0. 前言
本文内容分为如下三部分
RabbitMQ高级特性
RabbitMQ应用问题
1. 高级特性
1.1 消息的可靠投递
在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。
confirm 确认模式
return 退回模式
rabbitmq 整个消息投递的路径为：
producer--->rabbitmq broker--->exchange--->queue--->consumer
消息从 producer 到 exchange 则会返回一个 confirmCallback 。
消息从 exchange-->queue 投递失败则会返回一个 returnCallback。
我们将利用这两个 callback 控制消息的可靠性投递
confirm模式
在上一篇中的最后我们用spring-boot配置了rabbitMQ，
在这里在原来的基础上继续进行,在生产者的application.yml添加
使用rabbitTemplate.setConfirmCallback设置回调函数。当消息发送到exchange后回调confirm方法。在方法中判断ack，如果为true，则发送成功，如果为false，则发送失败，需要处理
#配置RabbitMQ的基本信息 ip 端口 username password
spring:
rabbitmq:
host: xxx
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: /example
#生产端配置
#开启发送确认,此配置在Springboot2.3.0版本中已经@Deprecated了，默认就是
# publisher-confirms: true
#
publisher-confirm-type: simple
#开启发送失败退回
publisher-returns: true
然后新增一个test
@Test
public void testConfirm() {
// 1. 设置ConnectionFactory的publisher-confirms="true" 开启 确认模式。
// 2. 使用rabbitTemplate.setConfirmCallback设置回调函数。
// 当消息发送到exchange后回调confirm方法。
// 在方法中判断ack，如果为true，则发送成功，如果为false，则发送失败，需要处理。
rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
/**
*
* @param correlationData 相关配置信息
* @param ack exchange交换机 是否成功收到了消息。true 成功，false代表失败
* @param cause 失败原因
*/
@Override
public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
System.out.println("confirm方法被执行了");
if (ack) {
//接收成功
System.out.println("接收成功消息" + cause);
} else {
//接收失败
System.out.println("接收失败消息" + cause);
//做一些处理，让消息再次发送。
}
}
});
// 3. 发生消息
rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMQConfig.EXCHANGE_NAME, "boot.confirm", "confirm mq hello~~~~~~~~");
}
启动测试，结束后控制台成功打印
登陆rabbitmq管理后台也可以看到消息已经写入队列中了，只是还没有被消费。
其中回调函数中 confirm的第一个参数correlationData会在发送消息的函数convertAndSend的重载函数中会使用，这里没有使用这个参数。
ack比较重要，可以判断交换机是否收到消息
cause失败原因
return模式
使用rabbitTemplate.setReturnCallback设置退回函数，当消息从exchange路由到queue失败后，如果设置了rabbitTemplate.setMandatory(true)参数，则会将消息退回给producer。并执行回调函数returnedMessage。
application.yml添加
#配置RabbitMQ的基本信息 ip 端口 username password
spring:
rabbitmq:
host: asjunor.site
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: /example
#生产端配置
#开启发送确认,此配置在Springboot2.3.0版本中已经@Deprecated了，默认就是
# publisher-confirms: true
#
publisher-confirm-type: simple
#开启发送失败退回
publisher-returns: true
#开启执行return回调
template:
mandatory: true
编写测试
/**
* 回退模式： 当消息发送给Exchange后，Exchange路由到Queue失败时候才会执行 ReturnCallBack
* 步骤：
* 1. 开启回退模式:publisher-returns="true"
* 2. 设置ReturnCallBack
* 3. 设置Exchange处理消息的模式：
* 1. 如果消息没有路由到Queue，则丢弃消息（默认）
* 2. 如果消息没有路由到Queue，返回给消息发送方ReturnCallBack
*/
@Test
public void testReturn(){
// 设置交换机处理失败消息的模式
// rabbitTemplate.setMandatory(true);
// 2.设置ReturnCallBack
rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
/**
*
* @param message 消息对象
* @param replyCode 错误码
* @param replyText 错误信息
* @param exchange 交换机
* @param routingKey 路由键
*/
@Override
public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
System.out.println("return 被执行了");
System.out.println(message);
System.out.println(replyCode);
System.out.println(replyText);
System.out.println(exchange);
System.out.println(routingKey);
}
});
