rabbitmq

用途

流量削峰

最大处理量如果是一秒一万条订单，一秒钟来了两万条，可以先存在消息队列里面，按照能力去消费处理

应用解耦

下单后，需要去调用很多其他系统，使用我们的发布订阅，让需要接受这条消息的服务监听这个queue

异步处理

在我们一些需要异步调用的场景中，回调

核心概念

生产者

交换机（需要重点理解）接受生产者的消息，并按照规则推到队列里面，这些规则的配置可以实现不同场景的需求

队列

消费者

安装

docker

shell 复制代码

docker run -d -p 15672:15672  -p  5672:5672  -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin --name rabbitmq --hostname=rabbitmqhostone  rabbitmq:management

3.8.8 https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/tag/v3.8.8

22.3 https://www.erlang-solutions.com/downloads/

shell 复制代码

# 安装erlang
rpm -ivh esl-erlang_22.3.1-1_centos_7_amd64.rpm

warning: esl-erlang_22.3.1-1_centos_7_amd64.rpm: Header V4 RSA/SHA1 Signature, key ID a14f4fca: NOKEY
error: Failed dependencies:
执行以下命令：

yum install epel-release
yum install unixODBC unixODBC-devel wxBase wxGTK SDL wxGTK-gl

yum install socat -y

#安装RabbitMQ
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

#添加开机启动 RabbitMQ 服务
chkconfig rabbitmq-server on

#启动服务
/sbin/service rabbitmq-server start

#查看服务状态
/sbin/service rabbitmq-server status

#停止服务(选择执行)
/sbin/service rabbitmq-server stop

#开启 web 管理插件，rabbitmq 默认不开启
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

# 现在登录如果使用ip是无法登录的
# 添加配置文件，去掉 ip 限制
cd /etc/rabbitmq

vim rabbitmq-env.conf
#  Specifies new style config file location
CONFIG_FILE=/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf

vim rabbitmq.conf

loopback_users = none

/sbin/service rabbitmq-server restart

#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
# set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
#户 user_admin 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限

#当前用户和角色
rabbitmqctl list_users  

# 关闭防火墙
# 查看防火墙状态： 
systemctl status firewalld.service

# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service

# 开机禁用防火墙
systemctl disable firewalld.service

hello world

还是国际惯例，咱们来一个 hello world，实现的功能也很简单，创建一个生产者，发送一条 hello world 的消息，再创建一个消费者，消费这条消息，并在控制台打印

我们创建一个 maven 的简单项目，后面再去整合 SpringBoot，只需要引入两个依赖

xml 复制代码

 <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>

创建一个生产者

java 复制代码

/**
 * 生产者：发消息
 */
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("172.16.0.28");
        // 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();
        /**
         * 生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化（默认 false，内存）
         * 3.该队列是否值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
         * 4.是否自动删除  最后一个消费者断开连接后 该队列是否自动删除 false 不自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        // 发消息
        String message = "hello world";

        /**
         * 发送一个消费
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的 key 值是哪个，本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 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");
    }

}

消费者

java 复制代码

/**
 * 消费者
 */
public class Consumer {

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

    // 接收消息
    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("172.16.0.28");
        // 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();

        // 声明 接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };

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

        /**
         * 消费者消费消息：
         *  1。 消费哪个队列
         *  2. 消费成功后是否要自动应答，true 代表自动应答， false 代表手动应答
         *  3。消费者未成功消费的回调
         *  4。消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

我们启动下

我们来简单梳理下，在生产者中我们主要做的是，定义一个队列，并往这个队列中发送消息，消费者中则是指定监听对应的 queue

消息应答

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

自动应答
手动应答
- Channel.basicAck(用于肯定确认) RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了
  - 是否批量应答

批量应答的理解，不建议使用，可能会应答没有处理完的消息

自动入队

发生点在工作线程

没有 ack 的消息会被重新放回队列被别的消费者消费

文字说明，我们启动两个消费者，消费者c1,c2分别接收消息 m1, m2, 在c1 ack之前把c1关掉，这时m1会被c2重新消费

java 复制代码

/**
 * 消息在手动应答时是不丢失，放回队列中重新消费
 */
public class Task02 {

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

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

        boolean durable = true;

