RabbitMQ

课前资料
链接：https://pan.baidu.com/s/1NryeeOHthhKruiwrmuE3VA
提取码：ljiq

RabbitMQ

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

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：

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，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

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。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：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

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

RabbitMQ 官方地址：http://www.rabbitmq.com/

在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

1.下载镜像

方式一：在线拉取

docker pull rabbitmq:3-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

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 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

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) {
                // 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

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqpartifactId>
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

模拟多个消费者绑定同一个队列，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中有一个配置可以解决，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，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

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 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

Spring会把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。

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

3.7.1 测试默认转换器

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.dataformatgroupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xmlartifactId>
    <version>2.9.10version>
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();
}

4.高级特性

4.1 消息的可靠投递

在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。

• confirm 确认模式
• return 退回模式

rabbitmq 整个消息投递的路径为：

producer—>rabbitmq broker—>exchange—>queue—>consumer

• 消息从 producer 到 exchange 则会返回一个 confirmCallback
• 消息从 exchange–>queue 投递失败，则会返回一个 returnCallback

利用这两个 callback 控制消息的可靠性投递

确认模式：

1. 确认模式开启，设置 ConnectionFactory 的 publisher-confirms=“true”
2. 使用 rabbitTemplate.setConfirmCallback 设置回调函数。当消息发送到exchange后回调confirm方法。在方法中判断ack，如果为true，则发送成功，如果为false，则发送失败，需要处理

rabbitmq.host=172.16.98.133
rabbitmq.port=5672
rabbitmq.username=guest
rabbitmq.password=guest
rabbitmq.virtual-host=/

<context:property-placeholder location="classpath:rabbitmq.properties"/>


<rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                           port="${rabbitmq.port}"
                           username="${rabbitmq.username}"
                           password="${rabbitmq.password}"
                           virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                           publisher-confirms="true"
/>


<rabbit:template id="rabbitTemplate" connection-factory="connectionFactory"/>


<rabbit:queue id="test_queue_confirm" name="test_queue_confirm">rabbit:queue>
<rabbit:direct-exchange name="test_exchange_confirm">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding queue="test_queue_confirm" key="confirm">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:direct-exchange>

/**
 * 确认模式：
 * 步骤：
 * 1. 确认模式开启：ConnectionFactory中开启publisher-confirms="true"
 * 2. 在rabbitTemplate定义ConfirmCallBack回调函数
 */
@Test
public void testConfirm() {
    //2. 定义回调
    rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
        /**
         * @param correlationData 相关配置信息
         * @param ack   exchange交换机 是否成功收到了消息。true 成功，false代表失败
         * @param cause 失败原因
         */
        @Override
        public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            System.out.println("confirm方法被执行了....");
            if (ack) {
                //接收成功
                System.out.println("接收成功消息" + cause);
            } else {
                //接收失败
                System.out.println("接收失败消息" + cause);
                //做一些处理，让消息再次发送。
            }
        }
    });

    //3. 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_confirm111", "confirm", "message confirm....");
}

回退模式：

1. 回退模式开启，设置ConnectionFactory的publisher-returns=“true” 开启
2. 使用rabbitTemplate.setReturnCallback设置退回函数（如果不设置默认丢弃消息），当消息从exchange路由到queue失败后，如果设置了rabbitTemplate.setMandatory(true)参数，则会将消息退回给producer。并执行回调函数returnedMessage

<rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                           port="${rabbitmq.port}"
                           username="${rabbitmq.username}"
                           password="${rabbitmq.password}"
                           virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                           publisher-confirms="true"
                           publisher-returns="true"
/>

/**
 * 回退模式： 当消息发送给Exchange后，Exchange路由到Queue失败是 才会执行 ReturnCallBack
 * 步骤：
 * 1. 开启回退模式:publisher-returns="true"
 * 2. 设置ReturnCallBack
 * 3. 设置Exchange处理消息的模式：
 * 1. 如果消息没有路由到Queue，则丢弃消息（默认）
 * 2. 如果消息没有路由到Queue，返回给消息发送方ReturnCallBack
 */
@Test
public void testReturn() {
    
    //设置交换机处理失败消息的模式
    rabbitTemplate.setMandatory(true);

