# rabbitMq学习笔记

**Repository Path**: DHLiang/rabbit-mq-learning-notes

## Basic Information

- **Project Name**: rabbitMq学习笔记
- **Description**: 学习使用rabbitMQ笔记记录
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-06-12
- **Last Updated**: 2023-07-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 1.Hello rabbitMQ

### 1.0常量池

```java
package com.dhl.rabbitmq.utils;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class RabbitConstant {
    /**
     * 死信交换标识
     */
    public static final String X_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "x-dead-letter-exchange";
    /**
     * 死信的路由标识
     */
    public static final String X_DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "x-dead-letter-routing-key";
    /**
     * 过期时间
     * 单位毫秒
     */
    public static final String X_MESSAGE_TTL = "x-message-ttl";

    /**
     * 死信对列路由key
     */
    public static final String DEAD_ROUTING_KEY = "lisa";
    /**
     * 普通对列路由key
     */
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";
}

```



### 1.1 依赖

```xml
<!--指定 jdk 编译版本-->
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>8</source>
                <target>8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
<dependencies>
    <!--rabbitmq 依赖客户端-->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.16.0</version>
    </dependency>
    <!--操作文件流的一个依赖-->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.11.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
```

### 1.2 消息生产者

```java
package com.dhl.rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

/**
 * 生产者
 * @title: Porducer
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/9 8:45
 * @Version 1.0
 */
public class Producer {
    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String QUEUE_NAME = "hello rabbitMq";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 工厂Ip 连接RabbitMQ队列
        factory.setHost("192.168.170.188");

        // 设置用户名
        factory.setUsername("admin");
        // 密码
        factory.setPassword("123456");

        // 创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 生成一个队列
         * 1. 队列名称
         * 2. durable:队列里面的消失是否持久化(磁盘)
         * 3. exclusive:该队列是否只供一个消费者进行消费，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费
         * 4. autoDelete:否是自动删除，最后一个消费者端断开连接以后，该队列是否自动删除，true自动删除，false不自动删除
         * 5. 其他参数，暂时不用
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 发送消息
        String message = "hello con.dhl.rabbitMQ";
        /**
         * 发送一个消费者
         * 1. 发送到哪个交换机
         * 2. 路由的Key是哪个，本次是队列名称
         * 3. 其他参数信息，暂时为null
         * 4. 发送的消息的消息体(二进制消息)
         */
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
        // 注意云服务需要开启端口5672 5671
        System.out.println("消息发送完毕");
    }
}
```



### 1.3 消息消费者

```java
package com.dhl.rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * RabbitMQ消费者端
 * @title: Consumer
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/9 8:52
 * @Version 1.0
 */
public class Consumer {
    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String QUEUE_NAME = "hello rabbitMq";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 工厂Ip 连接RabbitMQ队列
        factory.setHost("192.168.170.188");
        // 设置用户名
        factory.setUsername("admin");
        // 密码
        factory.setPassword("123456");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        // 声明 接受消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> System.out.println(new String(message.getBody()));
        // 取消消失时进行回调
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag-> System.out.println("消费这消费消息被中断");
        // 区分工作线程
        System.out.println("C3等待接受消息..............");
        /**
         * 消费者接受消息
         * 1. 消费哪个队列名称
         * 2. 消费成功之后是否自动应答 true自动应答，false手动应答(多使用手动应答)
         * 3. 消费者成功消费的回调: 此类 DeliverCallback
         * 4. 消费者取消消费的回调：此类 CancelCallback
         */
        channel.basicConsume(
            QUEUE_NAME,
            true,
            deliverCallback,
            cancelCallback
        );

    }
}
```

## 2.Work Queues

>​		工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。 相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

### 2.1. 轮训分发消息

​		在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程 是如何工作的。

#### 2.1.1. 抽取工具类

```java
package com.dhl.rabbitmq.utils;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 此类为连接工程创建信道的工具类
 * @title: RabbitMQUtils
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/9 9:17
 * @Version 1.0
 */
public class RabbitUtils {
    public static Channel getChannel() throws Exception{
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 工厂Ip 连接RabbitMQ队列
        factory.setHost("192.168.170.188");
        // 设置用户名
        factory.setUsername("admin");
        // 密码
        factory.setPassword("123456");
        factory.setConnectionTimeout(60);
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        // 返回信道
        return channel;
    }
}
```

#### 2.1.2. 启动两个工作线程 

```java
package com.dhl.rabbitmq.two;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

/**
 * 这是一个工作线程(相当于之前讲的消费者)
 * 多个消费者，接收生产者消息，轮询接收，不重复测试。
 *
 * @title: WorkThread01
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/9 9:20
 * @Version 1.0
 */
public class WorkThread01 {
    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String QUEUE_NAME = "workThread";

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 消费者成功消费之后的回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> System.out.println(new String(message.getBody()));
        // 消费者消费中断之后回调
        CancelCallback cancelCallback = message -> System.out.println(message + ": 消息接受被取消，被中断,回调接口");
        System.out.println("C1等待接受消息..............");
        /**
         * 消费者接受消息
         * 1. 消费哪个队列名称
         * 2. 消费成功之后是否自动应答 true自动应答，false手动应答(多使用手动应答)
         * 3. 消费者成功消费的回调: 此类 DeliverCallback
         * 4. 消费者取消消费的回调：此类 CancelCallback
         */
        channel.basicConsume(
                QUEUE_NAME,
                true,
                deliverCallback,
                cancelCallback
        );

    }
}
```

#### 2.1.3. 启动一个发送线程

```java
package com.dhl.rabbitmq.two;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.util.Scanner;

/**
 * 生产者
 * 发送大量消息给多个消费者，消费者轮询获取消息，不重复测试
 * @title: Task01
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/10 8:07
 * @Version 1.0
 */
public class Task01 {

    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String QUEUE_NAME = "workThread";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        /**
         * 生成一个队列
         * 1. 队列名称
         * 2. durable:队列里面的消失是否持久化(磁盘)
         * 3. exclusive:该队列是否只供一个消费者进行消费，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费
         * 4. autoDelete:否是自动删除，最后一个消费者端断开连接以后，该队列是否自动删除，true自动删除，false不自动删除
         * 5. 其他参数，暂时不用
         */
        channel.queueDeclare(
                QUEUE_NAME,
                false,
                false,
                false,
                null
        );
        // 从控制台接收消息今夕发送
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        // 循环发送
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.nextLine();
            /**
             * 发送一个消费者
             * 1. 发送到哪个交换机
             * 2. 路由的Key是哪个，本次是队列名称
             * 3. 其他参数信息，暂时为null
             * 4. 发送的消息的消息体(二进制消息)
             */
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
            System.out.println("消息发送完成");
        }
    }
}
```

#### 2.1.4. 结果展示

​		通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 1 和消费者 2 分别分得两个消息，并且 是按照有序的一个接收一次消息

### 2.2. 消息应答

#### 2.2.1. 概念

​		消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成 了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消 息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续 发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

​		为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq 引入消息应答机制，消息应答就是:**消费者在接 收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq 它已经处理了，rabbitmq 可以把该消息删除了。**

#### 2.2.2. 自动应答 

​		消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在**高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡**,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢 失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，**没有对传递的消息数量进行限制**， 当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终 使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，**所以这种模式仅适用在消费者可以高效并 以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。**

#### 2.2.3. 消息应答的方法

```tex
A.Channel.basicAck(用于肯定确认)
	RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了
B.Channel.basicNack(用于否定确认)
C.Channel.basicReject(用于否定确认)
	与 Channel.basicNack 相比少一个参数
	不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了
```

#### 2.2.4. Multiple 的解释 

**手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵**

```java
// 获取信道
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.basicAck(long deliveryTag, boolean multiple);

/*
  multiple 的 true 和 false 代表不同意思
	true 代表批量应答 channel 上未应答的消息
		比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时
		5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答
	false 同上面相比
		只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答
 */
```

![image-20221206175540486](_img\image-20221206175540486.png)

#### 2.2.5. 消息自动重新入队 

​		如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息 未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者 可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确 保不会丢失任何消息。

![image-20221206180003496](_img/image-20221206180003496.png)

#### 2.2.6. 消息手动应答代码 

​		默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改 为手动应答，消费者在上面代码的基础上增加下面画红色部分代码。

![image-20221206180408268](_img/image-20221206180408268.png)

消息生产者

```java
package com.dhl.rabbitmq.three;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;

/**
 * 手动应答进行确认
 * 生产者端(测试消息手动应答,消息不丢失，重新放回消息队列)
 * @title: Task2
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/10 8:54
 * @Version 1.0
 */
public class Task2 {
    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ask_name";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        /**
         * 生成一个队列
         * 1. 队列名称
         * 2. durable:队列里面的消失是否持久化(磁盘)
         * 3. exclusive:该队列是否只供一个消费者进行消费，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费
         * 4. autoDelete:否是自动删除，最后一个消费者端断开连接以后，该队列是否自动删除，true自动删除，false不自动删除
         * 5. 其他参数，暂时不用
         */
        //创建队列，要求持久化
        boolean durable = true;
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,durable,false,false,null);
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        // 循环发送
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.nextLine();
            /**
             * 发送一个消费者
             * 1. 发送到哪个交换机
             * 2. 路由的Key是哪个，本次是队列名称
             * 3. 其他参数信息，暂时为null
             * 4. 发送的消息的消息体(二进制消息)
             */
            // 设置生产者，发送的消息持久化 MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 保存到磁盘上
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息" + message);
        }

    }
}
```

消费者1

```java
package com.dhl.rabbitmq.three;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 消费者端(测试消息手动应答,消息不丢失，重新放回消息队列)
 * @title: Work2
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/10 9:00
 * @Version 1.0
 */
public class Work2 {

    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ask_name";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 说明
        System.out.println("C1等待消息处理，处理时间较短");
        // 消息被成功消费时的回调
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) ->{
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接收到的消息" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8)) ;
            /**
             * 手动应答
             * 1. deliveryTag:消息的标记 tag
             * 2. multiple:是否批量应答，false,不批量应答，  true：批量
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(
                TASK_QUEUE_NAME,
                autoAck,
                deliverCallback,
                // 消息消费被中断的回调
                consumerTag -> System.out.println(consumerTag + "消费者取消或者中断消费接口回调逻辑")
        );
    }
}
```

