微服务项目【消息推送（RabbitMQ）】

创建消费者

第1步：基于Spring Initialzr方式创建zmall-rabbitmq消费者模块

第2步：在公共模块中添加rabbitmq相关依赖

<!--rabbitmq-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

第3步：配置子模块zmall-rabbitmq的pom.xml，引入公共模块zmall-common

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.zking.zmall</groupId>
        <artifactId>zmall-common</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
</dependencies>

第4步：配置父模块的pom.xml，添加子模块zmall-rabbitmq

<modules>
    <module>zmall-common</module>
    ...
    <module>zmall-rabbitmq</module>
</modules>

第5步：配置application.yml

server:
  port: 8050
spring:
  application:
    name: zmall-rabbitmq
  datasource:
    #type连接池类型 DBCP,C3P0,Hikari,Druid,默认为Hikari
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/zmall?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true
    username: root
    password: 1234
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: localhost:8848
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    password: 123456
    jedis:
      pool:
        max-active: 100
        max-wait: 10
        max-idle: 10
        min-idle: 10
    database: 0
  rabbitmq:
    host: 192.168.70.132
    port: 5672
    username: admin
    password: admin
    virtual-host: my_vhost
    # 发送者开启 confirm 确认机制
    #publisher-confirm-type: correlated
    # 发送者开启 return 确认机制
    #publisher-returns: true
    # 设置消费端手动 ack
    listener:
      simple:
        #手动应答
        acknowledge-mode: manual
        #消费端最小并发数
        concurrency: 5
        #消费端最大并发数
        max-concurrency: 10
        #一次请求中预处理的消息数量
        prefetch: 5
        # 是否支持重试
        retry:
          #启用消费重试
          enabled: true
          #重试次数
          max-attempts: 3
          #重试间隔时间
          initial-interval: 3000
    cache:
      channel:
        #缓存的channel数量
        size: 50
#mybatis-plus配置
mybatis-plus:
  #所对应的 XML 文件位置
  mapper-locations: classpath*:/mapper/*Mapper.xml
  #别名包扫描路径
  type-aliases-package: com.zking.zmall.model
  configuration:
    #驼峰命名规则
    map-underscore-to-camel-case: true
#日志配置
logging:
  level:
    com.zking.zmall.mapper: debug

消费者采用的是手动消费模式，请注意设置spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual

第6步：配置启动类

@EnableFeignClients
@EnableDiscoveryClient
@MapperScan({"com.zking.zmall.mapper"})
@SpringBootApplication
public class ZmallRabbitmqApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZmallRabbitmqApplication.class, args);
    }

}

创建订单链路配置

定义RabbitMQ配置类

定义RabbitMQ配置类，设置生产者发送数据时自动转换成JSON，设置消费者获取消息自动转换成JSON。

@ConfigurationpublicclassRabbitmqConfig{@BeanpublicRabbitTemplaterabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory){RabbitTemplate template =newRabbitTemplate(connectionFactory);
        template.setMessageConverter(newJackson2JsonMessageConverter());return template;}@BeanpublicSimpleRabbitListenerContainerFactoryrabbitListenerContainerFactory(ConnectionFactory connectionFactory){SimpleRabbitListenerContainerFactory factory =newSimpleRabbitListenerContainerFactory();
        factory.setConnectionFactory(connectionFactory);
        factory.setMessageConverter(newJackson2JsonMessageConverter());return factory;}}

设置RabbitTemplate消息转换模式为Jackson2JsonMessageConverter；
设置RabbitMQ消费者监听器的的消息转换模式为Jackson2JsonMessageConverter；

创建RabbitmqOrderConfig配置类

创建RabbitmqOrderConfig配置类，增加订单队列、交换机及绑定关系。

@ConfigurationpublicclassRabbitmqOrderConfig{publicstaticfinalStringORDER_QUEUE="order-queue";publicstaticfinalStringORDER_EXCHANGE="order-exchange";publicstaticfinalStringORDER_ROUTING_KEY="order-routing-key";@BeanpublicQueueorderQueue(){returnnewQueue(ORDER_QUEUE,true);}@BeanpublicDirectExchangeorderExchange(){returnnewDirectExchange(ORDER_EXCHANGE,true,false);}@BeanpublicBindingorderBinding(){returnBindingBuilder.bind(orderQueue()).to(orderExchange()).with(ORDER_ROUTING_KEY);}}

