rabbitMQ

最新推荐文章于 2025-05-05 01:33:15 发布

肥电

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文章标签： java-rabbitmq rabbitmq java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41141022/article/details/130824474

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1.消息队列

1.1.MQ的相关概念

1.1.1.什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，遵循FIFO先入先出原则，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。

可理解A给B发送QQ消息，A就是上游，B就是下游，A和B传递消息就

称为上下游传递消息。

1.1.2.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。

正常情况下订单系统能承受1w次/s的访问,如果访问量的超过1w次/s，可以用消息队列进行流量消峰，在用户和订单系统之间加上消息队列应用，用户不能直接访问订单系统，人通过访问消息队列，消息队列再去访问订单系统。
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。

1.1.3.MQ 的分类

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，消息可靠性高，不容易经常丢失数据。

**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。
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；
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
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。

https://www.rabbitmq.com/news.html

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

1.1.4.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。
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。

1.2.RabbitMQ

1.2.1.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。

1.2.2.四大核心概念

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。

1.2.3.RabbitMQ核心部分

RabbitMQ核心部分有六大核心部分，也叫六大模式。

模式1：简单模式(Hello World)
模式2：工作模式(Work queues)
模式3：发布/订阅模式(Publish/Subscribe)
模式4：路由模式(Routing)
模式5：主题模式(Topics)
模式6：发布确认模式(Publisher confirms)

后面的所有内容都是基于以上六大模式来的

1.2.4.各个名词介绍

**Broker：**接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
**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。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue 等
**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。

Channel极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
**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

1.2.6.RabbitMQ安装

RabbitMQ版本和 Erlang 版本兼容性关系
```
https://www.rabbitmq.com/which-erlang.html
```

官方安装包下载地址

【erlang下载地址】：https://github.com/rabbitmq/erlang-rpm/releases
 
【socat下载地址】：http://www.rpmfind.net/linux/rpm2html/search.php?query=socat(x86-64)
 
【rabbitmq下载地址】：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases

补充说明：安装包中说明，请下载对应的安装包

el6：linux 6.x 的下载
el7：linux 7.x 的下载
el8：linux 8.x 的下载

将文件保存到usr/local/software

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

安装文件(分别按照以下顺序安装)

rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

常用命令(按照以下顺序执行)

添加开机启动RabbitMQ服务
```
chkconfig rabbitmq-server on
```
启动服务
```
/sbin/service rabbitmq-server start
```
查看服务状态
```
/sbin/service rabbitmq-server status
```
停止服务(选择执行)
```
/sbin/service rabbitmq-server stop 
```
开启web管理插件(需要先停止rabbitMQ的服务)
```
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
```

关闭防火墙或者只开放指定端口

关闭防火墙

systemctl stop firewalld

systemctl stop firewalld

查看防火墙的状态

systemctl status firewalld

开放指定端口(需要重启生效)

firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=5672/tcp --permanent

查询端口是否开放

firewall-cmd --query-port=15672/tcp

用默认账号密码(guest)访问地址 http://192.168.234.102:15672/出现权限问题

添加一个新的用户

创建账号
```
rabbitmqctl add_user admin 123
```

设置用户角色

rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

设置用户权限

rabbitmqctl set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>

rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"

用户 user_admin 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限

当前用户和角色
```
rabbitmqctl list_users
```

再次利用admin用户登录

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或者systemctl restart rabbitmq-server

2.Hello World

在本教程的这一部分中，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。我们将介绍Java API 中的一些细节。

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。

生产者发消息给队列，队列再将消息转发给消费者，队列叫中间件。

2.1.引入依赖

<!--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>

2.2.消息生产者

当生产者与rabbitMQ直接创建了链接(Connection)，链接(Connection)并不是发消息的，一个链接(Connection)里可以产生多个信道(Channel)，信道(Channel)是专门法信息，因此要通过链接(Connection)获取通过。

有信道后就可以通过信道(Channel)就可连接队列(Queue)，更准确的说是先连接交换机(Exchange)再连接队列(Queue)，使用默认交换机。

public class Producer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.创建一个链接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //2.设置ip地址
        //http://192.168.234.102:15672/#/exchanges
        factory.setHost("192.168.234.102");
        //3.设置用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");

        //4.创建链接(Connection)
        Connection connection = factory.newConnection();
        //5.创建信道(Connection)
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 6.生成一个队列
         * 6.1.队列名称
         * 6.2.队列里面的消息是否持久化(磁盘保存)，默认消息存储在内存中
         * 6.3.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，false：只能一个消费者消费
         * 6.4.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，false不自动删除。
         * 6.5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        String message = "hello world";
        /**
         * 7.发送一个消息
         * 7.1.发送到哪个交换机
         * 7.2.路由的key是哪个，本次是队列的名称
         * 7.3.其他的参数信息
         * 7.4.发送消息的消息体
         */
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕");
    }
}

2.3.消费者

public class Consumer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.创建一个链接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //2.设置ip地址
        //http://192.168.234.102:15672/#/exchanges
        factory.setHost("192.168.234.102");
        //3.设置用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");

        //4.创建链接(Connection)
        Connection connection = factory.newConnection();
        //5.创建信道(Connection)
        Channel channel = connection.createChannel();

        /*
         * 6.abbitMQ推送给消费者消息回调接口，在该接口中用于编写如何对消息进行处理。
         * @param1 消费者注册到RabbitMQ之后，RabbitMQ给生成的一个该消费者的唯一标识
         * @param2 推送过来的消息的信息。其中包括真正的数据body(消息体)，
         *         Properties(消息的属性信息),
         *         Envelope(包装信息)，该对象里有
         *                  deliveryTag(消息的ID),
         *                  redeliver(是否重新投递,当RabbitMQ发现消费者无法应答的时候，
         *                            RabbitMQ会将消息重新编排，进行重新投递),
         *                  exchange(所使用的交换机),
         *                  routingKey(路由KEY)。
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody());
            System.out.println(message);
        };

        /*
         * 7.rabbitmq取消该消费者对信道中队列的订阅时，调用的回调接口。
         * 当我们在RabbitMQ管理界面手动删除该队列时，就会调用该接口。
         * @param1 消费者注册到RabbitMQ之后，RabbitMQ给生成的一个该消费者的唯一标识
         */
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        /*
         * 8.消费者消费消息
         * 8.1.消费哪个队列
         * 8.2.消费成功之后是否自动应答
         *      -true：代表的自动应答
         *      -false：代表手动应答
         * 8.3.消费者收到消息后用来处理消息的回调函数
         * 8.4.消费者取消消费的的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

3.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。

生产者大量发消息，发到队列，此时造成很多消息停留在队列中无法及时交给消费者(工作线程)进行处理。消费者(工作线程)如果仅仅只有一个消费者(工作线程)去处理大量消息就会很慢，希望有多个消费者(工作线程)去处理，从而实现大量消息快速处理。

