Rabbitmq学习

目录

1.轮询操作

1.1轮训分发消息

2.消息应答

2.1自动应答

2.2手动消息应答的方法

2.3消息自动重新入队

消息手动应答代码

3.RabbitMQ 持久化

3.1队列如何实现持久化

3.2消息实现持久化

4.公平分发

5.预取值分发

6.发布确认

6.1发布确认逻辑

6.2发布确认的策略

6.2.1 单个确认发布

6.2.2 批量确认发布

6.2.3 异步确认发布

7.交换机

Exchanges

7.1.1 临时队列

7.1.2 绑定 bindings

7.2 Fanout exchange

#Fanout 介绍

7.3 Direct exchange

#Direct 介绍

7.4 Topics exchange

#Topic 的介绍

#Topic 匹配案例

8 死信队列

8.1 死信的概念

8.2 死信的来源

8.3 死信实战

8.3.1 死信之最大长度

8.3.2 死信之消息被拒

9. 延迟队列

9.1 延迟队列介绍

9.1.1 延迟队列概念：

9.1.2 延迟队列使用场景：

9.1.3 RabbitMQ 中的 TTL

9.2 整合 springboot

队列 TTL

9.3 Rabbitmq 插件实现延迟队列

9.4 总结

10.RabbitMQ - 发布确认高级

10.1发布确认 springboot 版本

10.2 回退消息

10.3 备份交换机

1.轮询操作

工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。 相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进 程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

1.1轮训分发消息

​

 设置代码如下所示

创造消息队列，并且发送消息

public class Task01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
            System.out.println("消息发送完成：" + message);
        }

    }
}

 搞一个多进程的消费者，消费者的代码如下

/**
 * 这是一个工作线程，相当于之前的消费者
 *
 * @author zhiyuan
 */
public class Worker01 {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //消息接受
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String receivedMessage = new String(delivery.getBody());
            System.out.println("接收到消息:" + receivedMessage);
        };
        //消息被取消
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        };

        System.out.println("C1 消费者启动等待消费.................. ");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }
}

​

​

​ 

 通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 1 和消费者 2 分别分得两个消息，并且是按照有序的一个接收一次消息

​

2.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，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。

2.1自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失 了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使 得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以 某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

2.2手动消息应答的方法

• 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

Multiple 的解释：

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

​

• true 代表批量应答 channel 上未应答的消息

  比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是8 那么此时5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答

• false 同上面相比只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答

​

2.3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。

比如下图，消息1传递给c1消费者，可是在这过程中，c1消费者挂掉了，失去连接，并未应答消息，则消息1重新入队，发给C2消费者

​

消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改为手动应答

消费者在上面代码的基础上增加了以下内容

channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

 生产者代码

public class Task02 {
        private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
            //声明队列(队列持久化 b填true为持久化，false为非持久化）
            channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null);
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            System.out.println("请输入信息");
            while (sc.hasNext()) {
                String message = sc.nextLine();
                //发布消息(消息持久化）
                channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息" + message);
            }
        }

    }

消费者代码 C1沉睡1秒，C2沉睡3秒

C1

package com.wc.rabbitmqtest.手动应答;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.wc.rabbitmqtest.utils.RabbitMqUtils;

public class Work03 {
    private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较 短");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody());
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接收到消息:" + message);
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (s) -> {
            System.out.println(s + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        };

        //公平分发，能者多劳
        int prefetchCount = 1;
        channel.basicQos(prefetchCount);
        //采用手动应答

        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);


    }
}

C2

package com.wc.rabbitmqtest.手动应答;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.wc.rabbitmqtest.utils.RabbitMqUtils;

public class Work04 {
    private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C2 等待接收消息处理时间较长");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody());
            try {
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接收到消息:" + message);
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (s) -> {
            System.out.println(s + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        };
          //公平分发，能者多劳
        int prefetchCount = 1;
        channel.basicQos(prefetchCount);
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);


    }
}

正常情况下消息发送方发送两个消息 C1 和 C2 分别接收到消息并进行处理

​在发送者发送消息 dd，发出消息之后的把 C2 消费者停掉，按理说该 C2 来处理该消息，但是由于它处理时间较长，在还未处理完，也就是说 C2 还没有执行 ack 代码的时候，C2 被停掉了， 此时会看到消息被 C1 接收到了，说明消息 dd 被重新入队，然后分配给能处理消息的 C1 处理了​