如何实现RabbitMQ重复投递机制

开启发送者消息确认模式

配置application.yml，开启发送者confirm确认机制和return确认机制

spring:
    rabbitmq:
        # 发送者开启 confirm 确认机制
        publisher-confirm-type: correlated
        # 发送者开启 return 确认机制
        publisher-returns: true

消息发送确认

rabbitmq

的消息确认分为两部分：发送消息确认 和 消息接收确认

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jnR5uSTO-1676642010629)(images\rabbitmq01.jpg)]

发送消息确认：用来确认生产者

producer

将消息发送到

broker

，

broker

上的交换机

exchange

再投递给队列

queue

的过程中，消息是否成功投递。

消息从

producer

到

rabbitmq broker

有一个

confirmCallback

确认模式。

消息从

exchange

到

queue

投递失败有一个

returnCallback

退回模式。

我们可以利用这两个

Callback

来确保消息100%送达。

Broker：简单来说,就是一个消息队列服务器实体。

创建ConfirmCallBack确认模式

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

    /**
     *
     * @param correlationData 对象内部只有一个 id 属性，用来表示当前消息的唯一性
     * @param ack 消息投递到broker 的状态，true表示成功
     * @param cause 表示投递失败的原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {

        if (!ack) {
            log.error("消息发送异常!");
        } else {
            log.info("发送者已经收到确认，ack={}, cause={}",ack, cause);
        }
    }
}

创建ReturnCallBack退回模式

@Slf4j
@Component
public class ReturnCallbackService implements RabbitTemplate.ReturnCallback {

    /**
     *
     * @param message 消息体
     * @param replyCode 响应code
     * @param replyText 响应内容
     * @param exchange 交换机
     * @param routingKey 路由键
     */
    @Override
    public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
        log.info("returnedMessage ===> replyCode={} ,replyText={} ,exchange={} ,routingKey={}", replyCode, replyText, exchange, routingKey);
    }
}

创建生产者

创建生产者，模拟发送消息

@RestController
public class ProducerController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    private ReturnCallbackService returnCallbackService;

    @Autowired
    private ConfirmCallbackService confirmCallbackService;

    @RequestMapping("/sendMessage")
    public void sendMessage(){
        Order order=new Order();
        order.setId(1);
        order.setUserId(2);
        order.setLoginName("zhangsan");
        order.setUserAddress("长沙");
        order.setCreateTime(new Date());
        order.setCost(120.0F);
        order.setSerialNumber(0L);
        order.setState(0);

        //ConfirmCallback确认模式
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallbackService);

        //ReturnCallback退回模式
        rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallbackService);

        rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitmqOrderConfig.ORDER_EXCHANGE,
                RabbitmqOrderConfig.ORDER_ROUTING_KEY,order);
    }
}

创建消费者（手动消费）

@Slf4j
@Component
public class OrderConsumerListener {

    //最大重试次数
    private static final Integer MAX_RECONSUME_COUNT=3;

    //用于记录消息重试次数的集合，可以采用Redis方式实现
    private static Map<String,Integer> retryMap=new HashMap<>();

    @RabbitHandler
    @RabbitListener(queues = {"order-queue"},ackMode = "MANUAL")
    public void recieveMessage(Message message,
                               Order order,
                               Channel channel) throws IOException {
        //channel内按顺序自增的消息ID
        long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.println("接收到消息:"+message+",消息内容:"+ JSON.toJSONString(order));
            //模拟异常，开始消息重试
            int i= 1/0;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            String msgId = (String) message.getMessageProperties().getHeaders().get("spring_returned_message_correlation");
            Integer retryCount = retryMap.get(msgId)==null?1:retryMap.get(msgId);
            log.info("即将开始第{}次消息重试....",retryCount);
            if(retryCount>=MAX_RECONSUME_COUNT){
                log.info("重试次数达到3次，消息被拒绝，retryCount="+retryCount);
                //此处要注意：当重试次数到达3次后，将拒绝消息且不在重新入队列
                channel.basicReject(deliverTag,false);
            }else{
                //重新发送消息到队尾
                //再次发送该消息到消息队列，异常消息就放在了消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行。
                channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
                        message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.MINIMAL_PERSISTENT_BASIC,
                        JSON.toJSONBytes(order));
            }
            retryMap.put(msgId,retryCount+1);
        }
        //成功确认消息，非批量模式
        channel.basicAck(deliverTag, false);
    }
}

