RabbitMQ-高级
文章目录
- RabbitMQ-高级
 - 
- [1 发送者的可靠性](#1 发送者的可靠性)
 - 
- [1.1 发送者重连](#1.1 发送者重连)
 - [1.2 发送者确认](#1.2 发送者确认)
 - 
- [1.2.1 SpringAMQP实现发送者确认](#1.2.1 SpringAMQP实现发送者确认)
 
 
 - [2 MQ的可靠性](#2 MQ的可靠性)
 - 
- [2.1 数据持久化](#2.1 数据持久化)
 - [2.2 Lazy Queue](#2.2 Lazy Queue)
 
 - [3 消费者的可靠性](#3 消费者的可靠性)
 - 
- [3.1 消费者确认机制](#3.1 消费者确认机制)
 - [3.2 失败重试策略](#3.2 失败重试策略)
 - [3.3 业务幂等性](#3.3 业务幂等性)
 - 
- [3.3.1 唯一消息id](#3.3.1 唯一消息id)
 - [3.3.2 业务判断](#3.3.2 业务判断)
 
 
 - [4 延迟消息](#4 延迟消息)
 - 
- [4.1 死信交换机](#4.1 死信交换机)
 - [4.2 延迟消息插件](#4.2 延迟消息插件)
 - 
- [4.2.1 声明延迟交换机](#4.2.1 声明延迟交换机)
 - [4.2.2 发送延迟消息](#4.2.2 发送延迟消息)
 
 - [4.3 取消超时订单](#4.3 取消超时订单)
 
 
 
1 发送者的可靠性
1.1 发送者重连
有的时候由于网络波动,可能会出现发送者连接MQ失败的情况,通过配置我们可以开启连接失败后的重连机制:

注意: 当网络不稳定的时候,利用重试机制可以有效提高消息发送的成功率。不过SpringAMQP提供的重试机制是阻塞式的重试,也就是说多次重试等待的过程中,当前线程是被阻塞的,会影响业务性能。如果对于业务性能有要求,建议禁用重试机制。如果一定要使用,请合理配置等待时长和重试次数,当然也可以考虑使用异步线程来执行发送消息的代码。
1.2 发送者确认
SpringAMOP提供了 Publisher Confirm 和 Publisher Return 两种确认机制。开启确机制认后,当发送者发送消息给MQ后,MO会返回确认结果给发送者。返回的结果有以下几种情况:
- 消息投递到了MQ,但是路由失败。此时会通过PublisherReturn返回路由异常原因,然后返回ACK,告知投递成功(这种错误是程序员造成了,是路由代码的错误,不是MQ的问题)
 - 临时消息(非持久化,没有写入磁盘)投递到了MQ,并且入队成功,返回ACK,告知投递成功。
 - 持久消息投递到了MQ,并且入队完成持久化,返回ACK,告知投递成功。
 - 其它情况都会返回NACK,告知投递失败
 

1.2.1 SpringAMQP实现发送者确认
- 在publisher这个微服务的application.yml中添加配置
 

 配置说明:
- 这里publisher-confirm-type有三种模式可选:
- none:关闭confirm机制
 - simple:同步阻塞等待MQ的回执消息
 - correlated:MQ异步回调方式返回回执消息
 
 
- 每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback,因此需要在项目启动过程中配置:
 

