RabbitMQ 从入门到实战

参考视频：黑马RabbitMQ深入学习

笔记的整体结构依据视频编写，并随着学习的深入补充了很多知识

目录指引：

服务异步通信-实用篇 ​

1. 初识MQ ​

1.1 同步和异步通讯 ​

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

1.1.1 同步通讯 ​

我们之前学习的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

总结：

同步调用的优点：

• 时效性较强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

• 耦合度高
• 性能和吞吐能力下降
• 有额外的资源消耗
• 有级联失败问题

1.1.2 异步通讯 ​

异步调用则可以避免上述问题：

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

好处：

• 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

• 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题

• 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用

• 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换

• 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

• 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
• 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能

好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。

1.2 技术对比： ​

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见MQ的对比：

追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ

追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ

追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka

追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

2. 快速入门 ​

2.1 安装RabbitMQ ​

安装RabbitMQ，参考课前资料：

MQ的基本结构：

RabbitMQ中的一些角色：

• publisher：生产者
• consumer：消费者
• exchange个：交换机，负责消息路由
• queue：队列，存储消息
• virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

2.2 RabbitMQ消息模型 ​

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

2.3 导入Demo工程 ​

课前资料提供了一个Demo工程，mq-demo:

导入后可以看到结构如下：

包括三部分：

• mq-demo：父工程，管理项目依赖
• publisher：消息的发送者
• consumer：消息的消费者

2.4 入门案例 ​

简单队列模式的模型图：

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

• publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
• queue：消息队列，负责接受并缓存消息
• consumer：订阅队列，处理队列中的消息

2.4.1 publisher实现 ​

思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 发送消息
• 关闭连接和channel

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;

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

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

2.4.2 consumer实现 ​

代码思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 订阅消息

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.*;

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

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

2.5 总结 ​

基本消息队列的消息发送流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 定义consumer的消费行为handleDelivery()

5. 利用channel将消费者与队列绑定

3. SpringAMQP ​

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

• 自动声明队列、交换机及其绑定关系
• 基于注解的监听器模式，异步接收消息
• 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

3.1 Basic Queue 简单队列模型 ​

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

3.1.1 消息发送 ​

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

package cn.itcast.mq.spring;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

3.1.2 消息接收 ​

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码

然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package cn.itcast.mq.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

3.1.3 测试 ​

启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息

3.2 WorkQueue ​

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。

3.2.1 消息发送 ​

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

3.2.2 消息接收 ​

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

3.2.3 测试 ​

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

3.2.4 能者多劳 ​

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

3.2.5 总结 ​

Work模型的使用：

• 多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
• 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

3.3 发布/订阅 ​

发布订阅的模型如图：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

• Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
• Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
  • Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
  • Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
  • Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

3.4 Fanout ​

Fanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

• 1） 可以有多个队列
• 2） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
• 3） 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
• 4） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
• 5） 订阅队列的消费者都能拿到消息

我们的计划是这样的：

• 创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
• 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

3.4.1 声明队列和交换机 ​

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

package cn.itcast.mq.config;

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

3.4.2.消息发送 ​

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 队列名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

3.4.3 消息接收 ​

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

3.4.4 总结 ​

交换机的作用是什么？

• 接收publisher发送的消息
• 将消息按照规则路由到与之绑定的队列
• 不能缓存消息，路由失败，消息丢失
• FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列

声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？

• Queue
• FanoutExchange
• Binding

3.5 Direct ​

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

• 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
• 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
• Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

案例需求如下：

1. 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2

3. 在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息

3.5.1 基于注解声明队列和交换机 ​

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

3.5.2 消息发送 ​

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

3.5.3 总结 ​

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？

• Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
• Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
• 如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？

• @Queue
• @Exchange

3.6 Topic ​

3.6.1 说明 ​

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

举例：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

item.*：只能匹配item.spu

​

图示：

解释：

• Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
• Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

案例需求：

实现思路如下：

1. 并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2

3. 在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息

3.6.2 消息发送 ​

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
     * topicExchange
     */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

3.6.3 消息接收 ​

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

3.6.4 总结 ​

描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？

• Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 **.** 分割
• Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
• #：代表0个或多个词
• *：代表1个词