一个消息只能被处理一次，不可以处理多次，如果多次就会造成消息重复消费。

所以Work Queues特点就是轮询分发消息，从而达到一个消息只能被处理一次的效果。

3.1.轮询分发消息

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。

3.1.1.抽取创建信道的工具类

/**
 * 链接工厂(ConnectionFactory)创建信道(Channel)的工具类
 */
public class RabbitMqUtils {
    //得到一个连接的 channel
    public static Channel getChannel() throws Exception {
        //1.创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //2.设置ip地址
        factory.setHost("192.168.234.102");
        //3.设置用户名
        factory.setUsername("admin");
        //4.设置密码
        factory.setPassword("123");
        //5.生成链接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //6.生成信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
    }
}

3.1.2.启动两个工作线程（消费者）

/**
 * 工作线程(消费者)
 */
public class Worker01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道(Channel)
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //2.消息的接受
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("接受的消息为：" + new String(message.getBody()));
        };
        //3.消息被取消时，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");
        };
        System.out.println("C1等待接受消息……");
        /*
         * 4.消费者消费消息
         * 4.1.消费哪个队列
         * 4.2.消费成功之后是否自动应答
         *      -true：代表的自动应答
         *      -false：代表手动应答
         * 4.3.消费者收到消息后用来处理消息的回调函数
         * 4.4.消费者取消消费的的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

3.1.3.启动一个发送线程（生产者）

public class Task01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        /**
         * 6.生成一个队列
         * 6.1.队列名称
         * 6.2.队列里面的消息是否持久化(磁盘保存)，默认消息存储在内存中
         * 6.3.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，false：只能一个消费者消费
         * 6.4.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，false不自动删除。
         * 6.5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        //从控制台输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
            System.out.println("发送消息完成:" + message);
        }
    }
}

3.1.4.测试结果

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

通过用户输入信息，然后发送。

3.2.消息应答

3.2.1.概念

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，突然处理该消息的消费者挂掉了，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。

消息应答机制分为两种

自动应答
手动应答

3.2.2.自动应答

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（消息既不能丢失，吞吐量还要大一点），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。

3.2.3.手动应答

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（是否批量处理的参数Multiple）。不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了。

3.2.4.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

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

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

当通过信道接受到消息的时候，信道里面可能有一个消息，也有可能有多个消息（取决于队列往其中放了多少消息）。如果此时队列往信道里放了4个消息，分别为5、6、7、8，第8个会先被消费者接收到。

如果

multple=true

表示批量应答，这是会将信道里第8个、第7个、第6个、第5个消息都会确认。
multple=false

只会应答当前的消息。5，6，7就不会被应答

3.2.5.消息自动重新入队

应该如何保证消息不丢失，保证不丢失的方法就是消息自动重新入队 。

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。

3.2.6.消息手动应答演示

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改为手动应答，消费者在上面代码的基础上增加下面画红色部分代码。

在接收消息的时候通过设置autoAck=false取消自动应答，改为手动应答
在DeliverCallback回调函数中处理消息完成后，调用手动应答功能，multiple设置为false。

3.2.6.1.消息生产者

/**
 * 消息在手动应答时不丢失，放回队列中重新消费
 */
public class Task02 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //2.声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        //3.从控制台中输入信息
        //从控制台输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("发送消息完成:" + message);
        }
    }
}

3.2.6.2.消费者

消费者01

public class Work03 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        /**
         * 接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接受的消息类型：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            /**
             * 手动应答
             * 1.deliveryTag：消息的标记tag（消息的唯一标识）
             * 2.multiple：是否批量应答
             *   - false：代表只应答接收到的那个传递的消息，不批量应答信道中的消息
             *   - true：批量应答所有消息包括传递过来的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

消费者02

public class Work04 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C2等待接受消息处理时间较长");
        //接收处理消息消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            SleepUtils.sleep(30);
            System.out.println("接受的消息类型：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            /**
             * 手动应答
             * 1.deliveryTag：消息的标记tag（消息的唯一标识）
             * 2.multiple：是否批量应答
             *   - false：代表只应答接收到的那个传递的消息，不批量应答信道中的消息
             *   - true：批量应答所有消息包括传递过来的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

睡眠工具类

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

3.2.6.3.手动应答效果测试

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

此时生产者发送cc消息被C1处理。生产者再发送dd消息，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。

测试结果：

3.3.RabbitMQ 持久化

3.3.1.概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当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：我们需要将队列和消息都标记为持久化。

3.3.2.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（即在创建队列的时候设置持久化），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。

//2.声明队列
boolean durable = true; //需要让Queue进行持久化
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

但是需要注意的就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，不然就会出现错误。

以下为控制台中非持久化与持久化队列的UI显示区、

这个时候即使重启rabbitmq队列也依然存在

3.3.3.消息实现持久化

生产者发送消息要通知队列，这个消息需要持久化的。

要想让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。

//此时消息保存在内存上。
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));

//设置生产者发送消息为持久化消息(此时消息被要求保存到磁盘上)
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes("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。**如果需要更强有力的持久化策略，参考后边课件发布确认章节。

3.3.4.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，我们可以在消费者端设置参数channel.basicQos(1);

如果有多个消费者同时处理消息，则每个消费者的信道都要设置channel.basicQos(1);否则就会无法做到不公平分发。

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。

3.3.5.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。

如果生产者端有7条信息需要处理，指定消费者C1分2条(prefetch=2)消息，指定消费者c2分5条(prefetch=5)信息。无论哪个消费者处理消息快慢与否，都会按照指定的值分配消息。
但是这个分发不是绝对的，设置的预取值是指消息堆积在信道里面的数量。如果一共7条生成消息，生成的间隔时间很大。给C1分发了两条后，如果C1处理完了1条消息，后续还可能会给C1分发消息。

代码测试：

生成者

public class Task02 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //2.声明队列
        boolean durable = true; //需要让Queue进行持久化
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);
        //3.从控制台中输入信息
        //从控制台输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            //设置生产者发送消息为持久化消息(要求保存到磁盘上)，如果不设置则保存在内存上。
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("发送消息完成:" + message);
        }
    }
}

消费者c1，设置预取值为2

public class Work03 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接受的消息类型：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        //预取值为2
        int prefetchSize = 2;
        channel.basicQos(prefetchSize);
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

消费者c2，设置预取值为5

public class Work04 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C2等待接受消息处理时间较长");
        //接收处理消息消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            SleepUtils.sleep(30);
            System.out.println("接受的消息类型：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
 		//预取为5
        int prefetchSize = 5;
        channel.basicQos(prefetchSize);
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

测试结果

4.发布确认

4.1.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。

4.2.发布确认的策略

4.2.1.开启发布确认的方法

开启发布确认的原因

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。所以引入发布确认；

生成者将消息发送到RabbitMQ服务器，由RabbitMQ将消息保存到磁盘上，保存成功后要告诉生成者已经保存成功，这就是消息确认。

设置要求队列持久化(队列持久化(Features=D)保证RabbitMQ即使宕机，队列也不会消失)。
设置要求队列中的消息必须持久化（消息保存到磁盘才能达到持久化的目标。）
发布确认

