RabbitMQ 学习笔记

RabbitMQ 学习笔记

一、MQ 相关概念

1. 什么是 MQ

2. 为什么要用 MQ

3. MQ 的分类

4. MQ 的选择

二、RabbitMQ 介绍

1. RabbitMQ 的概念

2. 四大核心概念

3. RabbitMQ 的核心部分

4. RabbitMQ 工作原理

三、RabbitMQ 的下载与安装

1. 安装包安装

1. 下载 RabbitMQ 安装包以及其依赖包
   官网加载

rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm 版本下载：
GitHub
加载下载

依赖包 ：erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm 下载
官网下载
加速下载

2. 安装依赖环境以及 RabbitMq

rpm -ivh erlang-21.3.8.21-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

3. 启动命令

# 启动服务
systemctl start rabbitmq-server
# 查看服务状态
systemctl status rabbitmq-server
# 开机自启动
systemctl enable rabbitmq-server
# 停止服务
systemctl stop rabbitmq-server
# 重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

4. 默认情况下，是没有安装 web 端的客户端插件，需要安装才可以生效：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

安装完毕以后，重启服务即可：

systemctl restart rabbitmq-server

访问 rabbitmq：

5. 添加用户命令

# 创建账号和密码
rabbitmqctl add_user admin 123456

# 设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

# 为用户添加资源权限
# set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
# 添加配置、写、读权限

用户级别介绍：

• dministrator：可以登录控制台、查看所有信息、可以对 rabbitmq 进行管理。
• monitoring：监控者 登录控制台，查看所有信息。
• policymaker：策略制定者 登录控制台，指定策略。
• managment：普通管理员 登录控制台。

再次登录，用 admin 用户

• 关闭应用的命令为：rabbitmqctl stop_app
• 清除的命令为：rabbitmqctl reset
• 重新启动命令为：rabbitmqctl start_app

2. docker 安装

1. 下载 rabbitMq 镜像（如果docker pull rabbitmq 后面不带management，启动rabbitmq后是无法打开管理界面的，所以我们要下载带management插件的rabbitmq）

docker pull rabbitmq:management

2. 开始创建rabbitmq容器

docker run -d --name rabbitmq --publish 5671:5671  --publish 5672:5672 --publish 4369:4369 --publish 25672:25672 --publish 15671:15671 --publish 15672:15672 rabbitmq:management

3.测试访问：

四、RabbitMQ 案例

1. HelloWorld

1. 创建 maven 项目，pom 依赖：

<build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.rabbitmq</groupId>
            <artifactId>amqp-client</artifactId>
            <version>5.8.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2. 生产者
   

package rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

/**
 *  生成者
 *
 */
public class Producer {

    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 工厂IP连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("114.55.56.149");
        // 用户名
        factory.setUsername("guest");
        // 密码
        factory.setPassword("guest");
        //channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /*
         * 生成一个队列
         * 参数1：队列名称
         * 参数2：队列里面的消息是否持久化，默认情况下，消息存储在内存中
         * 参数3：该队列是否只供一个消费者进行消费，是否进行消费共享，true可以多个消费者消费，
         *        false只能一个消费者消费
         * 参数4：是否自动删除：最后一个消费者断开连接之后，该队列是否自动删除，true则自动删除，
         *        false不自动删除
         * 参数5：其他参数
         * */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        String message = "hello world";
        /*
         * 发送一个消息
         * 参数1：发送到哪个交换机
         * 参数2：路由的key值是那个，本次是队列的名称
         * 参数3：其他参数信息
         * 参数4：发送消息的消息体
         * */
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕");

    }

}

注意：如果报connection error，考虑是端口号没有开放的问题。连接服务，请求的端口号是5672，而可视化工具服务，请求的是15672，因此需要开启5672跟15672两个端口，测试连接成功！

3. 消费者

package rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Consumer {

    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

        // 工厂IP连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("114.55.56.149");
        // 用户名
        factory.setUsername("guest");
        // 密码
        factory.setPassword("guest");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 声明 接受消息(若有多个消息待消费，println会多次执行，知道消费完消息)
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };

        // 声明 取消消息
        CancelCallback cancelCallback = consumer -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };

        /*
         * 消费者接收消息
         * 参数1：表示消费哪个UI列
         * 参数2：消费成功之后，是否需要自动应答，true表示自动应答，false表示手动应答
         * 参数3：消费者成功消费的回调
         * 参数4：消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

2. Work Queues

Work Queues — 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。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。

