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Java RabbitMQ高级特性详细分析

Java开发
2023-04-06

为了保证消息的可靠性传输，包括投递消息的生产方能投递成功，和消息消费的消费方正确消费，RabbitMQ提供了两个确认机制，由于消息按照流通的顺序从左到右，因此为保证可靠性，MQ必须对Producer进行确认，Consumer必须对MQ进行确认

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

我们可以利用这两个callback控制消息的可靠性投递

确认模式

消息从 producer 到 exchange 则会返回一个 confirmCallback

以spring整合rabbitmq为例，修改rabbitmq配置文件,在connectionFactory中添加publisher-confirms属性并设置值为true

<!--
* 确认模式：
* 步骤：
* 1. 确认模式开启：ConnectionFactory中开启publisher-confirms="true"
-->
<!-- 定义rabbitmq connectionFactory -->
    <rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                               port="${rabbitmq.port}"
                               username="${rabbitmq.username}"
                               password="${rabbitmq.password}"
                               virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                               publisher-confirms="true"/>
/*
 * 确认模式：
 * 步骤：
 * 2. 在rabbitTemplate定义ConfirmCallBack回调函数
 */
@Test
    public void queueTest(){
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
            @Override
            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            /**
             *
             * @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
             */
                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。
                }
            }
        });
        //路由键与队列同名
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_queue", "message confirm....");
    }

因为正常向队列中发送了消息，所以返回的cause值为空，如果出现异常，cause为异常原因

退回模式

消息从 exchange–>queue 投递失败则会返回一个 returnCallback

1.开启回退模式:publisher-returns=“true”

    <!-- 定义rabbitmq connectionFactory -->
    <rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                               port="${rabbitmq.port}"
                               username="${rabbitmq.username}"
                               password="${rabbitmq.password}"
                               virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                               publisher-returns="true"/>

2.设置Exchange处理消息失败的模式：setMandatory，然后设置ReturnCallBack

    @Test
    public void queueTest(){
        //1.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 执行了....");
                System.out.println(message);
                System.out.println(replyCode);
                System.out.println(replyText);
                System.out.println(exchange);
                System.out.println(routingKey);
                //处理
            }
        });
        //手动添加错误路由模拟错误发生
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "return123", "return message...");
    }

此处只有发生错误才会返回消息，因此手动加上一个错误，给发送消息添加路由值return123，实际上并没有这个路由，运行返回消息如下。

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，没有进行学习）

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。

还是以spring整合rabbitmq为例，rabbitmq配置文件中设置确认方式

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory"
acknowledge="manual">
.....

监听类代码如下：

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            // 3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //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);
        }
    }
}

因为出现异常调用channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息，所以无限循环输出内容

消费端限流

当我们的 Rabbitmq 服务器积压了有上万条未处理的消息时，我们随便打开一个消费者客户端，会出现这样情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据!当数据量特别大的时候，我们对生产端限流肯定是不科学的，因为有时候并发量就是特别大，有时候并发量又特别少，我们无法约束生产端，这是用户的行为。所以我们应该对消费端限流，rabbitmq提供了一种qos（服务质量保证）功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息（给channel或者consume设置Qos值）未被确认前，不进行消费新消息。

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。

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" auto-declare="true" acknowledge="manual" prefetch="1">
        <rabbit:listener ref="topicListenerACK" queue-names="spring_topic_queue_well2"/>
</rabbit:listener-container>

生产者，发送五条消息

    @Test
    public void topicTest(){
/**
 * 参数1：交换机名称
 * 参数2：路由键名
 * 参数3：发送的消息内容
 */
        for (int i=0;i<5;i++){
            rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "xzk.a", "发送到spring_topic_exchange交换机xzk.cn的消息"+i);
        }
    }
}

生产者注释掉channel.basicAck(deliveryTag,true)即不确认收到消息

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            // 3. 手动签收
            //channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //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);
        }
    }
}

此时启动消费者再运行生产者之后，发现消费者发送了五条消息，实际上生产者只接受到了一条消息，达到限流作用

观察rabbitmq控制台，发现有1条unack消息。4条ready消息，还没到达consumer。和我们设置的prefetchCount=1限流情况相符。

把channel.basicAck(deliveryTag,true)的注释取消掉，即可以自动确认收到消息，重新运行消费者，接收到了另外的四条消息

TTL(Time To Live)

