RabbitMQ 高级知识
RabbitMQ 高级特性
5.1 消息可靠性
消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程，如下所示：
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
我们以一个 Demo 进行演示：
5.1.1 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：确认机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一 id，以区分不同消息，避免 ack 冲突
修改 publisher 服务中的配置：
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
定义回调函数
// 设置发送者确认回调函数
rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
/**
* @param correlationData 自定义的数据 一般是消息的 UUID
* @param b 是否确认 true:消息发送到 exchange 中 false:消息未发送到 exchange 中
* @param s 原因
*/
@Override
public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {
log.info("发送确认回调触发 消息的ID===> {}", correlationData.getId());
if (b) {
log.info("消息成功发送到交换机中！！！");
} else {
log.error("消息发送到交换机中失败！！！，原因：{}", s);
// 可以重发
}
}
});
rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
/**
* 只要这个方法被调用，代表消息没能正确路由到队列，被 mq 返还回来了
* @param message 返回的消息
* @param i 回复状态码
* @param s 回复内容
* @param s1 交换机
* @param s2 路由 key
*/
@Override
public void returnedMessage(Message message, int i, String s, String s1, String s2) {
log.info("消息发送失败,应答码{},原因{},交换机{},路由键{},消息{}",
i, s, s1, s2, message.toString());
// 如果有业务需要，可以重发
}
});
5.1.2 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
默认情况下，由 SpringAMQP 声明的交换机都是持久化的
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange() {
// 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 FanoutExchange("fanout.exchange", true, false);
}
由 SpringAMQP 声明的队列都是持久化的
@Bean
public Queue queue() {
return new Queue("fanout.queue");
}
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
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
@Test
public void testSendDurableMessage() throws InterruptedException {
// 1.消息体
Message message = MessageBuilder.
withBody("hello, spring amqp!".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
.build();
// 2.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue", message);
}
5.1.3 消费者消息确认
设想这样的场景：
- RabbitMQ 投递消息给消费者
- 消费者获取消息后，返回 ACK 给 RabbitMQ
- RabbitMQ 删除消息
- 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 ap i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
手动ack:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: manual # 手动ack
@RabbitListener(
bindings = {
@QueueBinding(
value = @Queue,
exchange = @Exchange(value = "boot-topic-exchange",type = "topic"),
key = {"black.*.#"}
)
}
)
public void getMessage3(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {
System.out.println("接收到消息3：" + msg);
// 手动 ack
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false);
}
auto 模式
首先我们修改消费者的 yml 配置文件
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto # 自动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：
5.1.4 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，我们怎么办？
我们可以利用 Spring 的 retry 机制（本地重试），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: 1000ms # 初始的失败等待时长为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
由上述的发现可得知，开启本地重试后，最终消息还是会丢失，这个我们需要怎么解决？
这个时候我们可以自定义失败策略
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，这种也类似无限循环
- ** 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。
在 consumer 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");
}
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");
}
5.2 死信交换机
5.2.1 什么是死信交换机
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）
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
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，这也是一种防止信息丢失的方法，不过我们经常用的是失败策略，而不用死信交换机，原因是因为配置麻烦
@Bean
public Queue simpleQueue() {
// 配置死信交换机
return QueueBuilder.durable("simple.queue")
.deadLetterExchange("dl.exchange")
.deadLetterRoutingKey("dl")
.build();
}
@Bean
public Queue dlQueue() {
return new Queue("dl.queue");
}
@Bean
public DirectExchange dlExchange() {
return new DirectExchange("dl.exchange");
}
@Bean
public Binding dlBinding() {
return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("dl");
}
5.2.2 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
/**
* 基于注解方式声明一组死信交换机和队列
*/
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.queue"),
exchange = @Exchange(name = "dl.direct"),
key = "dl"
))
public void listenDlQueue(String msg) {
log.info("接收到 ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
}
@Bean
public DirectExchange ttlExchange() {
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Queue ttlQueue() {
return QueueBuilder.durable("ttl.queue")
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间 10s
.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
.deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信 RoutingKey
.build();
}
@Bean
public Binding ttlBinding() {
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}
@Test
public void testTTLMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000") // 设置消息的过期时间 5s
.build();
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
}
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
5.2.3 延迟队列
上面的死信交换机和 TTL 在我们项目中一般不使用，我们一般使用延迟队列来进行实现延迟发送效果
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
在使用的时候我们首先需要安装，这里不再演示
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
使用 DelayExchange
- 首先声明 DelayExchange 交换机
注解声明（推荐）
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue("delay.queue"), // 队列
exchange = @Exchange(value = "delay.direct", delayed = "true"), // Dealay 交换机
key = "delay"
))
public void listenDelayQueue(String msg) {
log.info("接收到 delay.queue的延迟消息：{}", msg);
}
基于 Bean 方式
- 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：
@Test
public void testDelayMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setHeader("x-delay", 10000)
.build();
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);
}
5.3 惰性队列
5.3.1 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
解决消息堆积有三种种思路：
- 增加更多消费者，提高消费速度
- 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
- 扩大队列容积，提高堆积上限
5.3.2 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
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IO
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 "^simple.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
基于@Bean声明lazy-queue
@Bean
public Queue lazyQueue() {
return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
.lazy() // 开启 x-queue-mode 为 lazy
.build();
}
基于@RabbitListener声明LazyQueue
@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
value = "lazy.queue",
durable = "true",
arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy") // 惰性队列
))
public void listenLazyQueue(String msg) {
log.info("接收到 lazy.queue的消息：{}", msg);
}
5.4 MQ 集群
集群搭建，这部分一般开发不会搭建，而是运维搭建，了解即可，但是我们需要知道 MQ 的集群以及特点
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：
- 普通模式：普通模式集群提高了并发能力，但是不进行数据同步，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，提高了数据的可用性。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。
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。
5.4.1 普通集群
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
5.4.2 镜像集群
在普通集群中，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
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节点（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）
5.4.3 仲裁队列
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
用 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();
}
SpringAMQP 连接 MQ 集群
spring:
rabbitmq:
addresses: 192.168.80.128:8071, 192.168.80.128:8072, 192.168.80.128:8073
username: muziteng
password: 806823
virtual-host: /
注意，这里用 address 来代替 host、port 方式
更多知识在我的语雀知识库：https://www.yuque.com/ambition-bcpii/muziteng