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：
消息可靠性
消息从发送，到消费者接受，会经历多个过程：
其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失消息的原因包括：
发送时丢失：
生产者发送的消息未送达交换机
消息到达交换机后未到达队列
MQ宕机，队列将消息丢失
消费者接受到消息未消费就宕机
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
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：
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
发送者回执
消息投递到交换机，但是没有路由到队列，返回ACK，及路由失败原因
注意：
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返回记过时会调用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:定义消息失败时的策略，true则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息
定义return回调
每个RabbitTemplate只能配置一个returnCallback，因此需要在项目加载配置：
修改publisher服务，添加一个：
ackage cn.xxx.mq.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
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 {
// 为RabbitTemplate设置路由到队列失败时调用的方法
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyTest, exchange, routingKey) -> {
log.info("消息发送失败,应答码{},原因{},交换机{},路由键{},消息{}",
replyCode,replyTest,exchange,routingKey,message.toString());
});
}
}
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
@Test
public void testSendMessage2SimpleQueue1() throws InterruptedException {
//1.设置发送的消息内容
String message = "hello, spring amqp!";
//2.设置回调函数策略
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
correlationData.getFuture().addCallback(
result -> {
//连接MQ正常
// 在连接正常的情况下接收MQ队列返回的应答信息
if (result.isAck()){
// 正常ACK情况
log.debug("消息发送成功ACK,ID:{}",correlationData.getId());
}else {
// NACK情况
log.info("消息发送失败-NACK,ID:{}",correlationData.getId());
}
}, ex -> {
//连接MQ异常
log.error("消息发送失败-连接MQ异常,ID:{}",correlationData.getId());
}
);
//3.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("amq.topic", "simple.test", message,correlationData);
Thread.sleep(5000);
}
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，因该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息
设想这样场景：
RabbitMQ投送消息给消费者
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假定获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除
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，当消息处理抛出异常时，消息依然被RabbitMQ删除了
演示auto模式
再次把确认机制修改为auto：
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto
在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时的消息状态为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，并且没有被RabbitMQ删除
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？
本地重试
我们可以利用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服务中的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：
在重试三次后，SpringAmpq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，说明了最后SpringAMQP返回的是ACK，MQ删除消息了
结论：
开启本地重试时，消息处理过程抛出异常，不会被requeue到队列，而是在消费本地重试
重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃
失败策略
在之前的测试中吗，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MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同实现：
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
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.xxx.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;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue() {
return new Queue("error.queue");
}
@Bean
public Binding errorBinding(){
return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorExchange()).with("error");
}
@Bean
public MessageRecoverer messageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
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
开启消费者失败的重试机制，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
死信交换机
初识死信交换机
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的情况之一，可成为死信
消费者使用basic.reject或basic.nack声明消费失败，并且消息的reqeue参数设置为false
消息是一个过期的消息，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吗，而这个交换机被称为死信交换机
如图，一个罅隙被消费者拒绝了，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到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列
利用死信交换机接受死信（拓展）
在失败重试策略中，默认的RejectAndDonRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，将丢弃
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，这样消息变成死信也不会丢弃，而是最终投递死信交换机，路由到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");
}
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消费者处理失败的消息，交由人工处理，进一步提高消息的可靠性
TTL
一个队列中的消息如果超时未消费，则会变成死信，超时分为两种情况：
消息所在的对列设置了超时时间
消息本身设置了超时时间
接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener，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);
}
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。
发送消息时，设定TTL
在发送消息时，也可以指定TTL：
@Test
public void testSendTTLMessage() throws InterruptedException {
// 1.消息体
// String msg = "超时消息...";
Message msg = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000")
.build();
// 2.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct","ttl", msg);
log.info("发送消息成功...");
}
}
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时间为20秒
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，这种消息模式被称为延迟队列模式
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，原生支持延迟队列的效果
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
DelayExchange原理
DalayExchange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：
接受消息
判断消息是否具备x-delay属性
如果由x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay，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
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的，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。
声明DelayExchange交换机
基于注解方式（推荐）：
也可以基于@Bean的方式：
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：
总结
延迟队列插件的使用步骤包括那些：
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
惰性队列
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的消息达到上限。之后会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：
增加更过消费者，提高消费速度，也就是我们之前说的woke 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。
惰性队列
从rabbitMQ的3.6.0的版本开始，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加载到内存中
支持数百万条的消息存储
基于命令行设置layzy-queue
而要设置一个队列为惰性队列，只要在声明队列时，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对列：
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
基于@Bean声明lazy-queue
基于@RabbitListener声明LazyQueue
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，可以在mq中保存更多的消息
惰性队列的有点有那些
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