（黑马出品_高级篇_04）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式
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= = = = = = = = = = = = = = = 微服务技术------可靠性消息服务 = = = = = = = = = = = = = = =
今日目标
服务异步通信-高级篇
消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：
1.消息可靠性
消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：
其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：
- 发送时丢失：
- 生产者发送的消息未送达exchange
- 消息到达exchange后未到达queue
- MQ宕机，queue将消息丢失
- consumer接收到消息后未消费就宕机
针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：
- 生产者确认机制
- mq持久化
- 消费者确认机制
- 失败重试机制
下面我们就通过案例来演示每一个步骤。
首先，导入课前资料提供的demo工程：
项目结构如下：
用docker启动即可
docker
docker start mq要创建一个队列起名simple.queue
然后在交换机中把amq.topic交换机，和上面创建的队列simple.queue绑定，我们手动配置
进入amq.topic交换机后，绑定队列
绑定后如图：
1.1.生产者消息确认
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。
注意：
1.1.1.修改配置
首先，修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：
yaml
spring:
rabbitmq:
publisher-confirm-type: correlated
publisher-returns: true
template:
mandatory: true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ReturnCallbacktemplate.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
1.1.2.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：
java
package cn.itcast.mq.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
// 获取RabbitTemplate
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
// 设置ReturnCallback
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
// 投递失败，记录日志
log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
// 如果有业务需要，可以重发消息
});
}
}1.1.3.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。
在publisher服务的cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest类中，定义一个单元测试方法：
java
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
// 1.消息体
String message = "hello, spring amqp!";
// 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 3.添加callback
correlationData.getFuture().addCallback(
result -> {
if(result.isAck()){
// 3.1.ack，消息成功
log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
}else{
// 3.2.nack，消息失败
log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
}
},
ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
);
// 4.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);
// 休眠一会儿，等待ack回执
Thread.sleep(2000);
}全部配置完后，运行测试类SpringAmqpTest.java，这说明消息发送成功
然后呢，我们来一个消息发送失败的情况，我们故意填错交换机的名字
调用后，后台打印日志如下：
然后我们尝试填错，routingKey看一下
报错信息如下：
之后我们恢复代码，都保证正确即可
总结：
SpringAMQP中处理消息确认的几种情况:
● publisher-comfirm:
- 消息成功发送到exchange,返回ack
- 消息发送失败，没有到达交换机，返回nack
- 消息发送过程中出现异常，没有收到回执
● 消息成功发送到exchange, 但没有路由到queue,
- 调用ReturnCallback
1.2.消息持久化
生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。
要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。
- 交换机持久化
- 队列持久化
- 消息持久化
1.2.1.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。
我们通过命令
重启mq
docker
docker restart mq然后查看队列、交换机的情况，比如我们创建的是持久化队列
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：
java
@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
// 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：
1.2.2.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：
我们可以先去mq图形化界面把simple.queue删除
java
@Bean
public Queue simpleQueue(){
// 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D的标示：
这些做完后，我们启动ConsumerApplication.java，然后查看mq的图形化界面
交换机是持久的
队列是持久的
1.2.3.消息持久化
首先把consumer服务停了，不要消费我们的消息
我们在mq的图形化界面，点击simple.queue队列，然后编辑消息，点击发送
查看有1条消息
然后我们重启docker中的mq
java
docker restart mq然后再回来看mq的图形化界面，发现队列还在，但是消息没了
利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：
- 1：非持久化
- 2：持久化
用java代码指定：
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。
运行测试类SpringAmqpTest.java之后，查看mq的图形化界面
查看一下具体消息
然后我们重启一下docker的mq容器
docker
docker restart mq
注意：AMQP中创建的交换机、队列、消息默认都是持久的
交换机：
队列：
消息：
1.3.消费者消息确认
RabbitMQ是阅后即焚 机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。
而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。
设想这样的场景：
- 1）RabbitMQ投递消息给消费者
- 2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
- 3）RabbitMQ删除消息
- 4）消费者宕机，消息尚未处理
这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。
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，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。
1.3.1.演示none模式
修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：
yaml
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: none # 关闭ack修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：
修改SpringRabbitListener.java
java
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
// 模拟异常
System.out.println(1 / 0);
log.debug("消息处理完成！");
}测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。
dubug启动Consumer
发现消息还没接收呢，直接就没了
也就是说，消费者虽然接收到了消息，但是假如消费者还没有读取，发生了报错或者宕机，这个消息就会丢失
1.3.2.演示auto模式
再次把确认机制修改为auto:
yaml
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto # 关闭ack我们去mq的图形化界面创建消息
发送后，我们看到图形化界面中有1条消息
