RabbitMQ

Yumo

2022-07-18

后端

Java, 中间件, 后端, 消息队列, 高性能

RabbitMQ

中间件介绍

什么是中间件

Middleware

什么是中间件

我国企业从20世纪80年代开始就逐渐进行信息化建设，由于方法和体系的不成熟，以及企业业务的市场需求的不断变化，一个企业可能同时运行着多个不同的业务系统，这些系统可能基于不同的操作系统、不同的数据库、异构的网络环境。现在的问题是，如何把这些信息系统结合成一个有机地协同工作的整体，真正实现企业跨平台、分布式应用。中间件便是解决之道，它用自己的复杂换取了企业应用的简单。

中间件（Middleware）是处于操作系统和应用程序之间的软件，也有人认为它应该属于操作系统中的一部分。人们在使用中间件时，往往是一组中间件集成在一起，构成一个平台（包括开发平台和运行平台），但在这组中间件中必须要有一个通信中间件，即中间件+平台+通信，这个定义也限定了只有用于分布式系统中才能称为中间件，同时还可以把它与支撑软件和使用软件区分开来

为什么需要使用消息中间件

具体地说，中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性，使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性，将注意力集中在自己的业务上，不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作，从而大大减少了技术上的负担，中间件带给应用系统的，不只是开发的简便、开发周期的缩短，也减少了系统的维护、运行和管理的工作量，还减少了计算机总体费用的投入。

中间件特点

为解决分布异构问题，人们提出了中间件（middleware)的概念。中间件时位于平台（硬件和操作系统）和应用之间的通用服务，如下图所示，这些服务具有标准的程序接口和协议。针对不同的操作系统和硬件平台，它们可以有符合接口的协议规范的多种实现。

也很难给中间件一个严格的定义，但中间件应具有如下的一些特点：

满足大量应用的需要
运行于多种硬件和 OS平台
支持分布计算，提供跨网络、硬件和 OS平台的透明性的应用或服务的交互
支持标准的协议
支持标准的接口

由于标准接口对于可移植性和标准协议对于互操作性的重要性，中间件已成为许多标准化工作的主要部分。对于应用软件开发，中间件远比操作系统和网络服务更为重要，中间件提供的程序接口定义了一个相对稳定的高层应用环境，不管底层的计算机硬件和系统软件怎样更新换代，只要将中间件升级更新，并保持中间件对外的接口定义不变，应用软件几乎不需任何修改，从而保护了企业在应用软件开发和维护中的重大投资。

简单说：中间件有个很大的特点，是脱离于具体设计目标，而具备提供普遍独立功能需求的模块。这使得中间件一定是可替换的。如果一个系统设计中，中间件是不可替代的，不是架构、框架设计有问题，那么就是这个中间件，在别处可能是个中间件，在这个系统内是引擎。

在项目中什么时候使用中间件技术

在项目的架构和重构中，使用任何技术和架构的改变我们都需要谨慎斟酌和思考，因为任何技术的融入和变化都可能人员，技术，和成本的增加，中间件的技术一般现在一些互联网公司或者项目中使用比较多，如果你仅仅还只是一个初创公司建议还是使用单体架构，最多加个缓存中间件即可，不要盲目追求新或者所谓的高性能，而追求的背后一定是业务的驱动和项目的驱动，因为一旦追求就意味着你的学习成本，公司的人员结构以及服务器成本，维护和运维的成本都会增加，所以需要谨慎选择和考虑。

但是作为一个开放人员，一定要有学习中间件技术的能力和思维，否则很容易当项目发展到一个阶段在去掌握估计或者在面试中提及，就会给自己带来不小的困扰，在当今这个时代这些技术也并不是什么新鲜的东西，如果去掌握和挖掘最关键的还是自己花时间和经历去探讨和研究。

中间件技术及架构的概述

单体架构

在企业开发当中，大部分的初期架构都采用的是单体架构的模式进行架构，而这种架构的典型的特点：就是把所有的业务和模块，源代码，静态资源文件等都放在一个工程中，如果其中的一个模块升级或者迭代发生一个很小的变动都会重新编译和重新部署项目。这种存在的问题是：

耦合度太高
不易维护
服务器的成本高
以及升级架构的复杂度也会增大

这样就有后续的分布式架构系统。如下

分布式系统：通俗一点，就是一个请求由服务器端的多个服务（服务或者系统）协同处理完成

和单体架构不同的是，单体架构是一个请求发起 jvm调度线程（确切的是 tomcat线程池）分配线程 Thread来处理请求直到释放，而分布式系统是：一个请求时由多个系统共同来协同完成，jvm和环境都可能是独立。如果生活中的比喻的话，单体架构就像建设一个小房子很快就能够搞定，如果你要建设一个鸟巢或者大型的建筑，你就必须是各个环节的协同和分布，这样目的也是项目发展到后期的时候要去部署和思考的问题。我们也不难看出来：分布式架构系统存在的特点和问题如下：

存在问题：

学习成本高，技术栈过多
运维成本和服务器成本增高
人员的成本也会增高
项目的负载度也会上升
面临的错误和容错性也会成倍增加
占用的服务器端口和通讯的选择的成本高
安全性的考虑和因素逼迫可能选择 RMI/MQ相关的服务器端通讯