消费者2

```java
package com.dhl.rabbitmq.three;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 消费者端(测试消息手动应答,消息不丢失，重新放回消息队列)
 * @title: Work2
 * @Author danghailiang
 * @Date: 2022/6/10 9:00
 * @Version 1.0
 */
public class Work3 {

    /**
     * 队列名称
     */
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ask_name";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 说明
        System.out.println("C2等待消息处理，处理时间较长");
        // 消息被成功消费时的回调
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) ->{
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接收到的消息" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8)) ;
            /**
             * 手动应答
             * 1. deliveryTag:消息的标记 tag
             * 2. multiple:是否批量应答，false,不批量应答，  true：批量
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(
                TASK_QUEUE_NAME,
                autoAck,
                deliverCallback,
                // 消息消费被中断的回调
                consumerTag -> System.out.println(consumerTag + "消费者取消或者中断消费接口回调逻辑")

        );
    }
}

```

#### 2.2.7. 手动应答效果演示

正常情况下消息发送方发送两个消息 C1 和 C2 分别接收到消息并进行处理

![image-20221206181009239](_img/image-20221206181009239.png)

![image-20221206181053074](_img/image-20221206181053074.png)

### 2.3. RabbitMQ 持久化

#### 2.3.1. 概念

​		刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消 息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：**我们需要将队列和消息都标记为持久化。**

#### 2.3.2. 队列如何实现持久化

​	之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq 如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为持久化

![image-20221206181509684](_img/image-20221206181509684.png)

​		但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新 创建一个持久化的队列，不然就会出现错误

![image-20221206181545723](_img/image-20221206181545723.png)

**以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区、**

![image-20221206181619316](_img/image-20221206181619316.png)

这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在

#### 2.3.3. 消息实现持久化 

​		**要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添 加这个属性**。

```java
// 设置生产者，发送的消息持久化 BasicProperties props:MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 保存到磁盘上
// void basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body) throws IOException;
channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
```

>将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘，**但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候 但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘**。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。如果需要 更强有力的持久化策略，参考后边课件发布确认章节。

#### 2.3.4. 不公平分发 

​		在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是 很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快，而另外一个消费者 2 处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间 处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是 RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

​		为了避免这种情况，我们可以设置参数 **channel.basicQos(1)**;

```java
/**
 *  0：公平分发(默认值)
 *  1：设置不公平分发
 *  2：预取值
 */
channel.basicQos(4);
```

![image-20221206183032993](_img/image-20221206183032993.png)

![image-20221206183054052](_img/image-20221206183054052.png)

​		意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你，你先别分配给我，我目前只能处理一个 任务，然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者，当然如果所有的消费者都没有完 成手上任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能就会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加 新的 worker 或者改变其他存储任务的策略。

#### 2.3.5. 预取值

​		本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费 者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员**能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题**。

​		这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设 置“预取计数”值来完成的。**该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量**。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有 未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知 这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高 向消费者传递消息的速度。

​		**虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗**(随机存取存储器**)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式**，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的 内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范 围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为 1 是最保守的。当然这 将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

![image-20221206183430766](_img/image-20221206183430766.png)

## 3.发布确认

### 3.1. 发布确认原理

​		生产者将信道设置成 confirm 模式，一旦信道进入 confirm 模式，**所有在该信道上面发布的 消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始)**，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号，此外 broker 也可以设置 basic.ack 的 multiple 域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

​		confirm 模式最大的好处在于他是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果RabbitMQ因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条 nack 消息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该nack消息。

### 3.2. 发布确认的策略 

### 3.2.1. 开启发布确认的方法

​		发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布 确认，都需要在 channel 上调用该方法

```java
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
// 开启消息确认
channel.confirmSelect();
```

### 3.2.2. 单个确认发布

​		这是一种简单的确认方式，它是一种**同步确认发布**的方式，也就是发布一个消息之后只有它 被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认 的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

​		这种确认方式有一个最大的缺点就是:**发布速度特别的慢**，因为如果没有确认发布的消息就会 阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某 些应用程序来说这可能已经足够了。

```java
 /**
     * 每次单个消息发布确认
     * @throws Exception
     */
    public static void onePublishMessage()   {
        int messageCount = 1000;
        // 获取信道
        try ( Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            // 设置信道名称
            String queueName = UUID.randomUUID().toString();
            /**
             * 队列名称
             * 是否持久化
             * 是否只提供一个消费者消费，既：是否消息共享 （true）不进行共享 false消息共享
             * 是否自动删除
             */
            channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
            // 开启消息确认
            channel.confirmSelect();
            // 开始时间
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i< messageCount; i++){
                String message = "消息："+i;
                channel.basicPublish("",queueName, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                // 消息确认
                boolean confirmsFlag = channel.waitForConfirms();
                if(confirmsFlag){
                    System.out.println("消息确认成功：" + i );
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("当前单个应答消息发送消息:"+ messageCount +"个，消耗的时间为："+( end - begin ) + "ms");
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
```

### 3.2.3. 批量确认发布

​		上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大 提高吞吐量，**当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了**，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种 方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

```java
/**
     * 多个消息批量确认
     * @throws Exception
     */
    public static void multiPublishMessage()   {
        int messageCount = 1000;
        // 获取信道
        try ( Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            // 设置信道名称
            String queueName = UUID.randomUUID().toString();
            /**
             * 队列名称
             * 是否持久化
             * 是否只提供一个消费者消费，既：是否消息共享 （true）不进行共享 false消息共享
             * 是否自动删除
             */
            channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
            // 开启消息确认
            channel.confirmSelect();
            // 开始时间
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i< messageCount; i++){
                String message = "消息："+i;
                channel.basicPublish("",queueName, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                if(i%50==0){
                    // 消息确认
                    boolean confirmsFlag = channel.waitForConfirms();
                    if(confirmsFlag){
                        System.out.println("消息确认成功:"+ i);
                    }
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("当前单个应答消息发送消息:"+ messageCount +"个，消耗的时间为："+( end - begin ) + "ms");
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
```

### 3.2.4. 异步确认发布 

​		异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说， 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功， 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

![image-20221207170001717](_img/image-20221207170001717.png)

```java
/**
     * 异步确认
     * @throws Exception
     */
    public static void asyncPublishMessage()   {
        int messageCount = 1000;
        // 获取信道
        try ( Channel channel = RabbitUtils.getChannel() ) {
            // 开启消息确认
            channel.confirmSelect();
            // 设置信道名称
            String queueName = UUID.randomUUID().toString();
            /**
             * 队列名称
             * 是否持久化
             * 是否只提供一个消费者消费，既：是否消息共享 （true）不进行共享 false消息共享
             * 是否自动删除
             */
            channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
            // 消息确认集合，标记消息使用
            ConcurrentSkipListMap<Long, String> concurrentSkipListMap = new ConcurrentSkipListMap();
            // 消息确认成功回调
            ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag, multiple) ->{
                // 是否开启了批量处理
                if(multiple){
                    // 返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个map
                    ConcurrentNavigableMap<Long, String> longStringConcurrentNavigableMap = concurrentSkipListMap.headMap(deliveryTag, true);
                    //清除该部分未确认消息
                    longStringConcurrentNavigableMap.clear();
                }else{
                    // 删除发送成功的消息
                    concurrentSkipListMap.remove(deliveryTag);
                }
                System.out.println("异步确认消息：" + deliveryTag);
            };
            // 消息确认失败回调
            ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiple) ->{
                // 获取未成功发送成功的消息
                String message = concurrentSkipListMap.get(deliveryTag);
                System.out.println("异步未确认消息编号：" + deliveryTag +"，消息为：" + message);
            };
            // 添加异步消息监听
            channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);
            // 开始时间
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i< messageCount; i++){
                String message = "消息："+i;
                // 获取下一条消息序号和消息，进行保存
                concurrentSkipListMap.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
                // 发送消息
                channel.basicPublish("",queueName, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("当前应答消息异步确认:"+ messageCount +"个，消耗的时间为："+( end - begin ) + "ms");
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
```

### 3.2.5. 如何处理异步未确认消息 

​		最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列， 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm calbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

```java
// 消息确认集合，标记消息使用
ConcurrentSkipListMap<Long, String> concurrentSkipListMap = new ConcurrentSkipListMap();
```

### 3.2.6. 以上 3 种发布确认速度对比

```te
单独发布消息
	同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。
批量发布消息
	批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条
消息出现了问题。
异步处理：
	最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些
```

```java
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 当前单个应答消息发送消息:1000个，消耗的时间为：1302ms
        onePublishMessage();
        // 当前多个应答消息发送:1000个，消耗的时间为：231ms
        multiPublishMessage();
        // 当前多个应答异步消息发送:1000个，消耗的时间为：47ms
        asyncPublishMessage();
    }
```

## 4. 交换机

为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。

它将由两个程序组成:

​		第一个程序将发出日志消息

​		第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者，其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘， 另外一个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上，事实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者

### 4.1. Exchanges

#### 4.1.1. Exchanges 概念

​		RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: **生产者生产的消息从不会直接发送到队列**。实际上，通常生产 者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。

​		相反，**生产者只能将消息发送到交换机(exchange)**，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来 自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消 息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

![image-20221207170826987](_img/image-20221207170826987.png)

#### 4.1.2. Exchanges 的类型 

总共有以下类型： 

​	直接(direct)

​	主题(topic) 

​	标题(headers) 

​	扇出(fanout)

#### 4.1.3. 无名 exchange

​		在本教程的前面部分我们对 exchange 一无所知，但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的 原因是因为我们使用的是默认交换，我们通过空字符串(“”)进行标识。

```java
/**
 * 发送一个消费者
 * 1. 发送到哪个交换机
 * 2. 路由的Key是哪个，本次是队列名称
 * 3. 其他参数信息，暂时为null
 * 4. 发送的消息的消息体(二进制消息)
 */
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
```

​		第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机：消息能路由发送到队列中其实 是由 **routingKey(bindingkey)**绑定 key 指定的，如果它存在的话

### 4.2. 临时队列

​		之前的章节我们使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。队列的名称我们 来说至关重要-我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。

​		每当我们连接到 Rabbit 时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以**创建一个具有随机名称的队列**，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。**其次一旦我们断开了消费者的连 接，队列将被自动删除。**

创建临时队列的方式如下:

```java
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
```

创建出来之后长成这样:

![image-20221207171345862](_img/image-20221207171345862.png)

### 4.3. 绑定(bindings)

​		什么是 bingding 呢，binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队 列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是 X 与 Q1 和 Q2 进行了绑定