3.RabbitMQ 持久化

       当 RabbitMQ 服务停掉以后，消息生产者发送过来的消息不丢失要如何保障？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。

3.1队列如何实现持久化

           之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq 如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为持久化

//让队列持久化
boolean durable = true;
//声明队列
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

注意：如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列，不然就会出现错误

​

以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区

 ​

3.2消息实现持久化

需要在消息生产者修改代码，MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性。

​

将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候 但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没 有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。

4.公平分发

        在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训分发，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，在消费者中消费之前，我们可以设置参数 channel.basicQos(1);

//不公平分发
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);

运行，可见prefetch count属性为1 

这里解释一下prefetch count，这个就是一个预估值，相当于一个消费者最多能处理多少条消息，多于这个值，将不再给它增加工作量。

        当rabbitmq要将队列中的一条消息投递给消费者时，会遍历该队列上的消费者列表，选一个合适的消费者，然后将消息投递出去。其中挑选消费者的一个依据就是看消费者对应的channel上未ack的消息数是否达到设置的prefetch_count个数，如果未ack的消息数达到了prefetch_count的个数，则不符合要求。当挑选到合适的消费者后，中断后续的遍历。

​

 ​

         意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你，你先别分配给我，我目前只能处理一个 任务，然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者，当然如果所有的消费者都没有完 成手上任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能就会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加 新的 worker 或者改变其他存储任务的策略。 

5.预取值分发

带权的消息分发

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费 者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设 置“预取计数”值来完成的。

该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知 这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。

通常，增加预取将提高 向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的 内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范 围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。

预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境 中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

​

6.发布确认

6.1发布确认逻辑

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。

6.2发布确认的策略

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();

6.2.1 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。

/**
 * 单个发送
 */
public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    //队列声明
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, 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 + "";
        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");
        }
    }

    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");

}

​​​​​​​6.2.2 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 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。

/**
 * 批量
 */
public static void publishMessageBatch() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    //队列声明
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, 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");

6.2.3 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， 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。消息的发送和确认是异步的，是独立的两块，不会因为没确认而停止发消息，只需要一直发消息，最后broker会通知哪些消息未确认收到回调。

如何处理异步未确认消息?

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列， 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

以上 3 种发布确认速度对比 :

• 单独发布消息

  同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。

• 批量发布消息

  批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。

• 异步处理

  最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些

• 7.交换机

  Exchanges

  RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。

  相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定

• Exchanges 的类型：

  ​ 直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)

  无名exchange：

  ​ 在前面部分我们对 exchange 一无所知，但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的 原因是因为我们使用的是默认交换，我们通过空字符串(“”)进行标识。

• 

  第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机：消息能路由发送到队列中其实是由 routingKey(bindingkey)绑定 key 指定的，如果它存在的话

  7.1.1 临时队列

  之前的章节我们使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。队列的名称我们来说至关重要，我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。

  每当我们连接到 Rabbit 时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除。

  创建临时队列的方式如下:

String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

显示如下

D：持久化 EXCL:排他 AD：自动删除

7.1.2 绑定 bindings

什么是 bingding 呢，binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是 生产者 与 消费者1 和 消费者2 进行了绑定

7.2 Fanout exchange

#Fanout 介绍

 简单的讲，就是把交换机（Exchange）里的消息发送给所有绑定该交换机的队列，忽略routingKey

7.3 Direct exchange

在上一节中，我们构建了一个简单的日志记录系统。我们能够向许多接收者广播日志消息。在本节我们将向其中添加一些特别的功能——让某个消费者订阅发布的部分消息。例如我们只把严重错误消息定向存储到日志文件(以节省磁盘空间)，同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

我们再次来回顾一下什么是 bindings，绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解： 队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣。绑定用参数：routingKey 来表示也可称该参数为 binding key， 创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "routingKey");

绑定之后的意义由其交换类型决定。

#Direct 介绍

上一节中的我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者，对此我们想做一些改变，例如我们希 望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros)，而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志 消息避免浪费磁盘空间。Fanout 这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的 广播，在这里我们将使用 direct 这种类型来进行替换，这种类型的工作方式是，消息只去到它绑定的 routingKey 队列中去。