- 
发送消息,指定消息ID、消息ConfirmCallback

发送成功与否都会执行 ConfirmCallback 发送失败才会执行 ReturnCallback 并且ReturnCallback只需要初始化一次就行,所以就在配置类中初始化一次,使用PostConstruct
发送者:
java@Slf4j @Configuration @RequiredArgsConstructor public class MqConfig { private final RabbitTemplate rabbitTemplate; @PostConstruct public void init(){ rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() { @Override public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) { log.error("监听到了消息return callback"); log.debug("exchange:{}",returnedMessage.getExchange()); log.debug("routingKey:{}",returnedMessage.getRoutingKey()); log.debug("message:{}",returnedMessage.getMessage()); log.debug("replyCode:{}",returnedMessage.getReplyCode()); log.debug("replyText:{}",returnedMessage.getReplyText()); } }); } }java@Test public void testConfirmCallback() throws InterruptedException { //0. 创建correlationData CorrelationData cd = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString()); cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() { @Override public void onFailure(Throwable ex) { log.error("Spring amqp 处理确认结果异常",ex); } @Override public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) { // 判断是否成功 if(result.isAck()){ //成功 log.debug("收到ConfirmCallback ack,消息发送成功"); }else { //失败 log.error("收到ConfirmCallback nack,消息发送失败!reason:{}",result.getReason()); } } }); //1. 交换机名 String exchangeName = "hmall.direct"; //2. 消息 String message = "hello,Spring amqp"; //3. 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message + "red",cd); rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "yellow", message + "yellow",cd); rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "blue2", message + "blue",cd); //路由失败 Thread.sleep(2000); }结果:
 

2 MQ的可靠性
在默认情况下,RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。这样会导致两个问题:
- 一旦MQ宕机,内存中的消息将会丢失
 - 内存空间有限,当消费者故障或处理过慢时,会导致消息积压,引发MQ阻塞。
 
2.1 数据持久化
RabbitMQ实现数据持久化包括三个方面:
- 
交换机持久化
 - 
队列持久化
 - 
消息持久化(如果交换机队列是持久的,但是消息是临时,那么MQ重启后消息也会丢失)
 

java代码:将消息转化为非持久的
            
            
              java
              
              
            
          
              @Test
    public void testSendMessage() {
        //1. 自定义构建消息
        Message msg = MessageBuilder.withBody("hello,SpringAMQP".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)	//非持久
            	//.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)	//持久
                .build();
        //2. 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("object.queue",msg);
    }
        2.2 Lazy Queue
在默认情况下,RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。但在某些特殊情况下,这会导致消息积压,比如:
- 消费者宕机或出现网络故障
 - 消息发送量激增,超过了消费者处理速度
 - 消费者处理业务发生阻塞
 
一旦出现消息堆积问题,RabbitMQ的内存占用就会越来越高,直到触发内存预警上限。此时RabbitMQ会将内存消息刷到磁盘上,这个行为成为PageOut. PageOut会耗费一段时间,并且会阻塞队列进程。因此在这个过程中RabbitMQ不会再处理新的消息,生产者的所有请求都会被阻塞。
为了解决这个问题,从RabbitMQ的3.6.0版本开始,就增加了Lazy Queues的模式,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(也就是写得快,但是懒加载,不过可以提前缓存部分消息到内存,最多2048条)
 - 支持数百万条的消息存储
 
而在3.12版本之后,LazyQueue已经成为所有队列的默认格式。因此官方推荐升级MQ为3.12版本或者所有队列都设置为LazyQueue模式。
控制台操作: 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:

Java客户端操作:



3 消费者的可靠性
3.1 消费者确认机制
消费者确实机制(Consumer Acknowledgement)是为了确认消费者是否成功处理消息。当消费者处理消息结束后,应该向RabbitMQ发送一个回执,告知RabbitMQ自己消息处理状态:
- 
ack:成功处理消息,RabbitMQ从队列中删除该消息
 - 
nack:消息处理失败,RabbitMO需要再次投递消息
 - 
reject:消息处理失败并拒绝该消息,RabbitMQ从队列中删除该消息
 

SpringAMQP已经实现了消息确认功能。并允许我们通过配置文件选择ACK处理方式,有三种方式:
- 
none:不处理。即消息投递给消费者后立刻ack,消息会立刻从MQ删除。非常不安全,不建议使用
 - 
manual:手动模式。需要自己在业务代码中调用api,发送ack或reject,存在业务入侵,但更灵活
 - 
auto:自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强,当业务正常执行时则自动返回ack.
当业务出现异常时,根据异常判断返回不同结果:
- 如果是业务异常,比如RuntimeException,会自动返回nack
 - 如果是消息处理或校验异常,比如MessageConversionException,自动返回reject
 