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要在生产者端调用方法confirmSelect()，每当你要想使用发布确认，都需要在channel上调用该方法。

Channel channel = connection.createChannel();
channel.confirmSelect();

4.2.2.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。

public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
        //1.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, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
            //2.服务端返回false或超时时间内未返回，生产者可以消息重发
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

4.2.3.批量确认发布

单个确认发布方式非常慢，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现问题了，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。

public static void publishMessageBatch() throws Exception {
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
        //1.开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //2.批量确认消息大小
        int batchSize = 100;
        //3.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, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
            outstandingMessageCount++;
            //4.当发送100条消息后，进行一次批量确认。
            if (i % batchSize == 0) {
                channel.waitForConfirms();
                outstandingMessageCount = 0;
            }
        }
        //5.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");
    }
}

4.2.4.异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上单个确认发布和批量确认发布，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。

public static void publishMessageAsync() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    //1.开启发布确认
    channel.confirmSelect();
    //2.开始时间
    long begin = System.currentTimeMillis();

    /*
     * 3.消息确认成功回调函数
     * deliveryTag:消息的标记
     * multiple：是否为批量确认
     */
    ConfirmCallback ackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple) -> {
        System.out.println("已确认的消息标记：" + deliveryTag);
    };

    /*
     * 4.消息确认失败回调函数
     * deliveryTag:消息的标记
     * multiple：是否为批量确认
     */
    ConfirmCallback nackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple) -> {
        System.out.println("未确认的消息标记：" + deliveryTag);
    };

    /*
     *  5.准备消息监听器(监听哪些消息确认成功，哪些消息确认失败)
     *  - 监听哪些消息成功了
     *  - 监听哪些消息失败了
     */
    channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);

    //6.批量发送消息
    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
        String message = "消息" + i;
        //发送消息
        channel.basicPublish("", queueName, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
    }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "异步发布确认,耗时" + (end - begin) + "ms");
}

如果设置消息持久化（MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN），就只会确认少部分的消息，去掉消息持久化就会打印所有确认信息。

4.2.6.如何处理异步未确认消息

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说用 ConcurrentLinkedQueue这个队列在 confirm callbacks（确认回调）与发布线程之间进行消息的传递。

一个线程负责监听，一个线程负责发送消息，并打印结果。

public static void publishMessageAsync1() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    channel.confirmSelect();
    /*
     * 1.创建ConcurrentSkipListMap容器，线程安全有序的哈希表，适用于高并发的情况下.
     *  1.1.可以将序号和发送的消息进行关联(key-value)
     *  1.2.根据序号可以轻松批量删除条目
     *  1.3.支持高并发(多线程)
     */
    ConcurrentSkipListMap<Long, Object> skipListMap = new ConcurrentSkipListMap<Long, Object>();

    /*
     * 2.消息确认，删除到已经确认的消息，剩下的就是未确认的消息。
     */
    ConfirmCallback ackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple) -> {
        //2.1.发消息的时候可能是批量发送的，所有要根据multiple判断是不是批量的
        if (multiple) {
            //2.1.1.拿到被批量发送的所有消息
            ConcurrentNavigableMap<Long, Object> confirmed = skipListMap.headMap(deliveryTag);
            confirmed.clear();
        } else {
            //2.2.不是批量发送的消息直接确认
            skipListMap.remove(deliveryTag);
        }
        System.out.println("确认的消息标记：" + deliveryTag);
    };
    /*
     * 3.消息确认失败回调函数
     * deliveryTag:消息的标记
     * multiple：是否为批量确认
     */
    ConfirmCallback nackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple) -> {
        String message = (String) skipListMap.get(deliveryTag);
        System.out.println("未确认的消息标记：" + deliveryTag + ";未确认的消息是：" + message);
    };

    channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);
    /*
     * 4.批量发送消息
     */
    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
        String message = "消息" + i;
        //发送消息
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        /*
         * 5.将已发送的消息保存到ConcurrentSkipListMap中
         * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一次发布消息的序列号，每发送一次消息就打印一下
         */
        skipListMap.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);
        System.out.println("发送的消息：" + message);
    }
}

4.2.7.以上3种发布确认速度对比

发布确认策略	特点
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。
异步确认发布	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。

public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.单个确认;发布1000个单独确认消息,耗时636ms
        ConfirmMessage.publishMessageIndividually();
        //2.批量确认发布;发布1000个批量确认消息,耗时77ms
        ConfirmMessage.publishMessageBatch();
        //3.异步发布确认;发布1000异步发布确认,耗时73ms
        ConfirmMessage.publishMessageAsync();
}

5.交换机

在上一节中，我们创建了一个工作队列。我们假设的是工作队列背后，每个任务都恰好交付给一个消费者(工作进程)。消费者之间是竞争关系，每个消费者都是只从队列中获取消息，一个消息只能被消费一次，不可以被多次消费。

现在的要求一个消息必须被多次消费。

生产者将消息传递到交换机，由交换机将信息传递给队列（这个过程叫绑定RoutingKey）。如果希望消息被消费多次，交换机将消息转发给另一个队列(多个队列可以绑定相同的RoutingKey或者不同的RoutingKey)，然后被另一个消费者消费。

在本部分中，我们将做一些完全不同的事情–我们将消息传达给多个消费者。这种模式称为 “发布/订阅”。

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，另外一个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上，事实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者。

5.1.Exchanges

5.1.1.Exchanges概念

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（如果不指定交换机就会使用默认交换机，通过空字符串(“”)进行标识）。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。

5.1.2.Exchanges 的类型

总共有以下类型：直接(direct，路由类型), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout，即发布订阅类型)

5.1.3.无名 exchange

在本教程的前面部分我们对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。

如果没有指定交换机的时候，routingKey默认就是队列的名称。

5.2.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 Rabbit 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。临时队列就是未进行持久化的队列。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();

创建出来之后长成这样：

5.3.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。

示例：

新增队列
新增交换机
绑定
原理

当消费者给交换机发送消息的时候会提供Routing key关键字，交换机根据Routing key关键字找到相应的队列，所以交换机是负责接受消息的，通过不同的Routing key关键字进行路由将消息送到指定的队列中。队列最后把消息发送给消费者。用Routing key关键字可以做到区别对待。

5.4.Fanout

5.4.1.Fanout介绍

Fanout指的是发布订阅模式。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（一方发送，很多方接受）**到它知道的所有队列中。系统中默认有exchange 类型。

5.4.2.Fanout实战

Logs和临时队列的绑定关系如下图

EmitLog 发送消息给两个消费者接收

public class EmitLog {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        /*
         *  2.声明一个交换机
         *  exchange:交换机名称
         *  type:交换机类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);

        //3.输出消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出的消息：" + message);
        }
    }
}

ReceiveLogs01将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs01 {
    /**
     * 定义交换机名称
     */
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        /**
         *  2.声明一个交换机
         *  exchange:交换机名称
         *  type:交换机类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        /**
         * 3.声明一个临时队列
         * 生成一个临时的队列，队列名称是随机的，当消费者断开与队列的链接，队列就删除了
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //4.绑定交换机与队列
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");