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

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8")); // 解决中文编码
            System.out.println("生产者发送消息: " + message);
        }
    }
}

public class Work3 {
    // 队列名称
    public static final  String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

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


        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            // 沉睡 1 s
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接收到消息: " + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            // 手动应答
            /**
             * 1.消息的标记 tag
             * 2.是否批量应答 false 不批量应答信道中的消息 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");
        });

    }
}

public class Work4 {
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

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


        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            // 沉睡 30 s
            SleepUtils.sleep(30);
            System.out.println("接收到消息: " + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            // 手动应答
            /**
             * 1.消息的标记 tag
             * 2.是否批量应答 false 不批量应答信道中的消息 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");
        });

    }
}

我们先启动 Task02 ，发送两条消息，后面分别启动 Work4, Work3，Work3 和 Work4根据轮训机制，会分别取到一条消息，然后再 ack 之前，我们把 Work4 关掉，会发现两条消息都被 Work3 消费了

持久化

这里的处理发生在，生产者发送消息的时候

需要分别设置队列和消息的持久化

这里存在一种情况，消息在落盘之前宕机了，消息也会丢失，后面会讲到处理方式（需要发布确认）

发布确认

这一小节来处理上一小节提出的问题，确保消息能被发布

发布确认总共有三种策略，下面我们我们分别说明，代码演示下，重点计算下每种策略所花的时间

首先我们需要开启发布确认

main 函数，下面我们分别写三个方法，分别实现每种发布确认策略

java 复制代码

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

    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        1. 单个确认
        publishMessageIndividually(); // 发布 1000个单独确认消息耗时 398ms
//        2. 批量确认
//        publishMessageBatch(); // 发布 1000个批量确认消息耗时 69ms
//        3. 异步批量确认
//        publishMessageAsync(); // 发布 1000个异步确认消息耗时 33ms
    }

单个发布确认

串行，一条消息发布确认后才可以开始下一条消息

没发送一个消息调用一次 channel.waitForConfirms();

java 复制代码

// 单个确认
public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
    //  队列的声明

    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);

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

    // 开始时间
    long begin = System.currentTimeMillis();

    // 批量发消息
    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
        String message = i + "";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        // 单个消息马上进行发布确认
        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");
}

批量发布确认

计算发送的消息，达到一定量之后调用一次 channel.waitForConfirms();

本质上还是同步，而且会存在某些消息没有被发布的问题，这个实现其实个人感觉有点鸡肋

java 复制代码

// 批量发送确认
    public static void publishMessageBatch() throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //  队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);

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

        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 批量确认大小
        int batchSize = 100;

        // 未确认消息个数

        // 批量发消息 批量发布确认
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());

            // 判断达到100条消息的时候，批量确认一次
            if (i % batchSize == 0) {
                // 发布确认
                channel.waitForConfirms();
            }
        }

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("发布 " + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息耗时 " + (end - begin) + "ms");
    }

异步发布确认

这里是通过回调函数来异步确认

java 复制代码

// 异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //  队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);

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

        /**
         * 线程安全有序的一个哈希表 适用于高并发的情况下
         * 1. 轻松的将序号和消息进行关联
         * 2. 轻松批量删除条目 只要给到序号
         * 3. 支持高并发(多线程)
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms =
                new ConcurrentSkipListMap<>();

        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 准备消息的监听器 监听哪些消息成功了 哪些消息失败了

        // 消息确认成功 回调函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            // 2. 删除已经确认的消息，剩下的就是未确认的消息
            if (multiple) {
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(deliveryTag);
                confirmed.clear();
            } else {
                outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            }
            System.out.println("确认的消息: " + deliveryTag);
        };

        // 消息确认失败 回调函数
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            // 3. 打印一下未确认的消息都有哪些
            String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag);
            System.out.println("未确认的消息是 " + message + "未确认的消息: " + deliveryTag);
        };

        /**
         * 1. 监听哪些消息成功了
         * 2. 监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback); // 异步通知


        // 批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());

            // 1. 此处记录下所有要发送的消息 消息的总和
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);

        }

        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("发布 " + MESSAGE_COUNT + "个异步确认消息耗时 " + (end - begin) + "ms");
    }

有两个点需要说明

channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback); // 异步通知这里添加回调函数
ConcurrentSkipListMap 创建一个并发集合，记录消息状态