![image-20221207171418090](_img/image-20221207171418090.png)

### 4.4. Fanout

#### 4.4.1. Fanout 介绍

​		Fanout 这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息**广播**到它知道的 所有队列中。系统中默认有些 exchange 类型

![image-20221207171537707](_img/image-20221207171537707.png)

#### 4.4.2. Fanout 实战

![image-20221207171639969](_img/image-20221207171639969.png)

Logs 和临时队列的绑定关系如下图

![image-20221207171746325](_img/image-20221207171746325.png)

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

```java
package com.dhl.rabbitmq.five;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.*;
import sun.plugin2.message.Message;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * 交换机模式,消费者，讲消息打印到控制台
 * @author danghailiang
 * @date 2022-12-07
 */
public class ReceiveLogs01 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 2.创建交换机,设置类型为广播模式
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        // 3.创建临时队列
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        // 4.交换机和队列绑定
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"");
        // 5.接受消息
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) ->{
            System.out.println("FANOUT模式ReceiveLogs01接收到的消息为：" + consumerTag + "，"+ new String(message.getBody(),StandardCharsets.UTF_8));
        };
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,(consumerTag,message) ->{});
    }

}
```

ReceiveLogs02 将接收到的消息打印在文件

```java
package com.dhl.rabbitmq.five;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;
import org.apache.commons.io.FileUtils;

import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * 交换机模式，将消息打印到文件夹
 *
 * @author danghailiang
 * @date 2022-12-07
 */
public class ReceiveLogs02 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 2.创建交换机,设置类型为广播模式
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        // 3.创建临时队列
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        // 4.交换机和队列绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        // 5.接受消息
        // 创建文件
        File file = new File("F:\\绝笔\\学习笔记总结\\中间件\\rabbitMQ\\笔记\\FANOUT.txt");
        DeliverCallback deliverCallback = (String consumerTag, Delivery message) -> {
            FileUtils.write(file,new String(message.getBody()), StandardCharsets.UTF_8,true);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, (consumerTag, message) -> {
        });
    }

}
```

EmitLog 发送消息给两个消费者接收

```java
/**
 * @author Administrator
 */
public class EmitLog {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 2.获取交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        int i = 0;
        while(i<5){
            i++;
            // 3.发送信息
            String message = "发送消息滴滴滴";
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }
}
```

### 4.5. Direct exchange

#### 4.5.1. 回顾

​		在上一节中，我们构建了一个简单的日志记录系统。我们能够向许多接收者广播日志消息。在本 节我们将向其中添加一些特别的功能-比方说我们只让某个消费者订阅发布的部分消息。例如我们只把 严重错误消息定向存储到日志文件(以节省磁盘空间)，同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

​		我们再次来回顾一下什么是 bindings，绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解： **队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣**。绑定用参数：routingKey 来表示也可称该参数为 binding key， 创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "routingKey");**绑定之后的意义由其交换类型决定。**

#### 4.5.2. Direct exchange 介绍

​		上一节中的我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者，对此我们想做一些改变，例如我们希 望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros)，而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志 消息避免浪费磁盘空间。Fanout 这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的 广播，在这里我们将使用 direct 这种类型来进行替换，这种类型的工作方式是，消息只去到它绑定的 routingKey 队列中去

![image-20221207181652428](_img/image-20221207181652428.png)

​		在上面这张图中，我们可以看到 X 绑定了两个队列，绑定类型是 direct。队列 Q1 绑定键为 orange， 队列 Q2 绑定键有两个:一个绑定键为 black，另一个绑定键为 green.

​		在这种绑定情况下，生产者发布消息到 exchange 上，绑定键为 orange 的消息会被发布到队列 Q1。绑定键为 blackgreen 和的消息会被发布到队列 Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。

#### 4.5.3. 多重绑定 

![image-20221207181728201](_img/image-20221207181728201.png)

​		当然如果 exchange 的绑定类型是 direct，**但是它绑定的多个队列的 key 如果都相同**，在这种情况下**虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和 fanout 有点类似**，就跟广播差不多，如上图所示。

#### 4.5.4. 实战 

![image-20221207181908273](_img/image-20221207181908273.png)

![image-20221207184505553](_img/image-20221207184505553.png)

生产者

```java
package com.dhl.rabbitmq.six;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class EmitDirectLog {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_log";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1.获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 2.获取交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        int i = 0;
        while(i<100){
            String routing = "";
            if(i%3==0){
                routing = "error";
            } else if (i%3==1) {
                 routing = "info";
            } else {
                 routing = "warning";
            }
            // 3.发送信息
            String message  = routing + i;;
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,routing, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            i++;
        }
    }
}
```

消费者disk

```java
package com.dhl.rabbitmq.six;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import org.slf4j.Logger;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class ReceiveLogsDirect01 {

    public static final String EXCHANGE_NAME= "direct_log";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 声明交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明队列
        String queueName = "disk";
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        // 队列绑定交换
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"error");
        // 成功回调处理
        DeliverCallback deliverCallback = (sepTag, message) ->{
            System.out.println(new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        // 失败回调处理
        CancelCallback cancelCallback = (sepTag) ->{};
        // 接收消息
        channel.basicConsume(queueName,false,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

```

消费者console

```java
package com.dhl.rabbitmq.six;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class ReceiveLogsDirect02 {

    public static final String EXCHANGE_NAME= "direct_log";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 声明交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明队列
        String queueName = "console";
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        // 队列绑定交换
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"info");
        // 队列绑定交换
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"warning");
        // 成功回调处理
        DeliverCallback deliverCallback = (sepTag, message) ->{
            System.out.println(new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        // 失败回调处理
        CancelCallback cancelCallback = (sepTag) ->{};
        // 接收消息
        channel.basicConsume(queueName,false,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}
```

### 4.6. Topics

#### 4.6.1. 之前类型的问题 

​		在上一个小节中，我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行随意广播的 fanout 交换机，而是 使用了 direct 交换机，从而有能实现有选择性地接收日志。

​		尽管使用 direct 交换机改进了我们的系统，但是它仍然存在局限性-比方说我们想接收的日志类型有 info.base 和 info.advantage，某个队列只想 info.base 的消息，那这个时候 direct 就办不到了。这个时候 就只能使用 topic 类型

#### 4.6.2. Topic 的要求

​		发送到类型是 topic 交换机的消息的 routing_key 不能随意写，必须满足一定的要求，**它必须是一个单词列表，以点号分隔开。这些单词可以是任意单词**，比如说："stock.usd.nyse", "nyse.vmw",  "quick.orange.rabbit".这种类型的。**当然这些单词列表最多不能超过 255 个字节**。

在这个规则列表中，其中有两个替换符是大家需要注意的

​		***(星号)可以代替一个单词** 

​		**#(井号)可以替代零个或多个单词**

#### 4.6.3. Topic 匹配案例 

下图绑定关系如下 

```tex
Q1-->绑定的是 
	中间带 orange 带 3 个单词的字符串(*.orange.*) 
Q2-->绑定的是 
	最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(*.*.rabbit) 
	第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)
```

![image-20221207185649171](_img/image-20221207185649171.png)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的

```tex
quick.orange.rabbit 		被队列 Q1Q2 接收到
lazy.orange.elephant 		被队列 Q1Q2 接收到
quick.orange.fox 			被队列 Q1 接收到
lazy.brown.fox 				被队列 Q2 接收到
lazy.pink.rabbit 			虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次
quick.brown.fox 			不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃
quick.orange.male.rabbit 	是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit 	是四个单词但匹配 Q2
```

当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意

>当一个队列绑定键是#,那么这个队列将接收所有数据，就有点像 **fanout** 了 
>
>如果队列绑定键当中没有#和*出现，那么该队列绑定类型就是 **direct** 了

#### 4.6.4. 实战

![image-20221207214542034](_img/image-20221207214542034.png)

消费者ReceiveLogsTopic01

```java
package com.dhl.rabbitmq.seven;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class ReceiveLogsTopic01 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_log";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 获取交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        // 获取队列
        String queueName = "Q1";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        // 交换和队列绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
        System.out.println(queueName + "topic_log####（*.orange.*）::::获取消息");
        // 成功回调处理
        DeliverCallback deliverCallback = (sepTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        // 失败回调处理
        CancelCallback cancelCallback = (sepTag) -> {
        };
        // 获取消息
        channel.basicConsume(queueName, false, deliverCallback, cancelCallback);
    }

}

```

消费者ReceiveLogsTopic02

```java
package com.dhl.rabbitmq.seven;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 */
public class ReceiveLogsTopic02 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_log";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 获取交换
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        // 获取队列
        String queueName = "Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        // 交换和队列绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println(queueName + "topic_log####（*.*.rabbit AND lazy.#）::::获取消息");
        // 成功回调处理
        DeliverCallback deliverCallback = (sepTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        // 失败回调处理
        CancelCallback cancelCallback = (sepTag) -> {
        };
        // 获取消息
        channel.basicConsume(queueName, false, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}
```

## 5.死信队列

### 5.1. 死信的概念

> 先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理 解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息 进行消费，但某些时候**由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费**，这样的消息如果没有后续的处理，**就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。**

### 5.2. 死信的来源(主要原因3个 )

> 消息 TTL 过期 
>
> 队列达到最大长度(队列满了，无法再添加数据到 mq 中) 
>
> 消息被拒绝(basic.reject 或 basic.nack)并且 requeue=false

### 5.3. 死信实战

#### 5.3.1. 代码架构图 

![image-20221207215651621](_img/image-20221207215651621.png)

#### 5.3.2. 消息 TTL 过期 

**生产者代码**

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.NORMAL_ROUTING_KEY;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 生产者
 */
public class DeadProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        /**
         * 设置消息属性
         * expiration：过去时间，单位毫秒(可以在消费者方声明队列是设置)
         */
         AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("20000").build();
        for (int i = 1; i < 11; i++) {
            String message = "info: " + i;
            // 发送消息
            channel.basicPublish(Consumer01.NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY,
                    props,
                    message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }
}
```



**消费者 C1 代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)**

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

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

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.DEAD_ROUTING_KEY;
import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.NORMAL_ROUTING_KEY;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 消费者
 */
public class Consumer01 {
    /**
     * 普同交换名称
     */
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    /**
     * 普同队列名称
     */
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    /**
     * 死信交换名称
     */
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    /**
     * 死信队列名称
     */
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();


        // 声明死信交换
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);
        // 死信队列，绑定交换
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, DEAD_ROUTING_KEY);
        //===================================================================================================


        // 声明普通交换
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 设置死信队列map集合
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(2);
        // 绑定死信交换
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_EXCHANGE, DEAD_EXCHANGE);
        // 绑定路由key
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_ROUTING_KEY, DEAD_ROUTING_KEY);
        // 设置过期时间,单位毫秒值，此处也可以在生产者发布消息的时候设置, 测试时报错该参数无效
        // arguments.put(RabbitConstant.X_MESSAGE_TTL,"50000");
        // 声明普通队列,
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);
        // 普通队列，绑定交换
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY);

        // 接受消息
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
```