// 3. 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMQConfig.EXCHANGE_NAME, "boott.treturn", "return mq hello~~~~~~~~");
}
控制台打印
不知道因为什么原因，return回调经常会不打印信息，有待研究
在RabbitMQ中也提供了事务机制，但是性能较差，此处不做讲解。
使用channel下列方法，完成事务控制：
txSelect(), 用于将当前channel设置成transaction模式
txCommit()，用于提交事务
txRollback(),用于回滚事务
1.2 Consumer Ack
ack指Acknowledge，确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。
有三种确认方式：
- 自动确认：
acknowledge="none" - 手动确认：
acknowledge="manual" - 根据异常情况确认：
acknowledge="auto"，（这种方式使用麻烦，不作讲解）
其中自动确认是指，当消息一旦被Consumer接收到，则自动确认收到，并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。但是在实际业务处理中，很可能消息接收到，业务处理出现异常，那么该消息就会丢失。如果设置了手动确认方式，则需要在业务处理成功后，调用channel.basicAck()，手动签收，如果出现异常，则调用channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息。
配置consumer的监听器
对于消费者，配置application.yml为
#配置RabbitMQ的基本信息 ip 端口 username password
spring:
rabbitmq:
host: asjunor.site
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: /example
listener:
direct:
acknowledge-mode: manual
simple:
acknowledge-mode: manual
我们在原来RabbitMQListener上修改
新建一个监听器ackListener
@Component
@RabbitListener(queues = "boot_queue")
public class AckListener {
@RabbitHandler
public void process(String hello,Channel channel, Message message) throws IOException, InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
try {
// 1. 接受转换消息
System.out.println("ackListener收到的消息为：" + new String(message.getBody()));
// 2. 处理业务逻辑
System.out.println("处理业务逻辑");
int i =3/0;
// 3. 手动签收
channel.basicAck(deliveryTag,true);
}
catch (Exception e){
// 4. 拒绝签收
/*
第三个参数：requeue：重回队列。如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会重新发送该消息给消费端
*/
channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
// channel.basicReject(deliveryTag,true); 单条数据
}
//消息的标识，false只确认当前一个消息收到，true确认所有consumer获得的消息
//channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
//ack返回false，并重新回到队列，api里面解释得很清楚
//channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
//拒绝消息
//channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
}
}
@RabbitListener 可以标注在类上面，需配合 @RabbitHandler 注解一起使用
@RabbitListener 标注在类上面表示当有收到消息的时候，就交给 @RabbitHandler 的方法处理，具体使用哪个方法处理，根据 MessageConverter 转换后的参数类型
设置acknowledge属性，设置ack方式 none：自动确认，manual：手动确认
如果在消费端没有出现异常，则调用channel.basicAck(deliveryTag,false);方法确认签收消息，签收成功，消息就被消费了。
如果出现异常，则在catch中调用 basicNack或 basicReject，拒绝消息，让MQ重新发送消息。
消息可靠性小结
- 持久化
- exchange要持久化
- queue要持久化
- message要持久化
- 生产方确认Confirm
- 消费方确认Ack
- Broker高可用，后面集群会讲到
1.3 消费端限流
回顾一下这个图，我们说过MQ有个很重要的作用就是削峰填谷
接下来就学习如何实现限流
新建一个QosListener,这时候要把之前的AckListener注释掉，
修改application.yml
#配置RabbitMQ的基本信息 ip 端口 username password
spring:
rabbitmq:
host: asjunor.site
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: /example
listener:
direct:
acknowledge-mode: manual
#每次限流1条消息
prefetch: 1
simple:
acknowledge-mode: manual
prefetch: 1
其中新增了perfetch = 1,表示消费端每次从mq拉去一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后，才会继续拉去下一条消息。
/**
* Consumer 限流机制
* 1. 确保ack机制为手动确认。
* 2. listener-container配置属性
* perfetch = 1,表示消费端每次从mq拉去一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后，才会继续拉去下一条消息。
*/
@Component
@RabbitListener(queues = "boot_queue")