IDEA后台因为我们认为写了1/0的错误算数运算，导致IDEA不停重发请求重试消息的推送，这显然也不符合我们的要求
在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）：
抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：
1.4.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：
怎么办呢？
1.4.1.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：
yaml
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
retry:
enabled: true # 开启消费者失败重试
initial-interval: 1000 # 初始的失败等待时长为1秒
multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
max-attempts: 4 # 最大重试次数
stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false修改SpringRabbitListener.java
修改为日志打印的形式
java
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
log.debug("消费者接收到simple.queue的消息：【" + msg + "】");
System.out.println(1 / 0);
log.info("消费者处理消息成功!");
}重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：
- 在重试4次后，SpringAMQP会抛出异常
AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
- 查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息了
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
1.4.2.失败策略
在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。
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
java
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机
java
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}完整代码：
java
package cn.itcast.mq.config;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}以上配置完之后，我们再重复步骤发送消息
发送后我们看到失败交换机有了
队列也有了
看一下IDEA的后台
看一下error.queue中的消息，很清晰把错误栈都输出了
1.5.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
2.1.初识死信交换机
2.1.1.什么是死信交换机
什么是死信？
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）。
如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信：
因为simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机：
如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列：
另外，队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：
- 死信交换机名称
- 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey
这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。
2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展）
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：
java
// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化
.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}
// 声明死信交换机 dl.direct
@Bean
public DirectExchange dlExchange(){
return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
}
// 声明存储死信的队列 dl.queue
@Bean
public Queue dlQueue(){
return new Queue("dl.queue", true);
}
// 将死信队列 与 死信交换机绑定
@Bean
public Binding dlBinding(){
return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
}2.1.3.总结
什么样的消息会成为死信？
- 消息被消费者reject或者返回nack
- 消息超时未消费
- 队列满了
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。
2.2.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
2.2.1.接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列：
java
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
key = "ttl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
}2.2.2.声明一个队列，并且指定TTL
要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：
java
@Bean
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct
声明交换机，将ttl与交换机绑定：
java
@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}发送消息，但是不要指定TTL：
java
@Test
public void testTTLQueue() {
// 创建消息
String message = "hello, ttl queue";
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
// 记录日志
log.debug("发送消息成功");
}发送消息的日志：
查看下接收消息的日志：
因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。
2.2.3.发送消息时，设定TTL
在发送消息时，也可以指定TTL：
java
@Test
public void testTTLMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000")
.build();
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
log.debug("发送消息成功");
}查看发送消息日志：
接收消息日志：
这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信。
2.2.4.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
2.3.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。参考RabbitMQ的插件列表页面：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html
使用方式可以参考官网地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq
2.3.1.安装DelayExchange插件
参考课前资料：
1.安装DelayExchange插件
官方的安装指南地址为：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq
上述文档是基于linux原生安装RabbitMQ，然后安装插件。
因为我们之前是基于Docker安装RabbitMQ，所以下面我们会讲解基于Docker来安装RabbitMQ插件。
2.下载插件
RabbitMQ有一个官方的插件社区，地址为：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html
其中包含各种各样的插件，包括我们要使用的DelayExchange插件：
大家可以去对应的GitHub页面下载3.8.9版本的插件，地址为https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9这个对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。
课前资料也提供了下载好的插件：
3.上传插件
因为我们是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。如果不是基于Docker的同学，请参考第一章部分，重新创建Docker容器。
我们之前设定的RabbitMQ的数据卷名称为mq-plugins，所以我们使用下面命令查看数据卷：
sh
docker volume inspect mq-plugins可以得到下面结果：
接下来，将插件上传到这个目录即可：
4.安装插件
最后就是安装了，需要进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq，所以执行下面命令：
sh
docker exec -it mq bash执行时，请将其中的 -it 后面的mq替换为你自己的容器名.
