Rabbitmq----分布式场景下的应用

服务异步通信-分布式场景下的应用

如果单机模式忘记也可以看看这个快速回顾rabbitmq,在做学习

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

1.消息可靠性

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：

其中的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

针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：

• 生产者确认机制
• mq持久化
• 消费者确认机制
• 失败重试机制

下面我们就通过案例来演示每一个步骤。
该工程一个消息生产者

一个消息监听者

用到依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><!--单元测试--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId></dependency></dependencies>

配置文件生成一个信道一会演示

@ConfigurationpublicclassCommonConfig{@BeanpublicQueueSimpleQueue(){returnnewQueue("simple.queue");}}

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：

1.1.1.修改配置实现

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

spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlated
    publisher-returns:truetemplate: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Return回调

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

• ReturnCallback: 处理消息是否被正确路由到队列，通常在消息无法被路由时触发。
• ConfirmCallback: 处理消息是否成功发送到Broker，无论消息是否被正确路由到队列。它是消息成功投递到Broker的确认机制。

扩展

ReturnCallback（消息退回机制）：

ReturnCallback 用于处理消息被Broker(交换机)退回的情况。这发生在消息发送时，消息无法被正确路由到任何队列时（通常是因为没有匹配的队列绑定到消息交换机）。
当消息被退回时，ReturnCallback 中的方法会被触发，允许你处理或记录未被正确路由的消息。

ReturnCallback 是在消息发送之前设置的，通常用于处理发送不可路由消息的情况。如果消息成功路由到队列，它不会被触发。

ConfirmCallback（消息发送者的失败回调）：

ConfirmCallback 用于处理消息是否成功发送到Broker的确认情况。它通常用于确认消息是否被成功投递到Broker，即使消息已被正确路由到队列。
ConfirmCallback 在消息发送后，Broker返回确认信息时触发。确认信息可以表示消息已成功发送到Broker（ACK）或发送到Broker后发生错误（NACK）。

ConfirmCallback 不涉及消息是否被正确路由到队列，而是关注消息是否成功发送到Broker。

修改publisher服务，添加一个：

packagecn.itcast.mq.config;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;importorg.springframework.beans.BeansException;importorg.springframework.context.ApplicationContext;importorg.springframework.context.ApplicationContextAware;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;@Slf4j@ConfigurationpublicclassCommonConfigimplementsApplicationContextAware{@OverridepublicvoidsetApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)throwsBeansException{// 获取RabbitTemplateRabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);// 设置ReturnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey)->{// 投递失败，记录日志
            log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
                     replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());// 如果有业务需要，可以重发消息});}}

returncallback源码

测试之前对交换机,路由key,队列进行绑定

@Configuration
public class CommonConfig {

    @Bean
    public Queue SimpleQueue(){return new Queue("simple.queue");}

    /**
     * 交换机以及队列绑定
     */
    @Bean
    TopicExchange exchange(){return new TopicExchange("amq.topic");}
    @Bean
    Binding binding(){return BindingBuilder.bind(SimpleQueue()).to(exchange()).with("simple.test");}}

1.1.3.定义ConfirmCallback

ConfirmCallback

可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。

在publisher服务的cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest类中，定义一个单元测试方法：

@TestpublicvoidtestSendMessage2SimpleQueue()throwsInterruptedException{// 1.消息体String message ="hello, spring amqp!";// 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData =newCorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 3.添加callback
        correlationData.getFuture().addCallback(
                result ->{if(result.isAck()){// 3.1.ack，消息成功
                        log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());}else{// 3.2.nack，消息失败
                        log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());}},
                ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage()));// 4.发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("amq.topic","simple.test", message, correlationData);}

rabitmqtemplate发消息的接口添加参数

• correlationData 包含消息id和回调

可以定义俩个callback

测试结果

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中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@BeanpublicDirectExchangesimpleExchange(){// 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returnnewDirectExchange("simple.direct",true,false);}

事实上，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：

查看配置文件注入时候的源码,其实都是默认持久化的

1.2.2.队列持久化

RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@BeanpublicQueuesimpleQueue(){// 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的returnQueueBuilder.durable("simple.queue").build();}

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上

D

的标示：

交换机和队列在进行注入的时候就默认是持久化,但是消息并不是持久化的需要进行指定

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

用java代码指定：

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。

发送消息

此时消费端是关闭的,所以可以在队列进行查看消息

重启docker 部署的mq

docker restart mq

消息存在

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。

而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。

设想这样的场景：

• 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。

而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。

•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

•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

由此可知：

• none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失
• auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack
• manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack

一般，我们都是使用默认的auto即可。

1.3.1.演示none模式

修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：

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")publicvoidlistenSimpleQueue(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。

消息被删除

也就是说不关消息设计的业务是否正常执行,当消费者回到后该模式就直接删除消息

1.3.2.演示auto模式

再次把确认机制修改为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：

会不断的重新投递重新消息

怎么办呢？

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:1# 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-intervalmax-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

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ack，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ack，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 （如果继续出现异常继续按照此循环）
• 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。

1）在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列

@BeanpublicDirectExchangeerrorMessageExchange(){returnnewDirectExchange("error.direct");}@BeanpublicQueueerrorQueue(){returnnewQueue("error.queue",true);}@BeanpublicBindingerrorBinding(Queue errorQueue,DirectExchange errorMessageExchange){returnBindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");}

2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机

@BeanpublicMessageRecovererrepublishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){returnnewRepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate,"error.direct","error");}

完整代码：

packagecn.itcast.mq.config;importorg.springframework.amqp.core.Binding;importorg.springframework.amqp.core.BindingBuilder;importorg.springframework.amqp.core.DirectExchange;importorg.springframework.amqp.core.Queue;importorg.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;importorg.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;importorg.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;importorg.springframework.context.annotation.Bean;@ConfigurationpublicclassErrorMessageConfig{/**
     * 定义统一处理异常消息的队列和交换机
     *
     */@BeanpublicQueueErrorQueue(){returnnewQueue("errorQueue");}@BeanpublicDirectExchangeErrorExchange(){returnnewDirectExchange("errorExchange");}@BeanpublicBindingerrorBinding(){returnBindingBuilder.bind(ErrorQueue()).to(ErrorExchange()).with("error");}//异常消息处理器@BeanpublicMessageRecovererrepublishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){//失败的消息就会发送到这个routingkeyreturnnewRepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate,"errorExchange","error");}}

启动 查看bing关系

测试
发送消息

日志输出
进行了三次本地重试,然后转发给了定义的error队列

在error队列中可以看到消息体和消息异常转发原因

然后可以通过监听这个错误消息队列来进行人工处理,是整个异步通信中的异常兜底方案

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.初识死信交换机

2.1.1.什么是死信交换机

什么是死信？

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）。

如图，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：

另外，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

这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。

2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展）

在失败重试策略中，默认的RejectAndDontRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，被丢弃。

我们可以给simple.queue添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。

我们在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：

// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct@BeanpublicQueuesimpleQueue2(){returnQueueBuilder.durable("simple.queue")// 指定队列名称，并持久化.deadLetterExchange("dl.direct")// 指定死信交换机.build();}// 声明死信交换机 dl.direct@BeanpublicDirectExchangedlExchange(){returnnewDirectExchange("dl.direct",true,false);}// 声明存储死信的队列 dl.queue@BeanpublicQueuedlQueue(){returnnewQueue("dl.queue",true);}// 将死信队列 与 死信交换机绑定@BeanpublicBindingdlBinding(){returnBindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");}

2.1.3.总结

什么样的消息会成为死信？

• 消息被消费者reject或者返回nack
• 消息超时未消费
• 队列满了

死信交换机的使用场景是什么？

• 如果队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机；
• 可以利用死信交换机收集所有消费者处理失败的消息（死信），交由人工处理，进一步提高消息队列的可靠性。

死信交换机和专门设置交换机和队列做异常处理机制的哪个不同的是,异常处理是消费者出现业务异常,

消费方

只能把该消息发送给专门的处理队列,而死信交换机则是由队列处理无效的消息交给专门的交换机-队列,也是一种安全兜底方案

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

所以延迟消息的原理就是在对一个交换机和队列做ttl时间限制,但是没有消费者消费该队列的消息,所以超过时间的消息都会转发给死信交换机,消费者对死信交换机进行消费,就达到了延迟消息的效果

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.direct"),
    key ="ttl"))publicvoidlistenDlQueue(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：

@BeanpublicQueuettlQueue(){returnQueueBuilder.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.direct")// 指定死信交换机.build();}

注意，这个队列设定了死信交换机为

dl.ttl.direct

声明交换机，将ttl与交换机绑定：

@BeanpublicDirectExchangettlExchange(){returnnewDirectExchange("ttl.direct");}@BeanpublicBindingttlBinding(){returnBindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");}

此时就申明了一个交换机和队列,并且队列指定了超时时间,

发送消息，但是不要指定TTL：

@TestpublicvoidtestTTLQueue(){// 创建消息String message ="hello, ttl queue";// 消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData =newCorrelationData(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：

因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。

2.2.3.发送消息时，设定TTL

在发送消息时，也可以指定TTL：

@TestpublicvoidtestTTLMsg(){// 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 =newCorrelationData(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。
消息会以短的为准,只要超时就是私信

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

2.3.延迟队列

利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，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。

延迟队列的使用场景包括：

• 延迟发送短信
• 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
• 预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果。

这个插件就是DelayExchange插件。参考RabbitMQ的插件列表页面：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

使用方式可以参考官网地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

2.3.1.安装DelayExchange插件

docker 容器部署需要把插件上传到容器内部,所以先从新创建插件文件夹或者数据卷进行挂载

docker run -eRABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123-v mq-plugins:/plugins  --name mq  -p15672:15672  -p5672:5672  -d  rabbitmq:3.8-management

RabbitMQ有一个官方的插件社区，地址为：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

下载后复制到挂载的宿主机挂载目录
查询挂载的数据卷在数组机位置

docker volume inspect mq-plugins

将下载好的插件复制出去

sudocp rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.9-0199d11c.ez  /var/lib/docker/volumes/mq-plugins/_data

进入容器

输入命令

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

运行成功
此时在web页面添加交换机时,就可以使用死信交换机

2.3.2.DelayExchange原理

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下：

• 接收消息
• 判断消息是否具备x-delay属性
• 如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间
• 返回routing not found结果给消息发送者
• x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列

2.3.3.使用DelayExchange

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。

1）声明DelayExchange交换机

基于注解方式（推荐）：

@RabbitListener(bindings =@QueueBinding(
            value =@Queue(name ="delay.queue", durable ="true"),
            exchange =@Exchange(name ="delay.direct",delayed ="true"),
            key ="delay"))publicvoidListernDeadExchange(String msg){
        log.info("接收到 延迟交换机的延迟消息：{}", msg);}

也可以基于@Bean的方式：

2）发送消息

发送消息时，一定要携带(消息头)

x-delay

属性，指定延迟的时间：

测试代码
生产者

  @Test
    public void testDelayQueue(){
        // 创建消息
        Message message = MessageBuilder.withBody("hello, delay queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                .setHeader("x-delay", 5000).build();
        // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        correlationData.getFuture().addCallback(
                result ->{
                    if(result.isAck()){
                        // 3.1.ack，消息成功
                        log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());}else{
                        // 3.2.nack，消息失败
                        log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());}},
                ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage()));
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);
        // 记录日志
        log.debug("发送消息成功");}

消费者
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name ="delay.queue", durable ="true"),
            exchange = @Exchange(name ="delay.direct",delayed ="true"),
            key ="delay"))
    public  void ListernDeadExchange(String msg){
        log.info("接收到 延迟交换机的延迟消息：{}", msg);}

消费者5s后成功收到消息

生产者而报错没有路由,明明代码写了路由

原因是消息的退回异常路由处理,没有异常处理转发而是放在队列里进行报存5s,没有直接到达消费者

虽然业务实现了,但是一直占用退回处理机制会对服务资源进行消耗所以这里进行修改退回回调

 @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
//        通过上下文对象获取注入到spring ioc的bean对象进行加工处理
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);

        /**
         * message – the returned message.
         * replyCode – the reply code.
         * replyText – the reply text.
         * exchange – the exchange. routingKey – the routing key.
         */
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, code, text, exchange, routkey) ->{
            //判断是否是延迟消息
            Integer delay = message.getMessageProperties().getReceivedDelay();if(delay>0){return;}

            log.error("被退回消息，响应码:{},响应信息:{},目标{}，路由key{}", code, text, exchange, routkey);
            //然后就是处理逻辑
            System.out.println("开发人员处理");});}

2.3.4.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，默认会被丢弃，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

要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的,内存存储的服务,一旦涉及到高并发,安全性无法得到保证,容易产生宕机的风险

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

这样的读取比起原生肯定所有下降的,但是消息量大到生产>消费还是挺难的,需要酌情考虑

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

无论是queue,还是交换机,或者消息,需要涉及到第三方的附加业务时候需要构造模式进行加工

3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue

测试;

@BeanpublicQueuelazyQueue(){returnQueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy().build();}@BeanpublicQueuecommonQueue(){returnQueueBuilder.durable("common.queue").lazy().build();}