public class QosListener {
@RabbitHandler
public void process(String hello, Channel channel, Message message) throws IOException, InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
//1.获取消息
System.out.println("Qos:"+new String(message.getBody()));
//2. 处理业务逻辑
//3. 签收
// channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
}
}
在这里我们把最后一行 channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);注释掉
启动消费者
发现只打印了一次
小结
配置 prefetch属性设置消费端一次拉取多少消息
消费端的确认模式一定为手动确认。acknowledge="manual"
1.4 TTL
TTL 全称 Time To Live（存活时间/过期时间）。
当消息到达存活时间后，还没有被消费，会被自动清除。
RabbitMQ可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列（Queue）设置过期时间。
比如我们有个订单系统，下订单时候如果30分钟内未被支付，那么这条消息就失效了。
控制台测试
打开我们的控制台，新建队列的时候可以看到最下面的arguments,我们先设置一个message ttl为10秒
再创建一个交换机
将交换机和队列绑定
再在这个页面下面手动发消息
十秒钟这个消息就会消失
编写代码测试
删除在控制台创建的交换机和对垒
producer端新增一个TTLConfig
@Configuration
public class TTLConfig {
public static final String EXCHANGE_NAME = "test_exchange_ttl";
public static final String QUEUE_NAME = "test_queue_ttl";
//1.交换机
@Bean("ttlExchange")
public Exchange ttlExchange(){
return ExchangeBuilder.topicExchange(EXCHANGE_NAME).durable(true).build();
}
//2.Queue 队列
@Bean("ttlQueue")
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable(QUEUE_NAME).ttl(20000).build();
}
//3. 队列和交互机绑定关系 Binding
/*
1. 知道哪个队列
2. 知道哪个交换机
3. routing key
*/
@Bean
public Binding bindTTLQueueExchange(@Qualifier("ttlQueue") Queue queue, @Qualifier("ttlExchange") Exchange exchange){
return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("ttl.#").noargs();
}
}
之后运行测试文件就能创建exchange和queue,其中创建队列时候设置了参数ttl为20秒，指队列的过期时间。
再编写测试函数
/**
* TTL:过期时间
* 1. 队列统一过期
*
* 2. 消息单独过期
*
*
* 如果设置了消息的过期时间，也设置了队列的过期时间，它以时间短的为准。
* 队列过期后，会将队列所有消息全部移除。
* 消息过期后，只有消息在队列顶端，才会判断其是否过期(移除掉)
*
*/
@Test
public void testTTL() {
// 消息后处理对象，设置一些消息的参数信息
MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor(){
/**
* Change (or replace) the message.
*
* @param message the message.
* @return the message.
* @throws AmqpException an exception.
*/
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
//1.设置message的信息
message.getMessageProperties().setExpiration("10000");//消息的过期时间
//2.返回该消息
return message;
}
};
//消息单独过期
//rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....",messagePostProcessor);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
if(i == 5){
//消息单独过期
rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....",messagePostProcessor);
}else{
//不过期的消息
rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....");
}
}
}
在这里，其实消息不会看到它过期了，因为5不是在队列的头部，只有在队列头部的才会被移除掉。
小结
设置队列过期时间使用参数：x-message-ttl，单位：ms(毫秒)，会对整个队列消息统一过期。
设置消息过期时间使用参数：expiration。单位：ms(毫秒)，当该消息在队列头部时（消费时），会单独判断这一消息是否过期。
如果两者都进行了设置，以时间短的为准。
1.5 死信队列
死信队列，英文缩写：DLX 。Dead Letter Exchange（死信交换机），当消息成为Dead message后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是DLX。
在前面的ttl例子中，当我们的消息过期后，会被丢弃，但如果这个队列绑定了死信交换机，则消息不会被丢弃，而是发送到死信交换机，而死信交换机又可以绑定其他队列，从而可以重新被消费者消费。
考虑两个问题：
- 第一个队列如何绑定死信交换机？
- 消息什么时候成为死信
消息成为死信的三种情况
队列消息长度到达限制；
消费者拒接消费消息，basicNack/basicReject,并且不把消息重新放入原目标队列,requeue=false；
原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费；
