【高级rabbitmq】

文章目录

• [1. 消息丢失问题](#1. 消息丢失问题)
• • [1.1 发送者消息丢失](#1.1 发送者消息丢失)
  • [1.2 MQ消息丢失](#1.2 MQ消息丢失)
  • [1.3 消费者消息丢失](#1.3 消费者消息丢失)
  • • [1.3.1 消费失败重试机制](#1.3.1 消费失败重试机制)
  • 总结
• [2. 死信交换机](#2. 死信交换机)
• • [2.1 TTL](#2.1 TTL)
• [3. 惰性队列](#3. 惰性队列)
• • [3.1 总结：](#3.1 总结：)
• [4. MQ集群](#4. MQ集群)

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

1. 消息丢失问题

1.1 发送者消息丢失

解决方式：生产者确认机制 ：

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。

返回结果有两种方式：

• publisher-confirm，发送者确认
  • 消息成功投递到交换机，返回ack
  • 消息未投递到交换机，返回nack
• publisher-return，发送者回执
  • 消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。

案例：

1. 修改配置
   首先，修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：
   
   说明：

• publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
  • simple：同步等待confirm结果，直到超时
  • correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
• publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
• template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

2. 定义Return回调
   每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置：
   修改publisher服务，添加一个：
   
3. 定义ConfirmCallback
   ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。

1.2 MQ消息丢失

解决方式： 交换机持久化、队列持久化、消息持久化
交换机持久化 ：RabbitMQ中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。

队列持久化 ：RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
消息持久化 ：利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。

1.3 消费者消息丢失

解决方式：消费者消息确认机制 ：消费者在成功处理了消息后告诉MQ成功处理

而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

• manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。

• auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常（aop），没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack

• none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除

由此可知：

• none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失
• auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack
• manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack

一般，我们都是使用默认的auto即可。
案例：

1.3.1 消费失败重试机制

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力：
解决办法:
本地重试 ：我们可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

结论：

• 开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试
• 重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：

• RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式
• ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队
• RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

1）在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列

2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机自己定义的bean会覆盖原先默认的

总结

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

• 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
• 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
• 开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
• 开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

2. 死信交换机

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

• 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
• 消息是一个过期消息，超时无人消费
• 要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机 （Dead Letter Exchange，检查DLX）。

在失败重试策略中，默认的RejectAndDontRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，被丢弃。

我们可以给simple.queue添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。

我们在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：

死信交换机的使用场景是什么？

• 如果队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机；
• 可以利用死信交换机收集所有消费者处理失败的消息（死信），交由人工处理，进一步提高消息队列的可靠性。

2.1 TTL

一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：

• 消息所在的队列设置了超时时间
• 消息本身设置了超时时间

只需要在发消息中设置消息的超时时间，ttl.queue设置队列的超时时间。

总结：

消息超时的两种方式是？

• 给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
• 给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信

如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息？

• 给消息的目标队列指定死信交换机
• 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
• 发送消息时给消息设置超时时间为20秒

延迟队列 ：

利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。

延迟队列的使用场景包括：

• 延迟发送短信
• 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
• 预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果。

这个插件就是DelayExchange插件。

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下：

• 接收消息
• 判断消息是否具备x-delay属性
• 如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间
• 返回routing not found结果给消息发送者
• x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列

使用DelayExchange ：

插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。

3. 惰性队列

消息堆积问题：当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。

解决消息堆积有三种思路：

• 增加更多消费者，提高消费速度。
• 在消费者内开启线程池加快出消息处理速度
• 扩大队列容积，提高堆积上限

惰性队列：扩大队列容积

• 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
• 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
• 支持数百万条的消息存储

基于@RabbitListener声明LazyQueue

3.1 总结：

消息堆积问题的解决方案？

• 队列上绑定多个消费者，提高消费速度
• 使用惰性队列，可以在mq中保存更多消息

惰性队列的优点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息上限高
• 没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点有哪些？

• 基于磁盘存储，消息时效性会降低
• 性能受限于磁盘的IO

4. MQ集群

• 普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力。

• 镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。

• 仲裁队列 ：镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

Java代码创建仲裁队列：

SpringAMQP连接MQ集群: