RabbitMQ学习

标签：String 队列 RabbitMQ 学习消息 public channel NAME

第1章消息队列

1. MQ的相关概念

1.1 什么是MQ

MQ(messagequeue)，消息队列，本质是个队列，遵循先入先出原则，只不过队列中存放的内容是

message而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ是一种非常常

见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不

用依赖其他服务。

1.2 为什么要用MQ

1.2.1 流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正
常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限
制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分
散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体
验要好。

1.2.2 应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，下单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

1.2.3 异步处理

有些服务间调用是异步的，例如A调用B，B需要花费很长时间执行，但是A需要知道B什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用B的查询api查询。或者A提供一个callback api，B执行完之后调用api通知A服务。这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题，A调用B服务后，只需要监听B处理完成的消息，当B处理完成后，会发送一条消息给MQ，MQ会将此消息转发给A服务。这样A服务既不用循环调用B的查询api，也不用提供callback api。同样B服务也不用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

1.3 MQ的分类

1.3.1 ActiveMQ

优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，较低的概率

丢失数据
缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用

1.3.2 Kafka

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，

以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。
优点: 性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性ms级，可用性

非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用，消费

者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方

KafkaWeb管理界面Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
缺点：Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消

息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序，

但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢；

1.3.3 RocketMQ

RocketMQ是出自阿里巴巴的开源产品，用Java语言实现，在设计时参考了Kafka，并做出了自己的

一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分

发等场景。
优点：单机吞吐量十万级，可用性非常高，分布式架构，消息可以做到0丢失，MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好，支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降，源码是java我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ
缺点：支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；社区活跃度一般,没有在MQ

核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

1.3.4 RabbitMQ

2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最

主流的消息中间件之一
优点：由于erlang语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ功能比较完备，健壮、稳定、

易用、跨平台、支持多种语言如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持AJAX文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用，社区活跃度高；更新频率

相当高
缺点：商业版需要收费，学习成本较高

1.4 MQ的选择

1.4.1Kafka

Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集

和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，

肯定是首选Kafka了

1.4.2 RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削

峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RocketMQ在稳定性上可能更值得信赖，这些业

务场景在阿里双11已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择RocketMQ

1.4.3 RabbitMQ

结合erlang语言本身的并发优势，性能好，时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十

分方便，如果你的数据量没有那么大，可以选用，中小型公司优先选择功能比较完备的RabbitMQ

2. RabbitMQ

2.1 RabbitMQ的概念

RabbitMQ是一个消息中间件：它接收，存储和转发消息数据

2.2 四大核心概念

2.2.1 生产者

产生数据发送消息的程序是生产者

2.2.2 交换机

交换机是RabbitMQ非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息

推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推

送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得由交换机类型决定

2.2.3 队列

队列是RabbitMQ内部使用的一种数据结构，尽管消息流经RabbitMQ，但它们只能存储在队列

中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息

发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

2.2.4 消费者

消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费

者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者

2.3 RabbitMQ支持的消息模式

2.4 名词介绍

2.4.1 Broker

接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server就是Message Broker

2.4.2 Virtual host

出于多租户和安全因素设计的，把AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的namespace概念。当多个不同的用户使用同一个RabbitMQserver提供的服务时，可以划分出多个vhost，每个用户在自己的vhost 创建exchange／queue 等

2.4.3 Exchange

message 到达broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的routing key，分发

消息到queue 中去。常用的类型有：direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout

(multicast)

2.4.4 Queue

消息最终被送到这里等待consumer取走

2.4.5 Binding

exchange和queue之间的虚拟连接，binding中可以包含routing key，Binding信息被保

存到exchange中的查询表中，用于message的分发依据

2.4.6 Connection

producer／consumer和broker之间的TCP连接

2.4.7 Channel

如果每一次访问RabbitMQ 都建立一个Connection，在消息量大的时候建立TCP Connection的开销将是巨大的，效率也较低。Channel是在connection内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个thread创建单独的channel进行通讯，AMQP method包含了channel id 帮助客户端和message broker 识别channel，所以channel之间是完全隔离的。Channel作为轻量级的Connection极大减少了操作系统建立TCP connection的开销

2.5 安装

2.5.1 官网地址

RabbitMQ官网

2.5.2 文件上传

上传到/usr/local/software目录下(如果没有software需要自己创建)

2.5.3 安装文件(分别按照以下顺序安装)

rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

2.5.4 常用命令

添加开机启动RabbitMQ服务

systemctl enable rabbitmq-server.service
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-plugins enable rabbitmq_management
用默认账号密码(guest)访问地址http://192.168.10.128:15672/出现权限问题

2.5.5 添加一个新的用户

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

格式：set_permissions [-p ]

命令：rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin "." "." ".*"