- 声明正常的队列(redirect_queue)和交换机(redirect_exchange)
- 声明死信队列(dlx_queue)和死信交换机(dlx_exchange)
- 正常队列绑定死信交换机
设置两个参数：- x-dead-letter-exchange：死信交换机名称
- x-dead-letter-routing-key：发送给死信交换机的routingkey
修改application.yml
#配置RabbitMQ的基本信息 ip 端口 username password
spring:
rabbitmq:
host: asjunor.site
port: 5672
username: root
password: root
virtual-host: /example
#生产端配置
#开启发送确认,此配置在Springboot2.3.0版本中已经@Deprecated了，默认就是
# publisher-confirms: true
#
publisher-confirm-type: simple
#开启发送失败退回
publisher-returns: true
#开启执行return回调
template:
mandatory: true
retry:
# 允许消息消费失败的重试
enabled: true
# 消息最多消费次数3次
max-attempts: 3
# 消息多次消费的间隔1秒
initial-interval: 1000
listener:
direct:
# 设置为false，会丢弃消息或者重新发布到死信队列
default-requeue-rejected: false
编写DeadLetterConfig
package org.example.rabbitmq.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;
/**
* @ClassName DeadLetterConfig
* @Description TODO
* @Author Patrick Star
* @Date 2020/12/7 9:37 下午
*/
@Configuration
public class DeadLetterConfig {
public static final String DL_EXCHANGE = "dl_exchange";
public static final String DL_QUEUE = "dl_queue";
public static final String REDIRECT_QUEUE = "redirect_queue";
public static final String REDIRECT_EXCHANGE = "redirect_exchange";
public static final String DL_REDIRECT_ROUTING_KEY = "dlx.hehe";
/**
* 死信队列跟交换机类型没有关系 不一定为directExchange 不影响该类型交换机的特性.
*/
@Bean("dlExchange")
public Exchange deadLetterExchange() {
return ExchangeBuilder.topicExchange(DL_EXCHANGE).durable(true).build();
}
@Bean("dlQueue")
public Queue deadLetterQueue() {
// 设置正常队列的长度限制和ttl
return QueueBuilder.durable(DL_QUEUE).build();
}
@Bean("redirectQueue")
public Queue redirectQueue() {
Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
// x-dead-letter-exchange 声明 死信队列Exchange
args.put("x-dead-letter-exchange", DL_EXCHANGE);
// x-dead-letter-routing-key 声明 死信队列抛出异常重定向队列的routingKey("dlx.hehe")
args.put("x-dead-letter-routing-key", DL_REDIRECT_ROUTING_KEY);
args.put("x-message-ttl", 10000);
args.put("x-max-length", 10);
return QueueBuilder.durable(REDIRECT_QUEUE).withArguments(args).build();
}
//1.交换机
@Bean("redirectExchange")
public Exchange redirectExchange() {
return ExchangeBuilder.topicExchange(REDIRECT_EXCHANGE).durable(true).build();
}
/**
* 死信队列绑定到死信交换器上.
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding dlxBinding(Queue dlQueue, Exchange dlExchange) {
return BindingBuilder
.bind(dlQueue)
.to(dlExchange)
.with("dlx.#")
.noargs();
}
/**
* 将重定向队列通过routingKey(“dlx.hehe”)绑定到死信队列的Exchange上
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding redirectToDLBinding(@Qualifier("redirectQueue") Queue queue, @Qualifier("dlExchange") Exchange exchange) {
return BindingBuilder
.bind(queue)
.to(exchange)
.with(DL_REDIRECT_ROUTING_KEY)
.noargs();
}
/**
* 绑定正常的交换机和队列
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding redirectBinding() {
return BindingBuilder
.bind(redirectQueue())
.to(redirectExchange())
.with("test.dlx.#")
.noargs();
}
}
其中分别使用了几种方法来绑定队列，在Binding函数中
- 我们可以直接写队列的函数和交换机的函数，如最后一个
- 我们可以用@Qualifier注解指定队列和交换机，如倒数第二个
- 我们可以在传递参数时，将参数名字和定义的队列和交换机匹配
对消息产生死信的三种情况进行测试
/**
* 发送测试死信消息：
* 1. 过期时间
* 2. 长度限制
* 3. 消息拒收