7.4 Topics exchange

#Topic 的介绍

在上一个小节中，我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行随意广播的 fanout 交换机，而是使用了 direct 交换机，从而有能实现有选择性地接收日志。

尽管使用 direct 交换机改进了我们的系统，但是它仍然存在局限性——比方说我们想接收的日志类型有 info.base 和 info.advantage，某个队列只想 info.base 的消息，那这个时候direct 就办不到了。这个时候就只能使用 topic 类型

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

例子	说明
quick.orange.rabbit	被队列 Q1Q2 接收到
azy.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

8 死信队列

8.1 死信的概念

        先从概念解释上搞清楚这个定义，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

8.2 死信的来源

• 消息 TTL 过期

• TTL是Time To Live的缩写, 也就是生存时间

• 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

8.3 死信实战

在这里测试一下TTL过期，消息被拒绝，队列达到最大长度，而让消息进入死信的队列的三种情况

总而言之，构建死信框架以下步骤

 1.声明死信交换机和普通交换机，包括类型和名称

2.声明死信队列，与死信交换机绑定

3.声明正常队列，绑定死信队列信息

4.绑定正常队列和普通交换机

消费者01

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[] args) 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：队列、交换机、路由键（routingKey）
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

        //正常队列绑定死信队列信息
        Map 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");

        //正常队列
        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 -> {
        });
    }

}

 生产者

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //设置消息的 TTL 时间 10s
        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);
        }

    }
}

在生产者这里设置了TTL过期时间，所以打开生产者后，消息如果10秒内未消费，直接进入死信队列（消息过期了） 

消费者 C2 代码：

以上步骤完成后，启动 C2 消费者，它消费死信队列里面的消息

public class Consumer02 {
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //声明队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

        System.out.println("等待接收死信消息........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收到消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

8.3.1 死信之最大长度

1、消息生产者代码去掉 TTL 属性

2、C1 消费者修改以下代码**(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)**

//设置正常队列的长度限制，例如发10个，4个则为死信
params.put("x-max-length",6);

注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了

3、C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

8.3.2 死信之消息被拒

1、消息生产者代码同上生产者一致

2、C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

拒收消息 "info5"

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[] args) 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：队列、交换机、路由键（routingKey）
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map 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");
//        //设置正常队列的长度限制，例如发10个，4个则为死信
//        params.put("x-max-length",6);
        
        //正常队列
        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");
            if (message.equals("info5")) {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message + "并拒绝签收该消息");
                //requeue 设置为 false 代表拒绝重新入队 该队列如果配置了死信交换机将发送到死信队列中
                channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            } else {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
                channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }

        };
        //开启手动应答
        channel.basicConsume(normalQueue, false, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }

}

3、C2 消费者代码不变

启动消费者 1 然后再启动消费者 2

9. 延迟队列

9.1 延迟队列介绍

9.1.1 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

9.1.2 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；那我们一直轮询数据，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。

9.1.3 RabbitMQ 中的 TTL

TTL 是什么呢？TTL 是 RabbitMQ 中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间，单位是毫秒。

换句话说，如果一条消息设置了 TTL 属性或者进入了设置TTL 属性的队列，那么这条消息如果在 TTL 设置的时间内没有被消费，则会成为"死信"。如果同时配置了队列的TTL 和消息的 TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方式设置 TTL。

• 队列设置TTL

在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

• 消息设置TTL

是针对每条消息设置TTL

9.2 整合 springboot

前一小节我们介绍了死信队列，刚刚又介绍了 TTL，至此利用 RabbitMQ 实现延时队列的两大要素已经集齐，接下来只需要将它们进行融合，再加入一点点调味料，延时队列就可以新鲜出炉了。想想看，延时队列，不就是想要消息延迟多久被处理吗，TTL 则刚好能让消息在延迟多久之后成为死信，另一方面， 成为死信的消息都会被投递到死信队列里，这样只需要消费者一直消费死信队列里的消息就完事了，因为里面的消息都是希望被立即处理的消息。

1、创建一个空项目：

 2.添加对应的依赖

   
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter
    
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-amqp
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-web
    