启动测试

从测试结果上来看，当消费者监听器出现异常后；进入消息重试模式，并且设置消息重试次数为3次，重试次数达到3次，消息被拒绝，不再重新投递到队列中。这里只是为了演示消息重试机制，并未考虑到后续的消息拒绝之后的处理。

采坑日记

异常点一：@RabbitListener

异常原因：@RabbitListener作用于类上引发异常；
解决方案：@RabbitListener移至消费者监听器的方法上，而@RabbitListener只适用于方法级别。

异常点二：手动确认消息

虽然在消费者端的application.yml中配置手动消费模式，但是在服务消费时引发了这个异常错误，导致重复消费的问题。原因是使用@RabbitListener注解会自动ACK，如果方法中再手动ACK会造成重复ACK，所以报错；解决方式就是在@RabbitListener中配置手动消费模式：ackMode = “MANUAL”。

异常点三：消息格式

在消费者消费消息时引发异常，触发消息重新投递，但是由于重新投递时导致消息格式问题引发了消息转换异常。
具体原因通过查看日志发现，重新投递的消息格式为text/plain，而我们在处理消息时采用的是json方式，导致消息转换异常。解决方案：将重新发送消息的状态由

MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN

更改为

MessageProperties.MINIMAL_PERSISTENT_BASIC

异常点四：消息不确认

这是一个非常没技术含量的坑，但却是非常容易犯错的地方。开启消息确认机制，消费消息别忘了

channel.basicAck

，否则消息会一直存在，导致重复消费。

异常点五：消息无限投递

最开始接触消息确认机制的时候，消费端代码就像下边这样写的，思路很简单：处理完业务逻辑后确认消息，

int a = 1 / 0

发生异常后将消息重新投入队列

@RabbitHandler
public void recieveMessage(Message message,
                               Order order,
                               Channel channel) throws IOException {
    //channel内按顺序自增的消息ID
    long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
    try {
        System.out.println("接收到消息:"+message+",消息内容:"+ JSON.toJSONString(order));
        int i = 1 / 0;
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
    } catch (Exception e) {
        channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
    }
}

但是有个问题是，业务代码一旦出现

bug

99.9%的情况是不会自动修复，一条消息会被无限投递进队列，消费端无限执行，导致了死循环。

经过测试分析发现，当消息重新投递到消息队列时，这条消息不会回到队列尾部，仍是在队列头部。

消费者会立刻消费这条消息，业务处理再抛出异常，消息再重新入队，如此反复进行。导致消息队列处理出现阻塞，导致正常消息也无法运行。

而解决方案是，先将消息进行应答，此时消息队列会删除该条消息，同时我们再次发送该消息到消息队列，异常消息就放在了消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行。

//重新发送消息到队尾
//再次发送该消息到消息队列，异常消息就放在了消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行。
channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
                     message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(),                                  MessageProperties.MINIMAL_PERSISTENT_BASIC,
                     JSON.toJSONBytes(order));

异常点六：重复消费

如何保证 MQ 的消费是幂等性，这个需要根据具体业务而定，可以借助

MySQL

、或者

redis

将消息持久化。

秒杀业务优化

修改秒杀订单生成方式

第1步：修改zmall-order订单模块的application.yml，加入rabbitmq相关配置

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.70.132
    port: 5672
    username: admin
    password: admin
    virtual-host: my_vhost
    # 设置消费端手动 ack
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manual
        # 是否支持重试
        retry:
          enabled: true
          max-attempts: 3