*/
@Test
public void testDlx(){
//1. 测试过期时间，死信消息
rabbitTemplate.convertAndSend(DeadLetterConfig.REDIRECT_EXCHANGE,"test.dlx.hehe","我是一条消息，我会死吗？");
//2. 测试长度限制后，消息死信
/* for (int i = 0; i < 20; i++) {
rabbitTemplate.convertAndSend(DeadLetterConfig.REDIRECT_EXCHANGE,"test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
}*/
//3. 测试消息拒收
// rabbitTemplate.convertAndSend(DeadLetterConfig.REDIRECT_EXCHANGE,"test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
}
对第一种情况，消息过期后会自动转到死信队列
对第二种情况，消息长度超过了限制，超过的会自动转到死信队列
对第三种情况，我们要编写一个消费者来监听正常的队列，让消息拒绝接收
新建一个DlxListener，注意，这里是监听我们的正常队列，而不是死信队列
@Component
@RabbitListener(queues = "redirect_queue")
public class DlxListener {
@RabbitHandler
public void process(String hello, Channel channel, Message message) throws IOException, InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
try {
// 1. 接受转换消息
System.out.println("DlxListener收到的消息为：" + new String(message.getBody()));
// 2. 处理业务逻辑
System.out.println("处理业务逻辑");
int i = 3 / 0;
// 3. 手动签收
channel.basicAck(deliveryTag, true);
} catch (Exception e) {
/*
第三个参数：requeue：重回队列。如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会重新发送该消息给消费端
*/
System.out.println("出现异常，拒绝接收");
// 4. 拒绝签收，不重回队列 requeue = false
channel.basicNack(deliveryTag, true, false);
// channel.basicReject(deliveryTag,true); 单条数据
//消息的标识，false只确认当前一个消息收到，true确认所有consumer获得的消息
//channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
//ack返回false，并重新回到队列，api里面解释得很清楚
//channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
//拒绝消息
//channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
}
}
}
之后运行Consumer，将test的第三个注释打开，进行测试，控制台打印
小结
死信交换机和死信队列和普通的没有区别
当消息成为死信后，如果该队列绑定了死信交换机，则消息会被死信交换机重新路由到死信队列
-
消息成为死信的三种情况：
- 队列消息长度到达限制；
- 消费者拒接消费消息，并且不重回队列；
- 原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费；
1.6 延迟队列
延迟队列，即消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。
应用场景有：
比如用户下单后，30分钟未支付，取消订单，回滚库存。再比如新用户注册成功7天后，发送短信问候。
实现方式：
1. 定时器
2. 延迟队列
但是很可惜，在RabbitMQ中并未提供延迟队列功能。
但是可以使用：TTL+死信队列 组合实现延迟队列的效果
如何实现呢，加入我们给订单设定30分钟的支付时间，订单系统一开始将消息发送到正常队列，30分钟后转发到死信队列，有一个专门的库存系统保存去获取这条消息，来判断订单是支付了还是未支付。
具体步骤
- 定义正常的交换机( order_exchange )和队列( order_queue )
- 定义死信交换机及和队列
- 绑定设置正常队列过期时间为10秒钟，测试的时候30分钟太久了
新建一个OrderCondig，我们直接复制并修改之前的死信队列和死信交换机，将order_queue过期时间设置为30分钟，将正常交换机到DLX的routing key改为order.dlx.cancel，将DLX和死信队列的routing key改为order.dlx.#，正常交换机和正常队列的routing key 就为order.#
package org.example.rabbitmq.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;
/**
* @ClassName DeadLetterConfig
* @Description TODO
* @Author Patrick Star
* @Date 2020/12/7 9:37 下午
*/
@Configuration
public class OrderConfig {
public static final String ORDER_DL_EXCHANGE = "order_dl_exchange";
public static final String ORDER_DL_QUEUE = "order_dl_queue";
public static final String ORDER_QUEUE = "order_queue";
public static final String ORDER_EXCHANGE = "order_exchange";
public static final String ORDER_DL_ORDER_ROUTING_KEY = "order.dlx.cancel";
public static final String ORDER_ROUTING_KEY = "order.#";
public static final String DLX_ROUTING_KEY = "order.dlx.#";
/**
* 死信队列跟交换机类型没有关系 不一定为directExchange 不影响该类型交换机的特性.