    //2.设置ReturnCallBack
    rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
        /**
         *
         * @param message   消息对象
         * @param replyCode 错误码
         * @param replyText 错误信息
         * @param exchange  交换机
         * @param routingKey 路由键
         */
        @Override
        public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
            System.out.println("return 执行了....");

            System.out.println(message);
            System.out.println(replyCode);
            System.out.println(replyText);
            System.out.println(exchange);
            System.out.println(routingKey);
            //处理
        }
    });

    //3. 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_confirm", "confirm", "message confirm....");
}

4.2 Consumer Ack

ack指Acknowledge，确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。

有三种确认方式：

• 自动确认：acknowledge=“none”
• 手动确认：acknowledge=“manual”
• 根据异常情况确认：acknowledge=“auto”

其中自动确认是指，当消息一旦被Consumer接收到，则自动确认收到，并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。但是在实际业务处理中，很可能消息接收到，业务处理出现异常，那么该消息就会丢失。如果设置了手动确认方式，则需要在业务处理成功后，调用 channel.basicAck()，手动签收，如果出现异常，则调用 channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息。

1. 设置acknowledge属性，设置ack方式 none：自动确认，manual：手动确认
2. 如果在消费端没有出现异常，则调用channel.basicAck(deliveryTag,false);方法确认签收消息
3. 如果出现异常，则在catch中调用 basicNack或 basicReject，拒绝消息，让MQ重新发送消息

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" acknowledge="manual">
    <rabbit:listener ref="ackListener" queue-names="test_queue_confirm">rabbit:listener>
rabbit:listener-container>

/**
 * Consumer ACK机制：
 *  1. 设置手动签收。acknowledge="manual"
 *  2. 让监听器类实现ChannelAwareMessageListener接口
 *  3. 如果消息成功处理，则调用channel的 basicAck()签收
 *  4. 如果消息处理失败，则调用channel的basicNack()拒绝签收，broker重新发送给consumer
 */
@Component
public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {

    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2.处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            //3.手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //4.拒绝签收
            /*
            第三个参数：requeue：重回队列。
            如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会重新发送该消息给消费端
             */
            channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
            //channel.basicReject(deliveryTag,true);
        }
    }
}

4.3 消费端限流

• 在rabbit:listener-container中配置prefetch属性设置消费端一次拉取多少消息
• 消费端的确认模式一定为手动确认。acknowledge=“manual”

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" acknowledge="manual" prefetch="1" >
    <rabbit:listener ref="ackListener" queue-names="test_queue_confirm">rabbit:listener>
rabbit:listener-container>

/**
 * Consumer 限流机制
 *  1. 确保ack机制为手动确认。
 *  2. listener-container配置属性
 *      perfetch = 1,表示消费端每次从mq拉去一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后，才会继续拉去		   下一条消息。
 */
public class QosListener implements ChannelAwareMessageListener {

    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        Thread.sleep(1000);
        //1.获取消息
        System.out.println(new String(message.getBody()));
        //2. 处理业务逻辑
        //3. 签收
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),true);
    }
}

4.4 TTL

• TTL 全称 Time To Live（存活时间/过期时间）
• 当消息到达存活时间后，还没有被消费，会被自动清除
• RabbitMQ可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列（Queue）设置过期时间

设置队列过期时间使用参数：x-message-ttl，单位：ms(毫秒)。

设置消息过期时间使用参数：expiration。单位：ms(毫秒)。

<rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl">
    
    <rabbit:queue-arguments>
        
        <entry key="x-message-ttl" value="100000" value-type="java.lang.Integer">entry>
    rabbit:queue-arguments>
rabbit:queue>

<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_ttl" >
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="ttl.#" queue="test_queue_ttl">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:topic-exchange>

/**
 * TTL:过期时间
 *  1. 队列统一过期
 *  2. 消息单独过期
 *
 * 如果设置了消息的过期时间，也设置了队列的过期时间，它以时间短的为准。
 * 队列过期后，会将队列所有消息全部移除。
 * 消息过期后，只有消息在队列顶端，才会判断其是否过期(移除掉)
 */
@Test
public void testTtl() {

  /*  for (int i = 0; i < 10; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....");
    }*/

    // 消息后处理对象，设置一些消息的参数信息
    MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
        @Override
        public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
            //1.设置message的信息
            message.getMessageProperties().setExpiration("5000");//消息的过期时间
            //2.返回该消息
            return message;
        }
    };