        //等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogs01等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");

        /**
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs01控制台打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };
        //5.接收消息
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

ReceiveLogs02将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs02 {
    /**
     * 定义交换机名称
     */
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        /*
         *  2.声明一个交换机
         *  exchange:交换机名称
         *  type:交换机类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);

        /*
         * 3.声明一个临时队列
         * 生成一个临时的队列，队列名称是随机的，当消费者断开与队列的链接，队列就删除了
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //4.绑定交换机与队列
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");

        //等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogs02等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");

        /*
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs02控制台打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

        //5.接收消息
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

测试结果

5.5.Direct exchange

5.5.1.回顾

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-比方说我们只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。

5.5.2.Direct exchange介绍

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。

Fanout(扇出交换机，发布订阅模式)，Direct exchange(直接交换机，路由模式)，区别在于Routing Key。

发布订阅模式：如果多个队列的Routing Key相同，生产者发给交换机的消息都会被所有队列收到。
路由模式：如果多个队列的Routing Key不相同，生产者发给交换机的消息就可以发送给指定的队列。

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 blackgreen和的消息会被发布到队列Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。

5.5.3.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。

5.5.4.实战

生产者DirectLogs

public class DirectLogs {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //2.输出消息,创建多个 bindingKey
        Map<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()) {
            String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
            String message = bindingKeyEntry.getValue();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者ReceiveLogsDirect01

public class ReceiveLogsDirect01 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static final String QUEUE_NAME = "console";
    public static final String ROUTING_KEY_1 = "info";
    public static final String ROUTING_KEY_2 = "warning";
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        /*
         *  2.声明一个交换机
         *  exchange:交换机名称
         *  type:交换机类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        /*
         * 3.声明一个临时队列
         * 生成一个临时的队列，队列名称是随机的，当消费者断开与队列的链接，队列就删除了
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null).getQueue();

        //4.绑定交换机与队列,并设置routingKey，可以绑定多个
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_1);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_2);

        //等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogsDirect01等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        /*
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect01控制台打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };
        //5.接收消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

消费者ReceiveLogsDirect02

public class ReceiveLogsDirect02 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static final String QUEUE_NAME = "disk";
    public static final String ROUTING_KEY = "error";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        /*
         *  2.声明一个交换机
         *  exchange:交换机名称
         *  type:交换机类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        /**
         * 3.声明一个临时队列
         * 生成一个临时的队列，队列名称是随机的，当消费者断开与队列的链接，队列就删除了
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null).getQueue();

        //4.绑定交换机与队列,并设置routingKey，可以绑定多个
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY);

        //等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogsDirect02等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        /**
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect02控制台打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };
        //5.接收消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

测试

5.6.Topics

5.6.1.之前类型的问题

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 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。

5.6.2.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

5.6.3.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

quick.orange.rabbit 被队列 Q1Q2 接收到
lazy.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

当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意

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

5.6.4.实战

生产者EmitLogTopic

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, "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(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息" + message);
        }
    }
}

消费者ReceiveLogsTopic01

public class ReceiveLogsTopic01 {
    /**
     * 交换机名称
     *
     * @param args
     */
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    public static final String QUEUE_NAME = "Q1";
    public static final String ROUTING_KEY = "*.orange.*";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //1.声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //2.声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null).getQueue();
        //3.设置ROUTING_KEY，绑定队列和交换机
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY);
        //4.等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogsTopic01等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        /**
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            String dataString = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8) + "，绑定键：" + message.getEnvelope().getRoutingKey();
            System.out.println("ReceiveLogsTopic01接收到的消息：" + dataString);
        };
        //5.接收消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

消费者ReceiveLogsTopic02

public class ReceiveLogsTopic02 {
    /**
     * 交换机名称
     *
     * @param args
     */
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    public static final String QUEUE_NAME = "Q2";
    public static final String ROUTING_KEY_1 = "*.*.rabbit";
    public static final String ROUTING_KEY_2 = "lazy.#";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //1.声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //2.声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null).getQueue();
        //3.设置ROUTING_KEY，绑定队列和交换机
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_1);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_2);
        //4.等待接受消息
        System.out.println("ReceiveLogsTopic02等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        /**
         * 5.1.接收消息
         */
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            String dataString = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8) + "，绑定键：" + message.getEnvelope().getRoutingKey();
            System.out.println("ReceiveLogsTopic02接收到的消息：" + dataString);
        };
        //5.接收消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

测试结果

6.死信队列

6.1.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。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。

死信具有一定的延迟性，可以作为延迟消息来处理。

6.2.死信的来源

消息TTL（**time to live：**过期时间）过期。
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)并且 requeue=false（不放入队列中）。

转移到死信队列方便后续处理。

6.3.死信实战

6.3.1.代码架构图

6.3.2.消息TTL过期

6.3.2.1.生产者代码

public class Producer {
    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //普通队列routing_key
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //死信消息，设置TTL,单位是毫秒 10000ms
        AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "info" + i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY, props, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("发送消息：" + message);
        }
    }
}

6.3.2.2.消费者C1代码

在消费者C1中设置普通交换机、普通队列、死信交换机、死信队列、以及绑定普通的交换机和普通队列、绑定死信的交换机和死信队列。

启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息。

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //普通队列名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    //普通队列routing_key
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

    //死信交换机名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
    //死信队列routing_key
    public static final String DEAD_ROUTING_KEY = "lisi";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //1.声明普通交换机，类型为direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //2.声明死信交换机，类型为direct
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //3.声明普通队列以及设置死信参数
        //3.1.设置死信参数
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
        //3.2.普通队列设置死信交换机；根据该设置即消息一旦成为死信，就转发到死信交换机。
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //3.2.普通队列设置死信路由；死信交换机根据死信路由将死信转发到死信队列
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_ROUTING_KEY);
        //3.3.设置消息过期时间；也可以在生产者发消息的时候设置，可以做到根据不同的消息设置不同的ttl(推荐)
//        arguments.put("x-message-ttl", 10000);
        //3.4.声明普通队列,加死信参数
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);

        //4.声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);

        //5.绑定普通的交换机和普通队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY);
        //6.绑定死信的交换机和死信队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, DEAD_ROUTING_KEY);

        System.out.println("Consumer01等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        //7.接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("Consumer01打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

6.3.2.3.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

public class Consumer02 {
    //普通队列名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        System.out.println("Consumer02等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        //7.接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            System.out.println("Consumer02打印接收到的消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        channel.basicConsume(DEAD_QUEUE, true, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

6.3.3.队列达到最大长度

6.3.3.1.消息生产者代码去掉TTL属性

public class Producer {
    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //普通队列routing_key
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //死信消息，设置TTL,单位是毫秒 10000ms
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "info" + i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("发送消息：" + message);
        }
    }
}

