【Rabbitmq篇】高级特性----事务，消息分发

m0_748236112024-12-29 18:23

目录

事务

消息分发?

应用场景

[?1. 限流](#?1. 限流)

2.负载均衡?

事务

RabbitMQ是基于AMQP协议实现的,该协议实现了事务机制,因此RabbitMQ也支持事务机制.SpringAMQP也提供了对事务相关的操作.RabbitMQ事务允许开发者确保消息的发送和接收是原子性的,要么全部成功,要么全部失败.
何为原子性（面试重点）？

例如： 当A向B转账1000元，会经历俩个步骤

1.A 向 B 转账 1000元 A的账号将会减去1000元

2.B将会收到1000元 B的账号将会增加1000元

可是，如果遇到极端情况，当A向B转账1000元时，A-1000元已完成，这个时候系统出现故障，导致A-1000 但是B却没有接收到 那么1000元将无缘无故丢失了 ，肯定不会允许这种事情发生，不然谁还敢转账。

此时就是将1操作和2操作绑定在一起，要么同时完成，要么一个都不执行

当出现1执行失败的时候，将1操作进行"回滚"，回到原来的状态，就当一切都没发生过

接下来实现rabbitmq的事务

声明队列：

复制代码 
    //事务
    public static final String TRANS_QUEUE = "trans_queue";

    @Bean("transQueue")
    public Queue transQueue() {
        return QueueBuilder.durable(Constants.TRANS_QUEUE).build();
    }

配置事务管理器：

复制代码 
    @Bean
    public RabbitTransactionManager rabbitTransactionManager(ConnectionFactory connectionFactory) {
        return new RabbitTransactionManager(connectionFactory);
    }
    @Bean("transRabbitTemple")
    public RabbitTemplate transRabbitTemple(ConnectionFactory connectionFactory) {
        RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(connectionFactory);
        //开启事务
        rabbitTemplate.setChannelTransacted(true);
        return  rabbitTemplate;
    }

生产者代码编写：

复制代码 
    @RequestMapping("/trans")
    public String trans() {
        System.out.println("trans test...");
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 1...");
        int num = 5/0;
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 2...");
        return "消息发送成功";
    }

测试：

1）不带@Transactional 带异常的发送 看看会发生什么？

此时只有发送的第一条消息，紧接着发生了异常导致第二条消息未发送成功

2) 带@Transactional 带异常的发送 看看会发生什么？

复制代码 
    @Transactional
    @RequestMapping("/trans")
    public String trans() {
        System.out.println("trans test...");
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 1...");
        int num = 5/0;
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 2...");
        return "消息发送成功";
    }

此时发生异常 本来发送了一条消息 但有异常，进行了回滚，当做没发生

也证明了我们事务的可靠性

3）带@Transactional 不带异常的发送 看看会发生什么？

复制代码 
    @Transactional
    @RequestMapping("/trans")
    public String trans() {
        System.out.println("trans test...");
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 1...");
//        int num = 5/0;
        transRabbitTemplate1.convertAndSend(Constants.TRANS_EXCHANGE, "trans", "trans test 2...");
        return "消息发送成功";
    }

此结果一切正常

消息分发

RabbitMQ队列拥有多个消费者时,队列会把收到的消息分派给不同的消费者.每条消息只会发送给订阅列表里的个消费者.这种方式常适合扩展,如果现在负载加重,那么只需要创建更多的消费者来消费处理消息即可.

默认情况下,RabbitMQ是以轮询的方法进行分发的,而不管消费者是否已经消费并已经确认了消息.这种方式是不太合理的,试想下,如果某些消费者消费速度慢,而某些消费者消费速度快,就可能会导致某些消费者消息积压,某些消费者空闲,进而应用整体的吞吐量下降.

这样A都做完了10个任务，B还在写第一个任务，这样将会大大影响效率，从而导致整个的效率下降

如何处理呢我们可以使用前面章节讲到的channel.basicQos(intprefetchCount)方法,来限制当前信道上的消费者所能保持的最大未确认消息的数量

比如:消费端调用了channelbasicQos(1),

此时A接收1条信息，并且消费1条 B同时也接收1条信息 但是它效率比较慢 所有它还在消费 而A处理完1条消息又接着处理第二条消息，属于多劳多得，并不会因为B影响整体的效率

应用场景

1. 限流

如下使用场景:
订单系统每秒最多处理5000请求,正常情况下,订单系统可以正常满足需求
但是在秒杀时间点,请求瞬间增多,每秒1万个请求,如果这些请求全部通过MQ发送到订单系统,无疑会把订单系统压垮.

RabbitMQ提供了限流机制,可以控制消费端次只拉取N个请求
通过设置prefetchCount参数,同时也必须要设置消息应答方式为手动应答
prefetchCount:控制消费者从队列中预取(prefetch)消息的数量,以此来实现流控制和负载均衡.

