流程是这样的,订阅者,发送消息到test交换机,通过route key 分发到绑定的队列,这里涉及到交换机的类型,可以看我上一篇文章。如果没有匹配到这个routeKey就默认发送到AE交换机(fanout模式),这个交换机要设置
internal:true
意为内部交换机 。AE交换机再把错误的消息,发送到其绑定的队列中,如果test交换机,发送消息被匹配到的队里中,而处理该队列的订阅者,拒绝了或者超时了处理,test交换机就将该消息发送到就死信交换机,然后到死信队列中
一、 进入死信队列(进入死信的三种方式)
- 1.消息被拒绝(basic.reject or basic.nack)并且requeue=false
- 2.消息TTL过期
- 3.队列达到最大长度
代码演示
- channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), true); // 拒绝消息
- true 发送给下一个消费者
- false 谁都不接受,从队列中删除
Rabbit设置
- 1.设置AE交换机 设置为内部交换机,模式为
fanout
当发送到正常交换机消息,没有被匹配到route key的消息对进到改交换机
FanoutExchange fanoutExchange=new FanoutExchange("alter");
fanoutExchange.setInternal(true);//设置为内部交换机,作为处理了非法的消息,无法匹配到route key的消息
- 为AE交换机绑定队列 `alter_message`
- 2.设置处理正常的交换机
test
绑定参数,设置没有匹配 route key
的消息发送到AE交换机 alternate-exchange
-
3.添加正常的队列
hello 测试处理正常逻辑
task_queue 模拟被拒绝的消息
添加超时时间和死信交换机和rk
x-dead-letter-exchange: dead_letter_exchange
x-dead-letter-routing-key: task_queue.fail
x-message-ttl: 600
-
4.设置死信交换机
dead_letter_exchange
- 另外创建死信队列
dead
- 绑定 route key
task_queue.fail
- 另外创建死信队列
代码实例 Python
import pika
#认证,生产者
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
#链接rabbit服务器(localhost是本机,如果是其他服务器请修改为ip地址)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('127.0.0.1',5672,'/',credentials))
#通过tcp协议获取一个连接
channel = connection.channel()
#声明一个对下列和贾环加
#channel.queue_declare(queue='hello')
#被hello接受了
channel.basic_publish(exchange='test',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
#发送了一个没有匹配的消息,匹配到了alter_message
channel.basic_publish(exchange='test',
routing_key='hello12312',
body='Hello World!')
#模拟一条虽然能被匹配到,但是无法消费的消息,然后被发送到死信队列消息
channel.basic_publish(exchange='test',
routing_key='task_queue',
body='Hello World!')
-
正常队列
-
没有匹配到的到
-
被拒绝或者超时进入私信队列的
使用代码去创建队列和交换机 Java
@Bean
public ConnectionFactory connectionFactory() throws Exception {
CachingConnectionFactory connectionFactory = new CachingConnectionFactory("127.0.0.1", 5672);
connectionFactory.setUsername("liuxin");
connectionFactory.setPassword("930914lx");
connectionFactory.setVirtualHost("az");
connectionFactory.setPublisherConfirms(true); // 必须要设置回调
Channel channel = connectionFactory.createConnection().createChannel(false);
//String exchange, String type, boolean durable, boolean autoDelete, Map arguments
Map arguments = new HashMap<>();
arguments.put("internal",true);
//String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete, Map arguments
//设置AE交换机
channel.exchangeDeclare("alter", "fanout", false, false, false, arguments);
channel.queueDeclare("alter_message", false, false, false, null);
channel.queueBind("alter_message", "alter", "");
//声明死信交换机并绑定
channel.exchangeDeclare("dead_letter_exchange", "direct", false, false, null);
channel.queueDeclare("dead", false, false, false, null);
channel.queueBind("dead", "dead_letter_exchange", "task_queue.fail");
arguments = new HashMap<>();
arguments.put("alternate-exchange", "alter");//指定AE交换机
channel.exchangeDeclare("test", "direct", false, false, arguments);
//声明接受正式的队列,不需要参数
channel.queueDeclare("hello", false, false, false, null);
channel.queueBind("hello", "test", "hello");
arguments = new HashMap<>();
arguments.put("x-dead-letter-exchange", "dead_letter_exchange");
arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "task_queue.fail");
arguments.put("x-message-ttl",6000);//6s没有被处理,就死了
//设置测试死信队列的task_queue,推送该队列里面,被拒绝会到dead_letter_exchange,并最终到dead,routeKey,task_queue.fail 为并设置死信队列参数
channel.queueDeclare("task_queue", false, false, false, arguments);
channel.queueBind("task_queue", "test", "task_queue");
return connectionFactory;
}
/**
* 接受消息的监听,这个监听客户交易流水的消息
* 针对消费者配置
*
* @return
*/
@Bean
public SimpleMessageListenerContainer messageContainer1(ConnectionFactory connectionFactory, PayMentConsumeImpl transactionConsume) {
SimpleMessageListenerContainer container = new SimpleMessageListenerContainer(connectionFactory);
container.addQueueNames("hello");
container.setExposeListenerChannel(true);
container.setMaxConcurrentConsumers(8);
container.setConcurrentConsumers(4);
container.setAcknowledgeMode(AcknowledgeMode.MANUAL); //设置确认模式手工确认,当设置了此模式,必须返回ACK,否则会进入死信队列
container.setMessageListener(transactionConsume);
container.setPrefetchCount(1000);
return container;
}