使用RabbitMQ实现延迟消息的完整指南

在分布式系统中，消息队列通常用于解耦服务，RabbitMQ是一个广泛使用的消息队列服务。延迟消息（也称为延时队列或TTL消息）是一种常见的场景应用，特别适合处理某些任务在一段时间后执行的需求，如订单超时处理、延时通知等。

本文将以具体代码为例，展示如何使用RabbitMQ来实现延迟消息处理，涵盖队列和交换机的配置、消息的发送与接收以及死信队列的处理。

什么是延迟消息？

延迟消息是指消息在发送到队列后，经过设定的时间延迟再被消费。RabbitMQ 本身没有直接支持延迟队列的功能，但可以通过 TTL（Time To Live）+ 死信队列（Dead Letter Queue, DLQ） 的组合来实现。当消息超过TTL（消息存活时间）后，不会被立即消费，而是会被转发到绑定的死信队列，从而实现延迟处理。

RabbitMQ中的延迟消息原理

在RabbitMQ中，我们可以通过以下几个概念来实现延迟消息：

1. TTL（Time To Live）：可以为队列设置TTL，消息超过该时间后会被标记为“死信”。
2. 死信队列（Dead Letter Queue）：当消息在正常队列中过期或处理失败时，RabbitMQ可以将它们路由到一个死信队列，死信队列可以用来处理这些过期或未处理的消息。
3. x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key：可以通过配置队列的参数，将过期消息发送到一个专门的死信交换器，并根据指定的路由键转发到死信队列。

消息来到ttl.queue消息队列，过期时间内无人消费，消息来到死信交换机hmall.direct，在direct.queue消息队列无需等待。

1. RabbitMQ的配置

首先，我们需要配置两个队列和两个交换机：一个用于存放延时消息，另一个用于处理超时的死信消息。

package com.heima.stroke.configuration;

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

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

@Configuration
public class RabbitConfig {
    // 延迟时间 单位：毫秒 (这里设为30秒)
    private static final long DELAY_TIME = 1000 * 30;

    // 行程超时队列
    public static final String STROKE_OVER_QUEUE = "STROKE_OVER_QUEUE";
    // 行程死信队列
    public static final String STROKE_DEAD_QUEUE = "STROKE_DEAD_QUEUE";

    // 行程超时队列交换机
    public static final String STROKE_OVER_QUEUE_EXCHANGE = "STROKE_OVER_QUEUE_EXCHANGE";
    // 行程死信队列交换机
    public static final String STROKE_DEAD_QUEUE_EXCHANGE = "STROKE_DEAD_QUEUE_EXCHANGE";

    // 行程超时交换机 Routing Key
    public static final String STROKE_OVER_KEY = "STROKE_OVER_KEY";
    // 行程死信交换机 Routing Key
    public static final String STROKE_DEAD_KEY = "STROKE_DEAD_KEY";

    /**
     * 声明行程超时队列，并设置其参数
     * x-dead-letter-exchange：绑定的死信交换机
     * x-dead-letter-routing-key：死信路由Key
     * x-message-ttl：消息的过期时间
     */
    @Bean
    public Queue strokeOverQueue() {
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);
        args.put("x-dead-letter-exchange", STROKE_DEAD_QUEUE_EXCHANGE);
        args.put("x-dead-letter-routing-key", STROKE_DEAD_KEY);
        args.put("x-message-ttl", DELAY_TIME); // 设置TTL为30秒
        return QueueBuilder.durable(STROKE_OVER_QUEUE).withArguments(args).build();
    }

    @Bean
    public DirectExchange strokeOverQueueExchange() {
        return new DirectExchange(STROKE_OVER_QUEUE_EXCHANGE);
    }

    @Bean
    public Binding bindingStrokeOverDirect() {
        return BindingBuilder.bind(strokeOverQueue()).to(strokeOverQueueExchange()).with(STROKE_OVER_KEY);
    }
}