进入容器内部后，执行下面命令开启插件：
sh
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange结果如下：
2.3.2.DelayExchange原理
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
2.3.3.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。
1）声明DelayExchange交换机
基于注解方式（推荐）：
SpringRabbitListener.java
java
/**
* 延迟交换机和队列
*
* @param message
*/
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),
key = "delay"
))
public void listenDelayExchange(String message) {
log.info("消费者接收到了delay.queue的消息" + message);
}也可以基于@Bean的方式：
2）发送消息
发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：
SpringAmqpTest.java
java
/**
* 发送延迟消息
*
* @throws InterruptedException
*/
@Test
public void testSendDealyMessage() throws InterruptedException {
String routingKey = "delay";
// 创建消息
Message message = MessageBuilder.withBody("hello, delay message !".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
.setHeader("x-delay", 5000)
.build();
// 准备CorrelationData
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", routingKey, message, correlationData);
}
log.info("发送delay消息成功!");看一下mq的图形界面
运行测试类SpringAmqpTest.java发送消息，虽然发送delay消息成功，但是下面报了错误
查看consumer,5秒后接收消息成功
那这里为什么会报错呢，这是因为delay的交换机是将消息持有了5秒后发送的，这里其实不是报错，而是消息暂存了5秒，过了5秒才发送到队列，那我们能不让它们报错吗，当然可以，我们继续修改。
根据receivedDelay是否有值判断是否重发，有就不重发
修改publisher中的CommonConfig.java
java
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
// 获取RabbitTemplate对象
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
// 配置eturnCallback
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
// 判断是否是延迟消息
if (message.getMessageProperties().getReceivedDelay() > 0) {
// 是一个延迟消息，忽略报错信息
return;
}
// 记录日志
log.error("消息发送到队列失败，响应码:{},失败原因:{},交换机:{},routingKey:{},消息:{}",
replyCode, replyText, exchange, routingKey, message);
// 如果有失败的，可以进行消息的重发
});
}再此通过测试类发送消息，报错就没有了
2.3.4.总结
延迟队列插件的使用步骤包括哪些？
•声明一个交换机，添加delayed属性为true
•发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间
3.惰性队列
3.1.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。也就是我们之前说的work queue模式
- 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
- 扩大队列容积，提高堆积上限
要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。
3.2.惰性队列
从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：
- 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
3.2.1.基于命令行设置lazy-queue
而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：
sh
rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues 命令解读：
rabbitmqctl：RabbitMQ的命令行工具set_policy：添加一个策略Lazy：策略名称，可以自定义"^lazy-queue$"：用正则表达式匹配队列的名字'{"queue-mode":"lazy"}'：设置队列模式为lazy模式--apply-to queues：策略的作用对象，是所有的队列
3.2.2.基于@Bean声明lazy-queue
新建类LazyConfig.java
java
@Configuration
public class LazyConfig {
/**
* 惰性队列
*
* @return
*/
@Bean
public Queue lazyQueue() {
return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy().build();
}
/**
* 普通队列
*
* @return
*/
@Bean
public Queue normalQueue() {
return QueueBuilder.durable("normal.queue").build();
}
}启动Consumer服务，查看mq图形界面
修改SpringAmqpTest.java
java
/**
* 测试惰性队列
*
* @throws InterruptedException
*/
@Test
public void testSendLazyQueue() throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
String routingKey = "lazy.queue";
// 创建消息
Message message = MessageBuilder.withBody("hello, lazy queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)
.build();
rabbitTemplate.convertAndSend(routingKey, message);
//log.info("发送lazy队列消息成功!");
}
}
/**
* 测试惰性队列
*
* @throws InterruptedException
*/
@Test
public void testSendNormalQueue() throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
String routingKey = "normal.queue";
// 创建消息
Message message = MessageBuilder.withBody("hello, normal queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)
.build();
rabbitTemplate.convertAndSend(routingKey, message);
//log.info("发送normal队列消息成功!");
}
}我们看到lazy queue中，memory中没有，直接写磁盘，比较稳定
我们看normal queue中，往内存中写，而且写一会儿就会往磁盘刷新一部分，稳定性不好