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-test
        test
    
    
        com.alibaba
        fastjson
        1.2.47
    
    
        org.projectlombok
        lombok
    
    
    
        io.springfox
        springfox-swagger2
        3.0.0
    
    
        io.springfox
        springfox-swagger-ui
        3.0.0
    
    
    
        org.springframework.amqp
        spring-rabbit-test
        test
    

 3、修改配置文件

# 应用名称
spring.application.name=demo
spring.rabbitmq.host=192.168.142.128
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

4、添加Swagger 配置类

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket webApiConfig() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .groupName("webApi")
                .apiInfo(webApiInfo())
                .select()
                .build();
    }

    private ApiInfo webApiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("rabbitmq 接口文档")
                .description("本文档描述了 rabbitmq 微服务接口定义")
                .version("1.0")
                .contact(new Contact("zhiyuan", "http://oddfar.com", "[email protected]"))
                .build();
    }

}

队列 TTL

• 代码架构图

创建两个队列 QA 和 QB，两者队列 TTL 分别设置为 10S 和 40S，然后在创建一个交换机 X 和死信交 换机 Y，它们的类型都是direct，创建一个死信队列 QD，它们的绑定关系如下：

原先配置队列信息，写在了生产者和消费者代码中，现在可写咋配置类中，生产者只发消息，消费者只接受消息

 配置文件类代码，根据上图，

1.将X交换机，qa qb队列，Y死信交换机，qd死信队列进行绑定

package com.oddfar.config;

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author zhiyuan
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {
    public static final String X_EXCHANGE = "X";
    public static final String QUEUE_A = "QA";
    public static final String QUEUE_B = "QB";
    //死信交换机
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    //死信队列
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";

    // 声明 xExchange
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    // 声明 死信队列交换机
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }

    //声明队列 A ttl 为 10s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        Map args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 10000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();
    }

    // 声明队列 A 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queueaBindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");
    }

    //声明队列 B ttl 为 40s 并绑定到对应的死信交换机
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        Map args = new HashMap<>(3);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //声明当前队列的死信路由 key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //声明队列的 TTL
        args.put("x-message-ttl", 40000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();
    }

    //声明队列 B 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queuebBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queue1B,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue1B).to(xExchange).with("XB");
    }

    //声明死信队列 QD
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE);
    }

    //声明死信队列 QD 绑定关系
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingQAD(@Qualifier("queueD") Queue queueD,
                                        @Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");
    }

}

发起请求

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好1/20000(opens new window)

http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好2/2000(opens new window)

          看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置 TTL 的方式，消息可能并不会按时“死亡“

       因为 RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列， 如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行，按照队列，也是执行第一个，再执行第二个，即便第二个消息过期时间更短，也得等第一个消息被处理完了才行。

这也就是为什么第二个延时2秒，却后执行

9.3 Rabbitmq 插件实现延迟队列

上文中提到的问题，确实是一个问题，如果不能实现在消息粒度上的 TTL，并使其在设置的TTL 时间及时死亡，就无法设计成一个通用的延时队列。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题。

安装延时队列插件

可去官网下载 (opens new window)rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，放置到 RabbitMQ 的插件目录。

在这里新增了一个队列delayed.queue,一个自定义交换机 delayed.exchange，绑定关系如下:

1、配置文件类代码：

        在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型消息支持延迟投递机制消息传递后并不会立即投递到目标队列中，而是存储在 mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才投递到目标队列中。

@Configuration
public class DelayedQueueConfig {
    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";

    @Bean
    public Queue delayedQueue() {
        return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);
    }

    //自定义交换机 我们在这里定义的是一个延迟交换机
    @Bean
    public CustomExchange delayedExchange() {
        Map args = new HashMap<>();
        //自定义交换机的类型
        args.put("x-delayed-type", "direct");
        return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME, "x-delayed-message", true, false, args);
    }

    @Bean
    public Binding bindingDelayedQueue(@Qualifier("delayedQueue") Queue queue,
                                       @Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }

}

 2、生产者代码

@GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
public void sendMsg(@PathVariable String message, @PathVariable Integer delayTime) {
    rabbitTemplate.convertAndSend(DELAYED_EXCHANGE_NAME, DELAYED_ROUTING_KEY, message,
            correlationData -> {
                correlationData.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
                return correlationData;
            });
    log.info(" 当 前 时 间 ： {}, 发 送 一 条 延 迟 {} 毫秒的信息给队列 delayed.queue:{}", new Date(), delayTime, message);
}

