消息队列--RabbitMQ 学习

消息队列–RabbitMQ 学习

所有文件及代码放在GitHub上,地址：https://github.com/xujinshan361/rabbitmq-study

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，FIFO先进先出，只不过队列中存放的内容是message而已，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，消息发送上游值需要依赖MQ，不用依赖其他服务。

1.1.2 为什么用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。
• 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，消息可靠性较低的概率丢失数据。
  • 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。
  • 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，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
  生产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动到多个队列，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
  消费者与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又可以是消费者。

1.2.3 RabbitMQ 核心部分

1.2.4 各个名词解释

- **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Connection 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

1.2.5 安装

安装方式

2. Hello World

使用java编程写两个程序。发送单个消息的生产者和接收消息并打印出来的消费者。

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

2.1 依赖

 <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

package com.xujinshan.rabbitmq01;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 生产者：发消息
 */
public class Producer {
   
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME ="hello";

    // 发消息
    public static void main(String[] args) throws Exception{
   
        // 创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置工厂IP，连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("192.168.253.129");
        // 设置用户名
        // 密码
        factory.setUsername("guest");
        factory.setPassword("guest");

        // 创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /*
        * 创建一个队列
        * 1.队列名称
        * 2.队列里面的消息是否需要持久化，默认情况消息存储在内存中
        * 3.该队列是否只供一个消费者消费，是否进行消息的共享，true：多个消费者共享；默认false，只能一个消费者消费
        * 4.是否自动删除，最后一个消费者断开连接以后了，该队列是否自动删除true，false表示不自动删除
        * 5.其他参数
        * */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 发消息
        String message = "hello world!";

        /*
        * 发送一个消息
        * 1.发送到哪个交换机
        * 2.路由的key值，本次是队列的名称
        * 3.其他参数信息
        * 4.发送消息的消息体
        * */
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        System.out.println("消息发送完毕");
    }
}

2.3 消息消费者

package com.xujinshan.rabbitmq01;

import com.rabbitmq.client.*;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 消费者：接收消息
 */
public class Consumer {
   
    // 队列名名称
    public static final String QUEUE_NAME ="hello";

    //接收消息
    public static void main(String[] args) throws Exception{
   
        // 创建工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.253.129");
        factory.setUsername("guest");
        factory.setPassword("guest");

        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 声明 接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{
   
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };

        // 声明 取消消息时的回调
        CancelCallback cancelCallback =consumerTag->{
   
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        /**
         * 消费者
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功后是否要自动应答，true代表自动应答，false表示手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取录消息的回调
         */
        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给队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作现场时，这这些工作线程将一起处理这些任务。

• 三个工作线程是竞争关系

3.1轮询分发消息

在这个案例中启动两个工作线程，一个消息发送线程，两个工作线程

3.1.1 抽取工具类

package com.xujinshan.rabbitmqutils;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 抽取工具类
 * 连接工厂创建信道的工具类
 */
public class RabbitMQUtils {
   
    /**
     * 获取信道
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public static Channel getChannel() throws Exception{
   
        // 创建一个工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.1.102");
        factory.setUsername("guest");
        factory.setPassword("guest");
        Connection connection = factory.newConnection();
        return connection.createChannel();
    }
}

3.1.2 启动两个工作线程

• 工作线程1

package com.xujinshan.rabbitmq02;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;


/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 一个工作线程，相当于之前的消费者
 */
public class Worker01 {
   
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME ="hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 通过工具类获得信道
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        // 消息的接收
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{
   
            System.out.println("接收到的消息"+ new String(message.getBody()));
        };

        // 消息接收被取消时，执行下面内容
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag)->{
   
            System.out.println("消息被消费者取消消费接口逻辑");
        };
        /**
         * 消费者消费消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答，true表示自动应答，false表示手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取录消息的回调
         */
        System.out.println("C1等待接收消息。。。");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true,deliverCallback,consumerTag-> System.out.println("消息被消费者取消消费接口逻辑"));
    }
}

• 工作线程2

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 一个工作线程，相当于之前的消费者
 */
package com.xujinshan.rabbitmq02;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 一个工作线程，相当于之前的消费者
 */
public class Worker02 {
   
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME ="hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 通过工具类获得信道
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        // 消息的接收
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{
   
            System.out.println("接收到的消息"+ new String(message.getBody()));
        };

        // 消息接收被取消时，执行下面内容
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag)->{
   
            System.out.println("消息被消费者取消消费接口逻辑");
        };
        /**
         * 消费者消费消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答，true表示自动应答，false表示手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取录消息的回调
         */
        System.out.println("C2等待接收消息。。。");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true,deliverCallback,consumerTag-> System.out.println("消息被消费者取消消费接口逻辑"));
    }
}

3.1.3 启动一个发送线程

• 通过控制台输入发送消息

package com.xujinshan.rabbitmq02;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 生成消息
 */
public class Task01 {
   
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME="hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 准备发送大量连接消息
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        /*
         * 创建一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否需要持久化，默认情况消息存储在内存中
         * 3.该队列是否只供一个消费者消费，是否进行消息的共享，true：多个消费者共享；默认false，只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者断开连接以后了，该队列是否自动删除true，false表示不自动删除
         * 5.其他参数
         * */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 发送消息 - 从控制台接收消息
        Scanner sc =new Scanner(System.in);
        while (sc.hasNext()){
   
            String next = sc.next();
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,next.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("发送完成");
        }
    }
}

3.1.4 结果展示

启动三个线程，分别是工作线程1，工作线程2，发送线程，并在发送线程输入结果，可以看到工作线程轮询消费输入的结果

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，突然有个消费者挂掉，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费的这个消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitMQ引入了消息应答机制，消息应答机制就是：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。

3.2.1 自动应答

消息发送后立即被认为已经传送完成。这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡，因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或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受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于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 消息应答的方式

• A: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，相比于Channel.basicNack少一个参数，不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了

3.2.4 Multiple 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

3.2.5 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外一个消费者。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 消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答，所以要实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改成手动应答， 消费者在上面代码的基础上增加了了红色框内容.