![image-20221208114348038](_img/image-20221208114348038.png)

**消费者 C2 代码(以上步骤完成后 启动 C2 消费者 它消费死信队列里面的消息)**

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

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

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.DEAD_ROUTING_KEY;
import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.NORMAL_ROUTING_KEY;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 消费者
 */
public class Consumer02 {
    /**
     * 死信队列名称
     */
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();

        // 接受消息
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收到消息"+message);
        };
        channel.basicConsume(DEAD_QUEUE, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
```

![image-20221208114415412](_img/image-20221208114415412.png)

#### 5.3.3. 队列达到最大长度

##### 1. 消息生产者代码去掉 TTL 属性

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.NORMAL_ROUTING_KEY;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 生产者
 */
public class DeadProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        /**
         * 设置消息属性
         * expiration：过去时间，单位毫秒(可以在消费者方声明队列是设置)
         * 测试最大长度时候注释时间限制
         */
        // AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("20000").build();
        for (int i = 1; i < 11; i++) {
            String message = "info: " + i;
            // 发送消息
            channel.basicPublish(Consumer01.NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY,
                    null,
                    message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }
}
```

##### 2. C1 消费者修改以下代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

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

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.*;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 消费者
 */
public class Consumer01 {
    /**
     * 普同交换名称
     */
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    /**
     * 普同队列名称
     */
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    /**
     * 死信交换名称
     */
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    /**
     * 死信队列名称
     */
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();


        // 声明死信交换
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);
        // 死信队列，绑定交换
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, DEAD_ROUTING_KEY);
        //===================================================================================================


        // 声明普通交换
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 设置死信队列map集合
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(2);
        // 绑定死信交换
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_EXCHANGE, DEAD_EXCHANGE);
        // 绑定路由key
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_ROUTING_KEY, DEAD_ROUTING_KEY);
        // 设置队列存储消息最大长度，超过该长度转发给死信队列， 测试时间限制的时候注销改行
        arguments.put(X_MAX_LENGTH,6);
        // 声明普通队列,
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);
        // 普通队列，绑定交换
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY);

        // 接受消息
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
```

> **注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了**

##### 3. C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

![image-20221208120152748](_img/image-20221208120152748.png)

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

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

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.DEAD_ROUTING_KEY;
import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.NORMAL_ROUTING_KEY;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 消费者
 */
public class Consumer02 {
    /**
     * 死信队列名称
     */
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 接受消息
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收到消息"+message);
        };
        channel.basicConsume(DEAD_QUEUE, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
```

![image-20221208120120310](_img/image-20221208120120310.png)

#### 5.3.4. 消息被拒 

##### 1.消息生产者代码同上生产者一致 

##### 2.C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

```java
package com.dhl.rabbitmq.eight;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;

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

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.*;

/**
 * @author danghailiang
 * 死信实战 消费者
 */
public class Consumer01 {
    /**
     * 普同交换名称
     */
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    /**
     * 普同队列名称
     */
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    /**
     * 死信交换名称
     */
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    /**
     * 死信队列名称
     */
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();


        // 声明死信交换
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);
        // 死信队列，绑定交换
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, DEAD_ROUTING_KEY);
        //===================================================================================================


        // 声明普通交换
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 设置死信队列map集合
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(2);
        // 绑定死信交换
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_EXCHANGE, DEAD_EXCHANGE);
        // 绑定路由key
        arguments.put(RabbitConstant.X_DEAD_LETTER_ROUTING_KEY, DEAD_ROUTING_KEY);
        // 设置队列存储消息最大长度，超过该长度转发给死信队列， 测试时间限制和拒绝策略时候注销改行
        // arguments.put(X_MAX_LENGTH,6);
        // 声明普通队列,
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);
        // 普通队列，绑定交换
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, NORMAL_ROUTING_KEY);
        // 接受消息
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            if("info: 5".equals(message)){
                // 通过标识拒绝应答，并且不放回原队列
                channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message +"：：：被拒绝的消息");
            }else{
                // 接受应答,并且关闭批量应答
                channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
            }


        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, false, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}
```

生产者发送消息之后

![image-20221208121919392](_img/image-20221208121919392.png)

##### 3. C2 消费者代码不变 

> **启动消费者 1 然后再启动消费者 2**

![image-20221208121943336](_img/image-20221208121943336.png)

## 6. 延迟队列

### 6.1. 延迟队列概念

​		延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望 在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的 元素的队列。

### 6.2. 延迟队列使用场景

1.订单在十分钟之内未支付则自动取消 

2.新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒。 

3.用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。 

4.用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。 

5.预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议

​		这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如： 发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭；看起来似乎 使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？如果 数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求， 如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支 付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：“订单十 分钟内未支付则关闭“，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万 级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单 的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下。

![image-20221208124510671](_img/image-20221208124510671.png)

### 6.3. RabbitMQ 中的 TTL

​		TTL 是什么呢？TTL 是 RabbitMQ 中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有 消息的最大存活时间

​		单位是毫秒。换句话说，如果一条消息设置了 TTL 属性或者进入了设置 TTL 属性的队列，那么这 条消息如果在 TTL 设置的时间内没有被消费，则会成为"死信"。如果同时配置了队列的 TTL 和消息的 TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方式设置 TTL。

#### 6.3.1. 消息设置 TTL

**另一种方式便是针对每条消息设置 TTL**

#### 6.3.2. 队列设置 TTL 

```java
// 设置过期时间,单位毫秒值，此处也可以在生产者发布消息的时候设置, 测试时报错该参数无效
arguments.put(RabbitConstant.X_MESSAGE_TTL,50000);
```



#### 6.3.3. 两者的区别

​		如果设置了队列的 TTL 属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃(如果配置了死信队列被丢到死信队 列中)，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，**因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的**，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间；另外，还需 要注意的一点是，如果不设置 TTL，表示消息永远不会过期，如果将 TTL 设置为 0，则表示除非此时可以 直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。

​		前一小节我们介绍了死信队列，刚刚又介绍了 TTL，至此利用 RabbitMQ 实现延时队列的两大要素已 经集齐，接下来只需要将它们进行融合，再加入一点点调味料，延时队列就可以新鲜出炉了。想想看，延 时队列，不就是想要消息延迟多久被处理吗，TTL 则刚好能让消息在延迟多久之后成为死信，另一方面， 成为死信的消息都会被投递到死信队列里，这样只需要消费者一直消费死信队列里的消息就完事了，因为 里面的消息都是希望被立即处理的消息。

### 6.4. 整合 springboot

#### 6.4.1. 创建项目 

略

#### 6.4.2. 添加依赖

```xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!--RabbitMQ 依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>2.0.20</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
    </dependency>
    <!--swagger-->
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.springfox</groupId>
        <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <!--RabbitMQ 测试依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
```

#### 6.4.3. 修改配置文件 

```properties
spring.rabbitmq.host=182.92.234.71
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123
```

#### 6.4.4. 添加 Swagger 配置类 

```java
@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {
    @Bean
    public Docket webApiConfig(){
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
            .groupName("webApi")
            .apiInfo(webApiInfo())
            .select()
            .build();
    }
    private ApiInfo webApiInfo(){
        return new ApiInfoBuilder()
            .title("rabbitmq 接口文档")
            .description("本文档描述了 rabbitmq 微服务接口定义")
            .version("1.0")
            .contact(new Contact("enjoy6288", "http://atguigu.com", 
                                 "1551388580@qq.com"))
            .build();
    }
}

```

### 6.5. 队列 TTL

#### 6.5.1. 代码架构图

​		创建两个队列 QA 和 QB，两者队列 TTL 分别设置为 10S 和 40S，然后在创建一个交换机 X 和死信交 换机 Y，它们的类型都是 direct，创建一个死信队列 QD，它们的绑定关系如下：

![image-20221208125727735](_img/image-20221208125727735.png)

#### 6.5.2. 配置文件类代码

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.config;


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

/**
 * @author danghailiang
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {
    /**
     * X交换机
     */
    public static final String X_CHANGE = "X";
    /**
     * Y交换机
     */
    public static final String Y_CHANGE = "Y";
    /**
     * QA队列
     */
    public static final String QA_QUEUE = "QA";
    /**
     * QB队列
     */
    public static final String QB_QUEUE = "QB";
    /**
     * QD 死信队列
     */
    public static final String QD_DEAD_QUEUE = "QD";
    /**
     * 路由keyXA
     */
    public static final String ROUTING_XA = "XA";
    /**
     * 路由keyXB
     */
    public static final String ROUTING_XB = "XB";
    /**
     * 路由keyYD
     */
    public static final String ROUTING_YD = "YD";
    /**
     * 声明 X 直接 交换
     */
    @Bean
    public DirectExchange xExchange() {
        return ExchangeBuilder.directExchange(X_CHANGE).build();
    }

    /**
     * 声明 Y 直接 交换
     */
    @Bean
    public DirectExchange yExchange() {
        return ExchangeBuilder.directExchange(Y_CHANGE).build();
    }

    /**
     * 声明 QA 队列
     */
    @Bean
    public Queue queueA() {
        return QueueBuilder.durable(QA_QUEUE)
                .ttl(20000)
                .deadLetterExchange(Y_CHANGE)
                .deadLetterRoutingKey(ROUTING_YD)
                .build();
    }
    /**
     * 声明 QB 队列
     */
    @Bean
    public Queue queueB() {
        return QueueBuilder.durable(QB_QUEUE)
                .ttl(50000)
                .deadLetterExchange(Y_CHANGE)
                .deadLetterRoutingKey(ROUTING_YD)
                .build();
    }
    /**
     * 声明 QD 死信队列
     */
    @Bean
    public Queue queueD() {
        return QueueBuilder.durable(QD_DEAD_QUEUE).build();
    }