解释：

TTL设置：我们通过

x-message-ttl

设置消息的过期时间为30秒。

死信队列绑定：通过

x-dead-letter-exchange

和

x-dead-letter-routing-key

设置，当消息过期时，它会被转发到死信交换机，再路由到死信队列。

2. 生产者发送延迟消息

接下来，我们通过生产者向超时队列发送消息，这些消息将在TTL过期后转发到死信队列。

package com.heima.stroke.rabbitmq;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.modules.vo.StrokeVO;
import com.heima.stroke.configuration.RabbitConfig;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MQProducer {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MQProducer.class);

    @Autowired
    RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 发送延时消息到行程超时队列
     *
     * @param strokeVO 消息体
     */
    public void sendOver(StrokeVO strokeVO) {
        String mqMessage = JSON.toJSONString(strokeVO);
        logger.info("send timeout msg:{}", mqMessage);

        rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.STROKE_OVER_QUEUE_EXCHANGE, RabbitConfig.STROKE_OVER_KEY, mqMessage);
    }
}

解释：

sendOver

方法将消息发送到超时队列，消息将在超时后进入死信队列。生产者不需要额外处理TTL或死信的配置，只需发送消息即可。

3. 消费者监听死信队列

当消息超过TTL后，将会被转发到死信队列。消费者需要监听死信队列并处理这些消息。

j

package com.heima.stroke.rabbitmq;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.modules.vo.StrokeVO;
import com.heima.stroke.configuration.RabbitConfig;
import com.heima.stroke.handler.StrokeHandler;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.*;
import org.springframework.amqp.support.AmqpHeaders;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MQConsumer {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MQConsumer.class);

    @Autowired
    private StrokeHandler strokeHandler;

    /**
     * 监听死信队列
     *
     * @param message 消息体
     * @param channel RabbitMQ的Channel
     * @param tag 消息的Delivery Tag
     */
    @RabbitListener(
            bindings = {
                    @QueueBinding(
                            value = @Queue(value = RabbitConfig.STROKE_DEAD_QUEUE, durable = "true"),
                            exchange = @Exchange(value = RabbitConfig.STROKE_DEAD_QUEUE_EXCHANGE),
                            key = RabbitConfig.STROKE_DEAD_KEY)
            })
    @RabbitHandler
    public void processStroke(Message message, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long tag) {
        StrokeVO strokeVO = JSON.parseObject(message.getBody(), StrokeVO.class);
        logger.info("get dead msg:{}", message.getBody());
        
        if (strokeVO == null) {
            return;
        }

        try {
            // 处理超时的行程消息
            strokeHandler.timeoutHandel(strokeVO);
            // 手动确认消息
            channel.basicAck(tag, false);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

解释：

@RabbitListener

注解绑定了死信队列的监听器。当消息被转发到死信队列时，该消费者会接收到消息。

使用

channel.basicAck(tag, false)

手动确认消息处理成功，确保消息不会重复消费。

4. 处理超时业务逻辑

在我们的业务中，当消息超时未处理时，将其状态设置为超时。

public void timeoutHandel(StrokeVO strokeVO) {
    // 获取司机行程ID和乘客行程ID
    String inviterTripId = strokeVO.getInviterTripId();
    String inviteeTripId = strokeVO.getInviteeTripId();

    // 检查邀请状态是否为未确认
    String inviteeStatus = redisHelper.getHash(HtichConstants.STROKE_INVITE_PREFIX, inviteeTripId, inviterTripId);
    String inviterStatus = redisHelper.getHash(HtichConstants.STROKE_INVITE_PREFIX, inviterTripId, inviteeTripId);

    if (String.valueOf(InviteState.UNCONFIRMED.getCode()).equals(inviteeStatus) &&
        String.valueOf(InviteState.UNCONFIRMED.getCode()).equals(inviterStatus)) {
        // 更新为超时状态
        redisHelper.addHash(HtichConstants.STROKE_INVITE_PREFIX, inviteeTripId, inviterTripId, String.valueOf(InviteState.TIMEOUT.getCode()));
        redisHelper.addHash(HtichConstants.STROKE_INVITE_PREFIX, inviterTripId, inviteeTripId, String.valueOf(InviteState.TIMEOUT.getCode()));
    }
}