声明一个普通队列一个懒队列
发送消息

@TestpublicvoidtestLazyQueue(){// 创建消息  设置为非持久化Message message =MessageBuilder.withBody("hello, lazy queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT).build();// 消息ID，需要封装到CorrelationData中CorrelationData correlationData =newCorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        correlationData.getFuture().addCallback(
                result ->{if(result.isAck()){// 3.1.ack，消息成功
                        log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());}else{// 3.2.nack，消息失败
                        log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());}},
                ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage()));// 发送消息//       for (int i = 0; i < 100000; i++) {//                rabbitTemplate.convertAndSend("lazy.queue", message, correlationData);//            }for(int i =0; i <100000; i++){
                rabbitTemplate.convertAndSend("common.queue", message, correlationData);}}

common

普通：队列开始接收消息

接收完毕 消息全是写在内存 会占用内存较多

lazy队列

:
正常收到消息

发送完毕后查看

消息无丢失,并且都在磁盘

3.3.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

4.MQ集群

4.1.集群分类

RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：

•普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力,但是该普通集群模式一但结点丢失就会丢失数据,没有数据安全

•镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。

镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

4.2.普通集群

4.2.1.集群结构和特征

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

• 会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。数据不安全,只有引用关系
• 当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
• 队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失

结构如图：

4.2.2.docker部署普通rabbitmq集群

因为docker可以环境隔离,所以采用多个docker 模拟多个机器之间进行连接

1. 在部署之间需要获取cookie

RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。

要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。

每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

我们先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令：

dockerexec-it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

可以看到cookie值如下：

接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群。

dockerrm-f mq

docker 删除没有容器使用的数据卷

docker volume prune 

创建文件夹,用于集中管理,一个集群文件夹三个结点目录

2.在任一结点新建配置文件rabbitmq.conf

loopback_users.guest =false
listeners.tcp.default =5672
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config
cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1
cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2
cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3

再创建一个文件，记录cookie

# 创建cookie文件touch .erlang.cookie
# 写入cookieecho"CHOEKBDJLSGXYLIXNAJL"> .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限chmod600 .erlang.cookie

1. 把每一个配置文件和Cookie复制到每一个结点文件夹4.创建docker 网络

docker network create  mq-net

1. 运行挂载

docker run -d--net mq-net -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf/  -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node1/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie -eRABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123--name mq1 --hostname mq1 -p8071:5672 -p8081:15672 rabbitmq:3.8-management

 docker run -d--net mq-net -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf/  -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node2/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie -eRABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123--name mq2 --hostname mq2 -p8072:5673 -p8082:15672 rabbitmq:3.8-management
  docker run -d--net mq-net -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf/  -v /home/hadoop/Rabbt-cluster/node3/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie -eRABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123--name mq3 --hostname mq3 -p8073:5674 -p8083:15672 rabbitmq:3.8-management

1. 查看任一结点的web端 就可以看到当前结点列表 任意结点 创建队列并且发消息 其他来个队列都可以访问到队列和消息

4.3.镜像集群

4.3.1.集群结构和特征

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征：

• 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
• 创建队列的节点被称为该队列的主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
• 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
• 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
• 主宕机后，镜像节点会替代成新的主(主从备份)

结构如图：

4.3.2.docker部署镜像队列模式集群

在刚刚的案例中，一旦创建队列的主机宕机，队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题，必须使用官方提供的镜像集群方案。镜像集群是集群的一种策略配置,所以只需要在刚才搭建的集群集群做指定即可

官方文档地址：https://www.rabbitmq.com/ha.html

4.1.镜像模式的特征

默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点。

但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。

用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。

当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。

总结如下：

• 镜像队列结构是一主多从（从就是镜像）
• 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
• 主宕机后，镜像节点会替代成新的主（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）
• 不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成（但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量）

4.2.镜像模式的配置

镜像模式的配置有3种模式来指定镜像结点：
ha-modeha-params效果准确模式exactly队列的副本量count集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出现故障，则将在另一个节点上创建一个新的镜像。all(none)队列在群集中的所有节点之间进行镜像。队列将镜像到任何新加入的节点。镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力，包括网络I / O，磁盘I / O和磁盘空间使用情况。推荐使用exactly，设置副本数为（N / 2 +1）。nodesnode names指定队列创建到哪些节点，如果指定的节点全部不存在，则会出现异常。如果指定的节点在集群中存在，但是暂时不可用，会创建节点到当前客户端连接到的节点。
这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。
三种模式的优缺点
exactly：