    /**
     * 队列绑定交换
     * @param queueA 队列A
     * @param xExchange 交换X
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueABindX(Queue queueA,DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with(ROUTING_XA);
    }
    /**
     * 队列绑定交换
     * @param queueB 队列B
     * @param xExchange 交换X
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueBBindX(Queue queueB,DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueB).to(xExchange).with(ROUTING_XB);
    }
    /**
     * 队列绑定交换
     * @param queueD 队列D
     * @param yExchange 交换Y
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueDBindY(Queue queueD,DirectExchange yExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with(ROUTING_YD);
    }
}

```

#### 6.5.3. 消息生产者代码

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.controller;

import com.dhl.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.xml.ws.Action;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Date;

/**
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@RequestMapping("/ttl")
@RestController
public class SendMsgController {


    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/send/{message}")
    public void sendMessage(@PathVariable String message){
        log.info("接收到的数据是：{},将要转发给队列！！！！",message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(TtlQueueConfig.X_CHANGE,TtlQueueConfig.ROUTING_XA,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        rabbitTemplate.convertAndSend(TtlQueueConfig.X_CHANGE,TtlQueueConfig.ROUTING_XB,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
    }
}

```

#### 6.5.4. 消息消费者代码

```java
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * rabbit监听器
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class RabbitListening {
    /**
     * 监听对列
     * @param message
     * @param channel
     */
    @RabbitListener( queues = TtlQueueConfig.QD_DEAD_QUEUE)
    public void receiveD(Message message, Channel channel){
        log.info("交换机：{},接收到的数据是：{}",TtlQueueConfig.QD_DEAD_QUEUE,new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
    }
}
```

发起一个请求http://localhost:8080/ttl/send/8812121嘻嘻嘻

![image-20221208163800178](_img/image-20221208163800178-16704886834883-16704886887285.png)

​		第一条消息在 10S 后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在 40S 之后变成了死信消息， 然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了。

​		不过，如果这样使用的话，岂不是**每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列**，这里只有 10S 和 40S 两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加 TTL 为一个小时的队列，如果是预定会议室然 后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

### 6.6. 延时队列优化

#### 6.6.1. 代码架构图

在这里新增了一个队列 QC,绑定关系如下,该队列不设置 TTL 时间

![image-20221208163914551](_img/image-20221208163914551.png)

#### 6.6.2. 配置文件类代码

在上面配置类基础上新增代码

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.config;


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

/**
 * @author danghailiang
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {   
    /**
     * QC队列
     */
    public static final String QC_QUEUE = "QC";
    /**
     * 路由keyXC
     */
    public static final String ROUTING_XC = "XC";
    /**
     * 声明QC队列
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue queueC(){
        return QueueBuilder.durable(QC_QUEUE)
            .deadLetterRoutingKey(ROUTING_YD)
            .deadLetterExchange(Y_CHANGE)
            .build();
    }
    /**
     * 队列绑定交换
     * @param queueC 队列D
     * @param xExchange 交换Y
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding queueCBindX(Queue queueC,DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with(ROUTING_XC);
    }
}
```

#### 6.6.3. 消息生产者代码 

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.controller;

import com.dhl.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.xml.ws.Action;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Date;

/**
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@RequestMapping("/ttl")
@RestController
public class SendMsgController {


    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/sendMsg/{msg}/{ttl}")
    public void sendMessage(@PathVariable("msg") String message, @PathVariable("ttl") String ttl){
        log.info("接收到的时间是：{}，设置的过期时间是：{}，数据是：{},将要转发给队列！！！！",new Date(),ttl, message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(TtlQueueConfig.X_CHANGE,TtlQueueConfig.ROUTING_XA,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),msg -> {
            msg.getMessageProperties().setExpiration(ttl);
            return msg;
        });
    }

}

```

发起请求

​		http://localhost:8080/ttl/sendMsg/哈哈/20000

​		http://localhost:8080/ttl/sendMsg/哈哈/2000

![image-20221208164250625](_img/image-20221208164250625.png)

​		看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置 TTL 的方式，消息可能并不会按时“死亡“，**因为 RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列， 如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行。**

### 6.7. Rabbitmq 插件实现延迟队列

​		上文中提到的问题，确实是一个问题，如果不能实现在消息粒度上的 TTL，并使其在设置的 TTL 时间 及时死亡，就无法设计成一个通用的延时队列。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题。

#### 6.7.1. 安装延时队列插件

在官网上下载 https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

下载 rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，然后解压放置到 RabbitMQ 的插件目录

进入 RabbitMQ 的安装目录下的 plgins 目录，执行下面命令让该插件生效，然后重启 RabbitMQ

```sh
# 插件保存的位置
cd /opt/rabbitPlugins
# 拷贝到rabbit的Plugins
cp rabbitmq_delayed_message_exchange-3.9.0.ez /opt/rabbitmq_server-3.9.14/plugins

# 进入目录
cd /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins
# 安装插件
./rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

#停止 rabbitMQ
./rabbitmqctl stop
#启动 rabbitMQ
./rabbitmq-server -detached
```

![image-20221208170929337](_img/image-20221208170929337.png)

成功

#### 6.7.2. 代码架构图 

在这里新增了一个队列 delayed.queue,一个自定义交换机 delayed.exchange，绑定关系如下:

![image-20221208182443647](_img/image-20221208182443647.png)

#### 6.7.3. 配置文件类代码

​		在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型消息支持延迟投递机制 消息传递后并 不会立即投递到目标队列中，而是存储在 mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才投递到目标队列中。

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.config;

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

import java.sql.SQLOutput;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author Administrator
 * 使用rabbitMQ插件实现延时消息发送
 */
@Configuration
public class DelayedTtlQueueConfig {
    /**
     * 延迟交换机
     */
    public static final String DELAYED_EXCHANGE = "delayed_exchange";
    /**
     * 延迟对列
     */
    public static final String DELAYED_QUEUE = "delayed_queue";
    /**
     * routingKey
     */
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed_routing_key";
    /**
     * 延迟交换的TYPE
     */
    public static final String X_DELAYED_MESSAGE = "x-delayed-message";

    /**
     * 声明延迟交换
     * 此处声明自定义交换改成延迟交换可以使用，直接声明direct交换后设置为延迟也可以使用，如下：delayDirectExchange()方法
     * @return
     */
    @Bean
    public CustomExchange delayExchange() {
        Map<String, Object> map = new HashMap<>(1);
        map.put("x-delayed-type", ExchangeTypes.DIRECT);
        /**
         * 1:交换名称
         * 2：交换类别
         * 3：是否持久化
         * 4：是否自动删除
         * 5：其他参数
         */
        CustomExchange customExchange = new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE, X_DELAYED_MESSAGE, true, false, map);
        return customExchange;
    }
//    @Bean
//    public DirectExchange delayDirectExchange() {
//        return ExchangeBuilder.directExchange(DELAYED_EXCHANGE).delayed().build();
//    }

    /**
     * 声明队列
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue delayQueue() {
        return QueueBuilder.durable(DELAYED_QUEUE).build();
    }

    /**
     * 队列绑定交换
     *
     * @param delayQueue          延迟队列
     * @param delayExchange 延迟交换
     * @return
     */
    @Bean
    public Binding delayQueueBindingDelayExchange(Queue delayQueue, CustomExchange delayExchange) {
        return BindingBuilder.bind(delayQueue).to(delayExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }
}

```

#### 6.7.4. 消息生产者代码

```java
@GetMapping("sendDelayedMsg/{message}/{delayedTTL}")
public void sendMessage(@PathVariable("message") String message,@PathVariable("delayedTTL") Integer delayedTTL){
    log.info("接收到的时间是：{}，设置的过期时间是：{}，数据是：{},将要转发给队列！！！！",new Date(),delayedTTL, message);
    rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedTtlQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE,DelayedTtlQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), msg -> {
        // 推荐使用
        msg.getMessageProperties().setDelay(delayedTTL);
        // 此方式也可以使用
        // msg.getMessageProperties().setHeader("x-delay", delayedTTL);
        return msg;
    });
}
```

#### 6.7.5. 消息消费者代码

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.listening;

import com.dhl.springbootrabbitmq.config.DelayedTtlQueueConfig;
import com.dhl.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Date;

/**
 * rabbit监听器,监听延迟队列
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class RabbitDelayedListening {
    /**
     * 监听对列
     * @param message
     * @param channel
     */
    @RabbitListener( queues = DelayedTtlQueueConfig.DELAYED_QUEUE)
    public void receiveD(Message message, Channel channel){
        log.info("时间是：{}，数据是：{},将要转发给队列！！！！",new Date(), new String(message.getBody(),StandardCharsets.UTF_8));
    }
}
```

发起请求：

​		[localhost:8080/ttl/sendDelayedMsg/HAHAHAH ME 00012121/10000](http://localhost:8080/ttl/sendDelayedMsg/HAHAHAH ME 00012121/10000)

​		[localhost:8080/ttl/sendDelayedMsg/HAHAHAH ME 00099999/2000](http://localhost:8080/ttl/sendDelayedMsg/HAHAHAH ME 00099999/2000)

第二个消息被先消费掉了，符合预期,如图

![image-20221208183051188](_img/image-20221208183051188.png)

### 6.8. 总结

​		延时队列在需要延时处理的场景下非常有用，使用 RabbitMQ 来实现延时队列可以很好的利用 RabbitMQ 的特性，如：消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正 确处理的消息不会被丢弃。**另外，通过 RabbitMQ 集群的特性，可以很好的解决单点故障问题，不会因为单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失。**

​		当然，延时队列还有很多其它选择，比如利用 Java 的 DelayQueue，利用 Redis 的 zset，利用 Quartz 或者利用 kafka 的时间轮，这些方式各有特点,看需要适用的场景

## 7. 发布确认高级

​		在生产环境中由于一些不明原因，导致 rabbitmq 重启，在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败， 导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我们开始思考，如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢？ 特别是在这样比较极端的情况，RabbitMQ 集群不可用的时候，无法投递的消息该如何处理呢:

```css
应 用 [xxx] 在 [08-1516:36:04] 发 生 [ 错误日志异常 ] ， alertId=[xxx] 。 由
[org.springframework.amqp.rabbit.listener.BlockingQueueConsumer:start:620] 触发。 
应用 xxx 可能原因如下
服务名为： 
异常为： org.springframework.amqp.rabbit.listener.BlockingQueueConsumer:start:620, 
产 生 原 因 如 下 :1.org.springframework.amqp.rabbit.listener.QueuesNotAvailableException: 
Cannot prepare queue for listener. Either the queue doesn't exist or the broker will not 
allow us to use it.||Consumer received fatal=false exception on startup:
```