    //消息单独过期
    //rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....",messagePostProcessor);

    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        if(i == 5){
            //消息单独过期
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....",messagePostProcessor);
        }else{
            //不过期的消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....");
        }
    }
}

4.5 死信队列

死信队列，英文缩写：DLX 。Dead Letter Exchange（死信交换机），当消息成为Dead message后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是DLX。

消息成为死信的三种情况：

1. 队列消息长度到达限制
2. 消费者拒接消费消息 basicNack/basicReject，并且不把消息重新放入原目标队列 requeue=false
3. 原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费

队列绑定死信交换机：

给队列设置参数： x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key

<rabbit:queue name="test_queue_dlx" id="test_queue_dlx">
    
    <rabbit:queue-arguments>
        
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="exchange_dlx" />
        
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.hehe" />
        
        
        <entry key="x-max-length" value="10" value-type="java.lang.Integer" />
    rabbit:queue-arguments>
rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="test.dlx.#" queue="test_queue_dlx">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:topic-exchange>


<rabbit:queue name="queue_dlx" id="queue_dlx">rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.#" queue="queue_dlx">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:topic-exchange>

/**
 * 发送测试死信消息：
 *  1. 过期时间
 *  2. 长度限制
 *  3. 消息拒收
 */
@Test
public void testDlx(){
    //1. 测试过期时间，死信消息
    //rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");

    //2. 测试长度限制后，消息死信
   /* for (int i = 0; i < 20; i++) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
    }*/

    //3. 测试消息拒收
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
}

@Component
public class DlxListener implements ChannelAwareMessageListener {

    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            //3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println("出现异常，拒绝接受");
            //4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
            channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
        }
    }
}

4.6 延迟队列

延迟队列，即消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。在RabbitMQ中并未提供延迟队列功能。

可以使用：TTL+死信队列 组合实现延迟队列的效果。

需求：

1. 下单后，30分钟未支付，取消订单，回滚库存。
2. 新用户注册成功7天后，发送短信问候。

<rabbit:queue id="order_queue" name="order_queue">
    
    <rabbit:queue-arguments>
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="order_exchange_dlx" />
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.order.cancel" />
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer" />
    rabbit:queue-arguments>
rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="order.#" queue="order_queue">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:topic-exchange>


<rabbit:queue id="order_queue_dlx" name="order_queue_dlx">rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.order.#" queue="order_queue_dlx">rabbit:binding>
    rabbit:bindings>
rabbit:topic-exchange>

@Test
public  void testDelay() throws InterruptedException {
    //1.发送订单消息。 将来是在订单系统中，下单成功后，发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange","order.msg","订单信息：id=1,time=2019年8月17日16:41:47");
    
    /*//2.打印倒计时10秒
    for (int i = 10; i > 0 ; i--) {
        System.out.println(i+"...");
        Thread.sleep(1000);
    }*/
}

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" acknowledge="manual" prefetch="1" >
    
    <rabbit:listener ref="orderListener" queue-names="order_queue_dlx">rabbit:listener>
rabbit:listener-container>

@Component
public class OrderListener implements ChannelAwareMessageListener {
    
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();

        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            System.out.println("根据订单id查询其状态...");
            System.out.println("判断状态是否为支付成功");
            System.out.println("取消订单，回滚库存....");
            //3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println("出现异常，拒绝接受");
            //4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
            channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
        }
    }
}

4.7 日志与监控

RabbitMQ默认日志存放路径： /var/log/rabbitmq/[email protected]

日志包含了RabbitMQ的版本号、Erlang的版本号、RabbitMQ服务节点名称、cookie的hash值、RabbitMQ配置文件地址、内存限制、磁盘限制、默认账户guest的创建以及权限配置等

查看队列
# rabbitmqctl list_queues
查看exchanges
# rabbitmqctl list_exchanges
查看用户
# rabbitmqctl list_users
查看连接
# rabbitmqctl list_connections
查看消费者信息
# rabbitmqctl list_consumers
查看环境变量
# rabbitmqctl environment
查看未被确认的队列
# rabbitmqctl list_queues name messages_unacknowledged
查看单个队列的内存使用
# rabbitmqctl list_queues name memory
查看准备就绪的队列
# rabbitmqctl list_queues name messages_ready