消费者代码：

package rabbitmq.two;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;


/**
 * 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 = RabbitMqUtil.getChannel();

        //消息接受
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String receivedMessage = new String(delivery.getBody());
            System.out.println(consumerTag + "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);
    }
}

package rabbitmq.two;

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

/**
 * 这是一个工作线程，相当于之前的消费者
 *
 * @author zhiyuan
 */
public class Worker02 {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

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

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //消息接受
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String receivedMessage = new String(delivery.getBody());
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"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("C2 消费者启动等待消费.................. ");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

生产者代码：

package rabbitmq.two;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.util.Scanner;

public class Task01 {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

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

        Channel channel = RabbitMqUtil.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);
        }

    }
}

测试：生产者发送四条消息，消费者01.02各接受到俩条消息，且是轮询接受消息的。

3. 消息应答

消息应答概念：

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者的消息，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。

消息应答类型：

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，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. 手动应答。手动应答的三个方法：
   - Channel.basicAck (用于肯定确认)：RabbitMQ 已知道该消息成功被处理，可以将其丢弃了。即手动调用发方法来告诉RabbitMq消息被成功处理了。
   - 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。

图文解释：

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。

生产者：

package rabbitmq.three;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息在手动应答时是不丢失、放回队列中重新消费
 *
 */
public class Task2 {

    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        // 声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息："+message);
        }

    }
}

消费者：

package rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
/*
 * 消费者
 * */
public class Worker03 {
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            // 沉睡一秒
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接受到的消息是:"+new String(message.getBody()));

            //进行手动应答
            /*
             * 参数1：消息的标记  tag
             * 参数2：是否批量应答，false：不批量应答 true：批量
             * */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };

        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

package rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
/*
 * 消费者
 * */
public class Worker04 {
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();
        System.out.println("C2等待接受消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            // 沉睡一秒
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(20);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接受到的消息是:"+new String(message.getBody()));

            //进行手动应答
            /*
             * 参数1：消息的标记  tag
             * 参数2：是否批量应答，false：不批量应答 true：批量
             * */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };


        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

测试：
Worker04由于处理时间太长，我们挂掉他，这个时候信息会重回队列分给Worker03进行处理。

五、RabbitMQ 持久化

概念：
刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当RabbitMQ服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。

1. 队列持久化： 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

 // 声明队列
 // 持久化 需要让Queue持久化
 boolean durable = true;
 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。

重新运行代码后，队列持久化成功

2. 消息持久化：

• 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。如果需要更强有力的持久化策略，参考后边课件发布确认章节。

 //设置生产者发送消息为持久化消息（要求保存到磁盘上）
 channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
                      ,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
 System.out.println("生产者发出消息："+message);

六、消息分发

1、不公平分发

问题：
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);
//采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);

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。

2. 预取值分发

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.gos.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。

七、消息确认

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它是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条 nack 消息， 生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。

发布确认策略

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角认，都需要在channel上调用该方法
开启发布确认的方法：

Channel channel = connection.createChannel();
channel.confirmSelect();

单个发布确认

1. 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。
2. 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颍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。

package rabbitmq.four;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class Producer {

    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {

        publishMessageIndivdually();
    }


    /**
     *  单个发布确认
     */
    public static void publishMessageIndivdually() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        String queName = UUID.randomUUID().toString();

        channel.queueDeclare(queName,false,false,false,null);

        long begin = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {

            String message = i + "";

            channel.basicPublish("",queName,null,message.getBytes());

            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");

    }
}    

批量确认发布

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

package rabbitmq.four;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class Producer {

    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {

   	    publishMessageBatch();


    }
    /**
     * 批量确认发布
     */
    public static void publishMessageBatch() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        String queName = UUID.randomUUID().toString();

        channel.queueDeclare(queName,false,false,false,null);

        //批量确认消息大小
        int batchSize = 100;

        //确认消息的个数
        int outstandingMessageCount = 0;

        long begin = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {

            String message = i + "";

            channel.basicPublish("",queName,null,message.getBytes());

            outstandingMessageCount ++;

            if (outstandingMessageCount == batchSize){
                boolean flag = channel.waitForConfirms();
                if (flag){
                    System.out.println("消息发送成功");
                    outstandingMessageCount = 0;
                }
            }
        }

        //为了确保还有剩余没有确认的消息，则再次确认
        while (outstandingMessageCount > 0 ){
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag){
                System.out.println("消息发送成功");
                outstandingMessageCount = 0;
            }
        }

        long end = System.currentTimeMillis();