### 7.1. 发布确认 springboot 版本

![image-20221208183251534](_img/image-20221208183251534.png)

#### 7.1.2. 代码架构图 

![image-20221208183337036](_img/image-20221208183337036.png)

#### 7.1.3. 配置文件

```properties
# 在配置文件当中需要添加
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
# ⚫ NONE
# 禁用发布确认模式，是默认值
# ⚫ CORRELATED
# 发布消息成功到交换器后会触发回调方法
# ⚫ SIMPL
# 经测试有两种效果，其一效果和 CORRELATED 值一样会触发回调方法，
```

​		其二在发布消息成功后使用 rabbitTemplate 调用 waitForConfirms 或 waitForConfirmsOrDie 方法 等待 broker 节点返回发送结果，根据返回结果来判定下一步的逻辑，要注意的点是 waitForConfirmsOrDie 方法如果返回 false 则会关闭 channel，则接下来无法发送消息到 **broker**

```properties
spring.rabbitmq.host=192.168.170.188
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123456
# 在配置文件当中需要添加
# NONE
# 禁用发布确认模式，是默认值
# CORRELATED
# 发布消息成功到交换器后会触发回调方法
# SIMPL
# 经测试有两种效果，其一效果和 CORRELATED 值一样会触发回调方法，
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
```

#### 7.1.4. 添加配置类 

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.config;

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

/**
 * @author danghailiang
 * 高级篇消息确认机制
 */
@Configuration
public class ConfirmConfig {
    /**
     * 交换机name
     */
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME="confirm.exchange";
    /**
     * 队列name
     */
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME="confirm.queue";
    /**
     * 路由key
     */
    public static final String CONFIRM_ROUTING_KEY="KEY1";


    @Bean
    public DirectExchange confirmExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME).build();
    }
    @Bean
    public Queue confirmQueue(){
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }
    @Bean
    public Binding queueBindingExchange(Queue confirmQueue,  DirectExchange confirmExchange){
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_ROUTING_KEY);
    }
}
```

#### 7.1.5. 消息生产者

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.controller;


import com.dhl.springbootrabbitmq.config.ConfirmConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 * 高级篇消息确认机制
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
public class ConfirmSendMsgController {
    @Resource
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 模拟交换机宕机
     * @param msg 消息
     */
    @GetMapping("/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable String msg) {
        log.info("接收到的消息：{},开发转发给路由;", msg);
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("107206");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME+":模拟交换宕机",ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,(msg+":模拟宕机消息").getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
    }


}
```

#### 7.1.6. 回调接口

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.mqcallback;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.ReturnedMessage;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.Resource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * 高级篇消息确认机制
 * 配置文件需要开启下面配置
 * spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
 *
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class CustomCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback{

    @Resource
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 注入替换原有接口
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
    }

    /**
     * 交换机挂掉之后消息确认回调
     *
     * @param correlationData 发送的数据
     * @param ask             是否成功
     * @param errorMsg        成功时：null，不成功时：失败原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ask, String errorMsg) {
        // 获取消息id
        String messageId = ObjectUtils.isEmpty(correlationData) ? "无消息id" : correlationData.getId();
        if (ask) {
            log.info("消息发送成功，消息id为：{}", messageId);
        } else {
            log.error("消息发送失败：失败id：{}，失败原因：{}", messageId, errorMsg);
        }
    }
}

```

#### 7.1.7. 消息消费者 

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.listening;

import com.dhl.springbootrabbitmq.config.ConfirmConfig;
import com.dhl.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * rabbit监听器
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class RabbitConfirmListening {
    /**
     * 监听对列
     * @param message
     * @param channel
     */
    @RabbitListener( queues = ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void receiveD(Message message, Channel channel){
        log.info("高级确认练习：交换机：{},接收到的数据是：{}",ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
    }
}
```

#### 7.1.8. 结果分析 

![image-20221209130654376](_img/image-20221209130654376.png)

​		可以看到，发送了两条消息，第一条消息的 RoutingKey 为 "key1"，第二条消息的 RoutingKey 为 "key2"，两条消息都成功被交换机接收，也收到了交换机的确认回调，但消费者只收到了一条消息，因为 第二条消息的 RoutingKey 与队列的 BindingKey 不一致，也没有其它队列能接收这个消息，所有第二条 消息被直接丢弃了。

### 7.2. 回退消息

#### 7.2.1. Mandatory 参数 

​		**在仅开启了生产者确认机制的情况下，交换机接收到消息后，会直接给消息生产者发送确认消息，如果发现该消息不可路由，那么消息会被直接丢弃，此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。**那么如何 让无法被路由的消息帮我想办法处理一下？最起码通知我一声，我好自己处理啊。通过设置 mandatory 参 数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。

#### 7.2.2. 消息生产者代码

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.controller;


import com.dhl.springbootrabbitmq.config.ConfirmConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 * 高级篇消息确认机制
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
public class ConfirmSendMsgController {
    @Resource
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 模拟交换机宕机
     * @param msg 消息
     */
    @GetMapping("/sendMsg/{msg}")
    public void sendMsg(@PathVariable String msg) {
        log.info("接收到的消息：{},开发转发给路由;", msg);
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("107206");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME+":模拟交换宕机",ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,(msg+":模拟宕机消息").getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
    }

    /**
     * 模拟队列宕机
     * 注意：队列宕机与就交换机不一样，不可使用CorrelationData correlationData = new CorrelationData("107206");否则无法进行回调
     * @param msg 消息
     */
    @GetMapping("/sendMsgRouting/{msg}")
    public void sendMsgRouting(@PathVariable String msg) {
        log.info("接收到的消息：{},开发转发给路由;", msg);
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("107206");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY+":模拟队列宕机",(msg+":模拟宕机消息").getBytes(StandardCharsets.UTF_8),correlationData);
    }
}
```

#### 7.2.3. 回调接口 

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.mqcallback;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.ReturnedMessage;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.Resource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * 高级篇消息确认机制
 * 配置文件需要开启下面配置
 * spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
 *
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class CustomCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnsCallback {

    @Resource
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 注入替换原有接口
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
        /**
         * true：
         * 交换机无法将消息进行路由时，会将该消息返回给生产者
         * false：
         * 如果发现消息无法进行路由，则直接丢弃
         */
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(this);
    }

    /**
     * 交换机挂掉之后消息确认回调
     *
     * @param correlationData 发送的数据
     * @param ask             是否成功
     * @param errorMsg        成功时：null，不成功时：失败原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ask, String errorMsg) {
        // 获取消息id
        String messageId = ObjectUtils.isEmpty(correlationData) ? "无消息id" : correlationData.getId();
        if (ask) {
            log.info("消息发送成功，消息id为：{}", messageId);
        } else {
            log.error("消息发送失败：失败id：{}，失败原因：{}", messageId, errorMsg);
        }
    }

    /**
     * 队列消息发送回调
     *
     * @param returnedMessage
     */
    @Override
    public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
        Message message = returnedMessage.getMessage();
        log.info("message:{}", new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        log.info("ReplyText:{}", returnedMessage.getReplyText());
        log.info("ReplyCode:{}", returnedMessage.getReplyCode());
        log.info("Exchange:{}", returnedMessage.getExchange());
        log.info("RoutingKey:{}", returnedMessage.getRoutingKey());
    }
}
```

#### 7.2.4. 结果分析 

![image-20221209131117974](_img/image-20221209131117974.png)

### 7.3. 备份交换机

​		有了 mandatory 参数和回退消息，我们获得了对无法投递消息的感知能力，有机会在生产者的消息无法被投递时发现并处理。

​		但有时候，我们并不知道该如何处理这些无法路由的消息，最多打个日志，然 后触发报警，再来手动处理。而通过日志来处理这些无法路由的消息是很不优雅的做法，特别是当生产者所在的服务有多台机器的时候，手动复制日志会更加麻烦而且容易出错。而且设置 mandatory 参数会增 加生产者的复杂性，需要添加处理这些被退回的消息的逻辑。

​		如果既不想丢失消息，又不想增加生产者的复杂性，该怎么做呢？前面在设置死信队列的文章中，我们提到，**可以为队列设置死信交换机来存储那些处理失败的消息，可是这些不可路由消息根本没有机会进入到队列，因此无法使用死信队列来保存消息**。

​		在RabbitMQ中，有一种备份交换机的机制存在，可以很好的应对这个问题。什么是备份交换机呢？备份交换机可以理解为 RabbitMQ 中交换机的“备胎”，当我们为某一个交换机声明一个对应的备份交换机时， 就是为它创建一个备胎，当交换机接收到一条不可路由消息时，将会把这条消息转发到备份交换机中，由备份交换机来进行转发和处理，**通常备份交换机的类型为 Fanout** ，这样就能把所有消息都投递到与其绑定的队列中，然后我们在备份交换机下绑定一个队列，这样所有那些原交换机无法被路由的消息，就会都 进入这个队列了。当然，我们还可以建立一个报警队列，用独立的消费者来进行监测和报警。

#### 7.3.1. 代码架构图 

![image-20221209155353659](_img/image-20221209155353659.png)

#### 7.3.2. 修改配置类

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.config;

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

/**
 * @author danghailiang
 * 高级篇消息确认机制
 */
@Configuration
public class ConfirmConfig {
    /**
     * 交换机name
     */
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME="confirm.exchange";
    /**
     * 队列name
     */
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME="confirm.queue";
    /**
     * 路由key
     */
    public static final String CONFIRM_ROUTING_KEY="KEY1";


    /**
     * 备份交换机name
     */
    public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME="backup.exchange";

    /**
     * 备份队列name
     */
    public static final String BACKUP_QUEUE_NAME="backup.queue";
    /**
     * 预警队列name
     */
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME="warning.queue";