3、消费者代码

@Slf4j
@Component
public class DelayQueueConsumer {

    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";

    @RabbitListener(queues = DELAYED_QUEUE_NAME)
    public void receiveDelayedQueue(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到延时队列的消息：{}", new Date().toString(), msg);
    }
}

发送请求：

• http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/hello1/20000(opens new window)
• http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/hello2/2000(opens new window)

第二个消息被先消费掉了，符合预期

9.4 总结

延时队列在需要延时处理的场景下非常有用，使用 RabbitMQ 来实现延时队列可以很好的利用 RabbitMQ 的特性，如：消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正确处理的消息不会被丢弃。另外，通过 RabbitMQ 集群的特性，可以很好的解决单点故障问题，不会因为 单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失。

当然，延时队列还有很多其它选择，比如利用 Java 的 DelayQueue，利用 Redis 的 zset，利用 Quartz 或者利用 kafka 的时间轮，这些方式各有特点,看需要适用的场景

10.RabbitMQ - 发布确认高级

• 发布确认 springboot 版本
• 回退消息
• 备份交换机

在生产环境中由于一些不明原因，导致 RabbitMQ 重启，在 RabbitMQ 重启期间生产者消息投递失败， 导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我们开始思考，如何才能进行 RabbitMQ 的消息可靠投递呢？

10.1发布确认 springboot 版本

确认机制方案：

代码架构图：

在配置文件当中需要添加

spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

• NONE 值是禁用发布确认模式，是默认值

• CORRELATED 值是发布消息成功到交换器后会触发回调方法

• SIMPLE 值经测试有两种效果，其一效果和 CORRELATED 值一样会触发回调方法，其二在发布消息成功后使用 rabbitTemplate 调用 waitForConfirms 或 waitForConfirmsOrDie 方法等待 broker 节点返回发送结果，根据返回结果来判定下一步的逻辑，要注意的点是 waitForConfirmsOrDie 方法如果返回 false 则会关闭 channel，则接下来无法发送消息到 broker;

1、添加配置类：

@Configuration
public class ConfirmConfig {
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";

    //声明业务 Exchange
    @Bean("confirmExchange")
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME);
    }

    // 声明确认队列
    @Bean("confirmQueue")
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    // 声明确认队列绑定关系
    @Bean
    public Binding queueBinding(@Qualifier("confirmQueue") Queue queue,
                                @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange exchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("key1");
    }
}

2、消息生产者的回调接口

@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
    /**
     * 交换机不管是否收到消息的一个回调方法
     *
     * @param correlationData 消息相关数据
     * @param ack             交换机是否收到消息
     * @param cause           为收到消息的原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
        String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : "";
        if (ack) {
            log.info("交换机已经收到 id 为:{}的消息", id);
        } else {
            log.info("交换机还未收到 id 为:{}消息，原因:{}", id, cause);
        }
    }

}

3、消息生产者

@RestController
@RequestMapping("/confirm")
@Slf4j
public class ProducerController {
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Autowired
    private MyCallBack myCallBack;

    //依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack);
    }
    
    /**
     * 消息回调和退回
     *
     * @param message
     */
    @GetMapping("sendMessage/{message}")
    public void sendMessage(@PathVariable String message) {

        //指定消息 id 为 1
        CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("1");
        String routingKey = "key1";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, correlationData1);
        log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);

        CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("2");
        routingKey = "key2";
        rabbitTemplate.convertAndSend(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey, message + routingKey, correlationData2);
        log.info(routingKey + "发送消息内容:{}", message + routingKey);

    }

}

4、消息消费者

@Component
@Slf4j
public class ConfirmConsumer {
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";

    @RabbitListener(queues = CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public void receiveMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("接受到队列 confirm.queue 消息:{}", msg);
    }

}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/你好

可以看到，发送了两条消息，第一条消息的 RoutingKey 为 "key1"，第二条消息的 RoutingKey 为 "key2"，两条消息都成功被交换机接收，也收到了交换机的确认回调，但消费者只收到了一条消息，因为第二条消息的 RoutingKey 与队列的 BindingKey 不一致，也没有其它队列能接收这个消息，所有第二条消息被直接丢弃了。