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

异步发布确认

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。

package rabbitmq.four;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class Producer {

    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;


    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {

        publishMessageAsync();
    }

    public static void publishMessageAsync() throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        /**
         *  线程安全有序的一个哈希表，适合高并发
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();

        /**
         * sequenceNumber:消息序列号
         * multiple: true   可以确认小于等于当前序列号的消息。
         *           false  确认当前序列号消息
         */
        ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
            if (multiple) {
                //返回的是小于等于当前序列号的未确认消息  是一个map, 这里如果为false 则只是小于
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);
                System.out.println("我是批量删除：" + sequenceNumber );
                //清楚该部分为确认消息
                confirmed.clear();
            } else {
                outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);
                System.out.println("我是单个删除：" + sequenceNumber );

            }
        };


        ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {

            String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);

            System.out.println("发布的消息"+ message + "为被确认，序列号"+ sequenceNumber);
        };

        /**
         * 添加一个异步的监听器
         *
         * 1. 确认收到的消息回调
         * 2. 未收到消息的回调
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);
        long begin = System.currentTimeMillis();

        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {

            String message = "消息" + i;

            /**
             * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号
             * 通过序列号与消息进行一个关联
             * 全部都是未确认的消息体
             */
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);

            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());

        }
        long end = System.currentTimeMillis();

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

三种发布确认速度对比

发布方式	特点
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

八、交换机

1.交换机简介

介绍：

1. 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。
2. 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。
3. 总共有以下几个类型：直接（direct）、主题（topic）、标题（headers）、扇出（fanout）
4. 无名交换机：在本教程的前面部分我们对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(C")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

channel.basiPublish("","hello",null,message.getBytes())；

2. 临时队列

1. 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。

2. 创建临时队列的方式：String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来的队列长这样：

3. Bindings

介绍：

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×与Q1和Q2进行了绑定

4. Fanout exchange

Fanout这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息广播到它知道的所有队列中。系统中默认有些exchange类型

代码实战：

1. 消费者01

package rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 消息接受者01
 */
public class ReceiveLogs01 {

    //交换机的名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"fanout");
        /**
         *  声明一个队列 （临时队列，队列名称是随机的）
         *  当消费者断开与队列的连接的时候 队列就自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        //绑定交换机与队列
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"");
        System.out.println("ReceiveLogs01等待接收消息，把接收到消息打印到屏幕上......");

        //接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs01控制台打印接收到的信息："+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

2. 消费者02

package rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 消息接受者02
 */
public class ReceiveLogs02 {

    //交换机的名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"fanout");
        /**
         *  声明一个队列 （临时队列，队列名称是随机的）
         *  当消费者断开与队列的连接的时候 队列就自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        //绑定交换机与队列
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"");
        System.out.println("ReceiveLogs02等待接收消息，把接收到消息打印到屏幕上......");

        //接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs02控制台打印接收到的信息："+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

3. 生产者

package rabbitmq.five;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 消息发送者
 */
public class EmitLog {

    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"fanout");

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        while (scanner.hasNext()) {

            String message = scanner.next();

            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",null,message.getBytes("UTF-8"));

            System.out.println("生产者发出消息："+ message);
        }

    }
}

测试效果：

5. Direct exchange

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。

在上面这张图中，我们可以看到 X 绑定了两个队列，绑定类型是 direct。队列 Q1 绑定键为 orange， 队列 Q2 绑定键有两个：一个绑定键为 black，另一个绑定键为 green。

在这种绑定情况下，生产者发布消息到 exchange 上，绑定键为 orange 的消息会被发布到队列 Q1。绑定键为 blackgreen 和的消息会被发布到队列 Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。

多重绑定：

当然如果 exchange 的绑定类型是 direct，但是它绑定的多个队列的 key 如果都相同，在这种情况下虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和 fanout 有点类似了，就跟广播差不多，如上图所示。

实战代码：

1. 消费者01

package rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class ReceiveLogsDirect01 {

    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        channel.queueDeclare("console",false,false,false,null);

        channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"info");
        channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"warning");

        //接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect01控制台打印接收到的消息："+ new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume("console",true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

2. 消费者02

package rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class ReceiveLogsDirect02 {

    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        channel.queueDeclare("disk",false,false,false,null);

        channel.queueBind("disk",EXCHANGE_NAME,"error");

        //接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect01控制台打印接收到的消息："+ new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume("disk",true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