    @Bean
    public DirectExchange confirmExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
                .durable(true)
                // 设置为备用交换机
                .alternate(BACKUP_EXCHANGE_NAME)
                .build();
    }
    @Bean
    public Queue confirmQueue(){
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }
    @Bean
    public Binding queueBindingExchange(Queue confirmQueue,  DirectExchange confirmExchange){
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_ROUTING_KEY);
    }
    // ==========================声明备份交换机和队列====================================
    @Bean
    public FanoutExchange backupExchange(){
        return ExchangeBuilder.fanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Queue backupQueue(){
        return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Queue warningQueue(){
        return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Binding backupQueueBindingExchange(Queue backupQueue,  FanoutExchange backupExchange){
        return BindingBuilder.bind(backupQueue).to(backupExchange);
    }
    @Bean
    public Binding warningQueueBindingExchange(Queue warningQueue,  FanoutExchange backupExchange){
        return BindingBuilder.bind(warningQueue).to(backupExchange);
    }
}
```

#### 7.3.3. 报警消费者

```java
package com.dhl.springbootrabbitmq.listening;

import com.dhl.springbootrabbitmq.config.ConfirmConfig;
import com.dhl.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * rabbit监听器
 * @author danghailiang
 */
@Slf4j
@Component
public class RabbitConfirmListening {
    /**
     * 监听对列
     *
     * @param message
     * @param channel
     */
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void receiveD(Message message, Channel channel) {
        log.info("高级确认练习：交换机：{},接收到的数据是：{}", ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
    }

    /**
     * 报警消费者监听对列
     * @param message
     * @param channel
     */
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.BACKUP_QUEUE_NAME)
    public void receiveBackupD(Message message, Channel channel) {
        log.warn("高级确认练习：备用交换机：{},接收到的数据是：{}", ConfirmConfig.BACKUP_EXCHANGE_NAME, new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
    }
}
```

#### 7.3.4. 新增生产者接口

```java
/**
     * 模拟队列宕机，发送给备用交换和备用队列
     * @param msg 消息
     */
    @GetMapping("/sendMsgBackup/{msg}")
    public void sendMsgBackup(@PathVariable String msg) {
        log.info("接收到的消息：{},开发转发给交换;", msg);
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("107206");
        rabbitTemplate.convertAndSend(
                ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,
                ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY,
                msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
                correlationData);
        rabbitTemplate.convertAndSend(
                ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME,
                ConfirmConfig.CONFIRM_ROUTING_KEY+":模拟队列宕机",
                (msg+":这是一条发送备用消息").getBytes(StandardCharsets.UTF_8),
                correlationData);
    }
```

#### 7.3.5. 测试注意事项 

重新启动项目的时候需要把原来的 confirm.exchange 删除因为我们修改了其绑定属性，不然报以下错:

![image-20221209155616596](_img/image-20221209155616596.png)

#### 7.3.6. 结果分析 

![image-20221209155634563](_img/image-20221209155634563.png)

#### 注意

> mandatory 参数与备份交换机可以一起使用的时候，如果两者同时开启，消息究竟何去何从？谁优先 级高，经过上面结果显示答案是**备份交换机优先级高**。

## 8. RabbitMQ 其他知识点

### 8.1. 幂等性

#### 8.1.1. 概念

​		用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。 

​		举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常， 此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。

​		在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

#### 8.1.2. 消息重复消费

​		消费者在消费 MQ 中的消息时，MQ 已把消息发送给消费者，消费者在给 MQ 返回 ack 时网络中断， 故 MQ 未收到确认信息，该条消息会重新发给其他的消费者，或者在网络重连后再次发送给该消费者，但 实际上该消费者已成功消费了该条消息，造成消费者消费了重复的消息。

#### 8.1.3. 解决思路

​	MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局 ID 或者写个唯一标识比如时间戳或者 UUID 或者订单消费 者消费 MQ 中的消息也可利用 MQ 的该 id 来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一 id，每次消费消息时用该 id 先判断该消息是否已消费过。

#### 8.1.4. 消费端的幂等性保障 

​		在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性， 这就意味着我们的消息永远不会被消费多次，即使我们收到了一样的消息。业界主流的幂等性有两种操作:

a. 唯一 ID+指纹码机制,利用数据库主键去重,

b.利用 redis 的原子性去实现

#### 8.1.5. 唯一 ID+指纹码机制

​		指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的，基 本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个 id 是否存 在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复；劣势就是在高并发时，如果是单个数 据库就会有写入性能瓶颈当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式。

#### 8.1.6. Redis 原子性

​		利用 redis 执行 setnx 命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费

### 8.2. 优先级队列

#### 8.2.1. 使用场景

​		在我们系统中有一个**订单催付**的场景，我们的客户在天猫下的订单,淘宝会及时将订单推送给我们，如果在用户设定的时间内未付款那么就会给用户推送一条短信提醒，很简单的一个功能对吧。

​		但是，tmall 商家对我们来说，肯定是要分大客户和小客户的对吧，比如像苹果，小米这样大商家一年起码能给我们创造很大的利润，所以理应当然，他们的订单必须得到优先处理，而曾经我们的后端系统是使用 redis 来存放的定时轮询，大家都知道 redis 只能用 List 做一个简简单单的消息队列，并不能实现一个优先级的场景，所以订单量大了后采用 RabbitMQ 进行改造和优化,如果发现是大客户的订单给一个相对比较高的优先级， 否则就是默认优先级。

#### 8.2.2. 如何添加 

a.控制台页面添加

![image-20221209160619159](_img/image-20221209160619159.png)

b.队列中代码添加优先级

```java
  Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        // 设置为优先级
        arguments.put(X_MAX_PRIORITY,250);
        // 声明队列
        channel.queueDeclare("priorityQueue",true,false,false,arguments);
```

![image-20221209160645025](_img/image-20221209160645025.png)

c.消息中代码添加优先级

```java
AMQP.BasicProperties properties = new 
AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
```

#### d.注意事项

> 要让队列实现优先级需要做的事情有如下事情:
>
> 队列需要设置为优先级队列，
>
> 消息需要设置消息的优先级，
>
> 消费者需要等待消息已经发送到队列中才去消费因为，
>
> 这样才有机会对消息进行顺序

#### 8.2.3. 实战

a.消息生产者

```java
package com.dhl.rabbitmq.nine;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author danghailiang
 * 优先级队列 生产者
 */
public class PriorityProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        for (int i = 0; i < 255; i++) {
            String message = "info:===" + i;
            if("info:===200".equals(message)){
                // 设置消息优先级
                AMQP.BasicProperties build = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(200).build();
                channel.basicPublish("priorityExchange","priorityKey",build,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            }else{

                // 设置消息优先级
                int priorityNum= (int) (Math.random()*100);
                System.out.println(message + "==优先级为："+ priorityNum);
                AMQP.BasicProperties build = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(priorityNum).build();
                channel.basicPublish("priorityExchange","priorityKey",build,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            }
        }
    }
}
```

b.消息消费者

```java
package com.dhl.rabbitmq.nine;

import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant;
import com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.*;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import static com.dhl.rabbitmq.utils.RabbitConstant.X_MAX_PRIORITY;

/**
 * @author danghailiang
 * 优先级队列 消费者
 */
public class PriorityConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取信道
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        // 声明交换
        channel.exchangeDeclare("priorityExchange", BuiltinExchangeType.DIRECT,true,false,null);

        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        // 设置为优先级
        arguments.put(X_MAX_PRIORITY,250);
        // 声明队列
        channel.queueDeclare("priorityQueue",true,false,false,arguments);
        // 绑定
        channel.queueBind("priorityQueue","priorityExchange","priorityKey");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("接受的消息："+ new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
        };
        CancelCallback cancelCallback  = (consumerTag) -> {};
        /**
         * 1：队列名称
         * 2：是否自动应答
         * 3：成功回调
         * 4：失败回调
         */
        channel.basicConsume("priorityQueue",true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}
```

### 8.3. 惰性队列

#### 8.3.1. 使用场景 

​		RabbitMQ 从 3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消 费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持 更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致 使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。

​		默认情况下，当生产者将消息发送到 RabbitMQ 的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中， 这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留 一份备份。当 RabbitMQ 需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的 时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMQ 的开发者们一直在升级相关的算法， 但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候

#### 8.3.2. 两种模式 

​		队列具备两种模式：default 和 lazy。默认的为 default 模式，在 3.6.0 之前的版本无需做任何变更。lazy 模式即为惰性队列的模式，可以通过调用 channel.queueDeclare 方法的时候在参数中设置，也可以通过 Policy 的方式设置，如果一个队列同时使用这两种方式设置的话，那么 Policy 的方式具备更高的优先级。 如果要通过声明的方式改变已有队列的模式的话，那么只能先删除队列，然后再重新声明一个新的。

​		在队列声明的时候可以通过“x-queue-mode”参数来设置队列的模式，取值为“default”和“lazy”。下面示 例中演示了一个惰性队列的声明细节： 