好处：

服务系统的独立，占用的服务器资源减少和占用的硬件成本减少

确切的说是：可以合理的分配服务资源，不造成服务器资源的浪费
系统的独立维护和部署，耦合度降低，可插拔性
系统的架构和技术栈的选择可以变的灵活（而不是单纯地选择 java）
弹性的部署，不会造成平台因部署造成的瘫痪和停服的状态

基于消息中间件的分布式系统的架构

从上图中可以看出来，消息中间件的是

利用可靠的消息传递机制进行系统和系统直接的通讯
通过提供消息传递和消息的派对机制，它可以在分布式系统环境下扩展进程间的通讯

消息中间件应用的场景

跨系统数据传递
高并发的流量削峰
数据的并发和异步处理
大数据分析与传递
分布式事务

比如你有一个数据要进行迁移或者请求并发过多的时候，比如你有10 W 的并发请求下订单，我们可以在这些订单入库之前，我们可以把订单请求堆积到消息队列中，让它稳健可靠的入库和执行

消息队列介绍

MQ 的相关概念

什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。

我们可以把消息队列看作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候，直接从容器中取出消息供自己使用即可。

消息队列是分布式系统中重要的组件之一。使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。

我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构，所以消费消息时也是按照顺序来消费的。

为什么要用MQ

流量削峰

先将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，然后后端服务再慢慢根据自己的能力去消费这些消息，这样就避免直接把后端服务打垮掉。

举例：在电子商务一些秒杀、促销活动中，合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示：

降低系统耦合性

使用消息队列还可以降低系统耦合性。我们知道如果模块之间不存在直接调用，那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小，这样系统的可扩展性无疑更好一些。

生产者（客户端）发送消息到消息队列中去，接受者（服务端）处理消息，需要消费的系统直接去消息队列取消息进行消费即可而不需要和其他系统有耦合，这显然也提高了系统的扩展性。

消息队列使用发布-订阅模式工作，消息发送者（生产者）发布消息，一个或多个消息接受者（消费者）订阅消息。 从上图可以看到消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来。对新增业务，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该消息，对原有系统和业务没有任何影响，从而实现网站业务的可扩展性设计。

消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后，构造成一个新的消息类型，将消息继续发送出去，等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件（消息对象）驱动的业务架构可以是一系列流程。

另外，为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失，会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上，等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后，生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

备注： 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作，只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式，还有点对点订阅模式（一个消息只有一个消费者），我们比较常用的是发布-订阅模式。另外，这两种消息模型是 JMS 提供的，AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。

通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）

将用户的请求数据存储到消息队列之后就立即返回结果。随后，系统再对消息进行消费。

因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了，但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此，使用消息队列进行异步处理之后，需要适当修改业务流程进行配合，比如用户在提交订单之后，订单数据写入消息队列，不能立即返回用户订单提交成功，需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后，甚至出库后，再通过电子邮件或短信通知用户订单成功，以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

通过异步处理提高系统性能

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。

使用MQ带来的一些问题

系统可用性降低： 系统可用性在某种程度上降低，为什么这样说呢？在加入 MQ 之前，你不用考虑消息丢失或者说 MQ 挂掉等等的情况，但是，引入 MQ 之后你就需要去考虑了
系统复杂性提高： 加入 MQ 之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题
一致性问题： 上面讲了消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了

JMS VS AMQP

JMS

JMS 简介

JMS（JAVA Message Service,java 消息服务）是 java 的消息服务，JMS 的客户端之间可以通过 JMS 服务进行异步的消息传输。JMS（JAVA Message Service，Java 消息服务）API 是一个消息服务的标准或者说是规范，允许应用程序组件基于 JavaEE 平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。

ActiveMQ 就是基于 JMS 规范实现的。

JMS 两种消息模型

① 点到点（P2P）模型

使用**队列（Queue）**作为消息通信载体；满足**生产者与消费者模式**，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如：我们生产者发送 100 条消息的话，两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半（也就是你一个我一个的消费。）

② 发布/订阅（Pub/Sub）模型

发布订阅模型（Pub/Sub）使用主题（Topic）**作为消息通信载体，类似于**广播模式**；发布者发布一条消息，该消息通过主题传递给所有的订阅者，在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的**。

JMS 五种不同的消息正文格式

JMS 定义了五种不同的消息正文格式，以及调用的消息类型，允许你发送并接收以一些不同形式的数据，提供现有消息格式的一些级别的兼容性。

StreamMessage – Java 原始值的数据流
MapMessage–一套名称-值对
TextMessage–一个字符串对象
ObjectMessage–一个序列化的 Java 对象
BytesMessage–一个字节的数据流

AMQP

AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准 高级消息队列协议（二进制应用层协议），是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，兼容 JMS。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件同产品，不同的开发语言等条件的限制。

RabbitMQ 就是基于 AMQP 协议实现的。

JMS VS AMQP

对比方向	JMS	AMQP
定义	Java API	协议
跨语言	否	是
跨平台	否	是
支持消息类型	提供两种消息模型：①Peer-2-Peer;②Pub/sub	提供了五种消息模型：①direct exchange；②fanout exchange；③topic change；④headers exchange；⑤system exchange。本质来讲，后四种和 JMS 的 pub/sub 模型没有太大差别，仅是在路由机制上做了更详细的划分；
支持消息类型	支持多种消息类型，我们在上面提到过	byte[]（二进制）