3.7 消息转换器 ​

之前说过，Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大
• 有安全漏洞
• 可读性差

我们来测试一下。

3.7.1 测试默认转换器 ​

我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

3.7.2 配置JSON转换器 ​

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

RabbitMQ部署指南 ​

1. 单机部署 ​

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

1.1 下载镜像 ​

方式一：在线拉取

docker pull rabbitmq:3.8-management

方式二：从本地加载

在课前资料已经提供了镜像包：

上传到虚拟机中后，使用命令加载镜像即可：

docker load -i mq.tar

1.2 安装MQ ​

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

2. 安装DelayExchange插件 ​

官方的安装指南地址为：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

上述文档是基于linux原生安装RabbitMQ，然后安装插件。

因为我们之前是基于Docker安装RabbitMQ，所以下面我们会讲解基于Docker来安装RabbitMQ插件。

2.1 下载插件 ​

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

其中包含各种各样的插件，包括我们要使用的DelayExchange插件：

大家可以去对应的GitHub页面下载3.8.9版本的插件，地址为https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9这个对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。

课前资料也提供了下载好的插件：

2.2 上传插件 ​

因为我们是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。如果不是基于Docker的同学，请参考第一章部分，重新创建Docker容器。

我们之前设定的RabbitMQ的数据卷名称为mq-plugins，所以我们使用下面命令查看数据卷：

docker volume inspect mq-plugins

可以得到下面结果：

接下来，将插件上传到这个目录即可：

2.3 安装插件 ​

最后就是安装了，需要进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq，所以执行下面命令：

docker exec -it mq bash

执行时，请将其中的 -it 后面的mq替换为你自己的容器名.

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

结果如下：

3. 集群部署 ​

接下来，我们看看如何安装RabbitMQ的集群。

3.1 集群分类 ​

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

• 普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
• 镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

我们先来看普通模式集群，我们的计划部署3节点的mq集群：

集群中的节点标示默认都是：rabbit@[hostname]，因此以上三个节点的名称分别为：

• rabbit@mq1
• rabbit@mq2
• rabbit@mq3

3.2 获取cookie ​

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

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

每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

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

docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

可以看到cookie值如下：

FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ

接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群。

docker rm -f mq

3.3 准备集群配置 ​

在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：

cd /tmp
# 创建文件
touch rabbitmq.conf

文件内容如下：

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

再创建一个文件，记录cookie

cd /tmp
# 创建cookie文件
touch .erlang.cookie
# 写入cookie
echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限
chmod 600 .erlang.cookie

准备三个目录,mq1、mq2、mq3：

cd /tmp
# 创建目录
mkdir mq1 mq2 mq3

然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3：

# 进入/tmp
cd /tmp
# 拷贝
cp rabbitmq.conf mq1
cp rabbitmq.conf mq2
cp rabbitmq.conf mq3
cp .erlang.cookie mq1
cp .erlang.cookie mq2
cp .erlang.cookie mq3

3.4 启动集群 ​

创建一个网络：

docker network create mq-net

docker volume create

运行命令

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq1 \
--hostname mq1 \
-p 8071:5672 \
-p 8081:15672 \
rabbitmq:3.8-management

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq2 \
--hostname mq2 \
-p 8072:5672 \
-p 8082:15672 \
rabbitmq:3.8-management

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management

3.5 测试 ​

在mq1这个节点上添加一个队列：

如图，在mq2和mq3两个控制台也都能看到：

3.5.1 数据共享测试 ​

点击这个队列，进入管理页面：

然后利用控制台发送一条消息到这个队列：

结果在mq2、mq3上都能看到这条消息：

3.5.2 可用性测试 ​

我们让其中一台节点mq1宕机：

docker stop mq1

然后登录mq2或mq3的控制台，发现simple.queue也不可用了：

说明数据并没有拷贝到mq2和mq3。

4. 镜像模式 ​

在刚刚的案例中，一旦创建队列的主机宕机，队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题，必须使用官方提供的镜像集群方案。

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

4.1 镜像模式的特征 ​

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

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

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

当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。

总结如下：

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

4.2 镜像模式的配置 ​

镜像模式的配置有3种模式：

这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。

语法示例：

4.2.1 exactly模式 ​

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

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

4.2.2 all模式 ​

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

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

4.2.3 nodes模式 ​

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

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

4.3 测试 ​

我们使用exactly模式的镜像，因为集群节点数量为3，因此镜像数量就设置为2.