```java
Map args = new HashMap(); 
args.put("x-queue-mode", "lazy"); channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);
```

#### 8.3.3. 内存开销对比

![image-20221209173428543](_img/image-20221209173428543.png)

​		在发送 1 百万条消息，每条消息大概占 1KB 的情况下，普通队列占用内存是 1.2GB，而惰性队列仅仅 占用 1.5MB

## 9. RabbitMQ 集群

### 9.1. clustering

#### 9.1.1. 使用集群的原因 

​		最开始我们介绍了如何安装及运行 RabbitMQ 服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的 要求。如果 RabbitMQ 服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？单台 RabbitMQ 服务器可以满足每秒 1000 条消息的吞吐量，那么如果应用需要 RabbitMQ 服务满足每秒 10 万条消息的吞 吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机 RabbitMQ 务的性能显得捉襟见肘，**搭建一个 RabbitMQ 集群才是 解决实际问题的关键.**

#### 9.1.2. 搭建步骤 

> 1.修改 3 台机器的主机名称
>
> ​		vim /etc/hostname
>
> 2.配置各个节点的 hosts 文件，让各个节点都能互相识别对方
>
> ​		vim /etc/hosts 
>
> ​				10.211.55.74 node1 
>
> ​				10.211.55.75 node2 
>
> ​				10.211.55.76 node3
>
> ​				![image-20221219130139407](_img/image-20221219130139407.png)
>
> 3.以确保各个节点的 cookie 文件使用的是同一个值
>
> ​		在 node1 上执行远程操作命令
>
> ​		scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node2:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
>
> ​		scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node3:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
>
> 4.启动 RabbitMQ 服务,顺带启动 Erlang 虚拟机和 RbbitMQ 应用服务(在三台节点上分别执行以下命令)
>
> ​		rabbitmq-server -detached
>
> ​		rabbitmqctl stop_app
>
> ​		**(rabbitmqctl stop 会将 Erlang 虚拟机关闭，rabbitmqctl stop_app 只关闭 RabbitMQ 服务)**
>
> ​		rabbitmqctl reset
>
> ​		rabbitmqctl join_cluster rabbit@node1
>
> ​		rabbitmqctl start_app(只启动应用服务)
>
> 6.在节点 3 执行
>
> ​		rabbitmqctl stop_app
>
> ​		rabbitmqctl reset
>
> ​		rabbitmqctl join_cluster rabbit@node2
>
> ​		rabbitmqctl start_app
>
> 7.集群状态
>
> ​		rabbitmqctl cluster_status
>
> 8.需要重新设置用户
>
> ​		创建账号 
>
> ​				rabbitmqctl add_user admin 123
>
> ​		设置用户角色 
>
> ​				rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
>
> ​		设置用户权限 
>
> ​				rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
>
> 9.解除集群节点(node2 和 node3 机器分别执行)
>
> ​		rabbitmqctl stop_app 
>
> ​		rabbitmqctl reset 
>
> ​		rabbitmqctl start_app 
>
> ​		rabbitmqctl cluster_status 
>
> ​		rabbitmqctl forget_cluster_node 
>
> ​		rabbit@node2(node1 机器上执行)



### 9.2. 镜像队列

#### 9.2.1. 使用镜像的原因 

​		如果 RabbitMQ 集群中只有一个 Broker 节点，那么该节点的失效将导致整体服务的临时性不可用，并 且也可能会导致消息的丢失。可以将所有消息都设置为持久化，并且对应队列的durable属性也设置为true， 但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为消息在发送之后和被写入磁盘井执行刷盘动作之间存在 一个短暂却会产生问题的时间窗。通过 publisherconfirm 机制能够确保客户端知道哪些消息己经存入磁盘， 尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致的服务不可用。

​		如果 RabbitMQ 集群中只有一个 Broker 节点，那么该节点的失效将导致整体服务的临时性不可用，并 且也可能会导致消息的丢失。可以将所有消息都设置为持久化，并且对应队列的durable属性也设置为true， 但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为消息在发送之后和被写入磁盘井执行刷盘动作之间存在 一个短暂却会产生问题的时间窗。通过 publisherconfirm 机制能够确保客户端知道哪些消息己经存入磁盘， 尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致的服务不可用。

#### 9.2.2. 搭建步骤

> 1.启动三台集群节点
>
> 2.随便找一个节点添加 policy
>
> ​		![image-20221219130829982](_img/image-20221219130829982.png)
>
> 3.在 node1 上创建一个队列发送一条消息，队列存在镜像队列
>
> ​		![image-20221219130901624](_img/image-20221219130901624.png)
>
> ​	4.停掉 node1 之后发现 node2 成为镜像队列
>
> ​		![image-20221219130933748](_img/image-20221219130933748.png)
>
> 5.就算整个集群只剩下一台机器了 依然能消费队列里面的消息
>
> ​		说明队列里面的消息被镜像队列传递到相应机器里面了

### 9.3. Haproxy+Keepalive 实现高可用负载均衡

#### 9.3.1. 整体架构图



![image-20221219131154775](_img/image-20221219131154775.png)

#### 10.3.2. Haproxy 实现负载均衡 

​		HAProxy 提供高可用性、负载均衡及基于 TCPHTTP 应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并 且可靠的一种解决方案，包括 Twitter,Reddit,StackOverflow,GitHub 在内的多家知名互联网公司在使用。 HAProxy 实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的井发连接数。

​		扩展 nginx,lvs,haproxy 之间的区别: http://www.ha97.com/5646.html

#### 9.3.3. 搭建步骤 

> 1.下载 haproxy(在 node1 和 node2) 
>
> ​		yum -y install haproxy
>
> 2.修改 node1 和 node2 的 haproxy.cfg
>
> ​		vim /etc/haproxy/haproxy.cfg 
>
> ​		需要修改红色 IP 为当前机器 IP
>
> ​		![image-20221219152852846](_img/image-20221219152852846.png)
>
> 3.在两台节点启动 haproxy 
>
> ​		haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg 
>
> ​		ps -ef | grep haproxy 
>
> 4.访问地址 
>
> ​		http://10.211.55.71:8888/stats

#### 9.3.4. Keepalived 实现双机(主备)热备

​		试想如果前面配置的 HAProxy 主机突然宕机或者网卡失效，那么虽然 RbbitMQ 集群没有任何故障但是 对于外界的客户端来说所有的连接都会被断开结果将是灾难性的为了确保负载均衡服务的可靠性同样显得 十分重要，这里就要引入 Keepalived 它能够通过自身健康检查、资源接管功能做高可用(双机热备)，实现 故障转移.

#### 9.3.5. 搭建步骤 

> 1.下载 keepalived 
>
> ​		yum -y install keepalived 
>
> 2.节点 node1 配置文件 
>
> ​		vim /etc/keepalived/keepalived.conf 
>
> ​		把资料里面的 keepalived.conf 修改之后替换 
>
> 3.节点 node2 配置文件 
>
> ​		需要修改 global_defs 的 router_id,如:nodeB 
>
> ​		其次要修改 vrrp_instance_VI 中 state 为"BACKUP"； 
>
> ​		最后要将 priority 设置为小于 100 的值 
>
> 4.添加 haproxy_chk.sh
>
> ​		(为了防止 HAProxy 服务挂掉之后 Keepalived 还在正常工作而没有切换到 Backup 上，所以这里需要编写一个脚本来检测 HAProxy 务的状态,当 HAProxy 服务挂掉之后该脚本会自动重启 HAProxy 的服务，如果不成功则关闭 Keepalived 服务，这样便可以切换到 Backup 继续工作)
>
> ​		vim /etc/keepalived/haproxy_chk.sh(可以直接上传文件)
>
> ​		修改权限 chmod 777 /etc/keepalived/haproxy_chk.sh
>
> 5.启动 keepalive 命令(node1 和 node2 启动) 
>
> ​		systemctl start keepalived 
>
> 6.观察 Keepalived 的日志 
>
> ​		tail -f /var/log/messages -n 200 
>
> 7.观察最新添加的 
>
> ​		vip ip add show 
>
> 8.node1 模拟 keepalived 关闭状态 
>
> ​		systemctl stop keepalived  
>
> 9.使用 vip 地址来访问 rabbitmq 集群

### 9.4. Federation Exchange

#### 9.4.1. 使用它的原因

​		(broker 北京)，(broker 深圳)彼此之间相距甚远，网络延迟是一个不得不面对的问题。有一个在北京 的业务(Client 北京) 需要连接(broker 北京)，向其中的交换器 exchangeA 发送消息，此时的网络延迟很小， (Client 北京)可以迅速将消息发送至 exchangeA 中，就算在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的 情况下，也可以迅速收到确认信息。此时又有个在深圳的业务(Client 深圳)需要向 exchangeA 发送消息， 那么(Client 深圳) (broker 北京)之间有很大的网络延迟，(Client 深圳) 将发送消息至 exchangeA 会经历一 定的延迟，尤其是在开启了 publisherconfirm 机制或者事务机制的情况下，(Client 深圳) 会等待很长的延 迟时间来接收(broker 北京)的确认信息，进而必然造成这条发送线程的性能降低，甚至造成一定程度上的 阻塞。

​		将业务(Client 深圳)部署到北京的机房可以解决这个问题，但是如果(Client 深圳)调用的另些服务都部 署在深圳，那么又会引发新的时延问题，总不见得将所有业务全部部署在一个机房，那么容灾又何以实现？ 这里使用 Federation 插件就可以很好地解决这个问题.

![image-20221219153718602](_img/image-20221219153718602.png)

#### 9.4.2. 搭建步骤 

> 1.需要保证每台节点单独运行
>
> 2.在每台机器上开启 federation 相关插件
>
> ​		rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation r
>
> ​		abbitmq-plugins enable rabbitmq_federation_management![image-20221219154826201](_img/image-20221219154826201.png)
>
>  3.原理图(先运行 consumer 在 node2 创建 fed_exchange)
>
>  ![image-20221219154857472](_img/image-20221219154857472.png)
>
>  4.在 downstream(node2)配置 upstream(node1)
>
> ![image-20221219154917164](_img/image-20221219154917164.png)
>
> 4.添加 policy
>
> ![image-20221219155123324](_img/image-20221219155123324.png)
>
> 5.成功的前提
>
>  ![image-20221219155712883](_img/image-20221219155712883.png)
>
>  

### 9.5. Federation Queue

#### 9.5.1. 使用它的原因 

​		联邦队列可以在多个 Broker 节点(或者集群)之间为单个队列提供均衡负载的功能。一个联邦队列可以 连接一个或者多个上游队列(upstream queue)，并从这些上游队列中获取消息以满足本地消费者消费消息 的需求。

#### 9.5.2. 搭建步骤 

> 1.原理图
>
>  ![image-20221219155817487](_img/image-20221219155817487.png)
>
> 2.添加 upstream(同上) 
>
> 3.添加 policy
>
>  ![image-20221219155838861](_img/image-20221219155838861.png)

### 9.6. Shovel

#### 9.6.1. 使用它的原因

​		Federation 具备的数据转发功能类似，Shovel 够可靠、持续地从一个 Broker 中的队列(作为源端，即 source)拉取数据并转发至另一个 Broker 中的交换器(作为目的端，即 destination)。作为源端的队列和作 为目的端的交换器可以同时位于同一个 Broker，也可以位于不同的 Broker 上。Shovel 可以翻译为"铲子"， 是一种比较形象的比喻，这个"铲子"可以将消息从一方"铲子"另一方。Shovel 行为就像优秀的客户端应用 程序能够负责连接源和目的地、负责消息的读写及负责连接失败问题的处理。

#### 9.6.2. 搭建步骤

> 1.开启插件(需要的机器都开启)
>
> ​		rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel 
>
> ​		rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel_management
>
> 2.原理图(在源头发送的消息直接回进入到目的地队列)
>
>  ![image-20221219160317550](_img/image-20221219160317550.png)
>
> 3.添加 shovel 源和目的地
>
>  ![image-20221219160346735](_img/image-20221219160346735.png)
>
>  
>
>