6.3.3.2.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

注意此时需要把原先队列删除，因为参数改变了。

6.3.3.3.C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

6.3.4.消息被拒

6.3.4.1.消息生产者代码

消息生产者代码同上生产者一致

6.3.4.2…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

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //普通队列名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    //普通队列routing_key
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

    //死信交换机名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
    //死信队列routing_key
    public static final String DEAD_ROUTING_KEY = "lisi";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //1.声明普通交换机，类型为direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //2.声明死信交换机，类型为direct
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //3.声明普通队列以及设置死信参数
        //3.1.设置死信参数
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
        //3.2.普通队列设置死信交换机；根据该设置即消息一旦成为死信，就转发到死信交换机。
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //3.3.普通队列设置死信路由；死信交换机根据死信路由将死信转发到死信队列
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_ROUTING_KEY);
        //3.4.设置消息过期时间；也可以在生产者发消息的时候设置，可以做到根据不同的消息设置不同的ttl(推荐)
//        arguments.put("x-message-ttl", 10000);
        //3.5.设置正常队列的长度限制
//        arguments.put("x-max-length", 6);
        //3.6.声明普通队列,加死信参数
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);

        //4.声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);

        //5.绑定普通的交换机和普通队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY);
        //6.绑定死信的交换机和死信队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, DEAD_ROUTING_KEY);

        System.out.println("Consumer01等待接受的消息，把接收的消息打印在屏幕上……");
        //7.接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
            if (msg.equals("info5")) {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + msg + "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(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            } else {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + msg);
                channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        //开启手动应答
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, false, deliverCallback, CancelCallback -> {
        });
    }
}

6.3.4.3.C2 消费者代码不变

启动生产者，再启动消费者1，最后启动消费者 2

7.RabbitMQ整合Spring Boot

7.1.创建项目

7.2.添加依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </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>1.2.83</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <!--swagger-->
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <!--RabbitMQ 测试依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <excludes>
                    <exclude>
                        <groupId>org.projectlombok</groupId>
                        <artifactId>lombok</artifactId>
                    </exclude>
                    <exclude>
                        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
                    </exclude>
                </excludes>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

7.3.配置RabbitMQ参数

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.234.102
    port: 5672
    username: admin
    password: 123

7.4.添加Swagger配置类

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;

@Configuration
public class SwaggerConfig {
    /**
     * 创建Docket类型的对象，并使用spring容器管理
     * Docke是swagger中的全局配置对象
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Docket getDocket() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2).apiInfo(swaggerDemoApiInfo())
                .select().build();
    }

    private ApiInfo swaggerDemoApiInfo() {
        //api帮助文档的描述信息。information。
        return new ApiInfoBuilder()
                .contact(new Contact(     //配置swagger文档主题内容
                        "stonebridge的swagger练习项目的开发接口文档", //是文档的发布者这名称
                        "http://www.bjsxt.com",  //文档发布者的网站地址，一般为企业网站
                        "xxx@163.com"))   //文档发布者的电子邮箱
                //文档标题
                .title("这里是开发接口文档的标题")
                //文档描述
                .description("这里是开发接口文档的描述")
                //文档版本
                .version("1.0.1")
                .build();
    }
}

8.延迟队列

8.1.延迟队列概念

延时队列的队列内部是有序的，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。

8.2.延迟队列原理

延迟队列就是死信队列中的"消息TTL过期"类。

生产者(Producer)发消息给一个普通交换机，然后消息到一个普通的队列，如果没有消费者C1对消息进行消费，一旦消息TTL过期就会成为一个死信，到达死信队列被消费者C2接收消费。

整个过程中生产者(Producer)与消费者C2（没有C1消费者）经历的时间取决于通过设置死信消息的TTL(time to live)时间。因此就可以基于死信队列中的"消息TTL过期"达到延迟消息的目的。

8.3.延迟队列使用场景

订单在十分钟之内未支付则自动取消
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。
用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。
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。
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；看起来似乎使用定时任务，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。

8.4.RabbitMQ 中的 TTL

TTL 是什么呢？TTL（time to live）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。

8.4.1.消息设置TTL

生产者发送消息时针对每条消息设置TTL。

8.4.2.队列设置TTL

在创建队列的时候设置队列的"x-message-ttl"属性

8.4.3.两者的区别

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。

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。

8.5.队列TTL

8.5.1.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X和死信交换机Y，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：

因为采用spring boot项目，声明交换机、队列不需要在消费者类中进行声明，只需要在配置类配置即可。

8.5.2.配置文件类代码

package com.stonebridge.springbootrabbitmq.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;

/**
 * 延迟队列测试，声明需要各种组件，配置文件类代码。
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {
    //1.定义常量
    //1.1-1普通交换机的名称
    public static final String X_EXCHANGE = "X";
    //1.1-2.死信交换机名称
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    //1.2-1普通队列名称QA
    public static final String QUEUE_A = "QA";
    //1.2-2普通队列名称QB
    public static final String QUEUE_B = "QB";
    //1.2-3死信队列名称QD
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";
    //1.3-1死信交换机和死信队列间的routing-key
    public static final String DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "YD";
    //1.3-2 QueueA和死信交换机间的routing-key
    public static final String QUEUE_A_ROUTING_KEY = "XA";
    //1.3-3 QueueB和死信交换机间的routing-key
    public static final String QUEUE_B_ROUTING_KEY = "XB";
    //1.4.1 QueueA延迟时间10s
    public static final Integer TTL_10 = 10000;
    //1.4.2 QueueB延迟时间40s
    public static final Integer TTL_40 = 40000;

    //2.1.声明普通交换机x,xExchange是别名，注入时使用
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    //2.2.声明死信交换机
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }

    //3.1.声明队列A,ttl为10s
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        arguments.put("x-message-ttl", TTL_10);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(arguments).build();
    }

    //3.2.声明队列,ttl为40s
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        arguments.put("x-message-ttl", TTL_40);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(arguments).build();
    }

    //3.3.声明死信队列
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return QueueBuilder.durable(DEAD_LETTER_QUEUE).build();
    }

    //4.1.绑定queueA和普通交换机
    @Bean
    public Binding queueABindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with(QUEUE_A_ROUTING_KEY);
    }

    //4.2.绑定queueB和普通交换机
    @Bean
    public Binding queueBBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queueB, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueB).to(xExchange).with(QUEUE_B_ROUTING_KEY);
    }

    //4.3.绑定死信队列和死信交换机
    @Bean
    public Binding queueDBindingY(@Qualifier("queueD") Queue queueD, @Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with(DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
    }
}

8.5.3.消息生产者代码

package com.stonebridge.springbootrabbitmq.controller;

import com.stonebridge.springbootrabbitmq.utils.DateUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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;

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMsgController {

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message) {
        String dateStr = DateUtil.getDateStr(new Date());
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自ttl为10s队列：" + message + ";消费端发出时间为：" + dateStr);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自ttl为40s队列：" + message + ";消费端发出时间为：" + dateStr);
        log.info("当前时间：{},发出的死信队列消息：{}", dateStr, message);
    }
}