用户 admin 具有 / 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限
查看所有用户信息

rabbitmqctl list_users
利用admin用户登录

2.5.6 重置命令

关闭应用的命令为

rabbitmqctl stop_app
清除的命令为

rabbitmqctl reset
启动命令为

rabbitmqctl start_app

第2章简单模式（Hello World）

1. 依赖

<dependencies>
    <!--rabbitmq依赖客户端-->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.8.0</version>
    </dependency>
    <!--操作文件流的一个依赖-->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.6</version>
    </dependency>
</dependencies>


<build>
    <plugins>
        <!--指定 jdk 编译版本-->
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>8</source>
                <target>8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

2. 消息生产者

public class Producer {

    private static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) {

        //创建连接工厂并设置相关信息
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.10.128");
        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("123");

        try {
            //获取连接
            Connection connection = connectionFactory.newConnection();

            //获取channel
            Channel channel = connection.createChannel();

            /*
                生成一个队列
                1.队列名称
                2.设置队列是否持久化
                3.设置队列是否排外
                4.设置队列是否自动删除
                5.其他参数
             */
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

            /*
                发送一个消息
                1.指定发送至哪个交换机，""标识使用 AMQP(default) 交换机
                2.路由的key是哪个
                3.其他参数信息
                4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, "hello world".getBytes());

            //channel实现了 AutoCloseable 接口，自动关闭，不需要显示关闭
            System.out.println("消息发送完毕");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

3. 消费者

public class Consumer {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) {

        //创建连接工厂并设置相关信息
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.10.128");
        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("123");

        try {
            //获取连接
            Connection connection = connectionFactory.newConnection();

            //获取channel
            Channel channel = connection.createChannel();

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

            //当一个消息发送过来后的回调接口
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> System.out.println(new String(message.getBody()));

            //当一个消费者取消订阅时的回调接口
            CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> System.out.println("消息消费被中断");

            /*
             * 消费者消费消息
             * 1.队列名称
             * 2.是否自动应答
             * 3.当一个消息发送过来后的回调接口
             * 4.当一个消费者取消订阅时的回调接口
             */
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }


    }

}

第3章工作队列模式（Work Queues）

1. 轮询分发消息

启动两个工作线程，一个消息发送线程，看看他们两个工作线程是如何工作的

1.1 抽取工具类

public class RabbitMqUtils {

    public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {

        //创建连接工厂并设置相关信息
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.10.128");
        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("123");

        //获取连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        //获取channel

        return connection.createChannel();

    }

}

1.2 启动两个工作线程

public class Work01 {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) {

        try {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> System.out.println("消费：" + new String(message.getBody()));
            CancelCallback cancelCallBack = consumerTag -> System.out.println("消费者取消消费");

            System.out.println("消费者C1等待消费...");
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallBack);
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

public class Work02 {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) {

        try {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> System.out.println("消费：" + new String(message.getBody()));
            CancelCallback cancelCallBack = consumerTag -> System.out.println("消费者取消消费");

            System.out.println("消费者C2等待消费...");
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallBack);
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

1.3 启动一个发送线程

public class Task01 {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) {

        try {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);

            //从控制台获取消息
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            while (scanner.hasNext()) {

                String message = scanner.next();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
                System.out.println("发送消息完成 " + message);

            }
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

1.4 结果

通过程序执行发现生产者总共发送4个消息，消费者C1和消费者C2分别分得两个消息，并且

是按照有序的一个接收一次消息

2. 消息应答

2.1 概念

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq引入消息应答机制，消息应答就是: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。

2.2 自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权

衡,因为在这种模式下，如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者channel关闭，那么消

息就丢失了,当然另一方面在这种模式下，消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数

量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息

的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费

者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

2.3 消息应答的方法

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
channel.basicNack(用于否定确认)
channel.basicReject(用于否定确认)

与channel.basicNack相比少一个参数，不处理该消息了直接拒绝

2.4 Multiple的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

/**
     * Acknowledge one or several received
     * messages. Supply the deliveryTag from the {@link com.rabbitmq.client.AMQP.Basic.GetOk}
     * or {@link com.rabbitmq.client.AMQP.Basic.Deliver} method
     * containing the received message being acknowledged.
     * @see com.rabbitmq.client.AMQP.Basic.Ack
     * @param deliveryTag the tag from the received {@link com.rabbitmq.client.AMQP.Basic.GetOk} or {@link com.rabbitmq.client.AMQP.Basic.Deliver}
     * @param multiple true to acknowledge all messages up to and
     * including the supplied delivery tag; false to acknowledge just
     * the supplied delivery tag.
     * @throws java.io.IOException if an error is encountered
     */
    void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;

multiple的true和false代表不同意思
- true代表批量应答channel上未应答的消息
  - 比如说channel上有传送tag是5,6,7,8的消息，当前tag是8 那么此时5-8的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答
- false同上面相比
  - 只会应答tag=8的消息，5,6,7这三个消息依然不会被确认收到消息应答