4.8 消息追踪

在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。对于RabbitMQ而言，可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ断开了连接，而它们与RabbitMQ又采用了不同的确认机制；也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略；甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外RabbitMQ本身的集群策略也可能导致消息的丢失。这个时候就需要有一个较好的机制跟踪记录消息的投递过程，以此协助开发和运维人员进行问题的定位。

在RabbitMQ中可以使用 Firehose 和 rabbitmq_tracing插件功能来实现消息追踪。

firehose的机制是将生产者投递给rabbitmq的消息，rabbitmq投递给消费者的消息按照指定的格式发送到默认的exchange上。这个默认的exchange的名称为amq.rabbitmq.trace，它是一个topic类型的exchange。发送到这个exchange上的消息的routing key为 publish.exchangename 和 deliver.queuename。其中exchangename和queuename为实际exchange和queue的名称，分别对应生产者投递到exchange的消息，和消费者从queue上获取的消息。

注意：打开 trace 会影响消息写入功能，适当打开后请关闭。

• rabbitmqctl trace_on：开启 Firehose命令
• rabbitmqctl trace_off：关闭 Firehose命令

rabbitmq_tracing 和 Firehose在实现上如出一辙，只不过 rabbitmq_tracing的方式比Firehose多了一层GUI的包装，更容易使用和管理。

启用插件：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing

5.应用问题

5.1 消息可靠性保障

消息补偿

5.2 消息幂等性保障

幂等性指一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。

在MQ中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。

乐观锁机制

6.集群搭建

6.1 集群方案的原理

RabbitMQ这款消息队列中间件产品本身是基于Erlang编写，Erlang语言天生具备分布式特性（通过同步Erlang集群各节点的magic cookie来实现）。因此，RabbitMQ天然支持Clustering。这使得RabbitMQ本身不需要像ActiveMQ、Kafka那样通过ZooKeeper分别来实现HA方案和保存集群的元数据。集群是保证可靠性的一种方式，同时可以通过水平扩展以达到增加消息吞吐量能力的目的。

6.2 单机多实例部署

由于某些因素的限制，有时候你不得不在一台机器上去搭建一个rabbitmq集群，这个有点类似zookeeper的单机版。真实生成环境还是要配成多机集群的。有关怎么配置多机集群的可以参考其他的资料，这里主要论述如何在单机中配置多个rabbitmq实例。

主要参考官方文档：https://www.rabbitmq.com/clustering.html

首先确保RabbitMQ运行没有问题

[root@super ~]# rabbitmqctl status
Status of node rabbit@super ...
[{pid,10232},
 {running_applications,
     [{rabbitmq_management,"RabbitMQ Management Console","3.6.5"},
      {rabbitmq_web_dispatch,"RabbitMQ Web Dispatcher","3.6.5"},
      {webmachine,"webmachine","1.10.3"},
      {mochiweb,"MochiMedia Web Server","2.13.1"},
      {rabbitmq_management_agent,"RabbitMQ Management Agent","3.6.5"},
      {rabbit,"RabbitMQ","3.6.5"},
      {os_mon,"CPO  CXC 138 46","2.4"},
      {syntax_tools,"Syntax tools","1.7"},
      {inets,"INETS  CXC 138 49","6.2"},
      {amqp_client,"RabbitMQ AMQP Client","3.6.5"},
      {rabbit_common,[],"3.6.5"},
      {ssl,"Erlang/OTP SSL application","7.3"},
      {public_key,"Public key infrastructure","1.1.1"},
      {asn1,"The Erlang ASN1 compiler version 4.0.2","4.0.2"},
      {ranch,"Socket acceptor pool for TCP protocols.","1.2.1"},
      {mnesia,"MNESIA  CXC 138 12","4.13.3"},
      {compiler,"ERTS  CXC 138 10","6.0.3"},
      {crypto,"CRYPTO","3.6.3"},
      {xmerl,"XML parser","1.3.10"},
      {sasl,"SASL  CXC 138 11","2.7"},
      {stdlib,"ERTS  CXC 138 10","2.8"},
      {kernel,"ERTS  CXC 138 10","4.2"}]},
 {os,{unix,linux}},
 {erlang_version,
     "Erlang/OTP 18 [erts-7.3] [source] [64-bit] [async-threads:64] [hipe] [kernel-poll:true]\n"},
 {memory,
     [{total,56066752},
      {connection_readers,0},
      {connection_writers,0},
      {connection_channels,0},
      {connection_other,2680},
      {queue_procs,268248},
      {queue_slave_procs,0},
      {plugins,1131936},
      {other_proc,18144280},
      {mnesia,125304},
      {mgmt_db,921312},
      {msg_index,69440},
      {other_ets,1413664},
      {binary,755736},
      {code,27824046},
      {atom,1000601},
      {other_system,4409505}]},
 {alarms,[]},
 {listeners,[{clustering,25672,"::"},{amqp,5672,"::"}]},
 {vm_memory_high_watermark,0.4},
 {vm_memory_limit,411294105},
 {disk_free_limit,50000000},
 {disk_free,13270233088},
 {file_descriptors,
     [{total_limit,924},{total_used,6},{sockets_limit,829},{sockets_used,0}]},
 {processes,[{limit,1048576},{used,262}]},
 {run_queue,0},
 {uptime,43651},
 {kernel,{net_ticktime,60}}]