TODO 这里可以补充下哈，但还是感谢尚硅谷老师

交换机

这一小节会介绍几种常见交换机绑定队列的方式和几种常见交换机

前面我们没有手动去指定交换机

默认会给我们提供一个无名交换机

类似的，如果我们没有给队列命名，我们采用的也就是临时队列

绑定关系则是指的，路由与队列之间的映射关系

下面我们来介绍不同类型的交换机

fanout

广播，会把接收到的消息广播到它知道的所有队列中

java 复制代码

/**
 * 发消息
 */
public class EmitLog {

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

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

        Channel channel = RabbitMqUtils.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);
        }
    }
}

/**
 * 消息接收
 */
public class ReceiveLogs01 {

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

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

        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        // 声明一个队列 临时队列
        // 队列的名称是随机的
        // 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("等待接收消息，把接收到消息打印在屏幕上......");

        // 接收消息

        // 消费者取消消息时回调接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs01接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

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

}

/**
 * 消息接收
 */
public class ReceiveLogs02 {

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

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

        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        // 声明一个队列 临时队列
        // 队列的名称是随机的
        // 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("等待接收消息，把接收到消息打印在屏幕上......");

        // 接收消息

        // 消费者取消消息时回调接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs02接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

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

我们可以看到，我们发送的m1和 m2，会被两个队列全部接收

direct

发送的时候必须指定路由规则，exchange需要根据routingkey把消息发送给每一个匹配的queue

如果多个队列具有相同的 routingkey，和 fanout 的情况就会类似

java 复制代码

public class DirectLog {
    // 交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

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

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "error", null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息： " + message);
        }
    }
}

public class ReceiveLogsDirect01 {
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明一个队列
        channel.queueDeclare("console", false, false, false, null);

        channel.queueBind("console", EXCHANGE_NAME, "info");
        channel.queueBind("console", EXCHANGE_NAME, "warning");
        
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect01接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

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

public class ReceiveLogsDirect02 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明一个队列
        channel.queueDeclare("disk", false, false, false, null);

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


        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogsDirect02接收到的消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

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

这里在测试的时候，我们需要向不同的 routingKey 发消息，对应的消息就会根据 routingKey 进入到不同的队列

topic

可以理解为是在 direct 的基础上加上了模糊匹配的规则，模糊匹配规则有如下两条

*可以代替一个单词
#可以替代零个或多个单词

java 复制代码

public class EmitLogTopic {
    // 交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

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

        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        /**
         * 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 (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry :
                bindingKeyMap.entrySet()) {
            String bindingKey =
                    bindingKeyEntry.getKey();
            String message = bindingKeyEntry.getValue();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null,
                    message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息" + message);
        }

    }
}

/**
 * 声明主题交换机 及相关队列
 *
 * 消费者 c1
 */
public class ReceiveLogsTopic01 {

    // 交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        // 声明一个队列
        String queueName = "Q1";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

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

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            System.out.println("接收队列： " + queueName + " 绑定键： " + message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

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

/**
 * 声明主题交换机 及相关队列
 * <p>
 * 消费者 c1
 */
public class ReceiveLogsTopic02 {

    // 交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        // 声明一个交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        // 声明一个队列
        String queueName = "Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

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


        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            System.out.println("接收队列： " + queueName + " 绑定键： " + message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

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

交换机和队列的声明方式

基于注解和编程

java 复制代码

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息转换器

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

java 复制代码

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
    return jackson2JsonMessageConverter;
}

如果spring-boot-starter-web则无需重复引入

可靠性

生产者的可靠性

重试机制

yaml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间
    template:
      retry:
        enabled: true # 开启超时重试机制
        initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间
        multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multiplier
        max-attempts: 3 # 最大重试次数

阻塞重试，建议禁用

验证方式，发送消息的时候把 rabbitmq 停用

生产者消息确认机制

publisher confirm->生产者把消息成功发送给了 exchange，ack 和 nack

publisher return->exchange路由消息失败会触发

如何开启

yaml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型
    publisher-returns: true # 开启publisher return机制

java 复制代码

@Test
    void testPublisherConfirm() {
        // 1. 创建 CorrelationData
        CorrelationData cd = new CorrelationData();
        // 2. 给 future 添加 ConfirmCallback
        cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable ex) {
                // 2.1 Future 异常 基本不会出现
                log.error("send message fail", ex);
            }