8.5.4.死信消息消费者代码

package com.stonebridge.springbootrabbitmq.consumer;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.stonebridge.springbootrabbitmq.utils.DateUtil;
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.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Date;

@Slf4j
@Component
public class DeadLetterConsumer {
    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveD(Message message, Channel channel) {
        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        log.info("当前时间：{},收到死信队列消息：{}", DateUtil.getDateStr(new Date()), msg);
    }
}

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

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？

8.6.延时队列优化1

8.6.1.代码架构图

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

增加队列QC,队列QC不再设置过期时间(ttl)，每条信息的过期时间(ttl)在生产者每次发消息的时候设置，即每条信息的过期时间(ttl)根据需求设置。做到了通用性。

8.6.2.配置文件类代码

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;

@Configuration
public class TtlGeneralConfig {
    //1.声明普通队列名称QC
    public static final String QUEUE_C = "QC";
    //2.声明普通队列QC的路由值
    public static final String QUEUE_C_ROUTING_KEY = "XC";
    //3.声明死信交换机
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    //4.声明死信routingkey
    public static final String DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "YD";

    //声明队列queueC
    @Bean
    public Queue queueC() {
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //设置死信routingkey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(arguments).build();
    }

    //绑定queueC和X交换机
    @Bean
    public Binding queueCBindingY(@Qualifier("queueC") Queue queueC, @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with(QUEUE_C_ROUTING_KEY);
    }
}

8.6.3.消息生产者代码

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMsgController {

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    //开始发消息(包括消息和TTL)
    @GetMapping("sendExpirationMsg/{message}/{ttl}")
    public void sendMsg(@PathVariable("message") String message, @PathVariable("ttl") String ttl) {
        String dateStr = DateUtil.getDateStr(new Date());
        log.info("当前时间:{},发送一条消息时长为:{}毫秒的信息给队列QC:{}", dateStr, ttl, message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, msg -> {
            //设置发消息的延迟时长
            msg.getMessageProperties().setExpiration(ttl);
            return msg;
        });
    }
}

8.6.4.发起请求

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好1/20000
http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你不好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。

8.7.Rabbitmq 插件实现延迟队列优化2

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。

8.7.1.安装延时队列插件

在官网上下载https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html，下载rabbitmq_delayed_message_exchange插件，然后解压放置到 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。

安装插件

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

重启rabbitMQ

systemctl restart rabbitmq-server

插件安装成功后，新增交换机时会新增一个x-delayed-message类型，这个类型就是延迟插件带来的新类型。这个一个新的交换机类型，意味着这个插件完成延迟消息的功能不再是队列，而是由这个新类型的交换机来完成。

8.7.2.代码架构图

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:

8.7.3.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 {
    //1.声明交换机名称
    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
    //2.声明队列名称
    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
    //3.声明交换机和队列之间的routingkey
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingKey";

    //4.自定义交换机;因为引入了插件，这里需要自定义的是一个延迟交换机
    @Bean
    public CustomExchange delayedExchange() {
        /**
         * 1.交换机的名称
         * 2.交换机的类型
         * 3.是否需要持久化
         * 4.是否需要自动删除
         * 5.其他参数
         */
        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);
    }

    //5.定义一个队列
    @Bean
    public Queue delayedQueue() {
        return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);
    }

    //6.通过routing-key绑定延迟队列和延迟交换机
    @Bean
    public Binding delayedQueueBindingDelayExchange(@Qualifier("delayedQueue") Queue delayedQueue,
                                                    @Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange) {
        return BindingBuilder.bind(delayedQueue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }
}

8.7.4.消息生产者

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMsgController {

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    @GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
    public void sendDelayMsg(@PathVariable("message") String message, @PathVariable("delayTime") Integer delayTime) {
        String dateStr = DateUtil.getDateStr(new Date());
        log.info("当前时间:{},发送一条时长为:{}毫秒的延迟信息，给队列delayed.queue:{}", dateStr, delayTime, message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE_NAME, DelayedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY, message, msg -> {
            //设置发消息的延迟时长,单位ms
            msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
            return msg;
        });
    }
}

注意此时是通过msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);设置延迟时长，不是原先的msg.getMessageProperties().setExpiration(ttl);。

8.7.5.消息消费者

//消费基于插件的延迟消息
@Slf4j
@Component
public class DelayQueueConsumer {
    @RabbitListener(queues = DelayedQueueConfig.DELAYED_QUEUE_NAME)
    public void receiveDelay(Message message, Channel channel) {
        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        log.info("当前时间:{},收到插件延迟队列消息:{}", DateUtil.getDateStr(new Date()), msg);
    }
}

发起请求：

http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/stonebridge007/20000
http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/stonebridge008/2000

第二个消息被先消费掉了，符合预期

8.8.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。

9.发布确认高级

在生产环境中由于一些不明原因，导致rabbitmq服务器重启，在RabbitMQ服务器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？特别是在这样比较极端的情况，RabbitMQ集群不可用的时候，无法投递的消息该如何处理呢？

应 用 [xxx] 在 [08-1516:36:04] 发 生 [ 错误日志异常 ] ， alertId=[xxx] 。 由
[org.springframework.amqp.rabbit.listener.BlockingQueueConsumer:start:620] 触发。
应用 xxx 可能原因如下
服务名为：
异常为： org.springframework.amqp.rabbit.listener.BlockingQueueConsumer:start:620,
产 生 原 因 如 下 :1.org.springframework.amqp.rabbit.listener.QueuesNotAvailableException:
Cannot prepare queue for listener. Either the queue doesn't exist or the broker will not
allow us to use it.||Consumer received fatal=false exception on startup:

9.1.发布确认springboot版本

9.1.1.确认机制方案

生产者发消息，肯定会有消费者消费消息。生产者将消息发送给交换机的时候，交换机和后面的队列是在rabbitMQ服务器上。

情况1：如果rabbitMQ服务器宕机，交换机和队列都没有了。生产者发送的消息就会因为没有任何保护措施丢失。
情况2：如果交换机存在，队列不存在。当交换机收到消息，从缓存清除已收到的消息，队列不存在，此时消息也会丢失。

无论交换机和队列只要有一个不在了，消息就会丢失。

如果真的发生以上的情况，应该有一个缓存临时存储消息，通过定时任务对未成功发送给的消息重新投递。

9.1.2.代码架构图

生产者发消息给交换机或者队列(即rabbitMQ服务器)，如果交换机或者队列出问题，都会导致rabbitMQ的不可用。生产发消息的时候，如果交换机没有回应，生产者应该感知交换机没有收到，就是通过回调接口实现，是生产者发消息的。

9.1.2.1.配置类ConfirmConfig

/**
 * 发布确认
 */
@Component
public class ConfirmConfig {
    // 定义交换机名称
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    // 定义队列名称
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";
    // ROUTING_KEY
    public static final String ROUTING_KEY = "key1";

    /**
     * 交换机声明
     * @return 交换机对象
     */
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME);
    }