总结：

AMQP 为消息定义了线路层（wire-level protocol）的协议，而 JMS 所定义的是 API 规范。在 Java 体系中，多个 client 均可以通过 JMS 进行交互，不需要应用修改代码，但是其对跨平台的支持较差。而 AMQP 天然具有跨平台、跨语言特性。
JMS 支持 TextMessage、MapMessage 等复杂的消息类型；而 AMQP 仅支持 byte[] 消息类型（复杂的类型可序列化后发送）。
由于 Exchange 提供的路由算法，AMQP 可以提供多样化的路由方式来传递消息到消息队列，而 JMS 仅支持队列和主题/订阅方式两种。

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

官网更新：https://www.rabbitmq.com/news.html(opens new window)

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

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。

对比方向	概要
吞吐量	万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量（ActiveMQ 的性能最差）要比十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。
可用性	都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的，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
时效性	RabbitMQ 基于 erlang 开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低，达到微秒级。其他三个都是 ms 级。
功能支持	除了 Kafka，其他三个功能都较为完备。 Kafka 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，是事实上的标准
消息丢失	ActiveMQ 和 RabbitMQ 丢失的可能性非常低， RocketMQ 和 Kafka 理论上不会丢失。

总结：

ActiveMQ 的社区算是比较成熟，但是较目前来说，ActiveMQ 的性能比较差，而且版本迭代很慢，不推荐使用。
RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ，但是由于它基于 erlang 开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低，达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发，所以国内很少有公司有实力做 erlang 源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高（十万级、百万级），那这四种消息队列中，RabbitMQ 一定是你的首选。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
RocketMQ 阿里出品，Java 系开源项目，源代码我们可以直接阅读，然后可以定制自己公司的 MQ，并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用 RocketMQ 挺好的
Kafka 的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms 级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可，保证其超高吞吐量。kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。

RabbitMQ

RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）的消息中间件，它最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息。

RabbitMQ 发展到今天，被越来越多的人认可，这和它在易用性、扩展性、可靠性和高可用性等方面的卓著表现是分不开的。RabbitMQ 的具体特点可以概括为以下几点：

可靠性： RabbitMQ使用一些机制来保证消息的可靠性，如持久化、传输确认及发布确认等。
灵活的路由： 在消息进入队列之前，通过交换器来路由消息。对于典型的路由功能，RabbitMQ 己经提供了一些内置的交换器来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个交换器绑定在一起，也可以通过插件机制来实现自己的交换器。这个后面会在我们讲 RabbitMQ 核心概念的时候详细介绍到。
扩展性： 多个RabbitMQ节点可以组成一个集群，也可以根据实际业务情况动态地扩展集群中节点。
高可用性： 队列可以在集群中的机器上设置镜像，使得在部分节点出现问题的情况下队列仍然可用。
支持多种协议： RabbitMQ 除了原生支持 AMQP 协议，还支持 STOMP、MQTT 等多种消息中间件协议。
多语言客户端： RabbitMQ几乎支持所有常用语言，比如 Java、Python、Ruby、PHP、C#、JavaScript等。
易用的管理界面： RabbitMQ提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息、集群中的节点等。在安装 RabbitMQ 的时候会介绍到，安装好 RabbitMQ 就自带管理界面。
插件机制： RabbitMQ 提供了许多插件，以实现从多方面进行扩展，当然也可以编写自己的插件。感觉这个有点类似 Dubbo 的 SPI机制。

官网：https://www.rabbitmq.com/#features(opens new window)

核心概念

RabbitMQ 整体上是一个生产者与消费者模型，主要负责接收、存储和转发消息。可以把消息传递的过程想象成：当你将一个包裹送到邮局，邮局会暂存并最终将邮件通过邮递员送到收件人的手上，RabbitMQ就好比由邮局、邮箱和邮递员组成的一个系统。从计算机术语层面来说，RabbitMQ 模型更像是一种交换机模型。

下图—— RabbitMQ 的整体模型架构。

图1-RabbitMQ 的整体模型架构

生产者

产生数据发送消息的程序是生产者
Exchange(交换器)

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，这个得由交换机类型决定
Queue(队列)
- Queue(队列) 用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。
- RabbitMQ 中消息只能存储在队列中，这一点和 Kafka 这种消息中间件相反。Kafka 将消息存储在 topic（主题） 这个逻辑层面，而相对应的队列逻辑只是topic实际存储文件中的位移标识。 RabbitMQ 的生产者生产消息并最终投递到队列中，消费者可以从队列中获取消息并消费。
- 多个消费者可以订阅同一个队列，这时队列中的消息会被平均分摊（Round-Robin，即轮询）给多个消费者进行处理，而不是每个消费者都收到所有的消息并处理，这样避免消息被重复消费。
- RabbitMQ 不支持队列层面的广播消费,如果有广播消费的需求，需要在其上进行二次开发,这样会很麻烦，不建议这样做。
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。

RabbitMQ核心部分

简单模式
工作模式
发布订阅模式
路由模式
主题模式
发布确认模式

各个名词介绍

Producer

生产者
Consumer

消费者
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

信道

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

交换机

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

队列

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

安装

安装RabbitMQ

1、下载

官网下载地址：https://www.rabbitmq.com/download.html(opens new window)

这里我们选择的版本号（注意这两版本要求）

rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

GitHub：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/tag/v3.8.8(opens new window)

加载下载：https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/packages/el/7/rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm(opens new window)
erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm

官网：https://www.erlang-solutions.com/downloads/

加速：https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/packages/el/7/erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm(opens new window)