第2步：修改秒杀订单生成方式，针对抢购成功的秒杀订单直接推送到RabbitMQ中

@Transactional
@Override
public JsonResponseBody<?> createKillOrder(User user, Integer pid) {
    //判断用户是否登录
    if(null==user)
        throw new BusinessException(JsonResponseStatus.TOKEN_ERROR);
    //根据秒杀商品ID和用户ID判断是否重复抢购
    Order order = redisService.getKillOrderByUidAndPid(user.getId(), pid);
    if(null!=order)
        return new JsonResponseBody<>(JsonResponseStatus.ORDER_REPART);
    //Redis库存预减
    long stock = redisService.decrement(pid);
    if(stock<0){
        redisService.increment(pid);
        return new JsonResponseBody<>(JsonResponseStatus.STOCK_EMPTY);
    }
    //创建订单
    order=new Order();
    order.setUserId(user.getId());
    order.setLoginName(user.getLoginName());
    order.setPid(pid);

    //将生成的秒杀订单保存到Redis中
    redisService.setKillOrderToRedis(pid,order);
    //将生成的秒杀订单推送到RabbitMQ中的订单队列中
    rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitmqOrderConfig.ORDER_EXCHANGE,
        RabbitmqOrderConfig.ORDER_ROUTING_KEY,order);

    return new JsonResponseBody<>();
}

消费者监听器完成秒杀订单生成

第1步：将zmall-order订单模块中的service业务处理接口及实现类移至消息者监听器模块。

第2步：在IOrderService及OrderServiceImpl中重新定义生成秒杀订单方法

@Service
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements IOrderService {

    @Autowired
    private IKillService killService;

    @Autowired
    private ApiProductService productService;

    @Autowired
    private IOrderDetailService orderDetailService;

    @Transactional
    @Override
    public void saveOrder(Order order) {
        //1.根据商品ID获取商品
        Product product = productService.getProductById(order.getPid());
        //2.秒杀商品库存减一
        boolean flag=killService.updateKillStockById(order.getPid());
        if(!flag)
            return;
        //3.生成秒杀订单及订单项
        SnowFlake snowFlake=new SnowFlake(2,3);
        Long orderId=snowFlake.nextId();
        //订单
        order.setSerialNumber(orderId);
        order.setCost(product.getPrice());
        this.save(order);
        //订单项
        OrderDetail orderDetail=new OrderDetail();
        orderDetail.setOrderId(orderId);
        orderDetail.setProductId(product.getId());
        orderDetail.setQuantity(1);
        orderDetail.setCost(product.getPrice());
        orderDetailService.save(orderDetail);
    }
}

第3步：修改秒杀订单消费者监听器

@Slf4j
@Component
public class OrderConsumerListener {

    //最大重试次数
    private static final Integer MAX_RECONSUME_COUNT=3;

    //用于记录消息重试次数的集合，可以采用Redis方式实现
    private static Map<String,Integer> retryMap=new HashMap<>();

    @Autowired
    private IOrderService orderService;
    
    @RabbitHandler
    @RabbitListener(queues = {"order-queue"},ackMode = "MANUAL")
    public void recieveMessage(Message message,
                               Order order,
                               Channel channel) throws IOException {
        //channel内按顺序自增的消息ID
        long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.println("接收到消息:"+message+",消息内容:"+ JSON.toJSONString(order));
            //模拟异常，开始消息重试
            //int i= 1/0;
            //保存秒杀订单及订单项
            orderService.saveOrder(order);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            String msgId = (String) message.getMessageProperties().getHeaders().get("spring_returned_message_correlation");
            Integer retryCount = retryMap.get(msgId)==null?1:retryMap.get(msgId);
            log.info("即将开始第{}次消息重试....",retryCount);
            if(retryCount>=MAX_RECONSUME_COUNT){
                log.info("重试次数达到3次，消息被拒绝，retryCount="+retryCount);
                //此处要注意：当重试次数到达3次后，将拒绝消息且不在重新入队列
                channel.basicReject(deliverTag,false);
            }else{
                //重新发送消息到队尾
                //再次发送该消息到消息队列，异常消息就放在了消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行。
                channel.basicPublish(message.getMessageProperties().getReceivedExchange(),
                        message.getMessageProperties().getReceivedRoutingKey(), MessageProperties.MINIMAL_PERSISTENT_BASIC,
                        JSON.toJSONBytes(order));
            }
            retryMap.put(msgId,retryCount+1);
        }
        //成功确认消息，非批量模式
        channel.basicAck(deliverTag, false);
    }
}

重启jmeter压测，并查看测试结果。