RabbitMQ入门实战案例

安装步骤

Windows安装

https://www.cnblogs.com/saryli/p/9729591.html

简单队列模式"Hello World!"

<dependency>
  <groupId>com.rabbitmqgroupId>
  <artifactId>amqp-clientartifactId>
  <version>5.13.0version>
dependency>

消息提供方

public class Producer {
     
    //队列名称
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("127.0.0.1");
        factory.setUsername("root");
        factory.setPassword("root");

        //channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        try {
     
            /**
             * 生成一个队列
             * 1.队列名称
             * 2.队列里面的消息是否持久化 默认消息存储在内存中
             * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否进行共享 true 可以多个消费者消费
             * 4.是否自动删除 最后一个消费者端开连接以后 该队列是否自动删除 true 自动删除
             * 5.其他参数
             */
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            String message = "hello world";
            /**
             * 发送一个消息
             * 1.发送到那个交换机
             * 2.路由的 key 是哪个
             * 3.其他的参数信息
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
            System.out.println("消息发送完毕");
        } finally {
     

        }
    }
}

消息消费方

public class Consumer {
     

    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("127.0.0.1");
        factory.setUsername("root");
        factory.setPassword("root");
        //获取连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        System.out.println("等待接收消息.........");
        //推送的消息如何进行消费的接口回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
     
            String message = new String(delivery.getBody());
            System.out.println(message);
        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
     
            System.out.println("消息消费被中断");
        };

        /**
         * 消费者消费消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答
         * 3.接受消息回调
         * 4.取消回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

消息应答

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。

消息应答的方法

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

Channel.basicNack(用于否定确认)

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

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。

RabbitMQ持久化

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。 **

队列持久化

 //持久化
boolean durable = true;
//声明队列
channel.queueDeclare("queue", durable, false, false, null);

消息持久化

如果只是做了队列持久化，消息不持久化rabbitmq服务重启，消息就会丢失了。

//消息持久化MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes("UTF-8"));

不公平分发（消费端设置）

RabbitMQ 分发消息采用的默认轮训分发，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);

//不公平分发,默认0公平分发轮询
channel.basicQos(1);

发布确认

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

发布确认的策略

public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        //1、单个确认 发布10000个单独确认消息,耗时3053ms
        publishMessageIndividually();
        //2、批量确认 发布10000个批量确认消息,耗时622ms
        publishMessageBatch();
        //3、异步确认 发布10000个异步确认消息,耗时135ms
        publishMessageAsync();
    }

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

//开启发布确认
channel.confirmSelect();

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。

public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
     
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
     

        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        //声明队列
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
     
            String message = i + "";
            //信道发送消息
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            //服务端返回 false 或超时时间内未返回，生产者可以消息重发
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag) {
     
                System.out.println("消息发送成功：" + i);
            } else {
     
                System.out.println("消息发送失败：" + i);
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

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地提高吞吐量，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

public static void publishMessageBatch() throws Exception {
     
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
     
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //批量确认消息大小
        int batchSize = 100;
        //未确认消息个数
        int outstandingMessageCount = 0;
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
     
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            outstandingMessageCount++;
            if (outstandingMessageCount == batchSize) {
     
                channel.waitForConfirms();
                outstandingMessageCount = 0;
            }
        }
        //为了确保还有剩余没有确认消息 再次确认
        if (outstandingMessageCount > 0) {
     
            channel.waitForConfirms();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

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。

public static void publishMessageAsync() throws Exception {
     
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
     

            String queueName = UUID.randomUUID().toString();
            channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
            //开启发布确认
            channel.confirmSelect();
            /**
             * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况
             * 1.轻松的将序号与消息进行关联
             * 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号
             * 3.支持并发访问
             */
            ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
            /**
             * 确认收到消息的一个回调
             * 1.消息序列号
             * 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息
             * false 确认当前序列号消息
             */
            ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
     
                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> confirmed = outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);
                    //清除该部分未确认消息
                    confirmed.clear();
                } else {
     