Red Hat 8, CentOS 8 和 modern Fedora 版本，把 “el7” 替换成 “el8”

2、安装

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

1
2
3

rpm -ivh erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

3、启动

# 启动服务
systemctl start rabbitmq-server
# 查看服务状态
systemctl status rabbitmq-server
# 开机自启动
systemctl enable rabbitmq-server
# 停止服务
systemctl stop rabbitmq-server
# 重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

Web管理界面及授权操作

1、安装

默认情况下，是没有安装web端的客户端插件，需要安装才可以生效

1	rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

安装完毕以后，重启服务即可

1	systemctl restart rabbitmq-server

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

默认情况只能在 localhost 本机下访问，所以需要添加一个远程登录的用户

2、添加用户

# 创建账号和密码
rabbitmqctl add_user admin 123456

# 设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

# 为用户添加资源权限
# set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
# 添加配置、写、读权限

用户级别：

administrator：可以登录控制台、查看所有信息、可以对 rabbitmq 进行管理
monitoring：监控者登录控制台，查看所有信息
policymaker：策略制定者登录控制台，指定策略
managment：普通管理员登录控制台

再次登录，用 admin 用户

查看用户：rabbitmqctl list_users

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

Docker 安装

官网：https://registry.hub.docker.com/_/rabbitmq/(opens new window)

1	docker run -id --name myrabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 -p 15672:15672 -p 5672:5672 -p 25672:25672 -p 61613:61613 -p 1883:1883 rabbitmq:management

简单案例

Hello world

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

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

连接的时候，需要开启 5672 端口

依赖

pom.xml

<!--指定 jdk 编译版本-->
<properties>
    <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
</properties>

<dependencies>
    <!--rabbitmq 依赖客户端-->
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.rabbitmq/amqp-client -->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.15.0</version>
    </dependency>

    <!--操作文件流的一个依赖-->
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-io/commons-io -->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.11.0</version>
    </dependency>

</dependencies>

消息生产者

发送消息

package org.example.rabbitmq.one;

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

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: 生产者 ： 发消息
 * @DateTime: 2022/7/7 18:50
 **/
public class Producer {

    //队列名称
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP 连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("120.76.98.24");
        //用户名
        factory.setUsername("admin");
        //密码
        factory.setPassword("123456");

        //channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化 也就是是否用完就删除
         * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费  true 表示只供一个消费者消费
         * 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
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        String message = "hello world";
        /**
         * 发送一个消息
         * 1.发送到那个交换机
         * 2.路由的 key 是哪个
         * 3.其他的参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕");

    }
}

消息消费者

获取“生产者”发出的消息

package org.example.rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.*;

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: 消费者 ： 消费
 * @DateTime: 2022/7/7 19:00
 **/
public class Consumer {

    //队列名称
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("120.76.98.24");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        //建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        System.out.println("等待接收消息.........");

        //消息被成功消费后的回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        /**
         * 消费者消费消息 - 接受消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答
         * 3.消息被成功消费后的回调
         * 4.消费者被取消时的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

Work Queues

Work Queues——工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

轮询分发消息

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。

1、抽取工具类

package org.example.rabbitmq.utils;

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

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/7 19:16
 **/
public class RabbitMqUtils {
    
    //得到一个连接的 channel
    public static Channel getChannel() throws Exception {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("120.76.98.24");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
    }
}

2、启动三个线程来接受消息

package org.example.rabbitmq.two;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: 这是一个工作线程（相当于之前的消费者）
 * @DateTime: 2022/7/7 19:17
 **/
public class Worker01 {
    //队列名称
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        for(int i=1;i<=3;i++){
            int finalI = i;
            Runnable task = ()->{
                try{
                    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

                    //消息接受
                    DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
                        String receivedMessage = new String(message.getBody());
                        System.out.println("C"+ finalI +"接收到的消息:" + receivedMessage);
                    };
                    //消息被取消
                    CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
                        System.out.println(consumerTag + "C"+ finalI +"消费者取消消费接口回调逻辑");

                    };

                    System.out.println("C"+ finalI +" 消费者启动等待消费.................. ");
                    channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            };
            new Thread(task).start();
        }

    }
}

3、启动一个发送消息线程

package org.example.rabbitmq.two;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.Scanner;

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: 生产者
 * @DateTime: 2022/7/7 19:30
 **/
public class Task01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
            System.out.println("消息发送完成：" + message);
        }

    }
}

结果展示

通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 1 、2、3 有序接收消息

生产者：

消费者：

注：一个消息只能被处理一次，不能被处理多次

消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，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。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传输成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

手动消息应答的方法

Channel.basicAck(用于肯定确认)

RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了
Channel.basicNack(用于否定确认)
Channel.basicReject(用于否定确认)

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

Multiple 的解释：

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

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

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。

消息手动应答代码

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了以下内容

1	channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

消息生产者：

package org.example.rabbitmq.three;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.Scanner;

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: 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
 * @DateTime: 2022/7/7 19:50
 **/
public class Task02 {
    private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息");
        while (sc.hasNext()) {
            String message = sc.nextLine();
            //发布消息
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息：" + message);
        }
    }
}

消费者 01：

package org.example.rabbitmq.three;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

/**
 * @Author: yumo
 * @Description: TODO
 * @DateTime: 2022/7/7 19:56
 **/
public class Worker02 {
    private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

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

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody());
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            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);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (s) -> {
            System.out.println(s + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        };

        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);