*/
@Bean("orderDLExchange")
public Exchange deadLetterExchange() {
return ExchangeBuilder.topicExchange(ORDER_DL_EXCHANGE).durable(true).build();
}
@Bean("orderDLQueue")
public Queue deadLetterQueue() {
return QueueBuilder.durable(ORDER_DL_QUEUE).build();
}
// order 队列
@Bean("orderQueue")
public Queue orderQueue() {
Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
// x-dead-letter-exchange 声明 死信队列Exchange
args.put("x-dead-letter-exchange", ORDER_DL_EXCHANGE);
// x-dead-letter-routing-key 声明 死信队列抛出异常重定向队列的routingKey("order.dlx.cancel")
args.put("x-dead-letter-routing-key", ORDER_DL_ORDER_ROUTING_KEY);
args.put("x-message-ttl", 10000);
args.put("x-max-length", 30);
return QueueBuilder.durable(ORDER_QUEUE).withArguments(args).build();
}
// order交换机
@Bean("orderExchange")
public Exchange orderExchange() {
return ExchangeBuilder.topicExchange(ORDER_EXCHANGE).durable(true).build();
}
/**
* 死信队列绑定到死信交换器上.
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding newDLBinding(Queue orderDLQueue, Exchange orderDLExchange) {
return BindingBuilder
.bind(orderDLQueue)
.to(orderDLExchange)
.with(DLX_ROUTING_KEY)
.noargs();
}
/**
* 将重定向队列通过routingKey(“order.dlx.cancel”)绑定到死信队列的Exchange上
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding orderToDLBinding(@Qualifier("orderQueue") Queue queue, @Qualifier("orderDLExchange") Exchange exchange) {
return BindingBuilder
.bind(queue)
.to(exchange)
.with(ORDER_DL_ORDER_ROUTING_KEY)
.noargs();
}
/**
* 绑定正常的交换机和队列
*
* @return the binding
*/
@Bean
public Binding orderBinding() {
return BindingBuilder
.bind(orderQueue())
.to(orderExchange())
.with(ORDER_ROUTING_KEY)
.noargs();
}
}
Consumer端新建一个orderListener，一定要监听死信队列
package org.example.rabbitmq.listener;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
/**
* @ClassName AckListener
* @Description TODO
* @Author Patrick Star
* @Date 2020/12/7 5:50 下午
*/
@Component
@RabbitListener(queues = "order_dl_queue")
public class OrderListener {
@RabbitHandler
public void process(String hello, Channel channel, Message message) throws IOException, InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
try {
// 1. 接受转换消息
System.out.println("orderListener收到的消息为：" + new String(message.getBody()));
//2. 处理业务逻辑
System.out.println("处理业务逻辑...");
System.out.println("根据订单id查询其状态...");
System.out.println("判断状态是否为支付成功");
System.out.println("取消订单，回滚库存....");
// 3. 手动签收
channel.basicAck(deliveryTag, true);
} catch (Exception e) {
// 4. 拒绝签收
/*
第三个参数：requeue：重回队列。如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会重新发送该消息给消费端
*/
channel.basicNack(deliveryTag, true, true);
// channel.basicReject(deliveryTag,true); 单条数据
