirmation for messages up to {delivery_tag}")
# 假设unconfirmed_messages是一个字典，键是deliveryTag
unconfirmed_messages = {tag: msg for tag, msg in unconfirmed_messages.items() if tag > delivery_tag}
else:
# 单个确认
print(f"Single confirmation for message with delivery tag {delivery_tag}")
unconfirmed_messages.pop(delivery_tag, None)
elif isinstance(frame.method, pika.spec.Basic.Nack):
# 处理否定确认
delivery_tag = frame.method.delivery_tag
multiple = frame.method.multiple
if multiple:
print(f"Batch negative confirmation for messages up to {delivery_tag}")
# 同样处理未确认的消息
else:
print(f"Single negative confirmation for message with delivery tag {delivery_tag}")

# 设置连接和通道
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.confirm_delivery(on_delivery_confirmation)

# 发送消息
for i in range(5):
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='test_queue',
body=f'Message {i}',
properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2)) # 持久化消息

# 等待确认
while len(unconfirmed_messages) > 0:
connection.process_data_events(time_limit=1)

connection.close()
在这个示例中，on_delivery_confirmation函数处理确认和否定确认，根据multiple标志来决定是否进行批量确认。unconfirmed_messages是一个假设的数据结构，用于跟踪未确认的消息。

消息队列中的数据，如果迟迟没有消费者来处理，那么就会一直占用消息队列的空间。比如我们模拟一下抢车票的场景，用户下单高铁票之后，会进行抢座，然后再进行付款，但是如果用户下单之后并没有及时的付款，这张票不可能一直让这个用户占用着，因为你不买别人还要买呢，所以会在一段时间后超时，让这张票可以继续被其他人购买。

这时，我们就可以使用死信队列，将那些用户超时未付款的或是用户主动取消的订单，进行进一步的处理，以下类型的消息都会被判定为死信：