3. 生产者

package rabbitmq.six;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 */
public class DirectLogs {

    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        while (scanner.hasNext()) {

            String message = scanner.next();

            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"info",null,message.getBytes("UTF-8"));

            System.out.println("生产者发出消息："+ message);
        }

    }
}

测试效果：

6. 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) 和 第一个单词是 lazy 的多个单词 (lazy.#)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的：

quick.orange.rabbit	被队列 Q1Q2 接收到
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

注意：

• 当一个队列绑定键是 #，那么这个队列将接收所有数据，就有点像 fanout 了
• 如果队列绑定键当中没有 #和 * 出现，那么该队列绑定类型就是 direct 了

实战：

1. 消费者 01

package rabbitmq.seven;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 主体交换机 topic
 * 消费者01
 */
public class ReceiveLogsTopic01 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"topic");

        //声明队列
        String queueName = "Q1";

        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"*.orange.*");

        System.out.println("等待接收消息......");

        DeliverCallback deliverCallback = (c,m)->{
            System.out.println(new String(m.getBody(),"UTF-8"));
            System.out.println("接受队列："+ queueName + "绑定键："+m.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,c -> {});

    }

}

2. 消费者 02

package rabbitmq.seven;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 主体交换机 topic
 * 消费者01
 */
public class ReceiveLogsTopic02 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"topic");

        //声明队列
        String queueName = "Q2";

        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"*.*.rabbit");

        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"lazy.#");

        System.out.println("等待接收消息......");

        DeliverCallback deliverCallback = (c,m)->{
            System.out.println(new String(m.getBody(),"UTF-8"));
            System.out.println("接受队列："+ queueName + "绑定键："+m.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,c -> {});

    }

}

3. 生产者

package rabbitmq.seven;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 生产者
 */
public class EmitLogTopic {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        /**
         * Q1-->绑定的是
         *      中间带 orange 带 3 个单词的字符串(*.orange.*)
         * Q2-->绑定的是
         *      最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(*.*.rabbit)
         *      第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)
         *
         */
        Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
        bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit", "被队列 Q1Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant", "被队列 Q1Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("quick.orange.fox", "被队列 Q1 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox", "被队列 Q2 接收到");
        bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit", "虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次");
        bindingKeyMap.put("quick.brown.fox", "不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");
        bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit", "是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
        bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit", "是四个单词但匹配 Q2");

        for (String routingKey : bindingKeyMap.keySet()){

            String message = bindingKeyMap.get(routingKey);

            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,routingKey,null,message.getBytes("UTF-8"));

            System.out.println("生产者发出消息："+ message);
        }

    }

}

测试效果：

九、队列

1. 死信队列

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。

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。

死信实战：

消费者01：

package rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 死信队列
 *
 * 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 = RabbitMqUtil.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<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");

        //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：

package rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 死信队列
 *
 * 生产者
 */
public class Producer {

    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMqUtil.getChannel();

        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder().expiration("10000").build();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "info" + i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",properties,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发送消息:" + message);
        }

    }

}

启动 C1 ，之后关闭消费者，模拟其接收不到消息。再启动 Producer：

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：

package rabbitmq.eight;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import rabbitmq.util.RabbitMqUtil;


/**
 * @author Alienware
 *
 * 死信队列
 *
 * 消费者 01
 */
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 = RabbitMqUtil.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 -> {
        });
    }

}

死信之最大长度：
消息生产者代码去掉 TTL 属性：

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。

C2 消费者代码不变 (启动 C2 消费者)

死信之消息被拒

• 消息生产者代码同上生产者一致
• 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)

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<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
//        //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 -> {
        });
    }

}

C2 消费者代码不变：启动消费者 1 然后再启动消费者 2

2. 延迟队列

延迟队列概念：

延时队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。

延迟队列使用场景：

1. 订单在十分钟之内未支付则自动取消；
2. 新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒；
3. 用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒；
4. 用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员；
5. 预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议。

这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如：发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭。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。

RabbitMQ 中的 TTL：

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：

两者的区别：

• 如果设置了队列的 TTL 属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃 (如果配置了死信队列被丢到死信队列中)，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间。
• 另外，还需要注意的一点是，如果不设置 TTL，表示消息永远不会过期，如果将 TTL 设置为 0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。

整合 springboot：

pom依赖：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.73</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.springfox</groupId>
            <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.springfox</groupId>
            <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
            <version>2.9.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
            <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

修改配置文件:

spring.rabbitmq.host=42.192.149.71
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123456

