服务异步通信-高级篇(RabbitMQ)

1. 消息可靠性

每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：

• 发送时丢失：

• • 生产者发送的消息未送达exchange- 消息到达exchange后未到达queue

• MQ宕机，queue将消息丢失

• consumer接收到消息后未消费就宕机

RabbitMQ分别给出了解决方案：

• 生产者发送确认机制
• mq持久化
• 消费者消费确认机制
• 失败重试机制

1.1. 生产者消息确认

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。

这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。

返回结果有两种方式：

• publisher-confirm，发送者确认

• • 消息成功投递到交换机，返回ack- 消息未投递到交换机，返回nack

• publisher-return，发送者回执

• • 消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。

注意：确认机制在发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一的id，以区分不同的消息，避免ack冲突

1.1.1. 修改配置

修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：

spring:
  rabbitmq:
    # 启用发送者确认，生产者到交换机
    publisher-confirm-type: correlated
    # 启用发送者确认，从交换机到队列
    publisher-returns: true
      # 启用失败的回调
    template:
      mandatory: true

说明：

• publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：

• • simple：同步等待confirm结果，直到超时- correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback

• publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback

• template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

1.1.2. 定义ConfirmCallback

对发送者把消息发送到交换机进行确认

在发送消息时指定

@Test
    public void test() throws InterruptedException {
        String exchanges = "itcast.direct";
        String routingKey = "phone";
        String message = "hello, spring amqp!";
        CorrelationData correlation = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        //发送的通知回调
        correlation.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                log.error("消息发送异常",ex);
            }
            //生产者正常把消息发出来了
            @Override
            public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
                boolean ack = result.isAck();
                if (ack){
                    log.info("交换正常收到消息");
                }else {
                    log.info("交换机没有收到消息");
                }
            }
        });
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchanges, routingKey, message,correlation);
    }

1.1.3. 定义Return回调

从交换机到队列的确认

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置：

@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
    RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
    rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
        //发送到队列失败
        @Override
        public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
            log.info("交换机路由到队列失败，message:{} replyCode:{}  replyText:{} exchange:{} routingKey:{}",
                     message, replyCode, replyText, exchange, routingKey);
        }
    });
}

1.2. 消息持久化

生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。

要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。

• 交换机持久化
• 队列持久化
• 消息持久化

1.2.1. 交换机持久化

RabbitMQ中交换机默认是持久化的。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
    // 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
    return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}

默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：

1.2.2. 队列持久化

RabbitMQ中队列默认是持久化的。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public Queue simpleQueue(){
    // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。

1.2.3. 消息持久化

利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

• 1：非持久化
• 2：持久化

默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。

1.3. 消费者消息确认

RabbitMQ是阅后即焚机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。

RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。

回执分为3种类型：ack、nack、reject。如果消费者返回ack，MQ会把消息从队列删除；如果返回nack或者reject，如果requeue是true的话，MQ会把消息重新投递给消费者，如果requeue是false的话，MQ会把消息删掉。

1.3.1. 场景：

• 1）RabbitMQ投递消息给消费者
• 2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
• 3）RabbitMQ删除消息
• 4）消费者宕机，消息尚未处理

这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。

SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

• manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。消息投递是不可靠的，可能丢失。自己根据业务情况，判断什么时候该ack。（不推荐）
• auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack,并且requeue是true。类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack。
• none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除（不推荐）

1.3.2. 演示none模式

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 关闭ack

修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
    log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
    // 模拟异常
    System.out.println(1 / 0);
    log.debug("消息处理完成！");
}

测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。

1.3.3. 演示auto模式

把确认机制修改为auto:

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 关闭ack

在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）：

抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：

1.4. 消费失败重试机制

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力：

1.4.1. 本地重试

可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 3 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 最大重试次数
          stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false
          
 第一次  1秒
 第二次  3*1000 = 3秒
 第三次  3*3000 = 9秒
 第四次  3*9000 = 27秒

重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

• 在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
• 查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是reject，并且不重新入队，mq删除消息了

结论：

• 开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试
• 重试达到最大次数后，Spring会返回reject，消息会被丢弃

1.4.2. 失败策略

在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：

• RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式
• ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队
• RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer

失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
    @Bean
    public DirectExchange errorMessageExchange(){
        return new DirectExchange("error.direct");
    }
    @Bean
    public Queue errorQueue(){
        return new Queue("error.queue", true);
    }
    @Bean
    public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
    }
    // 定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机
    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

1.5. 总结

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

• 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
• 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
• 开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
• 开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

2. 死信交换机

2.1. 什么是死信交换机

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

• 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
• 消息是一个过期消息，超时无人消费
• 要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange，检查DLX）。

一个消息被消费者拒绝了，变成了死信。因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机。如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列。

队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：

• 死信交换机名称
• 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey

2.2. TTL

一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：

• 消息所在的队列设置了超时时间
• 消息本身设置了超时时间

2.2.1. 接收超时死信的死信交换机

在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
    exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.exchange"),
    key = "dl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
    log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
}

2.2.2. 声明一个队列，并且指定TTL

要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：

@Bean
public Queue ttlQueue(){
    return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
        .ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
        .deadLetterExchange("dl.ttl.exchange") // 指定死信交换机
        .deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信交换机绑定key
        .build();
}

这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.exchange

声明交换机，将ttl与交换机绑定：

@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
    return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
    return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}

发送消息，但是不要指定TTL：

@Test
public void testTTLQueue() {
    // 创建消息
    String message = "hello, ttl queue";
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功");
}

发送消息的日志：

查看下接收消息的日志：

2.2.3. 发送消息时，设定TTL

@Test
public void testTTLMsg() {
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setExpiration("5000")
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    log.debug("发送消息成功");
}

这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信。

2.2.4. 总结

消息超时的两种方式是？

• 给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
• 给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信

如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息？

• 给消息的目标队列指定死信交换机
• 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
• 发送消息时给消息设置超时时间为20秒

死信交换机和ttl实现消息延迟发送的缺点？

• 存在队头阻塞问题

2.3. 延迟交换机

利用TTL结合死信交换机，实现了消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。

但是死信交换机存在队头阻塞问题，因此并不推荐使用。

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了 DelayExchange 插件，原生支持延迟队列效果。

2.3.1. 安装DelayExchange插件

上传插件

查看数据卷：

docker volume inspect mq-plugins

将插件上传到这个目录即可

安装插件

进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq，所以执行下面命令：

docker exec -it mq bash

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

2.3.2. DelayExchange原理

2.3.2.1. 声明DelayExchange交换机

插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。

基于注解方式（推荐）：

也可以基于@Bean的方式：

2.3.2.2. 发送消息

发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：

2.3.3. 总结

延迟队列插件的使用步骤包括哪些？

• 声明一个交换机，添加delayed属性为true
• 发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间

3. 惰性队列

3.1. 消息堆积问题

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。

解决消息堆积有两种思路：

• 增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式
• 扩大队列容积，提高堆积上限

3.2. 惰性队列

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：

• 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
• 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
• 支持数百万条的消息存储

3.2.1. 基于命令行设置lazy-queue

而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。

可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues  

命令解读：

• rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
• set_policy ：添加一个策略
• Lazy ：策略名称，可以自定义
• "^lazy-queue$" ：用正则表达式匹配队列的名字
• '{"queue-mode":"lazy"}' ：设置队列模式为lazy模式
• --apply-to queues：策略的作用对象，是所有的队列

3.2.2. 基于@Bean声明lazy-queue

3.2.3. Queue的管理控制台

ready：已发送到队列，但还未发送给消费者的消息，也就是仅执行了publish的消息。

unacked：已发送给消费者但还未收到消费者ack的信息，即执行了publish和delivery的消息。

total：ready与unacked消息的总和。

in memory：表示在内存中进行缓存的消息数。

persistent：表示在磁盘上存储的持久化的消息数。

transient, paged out：表示非持久化的消息，但实际存储到磁盘上的消息数（可能因为内存达到一定水位触发的置换，也可能是队列为lazy模式，即便是非持久化的消息也存储在磁盘上了）

3.2.4. 总结

消息堆积问题的解决方案？

• 队列上绑定多个消费者，提高消费速度
• 使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息

惰性队列的优点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息上限高
• 没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息时效性会降低
• 性能受限于磁盘的IO