3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue
3.3.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，可以再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
4.1.集群分类
RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：
•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。
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。
4.2.普通集群
4.2.1.集群结构和特征
普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：
- 会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
- 当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
- 队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失
结构如图：
4.2.2.部署
参考课前资料：《RabbitMQ部署指南.md》
集群部署
接下来，我们看看如何安装RabbitMQ的集群。
1.集群分类
在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：
- 普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
- 镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。
我们先来看普通模式集群，我们的计划部署3节点的mq集群：
| 主机名 | 控制台端口 | amqp通信端口 |
|---|---|---|
| mq1 | 8081 ---> 15672 | 8071 ---> 5672 |
| mq2 | 8082 ---> 15672 | 8072 ---> 5672 |
| mq3 | 8083 ---> 15672 | 8073 ---> 5672 |
集群中的节点标示默认都是：rabbit@[hostname]，因此以上三个节点的名称分别为：
- rabbit@mq1
- rabbit@mq2
- rabbit@mq3
2.获取cookie
RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。
要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。
每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。
我们先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令：
sh
docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie可以看到cookie值如下：
sh
FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群。
sh
docker rm -f mq
清理数据卷
docker
docker volume prune3.准备集群配置
在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：
sh
cd /tmp
# 创建文件
touch rabbitmq.conf文件内容如下：
nginx
loopback_users.guest = false
listeners.tcp.default = 5672
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config
cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1
cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2
cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3再创建一个文件，记录cookie
sh
cd /tmp
# 创建cookie文件
touch .erlang.cookie
# 写入cookie
echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限
chmod 600 .erlang.cookie准备三个目录,mq1、mq2、mq3：
sh
cd /tmp
# 创建目录
mkdir mq1 mq2 mq3然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3：
sh
# 进入/tmp
cd /tmp
# 拷贝
cp rabbitmq.conf mq1
cp rabbitmq.conf mq2
cp rabbitmq.conf mq3
cp .erlang.cookie mq1
cp .erlang.cookie mq2
cp .erlang.cookie mq34.启动集群
创建一个网络：
sh
docker network create mq-netdocker volume create
运行命令
sh
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq1 \
--hostname mq1 \
-p 8071:5672 \
-p 8081:15672 \
rabbitmq:3.8-management
sh
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq2 \
--hostname mq2 \
-p 8072:5672 \
-p 8082:15672 \
rabbitmq:3.8-management
sh
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management5.测试
在mq1这个节点上添加一个队列：
如图，在mq2和mq3两个控制台也都能看到：
6.数据共享测试
点击这个队列，进入管理页面：
然后利用控制台发送一条消息到这个队列：
结果在mq2、mq3上都能看到这条消息：
7.可用性测试
我们让其中一台节点mq1宕机：
sh
docker stop mq1然后登录mq2或mq3的控制台，发现simple.queue也不可用了：
说明数据并没有拷贝到mq2和mq3。
4.3.镜像集群
4.3.1.集群结构和特征
镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征：
- 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
- 创建队列的节点被称为该队列的主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
- 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
- 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
- 主宕机后，镜像节点会替代成新的主
结构如图：
4.3.2.部署
参考课前资料：《RabbitMQ部署指南.md》
镜像模式
在刚刚的案例中，一旦创建队列的主机宕机，队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题，必须使用官方提供的镜像集群方案。
官方文档地址：https://www.rabbitmq.com/ha.html
1.镜像模式的特征
默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点 ，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点。
但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。
用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。
当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。
总结如下：