//消息的标识，false只确认当前一个消息收到，true确认所有consumer获得的消息
//channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
//ack返回false，并重新回到队列，api里面解释得很清楚
//channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);
//拒绝消息
//channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true);
}
}
}
我们主要看消费者是不是延迟10秒后收到消息，在消费者控制台打印消息。
延迟队列小结
- 延迟队列 指消息进入队列后，可以被延迟一定时间，再进行消费。
- RabbitMQ没有提供延迟队列功能，但是可以使用 ： TTL + DLX 来实现延迟队列效果
1.7 日志与监控
我的rabbitmq运行在linux服务器上的一个docker容器中，我们可以进入该容器查看日志信息，对于不是docker运行的服务，就直接在服务器上查找。
RabbitMQ默认日志存放路径： /var/log/rabbitmq/rabbit@xxx.log
我们使用docker ps查找我们运行的rabbitmq的容器id
再使用
docker logs 47b
查看docker的输出日志，其中47b是我rabbitmq容器id的前几个字母，里面就可以看到我们的rabbitmq的日志了。
进入容器内，使用命令rabbitmqctl status可以看到我们的Log文件是输出到了输出流，而没有使用文件保存，如果需要查看log文件，参考下面的解决方法
https://blog.csdn.net/fvdfsdafdsafs/article/details/110097643
也可以打开web控制台，也可以看到很多的的参数信息
点击name,可以看到一些负载参数
如果绿色的接近红色，就应该注意了。
也可以通过rabbitmq的控制命令查看
查看队列
rabbitmqctl list_queues
查看exchanges
rabbitmqctl list_exchanges
查看用户
rabbitmqctl list_users
查看连接
rabbitmqctl list_connections
查看消费者信息
rabbitmqctl list_consumers
查看环境变量
rabbitmqctl environment
查看未被确认的队列
rabbitmqctl list_queues name messages_unacknowledged
查看单个队列的内存使用
rabbitmqctl list_queues name memory
查看准备就绪的队列
rabbitmqctl list_queues name messages_ready
1.8 消息追踪
在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。对于RabbitMQ而言，可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ断开了连接，而它们与RabbitMQ又采用了不同的确认机制；也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略；甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外RabbitMQ本身的集群策略也可能导致消息的丢失。这个时候就需要有一个较好的机制跟踪记录消息的投递过程，以此协助开发和运维人员进行问题的定位。
在RabbitMQ中可以使用Firehose和rabbitmq_tracing插件功能来实现消息追踪。
firehose的机制是将生产者投递给rabbitmq的消息，rabbitmq投递给消费者的消息按照指定的格式发送到默认的exchange上。这个默认的exchange的名称为amq.rabbitmq.trace，它是一个topic类型的exchange。发送到这个exchange上的消息的routing key为 publish.exchangename 和 deliver.queuename。其中exchangename和queuename为实际exchange和queue的名称，分别对应生产者投递到exchange的消息，和消费者从queue上获取的消息。
如何使用呢，我们可以将一个队列绑定到默认交换机，routing key 就为test_trace好了，然后往这个队列发消息，默认交换机会把消息转发到队列，同时，队列还收到了两条消息，是trace交换机发的详细的日志消息。
注意：打开 trace 会影响消息写入功能，适当打开后请关闭。
rabbitmqctl trace_on：开启Firehose命令
rabbitmqctl trace_off：关闭Firehose命令
rabbitmq_tracing和Firehose在实现上如出一辙，只不过rabbitmq_tracing的方式比Firehose多了一层GUI的包装，更容易使用和管理。
我们要做的就是启用插件：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing
首先进入 docker 容器内部,执行rabbitmq-plugins list命令
root@47b96c4e50ef:/# rabbitmq-plugins list
Listing plugins with pattern ".*" ...
Configured: E = explicitly enabled; e = implicitly enabled
| Status: * = running on rabbit@47b96c4e50ef
|/
[ ] rabbitmq_amqp1_0 3.8.9
[ ] rabbitmq_auth_backend_cache 3.8.9
[ ] rabbitmq_auth_backend_http 3.8.9
[ ] rabbitmq_auth_backend_ldap 3.8.9