丢弃的消息交换机是不知道的，需要解决告诉生产者消息传送失败

结果分析：

        可以看到，发送了两条消息，第一条消息的 RoutingKey 为 "key1"，第二条消息的 RoutingKey 为 "key2"，两条消息都成功被交换机接收，也收到了交换机的确认回调，但消费者只收到了一条消息，因为第二条消息的 RoutingKey 与队列的 BindingKey 不一致，也没有其它队列能接收这个消息，所有第二条消息被直接丢弃了。

丢弃的消息交换机是不知道的，需要解决告诉生产者消息传送失败

10.2 回退消息

Mandatory 参数

rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack);

1.在仅开启了生产者确认机制的情况下，交换机接收到消息后，会直接给消息生产者发送确认消息，如果发现该消息不可路由，即无法从交换机发送到队列里，那么消息会被直接丢弃，此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。

那么如何让无法被路由的消息帮我想办法处理一下？最起码通知我一声，我好自己处理啊。通过设置 mandatory 参数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。

1、修改配置

#消息退回
spring.rabbitmq.publisher-returns=true

2、修改回调接口

@Component
@Slf4j
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnsCallback {

    /**
     * 交换机不管是否收到消息的一个回调方法
     *
     * @param correlationData 消息相关数据
     * @param ack             交换机是否收到消息
     * @param cause           为收到消息的原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
        String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : "";
        if (ack) {
            log.info("交换机已经收到 id 为:{}的消息", id);
        } else {
            log.info("交换机还未收到 id 为:{}消息，原因:{}", id, cause);
        }
    }

    //当消息无法路由的时候的回调方法
    @Override
    public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {

        log.error("消息：{}，被交换机 {} 退回，原因：{}，路由key：{},code:{}",
                new String(returned.getMessage().getBody()), returned.getExchange(),
                returned.getReplyText(), returned.getRoutingKey(),
                returned.getReplyCode());

    }
}

3、修改发送者 ProducerController

//依赖注入 rabbitTemplate 之后再设置它的回调对象
@PostConstruct
public void init() {
    //消息回调
    rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack);
    /**
     * true：交换机无法将消息进行路由时，会将该消息返回给生产者
     * false：如果发现消息无法进行路由，则直接丢弃
     */
    rabbitTemplate.setMandatory(true);
    //设置回退消息交给谁处理
    rabbitTemplate.setReturnsCallback(myCallBack);

}

访问： http://localhost:8080/confirm/sendMessage/你好(opens new window)

结果分析：

10.3 备份交换机

有了 mandatory 参数和回退消息，我们获得了对无法投递消息的感知能力，在生产者的消息无法被投递时发现并处理。但有时候，我们并不知道该如何处理这些无法路由的消息，最多打个日志，然后触发报警，再来手动处理。而通过日志来处理这些无法路由的消息是很不优雅的做法，特别是当生产者所在的服务有多台机器的时候，手动复制日志会更加麻烦而且容易出错。而且设置 mandatory 参数会增加生产者的复杂性，需要添加处理这些被退回的消息的逻辑。如果既不想丢失消息，又不想增加生产者的复杂性，该怎么做呢？

前面在设置死信队列的文章中，我们提到，可以为队列设置死信交换机来存储那些处理失败的消息，可是这些不可路由消息根本没有机会进入到队列，因此无法使用死信队列来保存消息。 在 RabbitMQ 中，有一种备份交换机的机制存在，可以很好的应对这个问题。

什么是备份交换机呢？备份交换机可以理解为 RabbitMQ 中交换机的“备胎”，当我们为某一个交换机声明一个对应的备份交换机时，就是为它创建一个备胎，当交换机接收到一条不可路由消息时，将会把这条消息转发到备份交换机中，由备份交换机来进行转发和处理，通常备份交换机的类型为 Fanout ，这样就能把所有消息都投递到与其绑定的队列中，然后我们在备份交换机下绑定一个队列，这样所有那些原交换机无法被路由的消息，就会都进 入这个队列了。当然，我们还可以建立一个报警队列，用独立的消费者来进行监测和报警。

• 代码架构图