RabbitMQ延时处理特性

最新推荐文章于 2025-03-10 21:59:35 发布
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本文介绍了RabbitMQ的延时处理特性，包括通过TTL和DLX设置消息延迟消费，以及利用rabbitmq-delayed-message-exchange插件实现延迟队列功能。适用于订单超时处理和定时任务等场景。

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1.延时处理特性

   描述：rabbitmq支持，消息发出后，消费者延迟指定时间才拿到消息进行消费

   使用场景：（1）订单下单时，付款时间限定在30分钟内，超时进行一些操作

                     （2）用户通过手机端远程控制智能设备指定时间工作

实现方案

1.通过TTL(Time To Live) 和DLX（Dead Letter Exchanges）属性实现

TTL:设置过期时间，时间到了自动变为死信，可针对Queue设置x-message-ttl或者Message设置AMQP.Properties的expiration属性可以指定消息的过期时间,若两者同时设置，以最先到期时间为准

示例：

消息设置x-Message-TTL：

byte[] message = "setExpiration Message!".getBytes();

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties();

properties.setExpiration("30000");//设置消息的过期时间为30秒

channel.basicPublish("my-exchange"

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【SpringBoot】43、SpringBoot中整合RabbitMQ实现延时队列（延时插件篇）
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02-21 21万+
一、介绍 1、什么是延时队列？ 延时队列即就是放置在该队列里面的消息是不需要立即消费的，而是等待一段时间之后取出消费 2、适用场景 （1）商城订单超时未支付，取消订单 （2）使用权限到期前十分钟提醒用户 （3）收益项目，投入后一段时间后产生收益 二、实现方式 从以上场景中，我们可以看出，延时队列的主要功能就是在指定的时间之后做指定的事情，那么，我们思考有哪些工具我们可以使用？ 1、Redis 监听过期 Key 可以参考我的博客【SpringBoot】三十五、SpringBoot整合Redis监听Ke
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发送到交换机的延迟消息数越多，RabbitMQ 需要维护的时钟就越多，对 CPU 的占用率就越高（Spring 提供的定时任务的原理也是类似）定时任务属于 CPU 密集型任务，中间涉及到的计算过程对 CPU 来说压力是很大的，所以说，采用延迟消息会给服务器的 CPU 带来更大的压力。该插件的原理是设计了一种支持延迟消息功能的交换机，当消息投递到交换机后，可以将消息暂存一段时间，时间到了之后再将消息投递到队列中。我们定义一个实体类，用于记录延迟消息的内容和延迟消息的延迟时间列表（该实体类也是延迟消息的类型）
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一、背景        RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现。AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求，虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准（如 COBAR的 IIOP ，或者是 SOAP 等），但是在异步消息处理中却不是这样，只有大企业有一些商业实现（如微软的 MSMQ ，IBM 的 Websphere MQ ...
RabbitMQ的特点
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支持多种编程语言：RabbitMQ提供了多种编程语言的客户端库，如Java、C#、Python等，使得它可以被不同的应用程序和平台所使用。提高可靠性：RabbitMQ的持久化和通知机制可以确保消息被成功地传递和处理，从而提高了应用程序的可靠性。解耦合：通过使用RabbitMQ，不同的应用程序之间可以通过消息进行通信，从而减少它们之间的直接联系。提高可扩展性：RabbitMQ可以通过添加更多的节点和队列来实现水平扩展，从而提高应用程序的可扩展性。消息：指在消息队列中传递的数据单元，它由消息头和一个负载组成。
rabbitmq的特点
拨云揽月
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名词解释: Producer:生产者,由生产者来发消息 Message:消息,由payload和label组成, payload:消息传输的数据 label:exchange的名字,作为tag Exchanges:Producer发送消息的时候会发到这里,然后Exchange再根据与queue绑定的规则分发消息到queue里 Bindings: exchange和queue之间的规则,确定是否要把消
项目实战-基于SpringBoot整合RabbitMQ实现延时队列
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02-21 1388
真正用于项目实战。
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功夫不负有心人，RabbitMQ虽然没有现成可用的延迟队列，但是可以利用其两个重要特性来实现之：1、Time To Live(TTL)消息超时机制；2、Dead Letter Exchanges（DLX）死信队列。下面将具体描述实现原理以及实现代 延迟...