添加 Swagger 配置类 :

package com.oddfar.config;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.service.Contact;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;


@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();
    }

}

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：

配置文件类代码 ：

package com.rabbitmq.springbootrabbitmq.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 Alienware
 */
@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";

    //普通队列的名称‘
    public static final String QUEUE_C = "QC";

    //声明普通度列QC
    @Bean("queueC")
    public Queue queueC(){
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //设置死信RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key","YD");
        //设置TTL 单位是ms
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(arguments).build();
    }

    @Bean
    public Binding queueCBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){

        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");

    }


    // 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<String, Object> 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<String, Object> 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");
    }

}

消息生产者代码

package com.rabbitmq.springbootrabbitmq.controller;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Date;

/**
 * @author Alienware
 *
 * 发送延迟消息
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/ttl")
public class SendMsgController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    //开始发消息
    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message){

        log.info("当前时间:{},发送一条消息给两个TTL队列:{}",new Date().toString(),message);

        rabbitTemplate.convertAndSend("X","XA","消息来自ttl为10s的队列："+message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X","XB","消息来自ttl为40s的队列："+message);
    }

    //开始发消息 消息TTL
    @GetMapping("/sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable String ttlTime){
        log.info("当前时间:{},发送一条时长{}毫秒TTL信息给队列QC:{}",new Date().toString(),ttlTime,message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X","XC",message,msg -> {
            msg.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
            return msg;
        });
    }

}

消息消费者代码

package com.rabbitmq.springbootrabbitmq.consumer;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.springbootrabbitmq.config.TtlQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Date;


/**
 * @author Alienware
 *
 * 队列 TTL 消费者
 */

@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {

    //接受消息
    @RabbitListener(queues = TtlQueueConfig.DEAD_LETTER_QUEUE)
    public void receiveD(Message message, Channel channel){

        String msg = new String(message.getBody());

        log.info("当前时间：{}，收到死信度列的消息：{}",new Date().toString(),msg);
    }
}

发起一个请求 http://localhost:8080/ttl/sendMsg/ 嘻嘻嘻

第一条消息在 10S 后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在 40S 之后变成了死信消息， 然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了。

不过，如果这样使用的话，岂不是每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列，这里只有 10S 和 40S 两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加 TTL 为一个小时的队列，如果是预定会议室然后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

延时队列 TTL 优化

下载延迟插件：
插件下载
将延迟插件放到RabbitMQ的插件目录下：

安装插件并重启服务

 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
 systemctl restart rabbitmq-server

代码架构图

配置文件类:

 @Configuration
 public class DelayedQueueConfig {

 //队列
 public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
 //交换机
 public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
 //routingKey
 public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";

 //声明队列
 @Bean
 public Queue delayedQueue(){
   return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);
 };



 //声明交换机
 @Bean
 public CustomExchange delayedExchange(){

     Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
     arguments.put("x-delayed-type","direct");

     return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME,"x-delayed-message",
             true,false,arguments);
 }
 //绑定
 @Bean
 public Binding delayedQueueBindingDelayedExchange(@Qualifier("delayedQueue") Queue delayedQueue,
                                                   @Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange){
     return BindingBuilder.bind(delayedQueue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
 }
}

消费者:

 // 消费者代码 基于插件的延迟消息
 @Slf4j
 @Component
 public class DelayQueueConsumer {

 //监听消息
 @RabbitListener(queues = DelayedQueueConfig.DELAYED_QUEUE_NAME)
 public void recieveDelayQueue(Message message){
     String msg = new String(message.getBody());
     log.info("当前时间：{}，收到延迟队列的消息：{}",new Date().toString(),msg);
 }
}

生产者:

/*
 * 发送延迟消息
 * */
 @Slf4j
 @RestController
 @RequestMapping("/ttl")
 public class SendMsgController {
 
     @Autowired
     private RabbitTemplate rabbitTemplate;
 
     //开始发消息 基于插件的 消息 及 延迟的时间
     @GetMapping("/sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
     public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable Integer delayTime){
         log.info("当前时间：{}，发送一条时长{}毫秒信息给延迟队列delayed.queue：{}",
                 new Date().toString(),delayTime,message);
         rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE_NAME
                 ,DelayedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY,message,msg -> {
             // 发送消息的时候 延迟时长 单位ms
             msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
             return msg;
                 });
     }
 }

测试：
访问 http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/come on baby1/20000；
http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/come on baby1/20000