    /**
     * 队列声明
     * @return 队列对象
     */
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    /**
     * 交换机和队列的绑定
     *
     * @param confirmQueue    ：队列
     * @param confirmExchange :交换机
     * @return ：绑定的结果
     */
    @Bean
    public Binding queueBindingExchange(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue,
                      @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange confirmExchange) {
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(ROUTING_KEY);
    }
}

9.1.2.2.生产者ProducerController

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
public class ProducerController {
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    //开始发消息，测试确认
    @GetMapping("/sendConfirmMsg/{message}")
    public void sendConfirmMsg(@PathVariable("message") String message) {
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.ROUTING_KEY, message);
        log.info("发送消息内容为:{}", message);
    }
}

9.1.2.3.消费者ConfirmConsumer

@Slf4j
@Component
public class ConfirmConsumer {
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void receiveConfirmMsg(Message message, Channel channel) {
        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        String routingKey = message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey();
        log.info("当前时间:{},收到confirm.queue消息:{},其routingKey:{}", DateUtil.getDateStr(new Date()), msg, routingKey);
    }
}

9.1.2.4.测试

9.1.3.配置说明

在配置文件当中需要添加

spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

NONE

禁用发布确认模式，是默认值
CORRELATED

发布消息成功到交换器后会触发回调方法
SIMPLE

经测试有两种效。
- 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

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.234.102
    port: 5672
    username: admin
    password: 123
    publisher-confirm-type: correlated

9.1.4.回调接口

/**
 * 回调接口，无论交换机是否接收到消息，
 */
@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    /**
     * 因为RabbitTemplate.ConfirmCallback是RabbitTemplate的内部接口，因此要获得RabbitTemplate的实例，
     * 将该接口的实现类注入到RabbitTemplate.ConfirmCallback。
     * \@PostConstruct是Java自带的注解，在方法上加该注解会在项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法。 该类的执行过程：
     * 1.MyCallBack实例化
     * 2.执行@Autowired注入
     * 3.最后执行init()方法
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
    }

    /**
     * 交换机确认回调方法：交换机不管是否成功或失败收到消息都会触发的一个回调方法
     *
     * @param correlationData ：保存回调信息的id及相关信息，需要在生产者发送时封装添加
     * @param ack             ：交换机接收成功返回true；交换机接收失败返回false；
     * @param cause           ：失败的原因
     */
    @Override
    public 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,由于原因:{}", id, cause);
        }
    }
}

注意：

confirm方法中CorrelationData参数需要在生产者发送时封装添加
因为RabbitTemplate.ConfirmCallback是RabbitTemplate的内部接口，因此要获得RabbitTemplate的实例，将该接口的实现类注入到RabbitTemplate.ConfirmCallback。注意代码执行顺序。

9.1.5.消息消费者

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
public class ProducerController {
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    /**
     * 开始发消息，测试确认
     *
     * @param message ：要发送的消息
     */
    @GetMapping("/sendConfirmMsg/{message}")
    public void sendConfirmMsg(@PathVariable("message") String message) {
        //封装CorrelationData信息，触发回调函数时获取数据
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("12222");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME+"123", ConfirmConfig.ROUTING_KEY, message,correlationData);
        log.info("发送消息内容为:{}", message);
    }
}

注意：

此处进行封装CorrelationData信息，触发回调函数时从中获取数据。
如果想交换机成功接收信息，交换机名称、队列名称不能出错。
如果要测试交换机出问题后触发回调函数显示错误信息，可以将交换机名称或者队列名称改错即可。

9.1.6.配置开启触发回调方法

9.1.7.测试

9.1.7.1.当交换机名称出错时

当交换机名称出错时，生产者的消息无法发送到交换机。

9.1.7.2.当routing-key出错时

如果routing-key出错则无法将消息从交换机发送到队列

9.2.回退消息

9.2.1.Mandatory参数

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（即交换机无法将消息发送到队列，比如routing-key错误），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。

9.2.2.消息生产者代码

/**
 * 开始发消息，测试确认
 *
 * @param message ：要发送的消息
 */
@GetMapping("/sendConfirmMsg/{message}")
public void sendConfirmMsg(@PathVariable("message") String message) {
    //封装CorrelationData信息，触发回调函数时获取数据
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1111111111111");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.ROUTING_KEY, message, correlationData);
    log.info("发送消息内容为:{}", message + ";其routing-key:" + ConfirmConfig.ROUTING_KEY);

    CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("2222222222222");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.ROUTING_KEY + "999", message, correlationData1);
    log.info("发送消息内容为:{}", message + ";其routing-key:" + ConfirmConfig.ROUTING_KEY + "999");
}

9.2.3.配置类

/**
 * 回调接口，无论交换机是否接收到消息，
 */
@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnsCallback {

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    public void setRabbitTemplate(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    /**
     * 因为RabbitTemplate.ConfirmCallback是RabbitTemplate的内部接口，因此要获得RabbitTemplate的实例，
     * 将该接口的实现类注入到RabbitTemplate.ConfirmCallback。
     * \@PostConstruct是Java自带的注解，在方法上加该注解会在项目启动的时候执行该方法，也可以理解为在spring容器初始化的时候执行该方法。 该类的执行过程：
     * 1.MyCallBack实例化
     * 2.执行@Autowired注入
     * 3.最后执行init()方法
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(this);
    }

    /**
     * 交换机确认回调方法：交换机不管是否成功或失败收到消息都会触发的一个回调方法
     *
     * @param correlationData ：保存回调信息的id及相关信息，需要在生产者发送时封装添加
     * @param ack             ：交换机接收成功返回true；交换机接收失败返回false；
     * @param cause           ：失败的原因
     */
    @Override
    public 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,由于原因:{}", id, cause);
        }
    }

    //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,只有不可达目的地的时候，才进行回退
    @Override
    public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {
        Message message = returned.getMessage();
        String msg = new String(message.getBody());
        String exchange = returned.getExchange();
        String replyText = returned.getReplyText();
        String routingKey = returned.getRoutingKey();
        log.error("回退的消息:{}, 被交换机:{} 退回，退回原因:{}, 路由key:{}", msg, exchange, replyText, routingKey);
    }
}

注意：

实现接口为RabbitTemplate.ReturnsCallback
实现接口为returnedMessage(ReturnedMessage returned)
需要将接口的具体实现方法设置在RabbitTemplate类中

9.2.4.开启配置

9.2.5.测试

9.3.备份交换机

9.3.1.备份交换机概念

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，有机会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。

9.3.2.代码架构图

9.3.3.修改配置类

@Component
public class ConfirmConfig {
    //1.定义各种组件名称
    // 1.1.定义确认交换机名称
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    // 1.2.定义确认队列名称
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";
    // 1.3.定义ROUTING_KEY
    public static final String ROUTING_KEY = "key1";
    //1.4.定义备份交换机名称
    public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup.exchange";
    //1.5.定义备份队列名称
    public static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup.queue";
    //1.6.定义warning队列名称
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning.queue";