    }

}

消费者 02：

把时间改成30秒

tip 手动应答效果演示

正常情况下消息发送方发送两个消息 C1 和 C2 分别接收到消息并进行处理

在发送者发送消息 dd，发出消息之后的把 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

RabbitMQ 持久化

当 RabbitMQ 服务停掉以后，消息生产者发送过来的消息不丢失要如何保障？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。

tip 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，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

//让队列持久化
boolean durable = true;
//声明队列
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

注意：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

以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区、

tip 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。

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。

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，在消费者中消费之前，我们可以设置参数 channel.basicQos(1);

//不公平分发
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);
//采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);

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。

预取值分发

带权的消息分发

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。

发布确认

发布确认逻辑

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。

发布确认的策略

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

1 2	//开启发布确认 channel.confirmSelect();

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。

/**
 * 单个发送
 */
public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    //队列声明
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    //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, null, message.getBytes());
        //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");

}

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。

/**
 * 批量
 */
public static void publishMessageBatch() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    //队列声明
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    //开启发布确认
    channel.confirmSelect();
    //批量确认消息大小
    int batchSize = 100;
    //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, null, message.getBytes());
        outstandingMessageCount++;
        if (outstandingMessageCount == batchSize) {
            channel.waitForConfirms();
            outstandingMessageCount = 0;
        }
    }
    //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");
}

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，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。

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 与发布线程之间进行消息的传递。

以上 3 种发布确认速度对比 :

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。
异步处理

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

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)。在这一部分中，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”。

Exchanges

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。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。

Exchanges 的类型：

直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)

无名exchange：

在前面部分我们对 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。

1	channel.basicPublish("","hello",null,message.getBytes());

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

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。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:

1	String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来后：

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

生产者将消息发给交换器的时候，一般会指定一个 **RoutingKey(路由键)**，用来指定这个消息的路由规则，而这个 RoutingKey 需要与交换器类型和绑定键(BindingKey)联合使用才能最终生效。

RabbitMQ 中通过 Binding(绑定) 将 Exchange(交换器) 与 Queue(消息队列) 关联起来，在绑定的时候一般会指定一个 BindingKey(绑定建) ,这样 RabbitMQ 就知道如何正确将消息路由到队列了,如下图所示。一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则，所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。Exchange 和 Queue 的绑定可以是多对多的关系。

Binding(绑定) 示意图：

Binding(绑定) 示意图

生产者将消息发送给交换器时，需要一个RoutingKey,当 BindingKey 和 RoutingKey 相匹配时，消息会被路由到对应的队列中。在绑定多个队列到同一个交换器的时候，这些绑定允许使用相同的 BindingKey。BindingKey 并不是在所有的情况下都生效，它依赖于交换器类型，比如fanout类型的交换器就会无视，而是将消息路由到所有绑定到该交换器的队列中。

Fanout exchange

Fanout 介绍

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到它所绑定的所有队列中，而不论 routingKey 是否一致。系统中默认有些 exchange 类型

Fanout 实战

Logs 和临时队列的绑定关系如下图

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，

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

package org.example.rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;


public class ReceiveLogs01 {
    //交换机名
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        /**
         * 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         * 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕........... ");

        //发送回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("ReceiveLogs01控制台打印接收到的消息" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }
}

ReceiveLogs02

package org.example.rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;


public class ReceiveLogs02 {
    //交换机名
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        /**
         * 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         * 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕........... ");

        //发送回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("ReceiveLogs02控制台打印接收到的消息" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }
}

EmitLog 发送消息给两个消费者接收：

package org.example.rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.Scanner;

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

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

        /**
         * 声明一个 exchange
         * 1.exchange 的名称
         * 2.exchange 的类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息");
        while (sc.hasNext()) {
            String message = sc.nextLine();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息" + message);
        }
    }
}

Direct exchange

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——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。

Direct 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。

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。

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。

Direct 实战

关系：

交换机：

c2：绑定disk，routingKey为error

c1：绑定console，routingKey为info、warning

1、

package org.example.rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;


public class ReceiveLogsDirect01 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

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

        String queueName="disk";
        //队列声明
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        //队列绑定
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"error");
        //发送回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            m = "接收绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + m;
            System.out.println("error 消息已经接收：\n" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

2、

package org.example.rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

public class ReceiveLogsDirect02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

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

        String queueName = "console";
        //队列声明
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //队列绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");

        System.out.println("等待接收消息...");

        //发送回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            m = "接收绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + m;
            System.out.println("info和warning 消息已经接收：\n" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

3、

package org.example.rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class EmitLogDirect {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

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

        //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()) {
            //获取 key value
            String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
            String message = bindingKeyEntry.getValue();

            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

Topics exchange

Topic 的介绍

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

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

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

RoutineKey	说明
quick.orange.rabbit	被队列 Q1Q2 接收到
azy.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

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

Topic 实战

代码如下：

package com.oddfar.seven;

import com.oddfar.utils.RabbitMqUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 发送端
 *
 * @author zhiyuan
 */
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, BuiltinExchangeType.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("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息：" + message);
        }
    }
}

package org.example.rabbitmq.seven;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

public class ReceiveLogsTopic01 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //声明 Q1 队列与绑定关系
        String queueName = "Q1";
        //声明
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
        System.out.println("等待接收消息........... ");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收队列:" + queueName + " 绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

package org.example.rabbitmq.seven;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

public class ReceiveLogsTopic02 {
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //声明 Q1 队列与绑定关系
        String queueName = "Q2";
        //声明
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息........... ");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收队列:" + queueName + " 绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + m);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

死信队列

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。还有比如说：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

死信的来源

消息 TTL 过期

TTL是Time To Live的缩写, 也就是生存时间
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.