- 镜像队列结构是一主多从（从就是镜像）
- 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
- 主宕机后，镜像节点会替代成新的主（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）
- 不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成（但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量）
2.镜像模式的配置
镜像模式的配置有3种模式：
| ha-mode | ha-params | 效果 |
|---|---|---|
| 准确模式exactly | 队列的副本量count | 集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出现故障，则将在另一个节点上创建一个新的镜像。 |
| all | (none) | 队列在群集中的所有节点之间进行镜像。队列将镜像到任何新加入的节点。镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力，包括网络I / O，磁盘I / O和磁盘空间使用情况。推荐使用exactly，设置副本数为（N / 2 +1）。 |
| nodes | node names | 指定队列创建到哪些节点，如果指定的节点全部不存在，则会出现异常。如果指定的节点在集群中存在，但是暂时不可用，会创建节点到当前客户端连接到的节点。 |
这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。
语法示例：
3.exactly模式
auto
rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'rabbitmqctl set_policy：固定写法ha-two：策略名称，自定义"^two\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以two.开头的队列名称'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}': 策略内容"ha-mode":"exactly"：策略模式，此处是exactly模式，指定副本数量"ha-params":2：策略参数，这里是2，就是副本数量为2，1主1镜像"ha-sync-mode":"automatic"：同步策略，默认是manual，即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic，则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步，会带来额外的网络开销
4.模式
auto
rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}'ha-all：策略名称，自定义"^all\."：匹配所有以all.开头的队列名'{"ha-mode":"all"}'：策略内容"ha-mode":"all"：策略模式，此处是all模式，即所有节点都会称为镜像节点
5.nodes模式
auto
rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'rabbitmqctl set_policy：固定写法ha-nodes：策略名称，自定义"^nodes\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以nodes.开头的队列名称'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}': 策略内容"ha-mode":"nodes"：策略模式，此处是nodes模式"ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]：策略参数，这里指定副本所在节点名称
6.测试
我们使用exactly模式的镜像，因为集群节点数量为3，因此镜像数量就设置为2.
运行下面的命令：
sh
docker exec -it mq1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'下面，我们创建一个新的队列：
在任意一个mq控制台查看队列：
7.测试数据共享
给two.queue发送一条消息：
然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息：
8.测试高可用
现在，我们让two.queue的主节点mq1宕机：
sh
docker stop mq1查看集群状态：
查看队列状态：
发现依然是健康的！并且其主节点切换到了rabbit@mq2上
5.仲裁队列
从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。
4.4.仲裁队列
4.4.1.集群特征
仲裁队列：仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能，用来替代镜像队列，具备下列特征：
- 与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步
- 使用非常简单，没有复杂的配置
- 主从同步基于Raft协议，强一致
4.4.2.部署
参考课前资料：《RabbitMQ部署指南.md》
仲裁队列
从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。
1.添加仲裁队列
在任意控制台添加一个队列，一定要选择队列类型为Quorum类型。
在任意控制台查看队列：
可以看到，仲裁队列的 + 2字样。代表这个队列有2个镜像节点。
因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果你的集群有7个节点，那么镜像数肯定是5；而我们集群只有3个节点，因此镜像数量就是3.
2.测试
可以参考对镜像集群的测试，效果是一样的。
3.集群扩容
4.加入集群
1）启动一个新的MQ容器：
sh
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq4 \
--hostname mq5 \
-p 8074:15672 \
-p 8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management2）进入容器控制台：
sh
docker exec -it mq4 bash3）停止mq进程
sh
rabbitmqctl stop_app4）重置RabbitMQ中的数据：
sh
rabbitmqctl reset5）加入mq1：
sh
rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq16）再次启动mq进程
sh
rabbitmqctl start_app
5.增加仲裁队列副本
我们先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况，进入mq1容器：
sh
docker exec -it mq1 bash执行命令：
sh
rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"结果：
现在，我们让mq4也加入进来：
sh
rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mq4"结果：
再次查看：
sh
rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"
查看控制台，发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3：
4.4.3.Java代码创建仲裁队列
java
@Bean
public Queue quorumQueue() {
return QueueBuilder
.durable("quorum.queue") // 持久化
.quorum() // 仲裁队列
.build();
}4.4.4.SpringAMQP连接MQ集群
注意，这里用address来代替host、port方式
java
spring:
rabbitmq:
addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073
username: itcast
password: 123321
virtual-host: /