    //2.声明交换机
    /**
     * 2.1.创建<确认交换机>对象
     * @return 确认交换机
     */
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return ExchangeBuilder
                .directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
                .durable(true)
                .withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME)
                .build();
    }

    /**
     * 2.2.创建<备份交换机>对象
     * @return 备份交换机
     */
    @Bean("backupExchange")
    public FanoutExchange backupExchange() {
        return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME);
    }

    //3.创建队列
    /**
     * 3.1.创建<确认队列>对象
     *
     * @return 确认队列
     */
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    /**
     * 3.2.创建<备份队列>对象
     * @return 备份队列
     */
    @Bean("backupQueue")
    public Queue backupQueue() {
        return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build();
    }

    /**
     * 3.3.创建<警告队列>对象
     * @return 备份队列
     */
    @Bean("warningQueue")
    public Queue warningQueue() {
        return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build();
    }

    //4.交换机和队列的绑定
    /**
     * 4.1.《确认交换机》和《确认队列》的绑定
     * @param confirmQueue    ：确认队列
     * @param confirmExchange ：确认交换机
     * @return ：绑定的结果
     */
    @Bean
    public Binding queueBindingExchange(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue,
                                        @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange confirmExchange) {
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(ROUTING_KEY);
    }

    /**
     * 4.2.《备份交换机》和《备份队列》的绑定
     * @param backupQueue    ：备份队列
     * @param backupExchange ：备份交换机
     * @return ：绑定的结果
     */
    @Bean
    public Binding backupQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("backupQueue") Queue backupQueue,
                                                    @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {
        return BindingBuilder.bind(backupQueue).to(backupExchange);
    }

    /**
     * 4.3.《备份交换机》和《警告队列》的绑定
     * @param warningQueue   ：警告队列
     * @param backupExchange ：备份交换机
     * @return ：绑定的结果
     */
    @Bean
    public Binding warningQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("warningQueue") Queue warningQueue,
                                                     @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {
        return BindingBuilder.bind(warningQueue).to(backupExchange);
    }
}

测试注意事项：重新启动项目的时候需要把原来的 confirm.exchange 删除因为我们修改了其绑定属性，不然报以下错:

9.3.4.报警消费者

@Component
@Slf4j
public class WarningConsumer {
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.WARNING_QUEUE_NAME)
    public void receiveWarningMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.error("WarningConsumer报警发现不可路由消息：{}", msg);
    }
}

9.3.5.生产者

/**
 * 开始发消息，测试确认
 * @param message ：要发送的消息
 */
@GetMapping("/sendConfirmMsg/{message}")
public void sendConfirmMsg(@PathVariable("message") String message) {
    //封装CorrelationData信息，触发回调函数时获取数据
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1111111111111");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.ROUTING_KEY, message, correlationData);
    log.info("发送消息内容为:{}", message + ";其routing-key:" + ConfirmConfig.ROUTING_KEY);

    CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("2222222222222");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, ConfirmConfig.ROUTING_KEY + "999", message, correlationData1);
    log.info("发送消息内容为:{}", message + ";其routing-key:" + ConfirmConfig.ROUTING_KEY + "999");
}

9.3.6.结果分析

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。

10.RabbitMQ其他知识点

10.1.幂等性

10.1.1.概念

用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。

举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。

在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。

10.1.2.消息重复消费

消费者在消费MQ中的消息时，MQ已把消息发送给消费者，消费者在给MQ返回ack时网络中断，故MQ未收到确认信息，该条消息会重新发给其他的消费者，或者在网络重连后再次发送给该消费者，但实际上该消费者已成功消费了该条消息，造成消费者消费了重复的消息。

10.1.3.解决思路

MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局ID，或者写个唯一标识比如时间戳，或者UUID，或者订单消费者消费MQ中的消息也可利用MQ的该id来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一id，每次消费消息时用该id先判断该消息是否已消费过。

10.1.4.消费端的幂等性保障

在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，这就意味着我们的消息永远不会被消费多次，即使我们收到了一样的消息。业界主流的幂等性有两种操作:

唯一 ID+指纹码机制,利用数据库主键去重
利用redis的原子性去实现

10.1.5.唯一 ID+指纹码机制

指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的，基本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个 id 是否存在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复；劣势就是在高并发时，如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式。

10.1.6.Redis 原子性

利用redis执行setnx命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费。

10.2.优先级队列

10.2.1.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。

10.2.2.如何添加

控制台页面添加

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);

消息中代码添加优先级

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).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。

10.2.3.实战

10.2.3.1.生产者

public class Producer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.创建一个链接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //2.设置ip地址
        //http://192.168.234.102:15672/#/exchanges
        factory.setHost("192.168.234.102");
        //3.设置用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        //4.创建链接(Connection)
        Connection connection = factory.newConnection();
        //当生产者与rabbitMQ直接创建了链接(Connection)，链接(Connection)并不是发消息的，一个链接(Connection)里可以产生多个信道(Channel)，信道(Channel)是专门法信息，因此要通过链接(Connection)获取信道(Channel)。
        //5.创建信道(Connection)
        Channel channel = connection.createChannel();
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
        //官方允许是0-255，此处设置为10，允许范围优先级为0-10，不设置过大，避免浪费cpu和内存
        arguments.put("x-max-priority", 10);
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, arguments);
        String message = "info";
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            if (i % 3 == 0) {
                AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(10).build();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, properties, (message + i).getBytes());
            } else {
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (message + i).getBytes());
            }
        }
    }
}

官方允许是0-255，此处设置为10，允许范围优先级为0-10，不设置过大，避免浪费cpu和内存。

10.2.3.2.消费者

public class Consumer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.创建一个链接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //2.设置ip地址
        //http://192.168.234.102:15672/#/exchanges
        factory.setHost("192.168.234.102");
        //3.设置用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");

        //4.创建链接(Connection)
        Connection connection = factory.newConnection();
        //5.创建信道(Connection)
        Channel channel = connection.createChannel();

        //6.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("接受的消息是：" + message);
        };

        //7.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");
        };
        /*
         * 8.消费者消费消息
         * 8.1.消费哪个队列
         * 8.2.消费成功之后是否自动应答
         *      -true：代表的自动应答
         *      -false：代表手动应答
         * 8.3.消费者未成功消费的回调
         * 8.4.消费者取消消费的的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

10.2.3.3.测试结果

先执行生产者，再执行消费者，避免消息一边添加一边被消费。

10.3.惰性队列

10.3.1.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。

10.3.2.两种模式

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);

或者

10.3.3.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内存 1.5MB（这些数据是指向在磁盘的消息的位置索引）。

11.RabbitMQ集群

11.1.clustering

11.1.1.使用集群的原因

最开始我们介绍了如何安装及运行 RabbitMQ 服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的要求。如果 RabbitMQ 服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？单台RabbitMQ服务器可以满足每秒 1000 条消息的吞吐量，那么如果应用需要 RabbitMQ 服务满足每秒 10 万条消息的吞吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机 RabbitMQ 务的性能显得捉襟见肘，搭建一个 RabbitMQ 集群才是解决实际问题的关键.

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