死信实战

死信之TTl

消费者 C1 代码：

package org.example.rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 死信队列-消费者01
 */
public class Consumer01 {

    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

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

        //声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定：队列、交换机、路由键（routingKey）
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //过期时间 10s = 100000ms
//        params.put("x-message-ttl",100000);
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");

        //正常队列
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");

        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + m);
        };
        channel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

生产者代码

package org.example.rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

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

        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //设置消息的 TTL 时间 10s
        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
        //该信息是用作演示队列个数限制
        for (int i = 1; i < 11; i++) {
            String message = "info" + i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan", properties, message.getBytes());
            System.out.println("生产者发送消息:" + message);
        }

    }
}

启动 C1 ，之后关闭消费者，模拟其接收不到消息。再启动 Producer

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

package org.example.rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

public class Consumer02 {
    private static final String DEAD_EXCHANGE="dead_exchange";

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

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //声明队列
        String deadQueue="dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue,false,false,false,null);
        channel.queueBind(deadQueue,DEAD_EXCHANGE,"lisi");

        System.out.println("等候接收死信消息");
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, message) -> {
            String m=new String(message.getBody(),"UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收到消息"+m);
        };
        channel.basicConsume(deadQueue,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }
}

死信之最大长度

1、消息生产者代码去掉 TTL 属性

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)**

1 2	//设置正常队列的长度限制，例如发10个，4个则为死信 params.put("x-max-length",6);

注意此时需要把原先队列删除因为参数改变了

3、C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

死信之消息被拒

1、消息生产者代码同上生产者一致

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)

拒收消息 “info5”

package org.example.rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.example.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 死信队列-消费者01
 */
public class Consumer01 {

    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

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

        //声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定：队列、交换机、路由键（routingKey）
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //过期时间 10s = 100000ms
//        params.put("x-message-ttl",100000);
        //队列最大长度
//        params.put("x-max-length",6);
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");

        //正常队列
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");

        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String m = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            if (m.equals("info5")){
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + m + "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" + m);
                channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        //开启手动应答
        channel.basicConsume(normalQueue, false, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

3、C2 消费者代码不变

启动消费者 1 然后再启动消费者 2

延迟队列

延迟队列介绍

延迟队列概念：

延时队列,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。

延迟队列使用场景：

1.订单在十分钟之内未支付则自动取消
2.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。
3.用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。
4.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。
5.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；那我们一直轮询数据，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。

RabbitMQ 中的 TTL

TTL 是什么呢？TTL 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。

队列设置TTL

在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

消息设置TTL

是针对每条消息设置TTL

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。

整合 springboot

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。

1、创建一个空项目

2、添加依赖：

<dependencies>
   <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </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>1.2.47</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <!--swagger-->
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <!--RabbitMQ 测试依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

3、修改配置文件

spring.rabbitmq.host=120.76.98.24
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123456

#解决springboot版本过高导致的空指针异常
spring.mvc.pathmatch.matching-strategy=ant_path_matcher

4、添加Swagger 配置类

package com.oddfar.config;

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;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;


@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket webApiConfig() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .groupName("webApi")
                .apiInfo(webApiInfo())
                .select()
                .build();
    }

    private ApiInfo webApiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("rabbitmq 接口文档")
                .description("本文档描述了 rabbitmq 微服务接口定义")
                .version("1.0")
                .contact(new Contact("zhiyuan", "http://oddfar.com", "test@qq.com"))
                .build();
    }

}

队列 TTL

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：

原先配置队列信息，写在了生产者和消费者代码中，现在可写咋配置类中，生产者只发消息，消费者只接受消息

1、配置文件类代码：

package com.example.demo.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;

/**
 * TTL队列 配置文件类代码
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {
    public static final String X_EXCHANGE = "X";
    public static final String QUEUE_A = "QA";
    public static final String QUEUE_B = "QB";
    //死信交换机
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    //死信队列
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";


    // 声明 xExchange
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    // 声明 死信队列交换机
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }

    //声明队列 A ttl 为 10s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 10000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();
    }

    // 声明队列 A 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queueaBindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");
    }

    //声明队列 B ttl 为 40s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 40000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();
    }

    //声明队列 B 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queuebBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queue1B,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue1B).to(xExchange).with("XB");
    }

    //声明死信队列 QD
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE);
    }

    //声明死信队列 QD 绑定关系
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingQAD(@Qualifier("queueD") Queue queueD,
                                        @Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");
    }

}

2、消息生产者代码

package com.example.demo.controller;

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 {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/ping")
    public String ping(){
        return "pong";
    }
    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message){
        log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自 ttl 为 10S 的队列: " + message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自 ttl 为 40S 的队列: " + message);
    }
}

3、消息消费者代码

package com.example.demo.consumer;

import com.rabbitmq.client.Channel;
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.util.Date;

/**
 * TTL队列-消费者
 */
@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {
    /**
     * 接收消息
     */
    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveD(Message message, Channel channel)throws Exception{
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), msg);
    }
}

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

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？

延时队列TTL优化

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

配置文件类代码：

package com.example.demo.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;