• 优点： 这是默认的队列镜像模式，因此不需要额外的配置。 消息只会在主节点和一个从节点之间进行镜像，降低了性能开销。
• 缺点： 如果主节点发生故障，消息只会在一个从节点上可用，可能会导致消息丢失。 不提供冗余级别的自动调整，需要手动配置。

all：

• 优点： 消息在所有从节点之间进行镜像，提供了最高级别的冗余和可用性。 适用于对数据持久性和高可用性要求非常高的场景。
• 缺点： 带来了较大的性能开销，因为消息在所有节点之间同步。 可能会对硬件资源产生较大的压力，特别是在大型集群中。

nodes：

• 优点： 这是一种介于exactly和all之间的配置。消息会在指定的一组节点之间进行镜像。 允许您根据需要选择特定的从节点，以平衡性能和冗余级别。
• 缺点： 需要手动指定节点，因此需要更多的配置工作。 需要仔细权衡冗余和性能需求。

语法示例：

4.2.1.exactly模式

rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\."'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

• rabbitmqctl set_policy：固定写法
• ha-two：策略名称，自定义
• "^two\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以two.开头的队列名称
• '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}': 策略内容 - "ha-mode":"exactly"：策略模式，此处是exactly模式，指定副本数量- "ha-params":2：策略参数，这里是2，就是副本数量为2，1主1镜像- "ha-sync-mode":"automatic"：同步策略，默认是manual，即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic，则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步，会带来额外的网络开销

进入任意容器进行演示

此时在管理端可以看到策略

只要队列名字符合正则表达式即可生效
新建队列

队列被特殊表示

点+1

就可以看到当前主机的镜像结点

发送消息

每一个结点都可以看到,但是这是普通集群的基本功能消息引用
测试宕机当前结点

此时主节点宕机mq3,当前结点不会丢失,而是自动寻找健康结点

重启后,结点结构不变

并且之间发布的消息不会丢失

4.2.2.all模式

rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\."'{"ha-mode":"all"}'

• ha-all：策略名称，自定义
• "^all\."：匹配所有以all.开头的队列名
• '{"ha-mode":"all"}'：策略内容 - "ha-mode":"all"：策略模式，此处是all模式，即所有节点都会称为镜像节点

4.2.3.nodes模式

rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\."'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'

• rabbitmqctl set_policy：固定写法
• ha-nodes：策略名称，自定义
• "^nodes\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以nodes.开头的队列名称
• '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}': 策略内容 - "ha-mode":"nodes"：策略模式，此处是nodes模式- "ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]：策略参数，这里指定副本所在节点名称

4.4.仲裁队列

4.4.1.集群特征

仲裁队列：仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能，用来替代镜像队列，具备下列特征：

• 与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步
• 使用非常简单，没有复杂的配置
• 主从同步基于Raft协议，强一致

4.4.2.添加队列

web端添加,

测试添加仲裁队列

添加后自动将另外俩个结点队列设置为从节点,达到主从架构

4.5集群动态扩容

4.5.1.加入集群

1）启动一个新的MQ容器：

docker run -d--net mq-net \-v${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \-eRABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-eRABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321\--name mq4 \--hostname mq5 \-p8074:15672 \-p8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management

2）进入容器控制台：

dockerexec-it mq4 bash

3）停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

4）重置RabbitMQ中的数据：

rabbitmqctl reset

5）加入mq1：

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

6）再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果你的集群有7个节点，那么镜像数肯定是5；而我们集群只有3个节点，因此镜像数量就是3

4.4.3.Java代码创建仲裁队列

@BeanpublicQueuequorumQueue(){returnQueueBuilder.durable("quorum.queue")// 持久化.quorum()// 仲裁队列.build();}

俩种队列模式:
仲裁队列和镜像队列有不同的设计和工作原理，各自适用于不同的使用情境：

• 仲裁队列：

仲裁队列使用 Raft 一致性算法来确保数据一致性，提供了更强的数据冗余和可用性。
仲裁队列可以在分布式环境中自动执行故障转移，因此在节点故障时能够快速恢复。
适合那些对数据一致性和可用性要求非常高的应用场景。
镜像队列：

• 镜像队列

镜像队列通过在多个节点之间复制消息，提供了数据冗余，但不使用 Raft 等一致性算法。
镜像队列可以用于提高可用性，但不如仲裁队列那样能够提供强一致性。
可以根据需要手动配置队列的镜像级别。
通常，您可以根据具体的业务需求和性能要求来选择使用仲裁队列或镜像队列。在某些情况下，特别是对于要求强一致性和自动故障转移的应用，仲裁队列可能是更好的选择。但在其他情况下，镜像队列可能足够满足您的需求，并且在性能方面更有效率。

4.4.4.Sp

ringAMQP连接MQ集群

注意，这里用address集群地址来代替host、port方式

spring:
  rabbitmq:
    addresses:192.168.150.105:8071,192.168.150.105:8072,192.168.150.105:8073
    username: admin
    password:123
    virtual-host:/