Time To Live，消息过期时间设置

设置某个队列为过期队列

设置交换机，队列以及队列过期时间为10000ms

 <!--ttl-->
    <rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl">
        <rabbit:queue-arguments>
            <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
        </rabbit:queue-arguments>
    </rabbit:queue>
    <rabbit:topic-exchange name="test_exchange_ttl">
        <rabbit:bindings>
            <rabbit:binding pattern="ttl.#" queue="test_queue_ttl"/>
        </rabbit:bindings>
    </rabbit:topic-exchange>

生产者发送10条消息

    @Test
    public void testTtl() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl","ttl.hehe","message ttl...");
        }

十秒钟后，过期消息消失

设置单独某个消息过期

设置交换机和队列

<rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl"/>
<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_ttl">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="ttl.#" queue="test_queue_ttl"/>     
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

生产者发送特定过期消息，用到了MessagePostProcessor这个api

 @Test
    public void testTtl() {
        MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                //1.设置message信息
                message.getMessageProperties().setExpiration("5000");//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);
    }

5s之后

注:

1.如果同时设置队列过期和消息过期，系统会根据哪个过期的时间短而选用哪儿个。

2.设置单独消息过期时，如果该消息不为第一个接受的消息，则不过期。

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Deadmessage后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是DLX。

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；

队列绑定死信交换机：

给队列设置参数： x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key

实现

1.声明正常的队列(test_queue_dlx)和交换机(test_exchange_dlx)

<rabbit:queue name="test_queue_dlx" id="test_queue_dlx">
    <!--正常队列绑定死信交换机-->
    <rabbit:queue-arguments>
        <!--x-dead-letter-exchange：死信交换机名称-->
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="exchange_dlx" />
        <!--3.2 x-dead-letter-routing-key：发送给死信交换机的routingkey-->
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.hehe" />
        <!--4.1 设置队列的过期时间 ttl-->
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
        <!--4.2 设置队列的长度限制 max-length -->
        <entry key="x-max-length" value="10" value-type="java.lang.Integer" />
    </rabbit:queue-arguments>
</rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="test.dlx.#" queue="test_queue_dlx">
        </rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

2.声明死信队列(queue_dlx)和死信交换机(exchange_dlx)

<rabbit:queue name="queue_dlx" id="queue_dlx"></rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.#" queue="queue_dlx"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

3.生产端测试

/**
* 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("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","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("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
    }*/
    //3. 测试消息拒收
    //rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
}

4.消费端监听

public class DlxListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            //3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println("出现异常，拒绝接受");
            //4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
            channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
        }
    }
}

<rabbit:listener ref="dlxListener" queue-names="test_queue_dlx">
</rabbit:listener>

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。c

需求：

1.下单后，30分钟未支付，取消订单，回滚库存。

2.新用户注册成功7天后，发送短信问候。

实现方式：

  • 定时器
  • 延迟队列

定时器的实现方式不够优雅，我们采取延迟队列的方式

不过很可惜，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。

配置

<!--
延迟队列：
        1. 定义正常交换机（order_exchange）和队列(order_queue)
        2. 定义死信交换机（order_exchange_dlx）和队列(order_queue_dlx)
        3. 绑定，设置正常队列过期时间为30分钟
-->
<!-- 定义正常交换机（order_exchange）和队列(order_queue)-->
<rabbit:queue id="order_queue" name="order_queue">
<!-- 绑定，设置正常队列过期时间为30分钟-->
    <rabbit:queue-arguments>
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="order_exchange_dlx" />
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.order.cancel" />
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
    </rabbit:queue-arguments>
</rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="order.#" queue="order_queue"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>
<!-- 定义死信交换机（order_exchange_dlx）和队列(order_queue_dlx)-->
<rabbit:queue id="order_queue_dlx" name="order_queue_dlx"></rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.order.#" queue="order_queue_dlx"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

生产端测试

@Test
public void testDelay() throws InterruptedException {
    //1.发送订单消息。 将来是在订单系统中，下单成功后，发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange","order.msg","订单信息：id=1,time=2019年8月17日16:41:47");
    /*//2.打印倒计时10秒
    for (int i = 10; i > 0 ; i--) {
        System.out.println(i+"...");
        Thread.sleep(1000);
    }*/
}

消费端监听

public class OrderListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
		long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
		try {
			//1.接收转换消息
			System.out.println(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) {
			//e.printStackTrace();
			System.out.println("出现异常，拒绝接受");
			//4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
			channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
		}
	}
}

<rabbit:listener ref="orderListener" queue-names="order_queue_dlx">
</rabbit:listener>

到此这篇关于Java RabbitMQ高级特性详细分析的文章就介绍到这了,更多相关Java RabbitMQ特性内容请搜索编程学习网以前的文章希望大家以后多多支持编程学习网！

本文标题为：Java RabbitMQ高级特性详细分析

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