运行下面的命令：

docker exec -it mq1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

下面，我们创建一个新的队列：

在任意一个mq控制台查看队列：

4.3.1 测试数据共享 ​

给two.queue发送一条消息：

然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息：

4.3.2 测试高可用 ​

现在，我们让two.queue的主节点mq1宕机：

docker stop mq1

查看集群状态：

查看队列状态：

发现依然是健康的！并且其主节点切换到了rabbit@mq2上

5. 仲裁队列 ​

从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。

5.1 添加仲裁队列 ​

在任意控制台添加一个队列，一定要选择队列类型为Quorum类型。

在任意控制台查看队列：

可以看到，仲裁队列的 + 2字样。代表这个队列有2个镜像节点。

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

5.2 测试 ​

可以参考对镜像集群的测试，效果是一样的。

5.3 集群扩容 ​

5.3.1 加入集群 ​

1）启动一个新的MQ容器：

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq4 \
--hostname mq5 \
-p 8074:15672 \
-p 8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management

2）进入容器控制台：

docker exec -it mq4 bash

3）停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

4）重置RabbitMQ中的数据：

rabbitmqctl reset

5）加入mq1：

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

6）再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

5.3.2 增加仲裁队列副本 ​

我们先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况，进入mq1容器：

docker exec -it mq1 bash

执行命令：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

结果：

现在，我们让mq4也加入进来：

rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mq4"

结果：

再次查看：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

查看控制台，发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3：

服务异步通信-高级篇 ​

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

1. 消息可靠性 ​

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：

其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：

• 发送时丢失：
  • 生产者发送的消息未送达exchange
  • 消息到达exchange后未到达queue
• MQ宕机，queue将消息丢失
• consumer接收到消息后未消费就宕机

针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：

• 生产者确认机制
• mq持久化
• 消费者确认机制
• 失败重试机制

下面我们就通过案例来演示每一个步骤。

首先，导入课前资料提供的demo工程：

项目结构如下：

1.1 生产者消息确认 ​

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。

返回结果有两种方式：

• publisher-confirm，发送者确认
  • 消息成功投递到交换机，返回ack
  • 消息未投递到交换机，返回nack
• publisher-return，发送者回执
  • 消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。

注意：

1.1.1 修改配置 ​

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

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated
    publisher-returns: true
    template:
      mandatory: true

说明：

• publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
  • simple：同步等待confirm结果，直到超时
  • correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
• publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
• template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

1.1.2 定义Return回调 ​

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

修改publisher服务，添加一个：

package cn.itcast.mq.config;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        // 获取RabbitTemplate
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
        // 设置ReturnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            // 投递失败，记录日志
            log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
                     replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
            // 如果有业务需要，可以重发消息
        });
    }
}

1.1.3 定义ConfirmCallback ​

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

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

public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
    // 1.消息体
    String message = "hello, spring amqp!";
    // 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 3.添加callback
    correlationData.getFuture().addCallback(
        result -> {
            if(result.isAck()){
                // 3.1.ack，消息成功
                log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
            }else{
                // 3.2.nack，消息失败
                log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
            }
        },
        ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
    );
    // 4.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);

    // 休眠一会儿，等待ack回执
    Thread.sleep(2000);
}

1.2 消息持久化 ​

生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。

要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。

• 交换机持久化
• 队列持久化
• 消息持久化

1.2.1 交换机持久化 ​

RabbitMQ中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
    // 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
    return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：

1.2.2 队列持久化 ​

RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public Queue simpleQueue(){
    // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D的标示：

1.2.3 消息持久化 ​

利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

• 1：非持久化
• 2：持久化

用java代码指定：

默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。

1.3 消费者消息确认 ​

RabbitMQ是阅后即焚机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。

而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。

设想这样的场景：

1. RabbitMQ投递消息给消费者
2. 消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
3. RabbitMQ删除消息
4. 消费者宕机，消息尚未处理

这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。

而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

• manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。

• auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack

• none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除

由此可知：

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

一般，我们都是使用默认的auto即可。

1.3.1 演示none模式 ​

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

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 关闭ack

修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
    log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
    // 模拟异常
    System.out.println(1 / 0);
    log.debug("消息处理完成！");
}

测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。

1.3.2 演示auto模式 ​

再次把确认机制修改为auto:

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 关闭ack

在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）：

抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：

1.4 消费失败重试机制 ​

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力：

怎么办呢？

1.4.1 本地重试 ​

我们可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 最大重试次数
          stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false

重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

• 在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
• 查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息了

结论：

• 开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试
• 重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃

1.4.2 失败策略 ​

在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：

• RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式

• ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队

• RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

1）在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列

@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
    return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
    return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
    return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}

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

@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
    return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}

完整代码：

package cn.itcast.mq.config;

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
    @Bean
    public DirectExchange errorMessageExchange(){
        return new DirectExchange("error.direct");
    }
    @Bean
    public Queue errorQueue(){
        return new Queue("error.queue", true);
    }
    @Bean
    public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
    }

    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

1.5 总结 ​

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

• 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
• 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
• 开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
• 开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