1） 配置prefetch参数,设置应答方式为手动应答

2）配置交换机,队列

复制代码 
package com.bite.extensions.config;

import com.bite.extensions.constant.Constants;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class QosConfig {

    @Bean("qosQueue")
    public Queue qosQueue() {
        return QueueBuilder.durable(Constants.QOS_QUEUE).build();
    }
    @Bean("qosExchange")
    public DirectExchange qosExchange() {
        return  ExchangeBuilder.directExchange(Constants.QOS_EXCHANGE).build();
    }
    @Bean("qosBinding")
    public Binding qosBinding(@Qualifier("qosQueue") Queue queue, @Qualifier("qosExchange") DirectExchange directExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queue).to(directExchange).with("qos");
    }
}

  1. 生产者

    复制代码 
     @RequestMapping("/qos")
 public String qos() {
     System.out.println("qos test...");
     for (int i = 0; i < 15; i++) {
         rabbitTemplate.convertAndSend(Constants.QOS_EXCHANGE, "qos", "qos test i..."+i);
     }
     return "消息发送成功";
 }

4）消费者

复制代码 
package com.bite.extensions.listener;

import com.bite.extensions.constant.Constants;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class QosListener {
    @RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)
    public void handleMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        //消费者逻辑
        long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.printf("[qos.queue]接收到信息: %s, deliveryTag: %d
",new String(message.getBody(),"UTF-8"),deliverTag);
/*            //业务逻辑处理
            System.out.println("业务逻辑处理！");
            //肯定确认
            channel.basicAck(deliverTag,false);*/
        } catch (Exception e) {
            //否定确认
            channel.basicNack(deliverTag,false,true);//requeue为false，则变成死信队列
        }
    }
}

5）测试1 未设置肯定确认情况

此时将会只接收到5条，并且会阻塞住，达到一个限流的状态

测试2

把 prefetch: 5 注掉 再观看结果

此时将会一次性把队列的消息全部发送，并且全部消费

2.负载均衡

如下图,在有两个消费者的情况下，个消费者处理任务非常快,另个非常慢,就会造成个消费者会直很忙,而另个消费者很闲.这是因为RabbitMQ只是在消息进入队列时分派消息.它不考虑消费者未确认消息的数量.

我们可以使用设置prefetch=1的式,告诉RabbitMQ次只给个消费者条消息,也就是说,在处理并确认前条消息之前,不要向该消费者发送新消息.相反,它会将它分派给下个不忙的消费者.

消费者：

复制代码 
package com.bite.extensions.listener;

import com.bite.extensions.constant.Constants;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class QosListener {
    @RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)
    public void handleMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        //消费者逻辑
        long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.printf("第一个消费者 接收到信息: %s, deliveryTag: %d
",new String(message.getBody(),"UTF-8"),deliverTag);
            Thread.sleep(3000);
            channel.basicAck(deliverTag,false);
        } catch (Exception e) {
            //否定确认
            channel.basicNack(deliverTag,false,true);//requeue为false，则变成死信队列
        }
    }
    @RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)
    public void handleMessage2(Message message, Channel channel) throws Exception {
        //消费者逻辑
        long deliverTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.printf("第二个消费者 接收到信息: %s, deliveryTag: %d
",new String(message.getBody(),"UTF-8"),deliverTag);
            Thread.sleep(1000);
            channel.basicAck(deliverTag,false);
        } catch (Exception e) {
            //否定确认
            channel.basicNack(deliverTag,false,true);//requeue为false，则变成死信队列
        }
    }
}

结果：

这里可以看出每个消费者以不同的速度完成某项任务 以防止一个消费者未完成等很久的情况

**结语：**写博客不仅仅是为了分享学习经历，同时这也有利于我巩固知识点，总结该知识点，由于作者水平有限，对文章有任何问题的还请指出，接受大家的批评，让我改进。同时也希望读者们不吝啬你们的点赞+收藏+关注，你们的鼓励是我创作的最大动力！

相关推荐
用户83071968408215 小时前
RabbitMQ vs RocketMQ 事务大对决：一个在“裸奔”，一个在“开挂”？
后端·rabbitmq·rocketmq
初次攀爬者2 天前
RabbitMQ的消息模式和高级特性
后端·消息队列·rabbitmq
初次攀爬者4 天前
ZooKeeper 实现分布式锁的两种方式
分布式·后端·zookeeper
让我上个超影吧5 天前
消息队列——RabbitMQ（高级）
java·rabbitmq
塔中妖5 天前
Windows 安装 RabbitMQ 详细教程（含 Erlang 环境配置）
windows·rabbitmq·erlang
断手当码农5 天前
Redis 实现分布式锁的三种方式
数据库·redis·分布式
初次攀爬者5 天前
Redis分布式锁实现的三种方式-基于setnx，lua脚本和Redisson
redis·分布式·后端
业精于勤_荒于稀5 天前
物流订单系统99.99%可用性全链路容灾体系落地操作手册
分布式
Ronin3055 天前
信道管理模块和异步线程模块
开发语言·c++·rabbitmq·异步线程·信道管理
Asher05095 天前
Hadoop核心技术与实战指南
大数据·hadoop·分布式
热门推荐
01GitHub 镜像站点02OpenClaw 使用和管理 MCP 完全指南03OpenClaw + 飞书（Feishu）环境搭建指南04【OpenClaw 本地实战 Ep.3】突破瓶颈：强制修改 openclaw.json 解锁 32k 上下文记忆05OpenClaw优化飞书API 额度已耗尽问题06Claude Code + GLM4.7 避坑指南：解决 Unable to connect to Anthropic services07小黑课堂计算机二级WPSoffice题库软件下载安装教程（2026年3月最新版）08Clawdbot部署教程：解决‘gateway token missing’授权问题的完整步骤09Window 10部署openclaw报错node.exe : npm error code 12810OpenClaw大龙虾机器人完整安装教程