[ ] rabbitmq_auth_backend_oauth2 3.8.9
[ ] rabbitmq_auth_mechanism_ssl 3.8.9
[ ] rabbitmq_consistent_hash_exchange 3.8.9
[ ] rabbitmq_event_exchange 3.8.9
[ ] rabbitmq_federation 3.8.9
[ ] rabbitmq_federation_management 3.8.9
[ ] rabbitmq_jms_topic_exchange 3.8.9
[E*] rabbitmq_management 3.8.9
[e*] rabbitmq_management_agent 3.8.9
[ ] rabbitmq_mqtt 3.8.9
[ ] rabbitmq_peer_discovery_aws 3.8.9
[ ] rabbitmq_peer_discovery_common 3.8.9
[ ] rabbitmq_peer_discovery_consul 3.8.9
[ ] rabbitmq_peer_discovery_etcd 3.8.9
[ ] rabbitmq_peer_discovery_k8s 3.8.9
[E*] rabbitmq_prometheus 3.8.9
[ ] rabbitmq_random_exchange 3.8.9
[ ] rabbitmq_recent_history_exchange 3.8.9
[ ] rabbitmq_sharding 3.8.9
[ ] rabbitmq_shovel 3.8.9
[ ] rabbitmq_shovel_management 3.8.9
[ ] rabbitmq_stomp 3.8.9
[ ] rabbitmq_top 3.8.9
[ ] rabbitmq_tracing 3.8.9
[ ] rabbitmq_trust_store 3.8.9
[e*] rabbitmq_web_dispatch 3.8.9
[ ] rabbitmq_web_mqtt 3.8.9
[ ] rabbitmq_web_mqtt_examples 3.8.9
[ ] rabbitmq_web_stomp 3.8.9
[ ] rabbitmq_web_stomp_examples 3.8.9
查看我们启用的插件，带*的就是启用了
然后输入
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing
然后在web控制台，刷新一下，点击admin标签，可以看到右边多了一个tracing标签
可以在这里添加新的tracing
Virtual host：虚拟主机名
Name ：tracing 的名称,将来可以在这个tracing中记录很多的日志信息
Format：日志信息的格式，一种是text,一种是json，text是给我们程序员看的，是明文的，json便于计算机解析，经过base64编码了
Max payload bytes：不填就把所有的消息体记录起来，填个10就表示取前10个字节
Pattern：#表示的接收所有的消息，不管是发过来的还是消费的都可，如果只想接受发过来的，就填publish.#，如果想接收消费的,就填deliver.#
添加完后上边就多了一些东西，点进去右边的mytrace.log现在是啥都没有，我们往里面发一些消息，就可以看到一些日志信息了。
点开队列列表可以看到多了一个队列记录我们的日志消息
这个队列绑定的是amq.rabbitmq.trace交换机
2. RabbitMQ应用问题
2.1 消息可靠性保障
我们想要消息100%发送成功似乎是不可能的，但是我们最起码可以保证消息99.9%能发送成功吧。其中就用到了消息补偿。
来看一张图，其中producer 和 consumer都有自己对应的数据库,正常情况下，producer将业务数据入库，发送消息到Q1,consumer监听Q1,接收消息去消费，完成相应的DB操作。
考虑不正常的情况，producer操作数据库成功了，但是第2步发送消息失败了，这样consumer收不到消息，业务操作也会失败,这时候怎么办呢，producer发送消息完成之后，到第3步，延迟发送消息到Q3，也就是说，发送一条消息之后等待一段时间再发一条消息到Q3，这两个消息一模一样，如果消息到Q1发送成功，consumer消费成功后要向Q2发送确认消息，相当于consumer转换了一次角色，变成了生产端，我们有个回调检查服务，监听了Q2的确认消息，收到确认消息，将消息写入消息数据库中。而回调检查服务也监听着Q3，Q1、Q2、Q3中的消息ID是一样的，收到Q3的消息后，回调检查服务要去比对当前这条消息是否和刚才写入MDB的消息是否一致，检查是否被消费过，没有被消费过得话，MDB一定不存在记录，则转到第8步，producer重新发送消息。最后还有个问题，如果第2步第3步都失败了呢，我们还有个最后的保障，也就是定时检查服务，检查业务数据库DB和消息MDB是否能匹配，检查DB是不是比MDB的数据多了，或者匹配不上了，再去调用producer，重发那些多的消息。
2.2 消息幂等性保障
幂等性指一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
在MQ中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。
举个栗子，我花了500买衣服，所以服务器会发消息到MQ去扣款，下订单付款的时候，可能由于网络的原因，不管是什么原因，总之我发了两条扣款500的消息，总不能扣我1000块吧，RabbitMQ采取了用数据库乐观锁的机制来保障消息的幂等性。
这里的乐观锁，就是给消息加了个版本号，由上图的例子，consumer第一次执行消息写入数据库，version是1，乐观锁会将id与version绑定，且version取出来加1，下一条消息来了的时候，consumer想写数据库的时候判断条件 id = 1 and version = 1便不成立了。
幂等性其实有很多的保障机制，这里只介绍了乐观锁的机制。