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。

十、发布确认高级

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？

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);
    }

}

测试： 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。

1. 回退消息

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，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. 配置文件

spring.rabbitmq.publisher-returns=true

2. 回退接口

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

 @Autowired
 private RabbitTemplate rabbitTemplate;

 @PostConstruct
 public void init(){
     //注入
     rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
     rabbitTemplate.setReturnsCallback(this);
 }

 /*
 * 交换机确认回调方法,发消息后，交换机接收到了就回调
 *   1.1 correlationData：保存回调消息的ID及相关信息
 *   1.2 b:交换机收到消息，为true
 *   1.3 s:失败原因，成功为null
 *
 * 发消息，交换机接受失败，也回调
 *   2.1 correlationData：保存回调消息的ID及相关信息
 *   2.2 b:交换机没收到消息，为false
 *   2.3 s:失败的原因
 *
  * */

 @Override
 public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {
     String id = correlationData!=null ? correlationData.getId():"";
     if (b){
         log.info("交换机已经收到ID为：{}的信息",id);
     }else {
         log.info("交换机还未收到ID为：{}的消息，由于原因：{}",id,s);
     }
 }

 //可以在当消息传递过程中不可达目的的时将消息返回给生产者
 //只有不可达目的地的时候才可回退
 @Override
 public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
     log.error("消息{}，被交换机{}退回，退回的原因：{},路由Key：{}",
             new String(returnedMessage.getMessage().getBody())
             , returnedMessage.getExchange()
             , returnedMessage.getReplyText()
             , returnedMessage.getRoutingKey());
   }
 }

3. 发布测试

 // 开始发消息 测试确认
 @RestController
 @Slf4j
 @RequestMapping("/confirm")
 public class ProducerController {

 @Autowired
 private RabbitTemplate rabbitTemplate;

 //发消息
 @GetMapping("/sendMessage/{message}")
 public void sendMessage(@PathVariable String message){
     CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1");
     rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME
             ,ConfirmConfig.CONFIRM_routing_key
             ,message+"key1",correlationData);
     log.info("发送消息内容：{}",message+"key1");

     CorrelationData correlationData2 = new CorrelationData("2");
     rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME
             ,ConfirmConfig.CONFIRM_routing_key+"2"
             ,message+"key12",correlationData2);
     log.info("发送消息内容：{}",message+"key12");
 }
}

4. 效果：实现回退消息成功！
   

2. 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，有机会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。

1. 配置类

// 配置类：发布确认（高级）
@Configuration
public class ConfirmConfig {

    //交换机
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm_exchange";
    //队列
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm_queue";
    //RoutingKey
    public static final String CONFIRM_routing_key = "key1";
    //备份交换机
    public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup_exchange";
    //备份队列
    public static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup_queue";
    //报警队列
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning_queue";

    //声明交换机
    @Bean
    public DirectExchange confirmExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME).durable(true)
                .withArgument("alternate-exchange",BACKUP_EXCHANGE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Queue confirmQueue(){
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    //绑定
    @Bean
    public Binding queueBindingExchange(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue,
                                        @Qualifier("confirmExchange")DirectExchange confirmExchange){
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_routing_key);
    }

    //备份交换机
    @Bean
    public FanoutExchange backupExchange(){
        return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME);
    }

    //备份队列
    @Bean
    public Queue backupQueue(){
        return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE_NAME).build();
    }

    //报警队列
    @Bean
    public Queue warningQueue(){
        return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Binding backupQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("backupQueue") Queue backupQueue,
                                                    @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange){
        return BindingBuilder.bind(backupQueue).to(backupExchange);
    }

    @Bean
    public Binding warningQueueBindingBackupExchange(@Qualifier("warningQueue") Queue backupQueue,
                                                    @Qualifier("backupExchange") FanoutExchange backupExchange){
        return BindingBuilder.bind(backupQueue).to(backupExchange);
    }
}

2. 消费者

  // 报警消费者
 @Component
 @Slf4j
 public class WarningConsumer {

 //接受报警消息
 @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.WARNING_QUEUE_NAME)
 public void receiveWarningMsg(Message message){
     String msg = new String(message.getBody());
     log.error("报警发现不可路由消息：{}",msg);
 }
}