            @Override
            public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
                // 2.2 Future 接收到回执的处理逻辑，参数中的 result 就是回执内容
                if (result.isAck()) {
                    log.info("发送消息成功，收到 ack");
                } else {
                    log.error("发送消息失败，收到nack，reason: {}", result.getReason());
                }
            }
        });
        // 3. 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);
    }

    @PostConstruct
    public void init(){
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
            @Override
            public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {
                log.error("触发return callback,");
                log.info("exchange: {}", returned.getExchange());
                log.info("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());
                log.info("message: {}", returned.getMessage());
                log.info("replyCode: {}", returned.getReplyCode());
                log.info("replyText: {}", returned.getReplyText());
            }
        });
    }

这个案例routingkey是匹配不到 queue 的，所有会返回 ack，然后触发 returnCallback

生产建议

不建议开启 publisher return ，最多仅仅开启 publisher confirm

mq本身的可靠性

数据持久化

交换机持久化
队列持久化
消息持久化

如果在开启持久化的同时开启 ack，会在持久化完成后才ack，但是由于持久化是批量的，所以建议 ack 使用异步

惰性队列

直接把消息发到磁盘，而不是先到内存再到磁盘

消费者的可靠性

处理模式

yaml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 不做处理

消费处理完消息后的三种回执

ack 成功处理 rabbitmq删除这条消息
nack 消息处理失败重新投递
reject 消息处理失败并拒绝该消息删除

三种处理模式

none 投递完以后 ack
manual 手动模式手动设置 ack 或者 reject
auto spring amqp 帮我们做了增强，正常 ack，业务异常 nack，消息处理或者校验异常 reject

java 复制代码

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        log.info("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
        if (true) {
//            throw new MessageConversionException("故意的"); // reject
            throw new RuntimeException(""); // 会重试
        }
        log.info("消息处理完成");
    }

测试方式，先测试 none 模式，会发现直接删掉了。再测试 auto ，分别测试 MessageConversionException和RuntimeException，前者删掉，后者触发重试

失败重试机制

默认是重新在mq中入队出队

yaml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000ms # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 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

可配置在客户端重试

重试三次后，返回 reject 删掉了消息

失败处理策略

MessageRecovery定义

默认是丢弃RejectAndDontRequeueRecoverer
ImmediateRequeueMessageRecoverer重新入队
RepublishMessageRecoverer

java 复制代码

package com.itheima.consumer.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
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
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");
    }
}

业务幂等性

唯一消息 id，业务处理成功后把id保存到数据库，处理前查询判断这条消息是否处理过

java 复制代码

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jjmc.setCreateMessageIds(true);
    return jjmc;
}

业务幂等

死信队列

存放没有被消费的消息的队列

概念当中比较重要的是死信的来源，有三个

消息 ttl 过期
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(basic.reject或basic.nack) 并且 requeue=false

这三种情况后面会分别模拟，值得说一下的是第三种情况，这里可以看一下之前讲到的消息未应答时可以重新入队，如果这里配置不入队，就可以被添加到死信队列当中

注意一个点即可，配置的是普通队列与死信交换机之间的关系

java 复制代码

/**
 * 死信队列  生产者
 */
public class Producer {

    // 普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

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

        // 死信消息 设置 ttl 单位是 ms
        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder()
                .expiration("10000")
                .build();

        for (int i = 0; i < 11; i++) {
            String message = "info" + i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan", properties, message.getBytes());
        }

    }
}

**
 * 普通队列消费者
 */
public class Consumer01 {

    // 普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    // 死信交换机的名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    // 普通队列的名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";

    // 死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    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);

        // 声明普通队列和死信队列
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
        // 过期时间 不在这里设置 改为在生产者设置消息的 ttl 
        // arguments.put("x-message-ttl", 10000);
        // 正常队列设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        // 设置死信 routing-key
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");

        // 设置正常队列长度的限制
//        arguments.put("x-max-length", 6);

        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, arguments);

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

        // 绑定普通交换机与队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");

        // 绑定死信交换机与队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, "lisi");