2. 死信交换机 ​

2.1 初识死信交换机 ​

2.1.1 什么是死信交换机 ​

什么是死信？

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

• 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
• 消息是一个过期消息，超时无人消费
• 要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange，检查DLX）。

如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信：

因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机：

如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列：

另外，队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：

• 死信交换机名称
• 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey

这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。

2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展） ​

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

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

我们在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：

// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
    return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化
        .deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
        .build();
}
// 声明死信交换机 dl.direct
@Bean
public DirectExchange dlExchange(){
    return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
}
// 声明存储死信的队列 dl.queue
@Bean
public Queue dlQueue(){
    return new Queue("dl.queue", true);
}
// 将死信队列 与 死信交换机绑定
@Bean
public Binding dlBinding(){
    return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
}

2.1.3.总结 ​

什么样的消息会成为死信？

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

死信交换机的使用场景是什么？

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

2.2 TTL ​

一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：

• 消息所在的队列设置了超时时间
• 消息本身设置了超时时间

2.2.1 接收超时死信的死信交换机 ​

在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
    exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
    key = "ttl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
    log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
}

2.2.2 声明一个队列，并且指定TTL ​

要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：

@Bean
public Queue ttlQueue(){
    return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
        .ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
        .deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
        .build();
}

注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct

声明交换机，将ttl与交换机绑定：

@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
    return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
    return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}

发送消息，但是不要指定TTL：

@Test
public void testTTLQueue() {
    // 创建消息
    String message = "hello, ttl queue";
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功");
}

发送消息的日志：

查看下接收消息的日志：

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

2.2.3 发送消息时，设定TTL ​

在发送消息时，也可以指定TTL：

@Test
public void testTTLMsg() {
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setExpiration("5000")
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    log.debug("发送消息成功");
}

查看发送消息日志：

接收消息日志：

这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信。

2.2.4 总结 ​

消息超时的两种方式是？

• 给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
• 给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信

如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息？

• 给消息的目标队列指定死信交换机
• 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
• 发送消息时给消息设置超时时间为20秒

2.3 延迟队列 ​

利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。

延迟队列的使用场景包括：

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

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

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

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

2.3.1 安装DelayExchange插件 ​

参考课前资料：

2.3.2 DelayExchange原理 ​

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

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

2.3.3 使用DelayExchange ​

插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。

1）声明DelayExchange交换机 ​

基于注解方式（推荐）：

也可以基于@Bean的方式：

2）发送消息 ​

发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：

2.3.4 总结 ​

延迟队列插件的使用步骤包括哪些？

•声明一个交换机，添加delayed属性为true

•发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间

3. 惰性队列 ​

3.1 消息堆积问题 ​

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。

解决消息堆积有两种思路：

• 增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式
• 扩大队列容积，提高堆积上限

要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。

3.2 惰性队列 ​

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：

• 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
• 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
• 支持数百万条的消息存储

3.2.1 基于命令行设置lazy-queue ​

而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues

命令解读：

• rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
• set_policy ：添加一个策略
• Lazy ：策略名称，可以自定义
• "^lazy-queue$" ：用正则表达式匹配队列的名字
• '{"queue-mode":"lazy"}' ：设置队列模式为lazy模式
• --apply-to queues：策略的作用对象，是所有的队列

3.2.2 基于@Bean声明lazy-queue ​

3.2.3 基于@RabbitListener声明LazyQueue ​

3.3 总结 ​

消息堆积问题的解决方案？

• 队列上绑定多个消费者，提高消费速度
• 使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息

惰性队列的优点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息上限高
• 没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息时效性会降低
• 性能受限于磁盘的IO

4. MQ集群 ​

4.1 集群分类 ​

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

•普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力。

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

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

4.2 普通集群 ​

4.2.1 集群结构和特征 ​

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

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

结构如图：

4.2.2 部署 ​

参考：RabbitMQ部署指南

4.3 镜像集群 ​

4.3.1 集群结构和特征 ​

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征：

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

结构如图：

4.3.2 部署 ​

参考：RabbitMQ部署指南

4.4 仲裁队列 ​

4.4.1 集群特征 ​

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

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

4.4.2 部署 ​

参考：RabbitMQ部署指南

4.4.3 Java代码创建仲裁队列 ​

@Bean
public Queue quorumQueue() {
    return QueueBuilder
        .durable("quorum.queue") // 持久化
        .quorum() // 仲裁队列
        .build();
}

4.4.4 SpringAMQP连接MQ集群 ​

注意，这里用address来代替host、port方式

spring:
  rabbitmq:
    addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073
    username: itcast
    password: 123321
    virtual-host: /