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延迟机制 延迟队列 延迟队列——消息进入到队列之后，延迟指定的时间才能被消费者消费 AMQP协议和RabbitMQ队列本身是不支持延迟队列功能的，但是可以通过TTL（Time To Live）特性模拟延迟队列的功能 TTL就是消息的存活时间。RabbitMQ可以分别对队列和消息设置存活时间 在创建队列的时候可以设置队列的存活时间，当消息进入到队列并且在存活时间内没有消费者消费，则此消息就会从当前队列被移除； 创建消息队列没有设置TTL，但是消息设置了TTL，那么当消息的存活时间结束，也会被移除；一般
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##队列绑定 import org.springframework.amqp.core.*; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.HashMap; import java.util.Map; @Configuration public class RabbitMqConfig {
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全局生效：对于order-service远程调用的所有服务都是用的是RandomRule。被调用方使用局部生效：对于调用user-service的服务使用的是RandomRule。调用方使用如果在某一时刻，服务B出现故障（可能就卡在那里了），而这时服务A依然有大量的请求，在调用服务B，那么，由于服务A没办法再短时间内完成处理，新来的请求就会导致线程数不断地增加，这样，CPU的资源很快就会被耗尽。那么就会出现服务雪崩。
什么是RabbitMQ以及它的特点？
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RabbitMQ是什么以及RabbitMQ的特点
rabbitmq延时消息
01-16
### 实现RabbitMQ的延时消息功能 #### 启用延迟插件 为了使RabbitMQ能够处理延时消息，需先启用`rabbitmq_delayed_message_exchange`插件。这可以通过命令行完成： ```bash rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange ``` 此操作会激活必要的组件以支持带有特定时间间隔后才被消费的消息[^1]。 #### 配置交换机与队列 当配置好环境之后，下一步就是设置合适的交换机类型以及对应的队列参数来适应延时需求。对于想要实现延时效果的情况来说，通常会选择使用`x-delayed-message`类型的交换机，并为其指定一个合理的TTL（Time To Live）值作为过期时间属性的一部分。这样做的好处是可以精确控制每条消息何时应该到达目标队列并触发后续逻辑执行[^4]。 #### 使用死信队列机制 除了上述方法外，另一种常见的做法是借助于RabbitMQ内置的支持——即所谓的“死信队列”。通过这种方式可以在原始队列中定义某些条件下的行为变更路径；比如一旦某条记录超过了预设存活期限而未能成功派发出去，则自动转移到另一个专门用来处理此类情形的新建队列里等待进一步处置。具体实施过程中涉及到几个重要概念：一是原生队列上的策略声明语句，二是关联的目标DLX(Delay Letter Exchange)，三是最终实际承载超龄未决项的数据结构实体[^3]。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python脚本片段用于演示如何向具备延时特性的RabbitMQ实例推送测试性质的信息包： ```python import pika from datetime import timedelta, timezone, datetime def send_delayed_msg(queue_name='test_queue', delay_seconds=5): connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # Declare a queue with TTL policy and DLX arguments. args = { 'x-dead-letter-exchange': '', 'x-dead-letter-routing-key': f'{queue_name}_dlq', 'x-message-ttl': int(delay_seconds * 1000), } channel.queue_declare(queue=queue_name, durable=True, arguments=args) # Create dead letter exchange & bind it to the original one. dlx_args = {'x-delayed-type': 'direct'} channel.exchange_declare(exchange=f'{queue_name}_dlx', exchange_type='x-delayed-message', arguments=dlx_args) channel.queue_bind(queue=f'{queue_name}_dlq', exchange=f'{queue_name}_dlx') message_body = str(datetime.now(timezone.utc)) properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, headers={'x-delay':int(delay_seconds*1000)} ) channel.basic_publish( exchange='', routing_key=queue_name, body=message_body, properties=properties ) print(f'Sent delayed msg: {message_body}') send_delayed_msg() connection.close() ``` 这段代码首先建立了连接至本地运行着已开启相应插件服务端口处的对象实例，接着按照既定规则构造了两个相互配合工作的队列资源（正常工作流+异常转移通道）。最后部分则展示了怎样往前者里面注入携带额外元数据标签（如预期等待周期等信息）的有效载荷单元。
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