RabiitMQ延迟队列（死信交换机）

Dead Letter Exchange（死信交换机）

        在MQ中，当消息成为死信（Dead message 死掉的信息）后，消息中间件可以将其从当前队列发送到另一个队列中，这个队列就是死信队列。而 在RabbitMQ中，由于有交换机的概念，实际是将死信发送给了死信交换机（Dead Letter Exchange，简称DLX）。死信交换机和死信队列和普通的没有区别。

消息成为死信的情况

1. 队列消息长度到达限制
2. 消费者拒签消息，并且不把消息重新放入原队列
3. 消息到达存活时间未被消费

有些队列的消息成为死信后，（比如过期了或者队列满了）这些死信一般情况下是会被 RabbitMQ 清理的。但是你可以配置某个交换机为此队列的死信交换机，该队列的消息成为死信后会被重新发送到此 DLX 。至于怎么处理这个DLX中的死信就是看具体的业务场景了，DLX 中的信息可以被路由到新的队列。

• 生产者 

    /**
     * 普通交换机绑定普通交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue queueA() {
        //信息配置
        Map map = new HashMap<>();
        //message在该队列queue的存活时间最大为15秒
        map.put("x-message-ttl", 15000);
        //x-dead-letter-exchange参数是设置该队列的死信交换器（DLX）
        map.put("x-dead-letter-exchange", "exchangeB");
        //x-dead-letter-routing-key参数是给这个DLX指定路由键
        map.put("x-dead-letter-routing-key", "queueB");
        return new Queue("queueA", true, false, false, map);
    }

    @Bean
    public DirectExchange exchangeA() {
        return new DirectExchange("exchangeA");
    }

    @Bean
    public Binding bindingA() {
        return BindingBuilder
                .bind(queueA())
                .to(exchangeA()).with("queueA");
    }

    /**
     * 死信交换机绑定死信交换机
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue queueB() {
        return new Queue("queueB");
    }

    @Bean
    public DirectExchange exchangeB() {
        return new DirectExchange("exchangeB");
    }

    @Bean
    public Binding bindingB() {
        return BindingBuilder
                .bind(queueB())
                .to(exchangeB()).with("queueB");
    }

•  模拟发送请求

    @RequestMapping("/send6")
    public String sendSix() throws JsonProcessingException {
        rabbitTemplate.convertAndSend("exchangeA", "queueA", "检查订单是否过期");
        return "";
    }

这时我发送请求到队列queueA，并设置了15秒的延迟，将超时的信息调用到死信交换机中。在这里我是没开启消费者所有没有消费者去处理该请求的，信息在queueA队列等待15秒后将会转到死信交换机queueB队列进行处理：

延迟队列

• 延迟队列，即消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。经典的应用场景是下单减库存。 

        根据以上结论，在rabbitmq中消费者只要接到信息就会自动确认进行处理。所以在上面并没有开启消费者，当请求時效后（如订单未支付，定时30分钟自动取消功能）我们不应该再让它正常处理，而把该请求放到死信交换机中安排对应的处理，所以我们需要打消费者自动处理请求改成手动。 

• 如果手动确认则当消费者调用 ack、nack、reject 几种方法进行确认，手动确认可以在业务失败后进行一些操作，如果消息未被 ACK 则会发送到下一个消费者

• 如果某个服务忘记 ACK 了，则 RabbitMQ 不会再发送数据给它，因为 RabbitMQ 认为该服务的处理能力有限

• ACK 机制还可以起到限流作用，比如在接收到某条消息时休眠几秒钟

• 消息确认模式有：

1. AcknowledgeMode.NONE：自动确认
2. AcknowledgeMode.AUTO：根据情况确认
3. AcknowledgeMode.MANUAL：手动确认

确认消息（局部方法处理消息）

• 默认情况下消息消费者是自动 ack （确认）消息的，如果要手动 ack（确认）则需要修改确认模式为 manual

消费者添加手动确认消息配置配置 ：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manua

• 消费者接受消息： 

package com.ycxw.consumer.demos;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitHandler;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.amqp.support.AmqpHeaders;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;

/**
 * @author 云村小威
 * @create 2024-01-25 15:36
 */
@Component
public class DLXReceiver {

    @RabbitListener(queues = {"queueA"})
    @RabbitHandler
    public void handlerA(String msg, Channel channel, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long tag) throws IOException {
        System.out.println("已接受到队列queueA传递过来的消息：" + msg);
        channel.basicReject(tag, false);// 拒接消息，如果为true则拒绝后又从新回到队列被接受（循环），除非消息过期。
        //channel.basicAck(tag, true); 确认消息（）一次性全接受，如果为false则接受一次
    }

    /**
     * 接受死信消息
     *
     * @param msg
     */
    @RabbitListener(queues = {"queueB"})
    @RabbitHandler
    public void handlerB(String msg) {
        /**
         * ...接受到信息，去数据库处理
         */
        System.out.println("已接受到队列queueB传递过来的消息：" + msg);
    }
}

 第一次进入普通队列别拒绝后，转到死信队列中处理...

需要注意的 basicAck 方法需要传递两个参数

• deliveryTag（唯一标识 ID）：当一个消费者向 RabbitMQ 注册后，会建立起一个 Channel ，RabbitMQ 会用 basic.deliver 方法向消费者推送消息，这个方法携带了一个 delivery tag， 它代表了 RabbitMQ 向该 Channel 投递的这条消息的唯一标识 ID，是一个单调递增的正整数，delivery tag 的范围仅限于 Channel

• multiple：为了减少网络流量，手动确认可以被批处理，当该参数为 true 时，则可以一次性确认 delivery_tag 小于等于传入值的所有消息