3. 测试
   
   注意：mandatory参数与备份交换机可以一起使用的时候，如果两者同时开启，消息究竟何去何从?谁优先级高，经过上面结果显示答案是备份交换机优先级高。

3. 幂等性

概念：

用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

解决思路：

1. MQ消费者的幂等性的解决一般使用全局ID或者写个唯一标识比如时间戳或者UUID或者订单消费者消费MQ中的消息也可利用MQ的该id来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一id，每次消费消息时用该id先判断该消息是否已消费过。
2. 在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，这就意味着我们的消息永远不会被消费多次,即使我们收到了一样的消息。业界主流的幂等性有两种操作:a.唯一ID+指纹码机制,利用数据库主键去重, b.利用redis.的原子性去实现
   1. 唯一ID+指纹码机制： 指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的，基本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个id是否存在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复;劣势就是在高并发时，如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式。
   2. Redis原子性： 利用redis执行setnx命令，天然具有幂等性，从而实现不重复消费

4. 优先级队列

使用场景：

在我们系统中有一个订单催付的场景，我们的客户在天猫下的订单,淘宝会及时将订单推送给我们，如
果在用户设定的时间内未付款那么就会给用户推送一条短信提醒，很简单的一个功能对吧，但是，tmall商家对我们来说，肯定是要分大客户和小客户的对吧，比如像苹果，小米这样大商家一年起码能给我们创造很大的利润，所以理应当然，他们的订单必须得到优先处理，而曾经我们的后端系统是使用redis.,来存放的定时轮询，大家都知道redis,只能用List做一个简简单单的消息队列，并不能实现一个优先级的场景，所以订单量大了后采用RabbitMQ进行改造和优化,如果发现是大客户的订单给一个相对比较高的优先级，否则就是默认优先级。

要让队列实现优先级需要做的事情有如下事情：队列需要设置为优先级队列，消息需要设置消息的优先级，消费者需要等待消息已经发送到队列中才去消费因为，这样才有机会对消息进行排序

1. 生产者

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

    // 发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

        // 工厂IP连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("192.168.163.128");
        // 用户名
        factory.setUsername("admin");
        // 密码
        factory.setPassword("123");

        // 创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
        //官方允许是0-255之间，此处设置10，允许优化级范围为0-10，不要设置过大，浪费CPU与内存
        arguments.put("x-max-priority",10);
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,arguments);
        // 发消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "info" + i;
            if(i == 5){
                AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
                channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,properties,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            }else {
                channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            }
        }
        System.out.println("消息发送完毕！");
    }
}

2. 消费者

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

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

        factory.setHost("192.168.163.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        // 声明 接受消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        // 声明 取消消息
        CancelCallback cancelCallback = consumer -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        System.out.println("C2等待接受消息.......");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

测试：

5. 惰性队列

使用场景：

RabbitMQ从 3.6.0版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。
默认情况下，当生产者将消息发送到RabbitMQ的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中，这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当RabbitMQ需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMQ的开发者们一直在升级相关的算法，但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候。

两种模式：

队列具备两种模式: default和lazy.默认的为default模式，在3.6.0之前的版本无需做任何变更。lazy_模式即为惰性队列的模式，可以通过调用channel.queueDecare方法的时候在参数中设置，也可以通过
Policy的方式设置，如果一个队列同时使用这两种方式设置的话，那么Policy的方式具备更高的优先级。如果要通过声明的方式改变已有队列的模式的话，那么只能先删除队列，然后再重新声明一个新的。
在队列声明的时候可以通过"x-queue-mode"参数来设置队列的模式，取值为"default"和"lazy”"。下面示例中演示了一个惰性队列的声明细节:

Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode","lazy");
channel.queueDeclare( "myqueue", false, false, false,args);

内存对比：

在发送1百万务消息，每条消息大概占1KB的情况下，普通队列占用内存是1.2GB,而惰性队列仅仅占用1.5MB

十一、RabbitMQ集群

1. 搭建集群

1. 克隆三台虚拟机 ，修改三台机器的名称为node1、node2、node3

vim /etc/hosts
node1
node2
node3

2. 修改三台机器的hosts文件中的名称，让各个节点都能互相识别对象

vim /etc/hosts
192.168.163.128 node1
192.168.163.132 node2
193.168.163.131 node3

3. 以确保各个节点的cookie文件使用的是同一个值：在node1上执行远程操作命令

scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node2:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node3:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

4. 启动RabbitMQ服务，顺带启动Erlang虚拟机和RabbitMQ应用服务，三台节点下执行：

rabbitmq-server -detached

5. 在节点2执行

# rabbitmqctl stop会将Erlang虚拟机关闭  rabbitmqctl stop_app 只关闭rabbitmq服务
rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster rabbit@node1
# 只启动rabbitmq服务
rabbitmqctl start_app