停止rabbitmq服务

[root@super sbin]# service rabbitmq-server stop
Stopping rabbitmq-server: rabbitmq-server.

启动第一个节点：

[root@super sbin]# RABBITMQ_NODE_PORT=5673 RABBITMQ_NODENAME=rabbit1 rabbitmq-server start

              RabbitMQ 3.6.5. Copyright (C) 2007-2016 Pivotal Software, Inc.
  ##  ##      Licensed under the MPL.  See http://www.rabbitmq.com/
  ##  ##
  ##########  Logs: /var/log/rabbitmq/rabbit1.log
  ######  ##        /var/log/rabbitmq/rabbit1-sasl.log
  ##########
              Starting broker...
 completed with 6 plugins.

启动第二个节点：

web管理插件端口占用,所以还要指定其web插件占用的端口号。

[root@super ~]# RABBITMQ_NODE_PORT=5674 RABBITMQ_SERVER_START_ARGS="-rabbitmq_management listener [{port,15674}]" RABBITMQ_NODENAME=rabbit2 rabbitmq-server start

              RabbitMQ 3.6.5. Copyright (C) 2007-2016 Pivotal Software, Inc.
  ##  ##      Licensed under the MPL.  See http://www.rabbitmq.com/
  ##  ##
  ##########  Logs: /var/log/rabbitmq/rabbit2.log
  ######  ##        /var/log/rabbitmq/rabbit2-sasl.log
  ##########
              Starting broker...
 completed with 6 plugins.

结束命令：

rabbitmqctl -n rabbit1 stop
rabbitmqctl -n rabbit2 stop

rabbit1操作作为主节点：

[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 stop_app  
Stopping node rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 reset	 
Resetting node rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 start_app
Starting node rabbit1@super ...
[root@super ~]# 

rabbit2操作为从节点：

[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 stop_app
Stopping node rabbit2@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 reset
Resetting node rabbit2@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 join_cluster rabbit1@'super' ###''内是主机名换成自己的
Clustering node rabbit2@super with rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 start_app
Starting node rabbit2@super ...

查看集群状态：

[root@super ~]# rabbitmqctl cluster_status -n rabbit1
Cluster status of node rabbit1@super ...
[{nodes,[{disc,[rabbit1@super,rabbit2@super]}]},
 {running_nodes,[rabbit2@super,rabbit1@super]},
 {cluster_name,<<"rabbit1@super">>},
 {partitions,[]},
 {alarms,[{rabbit2@super,[]},{rabbit1@super,[]}]}]

web监控：

6.3 集群管理

rabbitmqctl join_cluster {cluster_node} [–ram]
将节点加入指定集群中。在这个命令执行前需要停止RabbitMQ应用并重置节点。

rabbitmqctl cluster_status
显示集群的状态。

rabbitmqctl change_cluster_node_type {disc|ram}
修改集群节点的类型。在这个命令执行前需要停止RabbitMQ应用。