                    //只清除当前序列号的消息
                    outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);
                }
            };

            ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
     
                String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);
                System.out.println("发布的消息" + message + "未被确认，序列号" + sequenceNumber);
            };
            /**
             * 添加一个异步确认的监听器
             * 1.确认收到消息的回调
             * 2.未收到消息的回调
             */
            channel.addConfirmListener(ackCallback, null);
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
     
                String message = "消息" + i;
                /**
                 * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号
                 * 通过序列号与消息体进行一个关联
                 * 全部都是未确认的消息体
                 */
                outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);
                channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            }

            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个异步确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
        }
    }

交换机

• fanout:把所有发送到该交换器的消息路由到所有与该交换器绑定的队列中。
• direct:把消息路由到BindingKey和RoutingKey完全匹配的队列中。
• topic:
• 匹配规则：

RoutingKey 为一个 点号’.’: 分隔的字符串。比如: java.xiaoka.show

BindingKey和RoutingKey一样也是点号“.“分隔的字符串。
BindingKey可使用 * 和 # 用于做模糊匹配，*匹配一个单词，#匹配多个或者0个
headers:不依赖路由键匹配规则路由消息。是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配。性能差，基本用不到。

Topic

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。当然这个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 **

Topic 匹配案例

下图绑定关系如下
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.#)

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
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 **

实战

提供者

public class EmitLogTopic {
     

    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
     
            //指定交换机类型
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
            /**
             * 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.#)
             *
             */
            Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit", "被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant", "被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.fox", "被队列 Q1 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox", "被队列 Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit", "虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次");
            bindingKeyMap.put("quick.brown.fox", "不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit", "是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit", "是四个单词但匹配 Q2");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.rabbit.test", "测试~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~");
            for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry : bindingKeyMap.entrySet()) {
     
                String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
                String message = bindingKeyEntry.getValue();
                //发送消息指定bindingKey
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息" + message);
            }
        }
    }
}

消费者1

public class ReceiveLogsTopic01 {
     

    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
        //声明 Q1 队列与绑定关系
        String queueName = "Q1";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //指定获取routingKey规则
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
     
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接 收 队 列 :" + queueName + " 绑 定 键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
     
        });
    }
}

消费者2

public class ReceiveLogsTopic02 {
     

    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //指定交换机类型
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
        //声明 Q2 队列与绑定关系
        String queueName = "Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        //指定获取routingKey规则
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
     
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接 收 队 列 :" + queueName + " 绑 定 键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ", 消息:" + message);
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
     
        });
    }
}

死信队列

• 消息被拒（Basic.Reject /Basic.Nack) 且 requeue = false。
• 消息TTL过期。
• 队列满了，无法再添加。

死心概念

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。
应用场景:
为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中.还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效 。

死信的来源

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.

模拟消息超时

/**
 * 启动两个消费端，然后停止一个消费端。启动消息提供者然后发现在rabbitmq客户端十条消息回到死信队列里
 *
 */
public class Producer {
     

    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
     
            //指定交换机
            channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //设置消息的 TTL 时间
            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i < 11; i++) {
     
                String message = "info" + i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan", properties, message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:" + message);
            }
        }
    }
}




public class Consumer01 {
     

    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        //声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");

        //普通队列绑定交换机
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
        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(normalQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
     
        });
    }
}




public class Consumer02 {
     

    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
     
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        System.out.println("等待接收死信队列消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
     
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收死信队列的消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
     
        });
    }
}

队列超出最大长度

//消费者设置，队列最大长度，排队超出会到死心队列
params.put("x-max-length", 6);

消息被拒

//拒绝消息，不放回队列requeue=false
channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
//开启手动应答autoAck=false;
channel.basicConsume(deadQueue, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {
     });

延迟队列

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

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。

延迟队列

业务场景，P发送消息到X交换机，然后分发到XA和XB队列。分别延迟10秒和40秒，然后C消费者去消费