6. 在节点3执行

rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster rabbit@node2
rabbitmqctl start_app

7. 查看集群状态

rabbitmqctl cluster_status

8. 需要重新设置用户

# 创建账号
rabbitmqctl add_user admin 123
# 设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
# 设置用户权限
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*" 

之后在三个集群节点的任意一个可视化界面登录均可

9. 接触集群节点，node2和node3分别执行

rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl start_app
rabbitmqctl cluster_status
# 此项命令均在node1上执行
rabbitmqctl forget_cluster_node rabbit@node2

2. 镜像队列

使用镜像的原因：

如果RabbitMQ集群中只有一个Broker节点，那么该节点的失效将导致整体服务的临时性不可用，并且也可能会导致消息的丢失。可以将所有消息都设置为持久化,并且对应队列的durable属性也设置为true,但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题:因为消息在发送之后和被写入磁盘井执行刷盘动作之间存在一个短暂却会产生问题的时间窗。通过publisherconfirm机制能够确保客户端知道哪些消息己经存入磁盘，尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致的服务不可用。
引入镜像队列（Mirror Queue）的机制，可以将队列镜像到集群中的其他Broker节点之上，如果集群中的一个节点失效了，队列能自动地切换到镜像中的另一个节点上以保证服务的可用性。

搭建步骤

1. 启动三台集群节点
2. 随便找一个节点添加policy
3. 在node1创建一个队列发噢是那个一条信息，队列存在镜像队列
   
4. 在node1上创建一个队列发送一条消息，队列存在镜像队列

3. 实现高可用负载均衡

HAProxy.提供高可用性、负载均衡及基于TCPHTTP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井发连接数。
扩展nginx,lvs,haproxx.p间的区别: http://www.ha97.com/5646.html

4. Federation Exchange

(broker北京)，(broker深圳)彼此之间相距甚远，网络延迟是一个不得不面对的问题。有一个在北京的业务(Client北京)需要连接(broker北京),向其中的交换器exchangeA.发送消息，此时的网络延迟很小,(Client北京)可以迅速将消息发送至exchangeA.中，就算在开启了publisherconfirm.机制或者事务机制的情况下，也可以迅速收到确认信息。此时又有个在深圳的业务(Client深圳)需要向exchangeA发送消息，那么(Client深圳)(broker北京)之间有很大的网络延迟，(Client深圳)将发送消息至exchangeA会经历一定的延迟，尤其是在开启了publisherconfirm.机制或者事务机制的情况下，(Client深圳)会等待很长的延迟时间来接收(broker北京)的确认信息，进而必然造成这条发送线程的性能降低，甚至造成一定程度上的阻塞。
将业务(Client深圳)部署到北京的机房可以解决这个问题，但是如果(Client深圳)调用的另些服务都部署在深圳，那么又会引发新的时延问题，总不见得将所有业务全部部署在一个机房，那么容灾又何以实现?这里使用Federation插件就可以很好地解决这个问题.

搭建步骤

1. 需要保证每台节点单独运行
2. 在每台机器上开启federation相关插件

# 每台节点均需执行以下命令
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation
rabbitmq-plugns enable rabbitmq_federation_management

3. 原理图
   
4. 在下游节点（node2）配置上游节点（node1）
   
5. 添加policy
   
6. 成功
   

5. Federation Queue

使用原因：

联邦队列可以在多个Broker节点(或者集群)之间为单个队列提供均衡负载的功能。一个联邦队列可以连接一个或者多个上游队列(upstream queue)，并从这些上游队列中获取消息以满足本地消费者消费消息的需求。

添加上下游配置（同10.4）添加policy

6. Shovel

使用原因
Federation具备的数据转发功能类似，Shovel够可靠、持续地从一个Broker中的队列(作为源端，即source)拉取数据并转发至另一个Broker中的交换器(作为目的端，即destination)。作为源端的队列和作为目的端的交换器可以同时位于同一个Broker，也可以位于不同的Broker上。Shovel可以翻译为"铲子",是一种比较形象的比喻，这个"铲子"可以将消息从一方"铲子"另一方。Shovel行为就像优秀的客户端应用程序能够负责连接源和目的地、负责消息的读写及负责连接失败问题的处理。

搭建步骤：

1. 开启插件（需要的机器都开启）

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel_management

2. 添加shevel源和目的地