@Configuration
public class MsgTtlQueueConfig {
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    public static final String QUEUE_C = "QC";

    /**
     * 声明队列C 转发 死信交换机
     */
    @Bean("queueC")
    public Queue queueC(){
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //没有声明 TTL 属性
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();
    }

    /**
     * 队列C绑定普通交换机
     */
    @Bean
    public Binding queuecBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,
                                  @Qualifier("xExchange")DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");
    }
}

生产者代码：

/**
 * 延迟队列优化
 */
@GetMapping("/sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")
public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable String ttlTime){
    rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, correlationData -> {
        correlationData.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
        return correlationData;
    });
    log.info("当前时间：{},发送一条时长{}毫秒 TTL 信息给队列 C:{}", new Date(), ttlTime, message);
}

发起请求

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好1/20000

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好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。

这也就是为什么第二个延时2秒，却后执行。

Rabbitmq 插件实现延迟队列

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。

安装延时队列插件

可去官网下载 rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，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

[root@VM-0-6-centos software]# ls
erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm  rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.0.ez  rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm
#移动
cp rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.0.ez /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins
#安装
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
#重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

docker安装延时队列插件

查看启动的rabbitmq的容器id：docker ps
复制插件到容器内的plugins目录下： docker cp [插件名] [容器id]:/plugins
进入rabbitmq容器查看：
- docker exec -it [容器id] bash
- cd plugins
- dir
安装插件
- 进入容器内的plugins目录下运行 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
- 查看已安装插件： rabbitmq-plugins list

插件安装成功后的效果：

代码

1、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 {
    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";

    @Bean
    public Queue delayedQueue() {
        return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);
    }

    //自定义交换机 我们在这里定义的是一个延迟交换机
    @Bean
    public CustomExchange delayedExchange() {
        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);
    }

    @Bean
    public Binding bindingDelayedQueue(@Qualifier("delayedQueue") Queue queue,
                                       @Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }

}

2、生产者代码

@GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable Integer delayTime) {
    rabbitTemplate.convertAndSend(DELAYED_EXCHANGE_NAME, DELAYED_ROUTING_KEY, message,
            correlationData -> {
                correlationData.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
                return correlationData;
            });
    log.info(" 当 前 时 间 ： {}, 发 送 一 条 延 迟 {} 毫秒的信息给队列 delayed.queue:{}", new Date(), delayTime, message);
}

3、消费者代码

/**
 * 消费者 - 基于插件的延时队列
 *
 * @author zhiyuan
 */
@Slf4j
@ComponentScan
public class DelayQueueConsumer {

    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";

    @RabbitListener(queues = DELAYED_QUEUE_NAME)
    public void receiveDelayedQueue(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到延时队列的消息：{}", new Date().toString(), msg);
    }
}

发送请求：

第二个消息被先消费掉了，符合预期

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

发布确认高级

在生产环境中由于一些不明原因，导致 RabbitMQ 重启，在 RabbitMQ 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？

发布确认 springboot 版本

确认机制方案

代码架构图

配置文件

在配置文件当中需要添加

1	spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

NONE 值是禁用发布确认模式，是默认值
CORRELATED 值是发布消息成功到交换器后会触发回调方法（异步批量确认）
SIMPLE 值经测试有两种效果，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（单个确认）
代码

1、添加配置类：

package com.example.demo.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;

@Configuration
public class ConfirmConfig {
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";

    //声明业务 Exchange
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME);
    }

    // 声明确认队列
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明确认队列绑定关系
    @Bean
    public Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue queue,
                                @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");
    }
}

2、消息生产者的回调接口

package com.example.demo.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;

@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {


    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    //依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
    }
    /**
     * 交换机不管是否收到消息的一个回调方法
     *
     * @param correlationData 消息相关数据
     * @param ack             交换机是否收到消息
     * @param cause           为收到消息的原因
     */
    @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，原因:{}", id, cause);
        }
    }
}

3、消息生产者

package com.example.demo.controller;

import com.example.rabbitmqstudy.config.MyCallBack;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
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 javax.annotation.PostConstruct;

@RestController
@RequestMapping("/confirm")
@Slf4j
public class ProducerController {

    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;


    /**
     * 消息回调和退回
     *
     * @param message
     */
    @GetMapping("sendMessage/{message}")
    public void sendMessage(@PathVariable String message) {

        for (int i=1;i<=10;i++){
            //指定消息 id 为 1
            CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData(String.valueOf(i));
            String routingKey = "key"+i;
            rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, correlationData1);
            log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);
        }

    }
}

4、消息消费者

package com.example.demo.consumer;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
@Slf4j
public class ConfirmConsumer {
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";

    @RabbitListener(queues = CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void receiveMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("接受到队列 confirm.queue 消息:{}", msg);
    }

}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/%E4%BD%A0%E5%A5%BD

结果分析：

可以看到，发送了两条消息，第一条消息的 RoutingKey 为 “key1”，第二条消息的 RoutingKey 为 “key2”，两条消息都成功被交换机接收，也收到了交换机的确认回调，但消费者只收到了一条消息，因为第二条消息的 RoutingKey 与队列的 BindingKey 不一致，也没有其它队列能接收这个消息，所有第二条消息被直接丢弃了。

丢弃的消息交换机是不知道的，需要解决告诉生产者消息传送失败

回退消息

Mandatory 参数

1	rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack);

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，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。