 

3.2 失败重试策略
SpringAMQP提供了消费者失败重试机制,在消费者出现异常时利用本地重试,而不是无限的requeue到mg。我们可以通过在application.yaml文件中添加配置来开启重试机制:

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MessageRecoverer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
 

失败消息处理策略
将失败处理策略改为RepublishMessageRecoverer:
- 首先,定义接收失败消息的交换机、队列及其绑定关系,此处略:
 - 然后,定义RepublishMessageRecoverer:
 

            
            
              java
              
              
            
          
          @Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class ErrorMessageConfiguration {
   private final RabbitTemplate rabbitTemplate;
   @Bean
   public DirectExchange errorExchange(){
       return new DirectExchange("error.direct");
   }
   @Bean
   public Queue errorQueue(){
       return new Queue("error.queue");
   }
   @Bean
   public Binding errorQueueBinding(){
       return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorExchange()).with("error");
   }
   @Bean
   public MessageRecoverer messageRecoverer(){
       return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate,"error.direct","error");
   }
}
        
3.3 业务幂等性
幂等 是一个数学概念,用函数表达式来描述是这样的:f(x) = f(f(x)),例如求绝对值函数。
在程序开发中,则是指同一个业务,执行一次或多次对业务状态的影响是一致的。例如:
- 根据id删除数据
 - 查询数据
 - 新增数据
 
但数据的更新往往不是幂等的,如果重复执行可能造成不一样的后果。比如:
- 取消订单,恢复库存的业务。如果多次恢复就会出现库存重复增加的情况
 - 退款业务。重复退款对商家而言会有经济损失。
 
所以,我们要尽可能避免业务被重复执行。
然而在实际业务场景中,由于意外经常会出现业务被重复执行的情况,例如:
- 页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交
 - 服务间调用的重试
 - MQ消息的重复投递
 
所以,我们要尽可能避免业务被重复执行。
然而在实际业务场景中,由于意外经常会出现业务被重复执行的情况,例如:
- 页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交
 - 服务间调用的重试
 - MQ消息的重复投递
 
我们在用户支付成功后会发送MQ消息到交易服务,修改订单状态为已支付,就可能出现消息重复投递的情况。如果消费者不做判断,很有可能导致消息被消费多次,出现业务故障。
举例:
- 假如用户刚刚支付完成,并且投递消息到交易服务,交易服务更改订单为已支付状态。
 - 由于某种原因,例如网络故障导致生产者没有得到确认,隔了一段时间后重新投递给交易服务。
 - 但是,在新投递的消息被消费之前,用户选择了退款,将订单状态改为了已退款状态。
 - 退款完成后,新投递的消息才被消费,那么订单状态会被再次改为已支付。业务异常。
 
因此,我们必须想办法保证消息处理的幂等性。这里给出两种方案:
- 唯一消息ID
 - 业务状态判断
 
3.3.1 唯一消息id
方案一,是给每个消息都设置一个唯一id,利用id区分是否是重复消息
- 每一条消息都生成一个唯一的id,与消息一起投递给消费者。
 - 消费者接收到消息后处理自己的业务,业务处理成功后将消息ID保存到数据库
 - 如果下次又收到相同消息,去数据库查询判断是否存在,存在则为重复消息放弃处理。
 
SpringAMQP的MessageConverter自带了MessageID的功能,我们只要开启这个功能即可。
以Jackson的消息转换器为例:
            
            
              Java
              
              
            
          
          @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;
}
        此时接收对象可以直接用Message接收

3.3.2 业务判断
方案二:是结合业务逻辑,基于业务本身做判断。以余额支付业务为例:


java代码多了第1、2步
            
            
              java
              
              
            