• 消息生产者

package com.xujinshan.rabbitmq03;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 *
 * 消费消息在手动应答时候不丢失，放回队列重新消费
 */
public class Test02 {
   
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME="ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        // 从控制台输入信息
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while (sc.hasNext()){
   
            String next = sc.next();
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,next.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息："+next);
        }
    }
}

• 消费者1 - 设置睡眠时间短（1秒）

package com.xujinshan.rabbitmq03;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.SleepUtils;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 消费者
 */
public class Worker03 {
   
    private static final String ACK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较短");
        //消息消费的时候如何处理消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery)-> {
   
            String message = new String(delivery.getBody());
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接收到消息:" + message);
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
             channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, (consumerTag) -> {
   
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

• 消费者2-设置睡眠时间长（30秒）

package com.xujinshan.rabbitmq03;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.SleepUtils;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 消费者
 */
public class Worker04 {
   
    private static final String ACK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        System.out.println("C2 等待接收消息处理时间较长");
        //消息消费的时候如何处理消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery)-> {
   
            String message = new String(delivery.getBody());
            SleepUtils.sleep(30);
            System.out.println("接收到消息:" + message);
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
             channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, (consumerTag) -> {
   
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

• 睡眠工具类

package com.xujinshan.rabbitmqutils;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 睡眠工具类
 */
public class SleepUtils {
   
    /**
     * 睡眠多少秒
     * @param second
     */
    public static void sleep(int second){
   
        try {
   
            Thread.sleep(1000*second);
        } catch (InterruptedException e) {
   
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

3.2.7手动应答结果解释

解释：在发送者发送消息dd，发出消息后把C2 停掉，按理说该C2 来处理消息的，但是由于他处理的时间长，在还未处理完，也就是说C还没执行ack代码的时候，C2被停掉了，此时会看到消息被C1接收了，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

3.3 RabbitMQ 持久化

3.3.1 概念

上面解决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奔溃时，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 ：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

之前创建的队列都是非持久化的，RabbitMQ 如果重启的话，该队列就被删除掉，如果要实现队列持久化，需要在队列声明的时候把durable参数设置为持久化

但是需要注意的是如果之前声明的队列不是持久化，需要把原来的队列先删了，或者重新创建一个持久化队列，不然会出现错误。

• 以下是控制台中持久化和非持久化的UI显示区域
  
  
• 这时候重启RabbitMQ队列依然存在

3.3.3 消息实现持久化

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

• 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，但是对于简单任务队列而言，绰绰有余。如果需要更强有力的持久化策略，需要后面的发布确认。

3.3.4 不公平分发

在开始的时候学习到的RabbitMQ分发消息采用的轮询分发，但是在某些场景下这种策略并不是很好，比如说有两个消费者在处理任务，其中一个消费者1处理任务的速度非常快，而另一个消费者2处理速度却是很慢，这个时候如果还是采用轮询分发的话就会导致处理速度快的一个消费者很大一部分时间处理空闲状态，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，它依然公平的进行分发。
为了避免这种情况，设置参数 channel.basicQos(1);

意思就是如果这个任务还没处理完或者我还没应答你，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，当如果所有的消费者都没有完成手上的任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能会遇到队列被撑满的情况。这时候就只能添加新的worker或者改变其他存储任务的策略。

• 结果展示：C1处理消息快，C2处理消息慢

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也是异步的。
• 这里就存在一个为确认的消息缓冲区，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的未确认消息问题。这时候就可以通过使用channel.basicQos()方法设置“预取计数器”值来完成。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。

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。
• 如果消息和队列都是可持久化的，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域中包含了确认消息的序列号。
• 此外broker 也可以设置basicAck的multiple域，表示到这个序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它是异步的，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

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

4.2.2 单个确认发布

• 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。

4.2.3 批量确认发布

• 上面那种方式非常慢，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，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。

4.2.4 异步确认发布

• 异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，
  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。

package com.xujinshan.rabbitmq04;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import com.xujinshan.rabbitmqutils.RabbitMQUtils;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.UUID;

/**
 * @Author: xujinshan361@163.com
 * 发布确认
 * 使用哪个时间，比较哪种确认方式是最好的
 * 1.单个确认发布       耗时：598ms
 * 2.批量确认发布       耗时：119ms
 * 3.异步确认发布       耗时：90ms
 */
public class ConfirmMessage {
   
    // 批量发消息的个数
    public static final Integer MESSAGE_COUNT =1000;
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 1.单个确认发布
      //  ConfirmMessage.publishMessageIndividually();

        // 2.批量确认发布
//        ConfirmMessage.publishMessageBatch();
        // 3.异步确认发布
        ConfirmMessage.publishMessageAsync();
    }

    /**
     * 单个确认发布
     * @throws Exception
     */
    public static void publishMessageIndividually() throws Exception{
   
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        // 队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 批量发消息
        for (Integer i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
   
            String message = i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            // 单个消息就马上进行发布确认
            boolean b = channel.waitForConfirms();
            if(b){
   
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }
        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息，耗时：" + (end - begin