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

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            String s = new String(message.getBody(), "UTF-8");
//            if (s.equals("info5")) {
//                System.out.println("Consumer01接收的消息是：" + new String(message.getBody(), "UTF-8") + "此消息被拒绝");
//                channel.basicReject(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
//            } else {
                System.out.println("Consumer01接收的消息是：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
                channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
//            }
        };
        // 开启手动应答
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE, false, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

/**
 * 死信队列消费者
 */
public class Consumer02 {

    // 死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

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

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

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("Consumer01接收的消息是：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };

        channel.basicConsume(DEAD_QUEUE, false, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

我们可以看到普通队列与死信交换机之间的关系

情况一模拟：TTL

java 复制代码

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

设置发送的消息的 ttl

模拟方式很简单，先启动 c1 然后关闭，然后启动消费者

情况2 超出队列大小

我们运行一次c2 ，把死信队列里面的消息消费掉

重新开始测试，为避免干扰我们去掉消息的ttl

设置队列最大长度为6，所以按照推测，如果发送11条消息，会有5条（超出部分）进入到死信队列

注：我们这里需要删除原来的队列，因为队列的参数被修改了

管理面板中删除即可

我们再次启动 c1 然后关闭 c1再开启 p

结果符合预期

情况3：

我们首先还是排除干扰，先开启c2 消费掉死信中的消息，然后删除队列normal，再然后注释掉队列长度的配置

模拟方式也很简单，我们把 info5 这条消息，basicReject 给拒绝掉，看这条消息会不会进入到我们的死信队列

延迟队列

延迟队列的应用场景是很多的，订单十分钟内未付款取消等等

延迟队列的实现很简单，其实利用前面我们说到的消息的 ttl 属性就可以实现了

这里说一下队列设置 ttl 和消息设置 ttl 的区别

这里的整合我们用 SpringBoot

版本 2.3.8.RELEASE (大版本尽量一致)

xml 复制代码

<dependencies>
        <!--RabbitMQ 依赖-->
        <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>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>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.47</version>
        </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>

        <!--RabbitMQ 测试依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
            <artifactId>spring-rabbit-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

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

    </dependencies>

spring.rabbitmq.host=127.0.0.1
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

Swagger 配置类

java 复制代码

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    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("enjoy6288", "http://atguigu.com",
                        "1551388580@qq.com"))
                .build();
    }
}

配置类

java 复制代码

@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";
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";

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

    // 声明 xExchange
    @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");
    }

}

消费者

java 复制代码

@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = "QD")
    public void receiveD(Message message, Channel channel) throws Exception {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), msg);
    }
}

控制层生产者

java 复制代码

@Slf4j
@RequestMapping("ttl")
@RestController
public class SendMsgController {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable String message) {
        log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个 TTL 队列:{}", new Date(), 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);
    } 
}

GET http://localhost:8080/ttl/sendMsg/aaa

优化队列ttl存在硬编码

创建一条新的队列QC，不在队列上配置 ttl, 在消息上配置 ttl

java 复制代码

@Component
public class MsgTtlQueueConfig {
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    public static final String QUEUE_C = "QC";

    //声明队列 C 死信交换机
    @Bean("queueC")
    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");
        //没有声明 TTL 属性
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();
    }

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

生产者

java 复制代码

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

###
GET http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好 1/20000

###
GET http://localhost:8080/ttl/sendExpirationMsg/你好 2/2000

存在问题，如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行 。

(Callback相关的不用管哈)

使用rabbitmq插件实现延迟队列

rabbitmq_delayed_message_exchange 解压存放到 plugins 目录

shell 复制代码

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

java 复制代码

@Configuration
public class DelayedQueueConfig {

    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";

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

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

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

我们指定创建延迟交换机

java 复制代码

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

现在正常了

补充 win

官网下载

下载完成后不要勾选启动

先执行安装插件

shell 复制代码

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

用途

核心概念

安装

hello world

消息应答

自动入队

持久化

发布确认

交换机

fanout

direct

topic

交换机和队列的声明方式

消息转换器

可靠性

生产者的可靠性

重试机制

生产者消息确认机制

生产建议

mq本身的可靠性

数据持久化

惰性队列

消费者的可靠性

处理模式

失败重试机制

失败处理策略

业务幂等性

死信队列

延迟队列

优化 队列ttl存在硬编码

使用rabbitmq插件 实现延迟队列

补充 win

优化队列ttl存在硬编码

使用rabbitmq插件实现延迟队列