          
              public void listenPaySuccess(Long orderId){
        //1.查询订单
        Order order = orderService.getById(orderId);
        //2. 判断订单状态 是否为未支付
        if(order == null || order.getStatus() != 1){
            //不做处理
            return;
        }
        //3. 标记订单状态为已支付
        orderService.markOrderPaySuccess(orderId);
    }
        
4 延迟消息
延迟消息: 发送者发送消息时指定一个时间,消费者不会立刻收到消息,而是在指定时间之后才收到消息。
延迟任务: 设置在一定时间之后才执行的任务。

4.1 死信交换机
当一个队列中的消息满足下列情况之一时,就会成为死信(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(达到了队列或消息本身设置的过期时间),超时无人消费
 - 要投递的队列消息堆积满了,最早的消息可能成为死信
 
如果 队列 通过dead-letter-exchange属性指定了一个 交换机 ,那么该队列中的死信就会投递到这个交换机中。这个交换机 称为死信交换机(Dead LetterExchange,简称DLX)。

dlx交换机代码
            
            
              java
              
              
            
          
              @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "dlx.queue", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "dlx.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
            key = {"hi"}
    ))
    public void listendlxQueue(String message) {
        log.info("消费者监听到dlx.queue的消息:{}", message);
    }
        normal交换机
            
            
              java
              
              
            
          
          @Slf4j
@Configuration
public class NormalConfiguration {
    @Bean
    public DirectExchange normalExchange(){
        return new DirectExchange("normal.direct");
    }
    @Bean
    public Queue normalQueue(){
        return QueueBuilder.durable("normal.queue").deadLetterExchange("dlx.direct").build();
    }
    @Bean
    public Binding normalExchangeBinding(Queue normalQueue,DirectExchange normalExchange){
        return BindingBuilder.bind(normalQueue).to(normalExchange).with("hi");
    }
}
        值得一提的是,两个交换机中绑定的key要一致,比如例中都是"hi"
发送方添加了延迟时间的消息
            
            
              java
              
              
            
          
              @Test
    public void testSendDelayMessage() {
//        //1. 自定义构建消息
//        Message msg = MessageBuilder.withBody("hello,SpringAMQP".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
//                .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)    //非持久化
                .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)      //持久化
//                .build();
        //2. 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("normal.direct", "hi", "hello", new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                message.getMessageProperties().setExpiration("10000");
                return message;
            }
        });
    }
        注意,自定义构建的消息是不具备将消息转化为JSON格式的,而我们之前设置了发送消息是JSON格式的,所以这里不能自定义消息。
当消息从normal.direct交换机到normal.queue队列,过了10s后,发现还没有人接收,则会将消息由dlx.direct交换机发送给dlx.queue队列,这样就真正的消费者就可以接受延迟了10s后的消息。
4.2 延迟消息插件
这个插件可以将普通交换机改造为支持延迟消息功能的交换机,当消息投递到交换机后可以暂存一定时间,到期后再投递到队列

4.2.1 声明延迟交换机
基于注解方式:

            
            
              java
              
              
            
          
              @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true",type = ExchangeTypes.DIRECT),
            key = {"hi"}
    ))
    public void listenDelayQueue(String message) {
        log.info("消费者监听到dlx.queue的消息:{}", message);
    }
        基于@Bean方式

4.2.2 发送延迟消息
发送消息时需要通过消息头x-delay来设置过期时间:

            
            
              java
              
              
            
          
              @Test
    public void testSendDelayMessageByPlugin() {
        //发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "hi", "hello", new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                message.getMessageProperties().setDelay(10000);
                return message;
            }
        });
    }
        延迟插件更方便,只要声明一个延迟交换机、队列及其消费者即可,不用声明两套,值得注意的是发送消息中延迟函数变成了setDelay
4.3 取消超时订单