1、修改配置

1 2	#消息退回 spring.rabbitmq.publisher-returns=true

2、修改回调接口

@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback,RabbitTemplate.ReturnsCallback {


    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    //依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象
    @PostConstruct
    public void init() {
        //消息回调
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
        /**
         * true：交换机无法将消息进行路由时，会将该消息返回给生产者
         * false：如果发现消息无法进行路由，则直接丢弃
         */
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        //设置回退消息交给谁处理
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(this);
    }
    /**
     * 交换机不管是否收到消息的一个回调方法
     *
     * @param correlationData 消息相关数据
     * @param ack             交换机是否收到消息
     * @param cause           为收到消息的原因
     */
    @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，原因:{}", id, cause);
        }
    }

    //当消息无法路由的时讲消息返回给生产者
    @Override
    public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {
        log.error("消息：{}，被交换机 {} 退回，原因：{}，路由key：{},code:{}",
                new String(returned.getMessage().getBody()), returned.getExchange(),
                returned.getReplyText(), returned.getRoutingKey(),
                returned.getReplyCode());
    }
}

低版本可能没有 RabbitTemplate.ReturnsCallback 请用 RabbitTemplate.ReturnCallback

@Override
public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String
exchange, String routingKey) {
	log.info("消息:{}被服务器退回，退回原因:{}, 交换机是:{}, 路由 key:{}",new String(message.getBody()),replyText, exchange, routingKey);
}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/%E4%BD%A0%E5%A5%BD

结果分析：

备份交换机

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，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。

代码架构图

代码

1、修改配置类

@Configuration
public class ConfirmConfig {
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";
    //关于备份的
    public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup.exchange";
    public static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup.queue";
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning.queue";


    /*
    //声明业务 Exchange
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME);
    }
    */

    // 声明确认队列
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明确认队列绑定关系
    @Bean
    public Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue queue,
                                @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");
    }

    //************************以下是关于备份的******************************

    //声明备份 Exchange
    @Bean("backupExchange")
    public FanoutExchange backupExchange() {
        return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME);
    }

    //声明确认 Exchange 交换机的备份交换机
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        ExchangeBuilder exchangeBuilder = ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
                .durable(true)
                //设置该交换机的备份交换机
                .withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME);
        return exchangeBuilder.build();
    }


    // 声明警告队列
    @Bean("warningQueue")
    public Queue warningQueue() {
        return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明报警队列绑定关系
    @Bean
    public Binding warningBinding(@Qualifier("warningQueue") Queue queue,
                                  @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(backupExchange);
    }

    // 声明备份队列
    @Bean("backQueue")
    public Queue backQueue() {
        return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明备份队列绑定关系
    @Bean
    public Binding backupBinding(@Qualifier("backQueue") Queue queue,
                                 @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(backupExchange);
    }
}

2、报警消费者

@Component
@Slf4j
public class WarningConsumer {
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning.queue";

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

之前已写过 confirm.exchange 交换机，由于更改配置，需要删掉，不然会报错

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/%E4%BD%A0%E5%A5%BD

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。

幂等性

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
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。
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。
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
  
  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。
- 利用 redis 的原子性去实现
  
  利用 redis 执行 setnx 命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费

优先级队列

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。

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。

如何添加？

a.控制台页面添加

b.队列中代码添加优先级

1
2
3

Map<String, Object> params = new HashMap();
params.put("x-max-priority", 10);
channel.queueDeclare("hello", true, false, false, params);

c.消息中代码添加优先级

1	AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(10).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

实战

配置类：

@Configuration
public class PriorityQueueConfig {

    public static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority.exchange";

    public static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority.queue";

    @Bean("priorityExchange")
    public DirectExchange priorityExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(PRIORITY_EXCHANGE_NAME).build();
    }

    @Bean("priorityQueue")
    public Queue priorityQueue(){
        return QueueBuilder.durable(PRIORITY_QUEUE_NAME).withArgument("x-max-priority", 10).build();
    }

    @Bean
    public Binding priorityBinding(@Qualifier("priorityExchange") DirectExchange priorityExchange,
                                   @Qualifier("priorityQueue") Queue priorityQueue){
        return BindingBuilder.bind(priorityQueue).to(priorityExchange).with("");
    }

}

生产者：

@RestController
@RequestMapping("/priority")
@Slf4j
public class ProducerController {

    public static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority.exchange";

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;


    /**
     * 消息回调和退回
     *
     * @param message
     */
    @GetMapping("sendMessage/{message}")
    public void sendMessage(@PathVariable String message) {

        for (int i=1;i<=10;i++){

            MessageProperties messageProperties = MessagePropertiesBuilder.newInstance().
                    setPriority(i).setMessageId(String.valueOf(i)).build();
            MessagePostProcessor messagePostProcessor=msg -> new Message(msg.getBody(),messageProperties);
   
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(String.valueOf(i));
            String routingKey = "";

            rabbitTemplate.convertAndSend(PRIORITY_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, messagePostProcessor ,correlationData);

            log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);
        }
    }
    
}

消费者：

@Component
@Slf4j
public class PriorityConsumer {

    public static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority.queue";

    @RabbitListener(queues = PRIORITY_QUEUE_NAME)
    public void receiveMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("PriorityConsumer接受到队列 priority.queue 消息:{}", msg+message.getMessageProperties().getMessageId());
    }
}

惰性队列

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。

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：

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3

Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode", "lazy");
channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);

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 1.5MB