rabbitmqctl forget_cluster_node [–offline]
将节点从集群中删除，允许离线执行。

rabbitmqctl update_cluster_nodes {clusternode}

在集群中的节点应用启动前咨询clusternode节点的最新信息，并更新相应的集群信息。这个和join_cluster不同，它不加入集群。考虑这样一种情况，节点A和节点B都在集群中，当节点A离线了，节点C又和节点B组成了一个集群，然后节点B又离开了集群，当A醒来的时候，它会尝试联系节点B，但是这样会失败，因为节点B已经不在集群中了。

rabbitmqctl cancel_sync_queue [-p vhost] {queue}
取消队列queue同步镜像的操作。

rabbitmqctl set_cluster_name {name}
设置集群名称。集群名称在客户端连接时会通报给客户端。Federation和Shovel插件也会有用到集群名称的地方。集群名称默认是集群中第一个节点的名称，通过这个命令可以重新设置。

6.4 RabbitMQ镜像集群配置

上面已经完成RabbitMQ默认集群模式，但并不保证队列的高可用性，尽管交换机、绑定这些可以复制到集群里的任何一个节点，但是队列内容不会复制。虽然该模式解决一项目组节点压力，但队列节点宕机直接导致该队列无法应用，只能等待重启，所以要想在队列节点宕机或故障也能正常应用，就要复制队列内容到集群里的每个节点，必须要创建镜像队列。

镜像队列是基于普通的集群模式的，然后再添加一些策略，所以你还是得先配置普通集群，然后才能设置镜像队列，我们就以上面的集群接着做。

设置的镜像队列可以通过开启的网页的管理端Admin->Policies，也可以通过命令。

rabbitmqctl set_policy my_ha “^” ‘{“ha-mode”:“all”}’

• Name：策略名称
• Pattern：匹配的规则，如果是匹配所有的队列，是^.
• Definition：使用ha-mode模式中的all，也就是同步所有匹配的队列。问号链接帮助文档。

6.5 负载均衡-HAProxy

HAProxy提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案,包括Twitter，Reddit，StackOverflow，GitHub在内的多家知名互联网公司在使用。HAProxy实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的并发连接数。

6.5.1 安装HAProxy

//下载依赖包
yum install gcc vim wget
//上传haproxy源码包
//解压
tar -zxvf haproxy-1.6.5.tar.gz -C /usr/local
//进入目录、进行编译、安装
cd /usr/local/haproxy-1.6.5
make TARGET=linux31 PREFIX=/usr/local/haproxy
make install PREFIX=/usr/local/haproxy
mkdir /etc/haproxy
//赋权
groupadd -r -g 149 haproxy
useradd -g haproxy -r -s /sbin/nologin -u 149 haproxy
//创建haproxy配置文件
mkdir /etc/haproxy
vim /etc/haproxy/haproxy.cfg

6.5.2 配置HAProxy

配置文件路径：/etc/haproxy/haproxy.cfg

#logging options
global
	log 127.0.0.1 local0 info
	maxconn 5120
	chroot /usr/local/haproxy
	uid 99
	gid 99
	daemon
	quiet
	nbproc 20
	pidfile /var/run/haproxy.pid

defaults
	log global
	
	mode tcp

	option tcplog
	option dontlognull
	retries 3
	option redispatch
	maxconn 2000
	contimeout 5s
   
     clitimeout 60s

     srvtimeout 15s	
#front-end IP for consumers and producters

listen rabbitmq_cluster
	bind 0.0.0.0:5672
	
	mode tcp
	#balance url_param userid
	#balance url_param session_id check_post 64
	#balance hdr(User-Agent)
	#balance hdr(host)
	#balance hdr(Host) use_domain_only
	#balance rdp-cookie
	#balance leastconn
	#balance source //ip
	
	balance roundrobin
	
        server node1 127.0.0.1:5673 check inter 5000 rise 2 fall 2
        server node2 127.0.0.1:5674 check inter 5000 rise 2 fall 2

listen stats
	bind 172.16.98.133:8100
	mode http
	option httplog
	stats enable
	stats uri /rabbitmq-stats
	stats refresh 5s

启动HAproxy负载

/usr/local/haproxy/sbin/haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg
//查看haproxy进程状态
ps -ef | grep haproxy

访问如下地址对mq节点进行监控
http://172.16.98.133:8100/rabbitmq-stats

代码中访问mq集群地址，则变为访问haproxy地址：5672