2.5 消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或TCP连接丢失)，导致消息

未发送ACK确认，RabbitMQ将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者

可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确

保不会丢失任何消息

2.6 消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改

为手动应答

消息生产者

public class Task02 {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) {

        try {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

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

            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            System.out.println("请输入消息：");
            while (scanner.hasNext()) {

                String message = scanner.next();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
                System.out.println("发送消息：" + message);

            }
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

消费者C1

public class Work03 {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) {

        try {

            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

            System.out.println("C1等待接收消息处理时间较短");

            DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
                @Override
                public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {

                    //睡 1 秒
                    SleepUtils.sleep(1);
                    System.out.println("消费者C1消费：" + new String(message.getBody()));

                    //手动非批量应答
                    channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

                }
            };
            CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
                @Override
                public void handle(String consumerTag) throws IOException {

                    System.out.println("消费者C1取消消费...");
                }
            };
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, cancelCallback);

        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

消费者C2

public class Work04 {

    public static final String QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) {

        try {
            Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

            System.out.println("C2等待接收消息处理时间较长");

            DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
                @Override
                public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {

                    //睡 30 秒
                    SleepUtils.sleep(30);
                    System.out.println("消费者C1消费：" + new String(message.getBody()));

                    //手动非批量应答
                    channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

                }
            };
            CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
                @Override
                public void handle(String consumerTag) throws IOException {

                    System.out.println("消费者C2取消消费...");
                }
            };
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, cancelCallback);
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

2.7 手动应答效果演示

3. RabbitMQ持久化

3.1 概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当RabbitMQ服务停掉以后消

息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列

和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标

记为持久化。

3.2 队列如何实现持久化

如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把durable参数设置为持久化

boolean durable = true;
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新

创建一个持久化的队列，不然就会出现如下错误：

Caused by: com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'durable' for queue 'ack_queue' in vhost '/': received 'true' but current is 'false', class-id=50, method-id=10)

3.3 消息实现持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码，添加MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_

PLAIN这个属性

channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());

将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘，但是

这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没

有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。如果需要

更强有力的持久化策略，参考发布确认章节

3.4 不公平分发

在最开始的时候我们学习到RabbitMQ分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是

很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者1处理任务的速度非常快，而另外一个消费者2

处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的话就会导致处理速度快的这个消费者很大一部分时

间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是

RabbitMQ并不知道这种情况，它依然很公平的进行分发

为了避免这种情况，我们可以在消费者端设置参数 channel.basicQos(1);

int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);

意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你，你先别分配给我，我目前只能处理一个

任务，然后rabbitmq就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者，当然如果所有的消费者都没有完

成手上任务，队列还在不停的添加新任务，有可能会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加新的

worker或者改变其他存储任务的策略

3.5 预取值

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel上肯定不止只有一个消息，另外来自消

费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制

此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用basicQos方法

设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量

，RabbitMQ将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上

有未确认的消息5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为4，此时RabbitMQ将不会在该通道上再传递任

何消息，除非至少有一个未应答的消息被ack。比方说tag=6这个消息刚刚被确认ACK，RabbitMQ将会感

知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和QoS预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提

高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处

理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的RAM消耗(随机存取存储器)，应该小心使用具有无限预处

理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点

的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同100到300

范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为1是最保守的。当然

这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环

境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的

第4章发布确认

1. 发布确认原理

生产者将信道设置成confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的

消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所匹配的队列之后，broker

就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队

列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker回传

给生产者的确认消息中delivery-tag域包含了确认消息的序列号，此外broker也可以设置

basic.ack的multiple域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理

2. 发布确认的策略

2.1 开启确认发布的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在channel上调用该方法

channel.confirmSelect();

2.2 单个确认发布

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它

被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认

的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常
这种确认方式有一个最大的缺点就是：发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就

会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于

某些应用程序来说这可能已经足够了

代码实现：

public static void confirmPublishIndividually() throws Exception{

    //获取channel
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

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

    //随机生成queue名
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    //声明queue
    channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

    //单个发布确认
    int messageTotal = 1000;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < messageTotal; i++) {

        channel.basicPublish("", queueName, null, (i + "").getBytes());
        boolean flag = channel.waitForConfirms();
        if (flag) {
            System.out.println(i + " 发布成功");
        } else {
            System.out.println(i + " 发布失败");
        }
    }
    long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("单个确认发布，发布 " + messageTotal + "消息，耗时（ms）：" + (end - start));

}

2.3 批量确认发布

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地

提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现

问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种

方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布

代码实现：

public static void confirmPublishBatch() throws Exception{

    //获取channel
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

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

    //随机生成queue名
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    //声明queue
    channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

    //批量确认发布
    int batchSize = 100;
    int messageCount = 1000;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < messageCount; i++) {

        channel.basicPublish("", queueName, null, (i + "").getBytes());
        if (i % batchSize == 99) {
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag) {
                System.out.println("第 " + (i / batchSize + 1) + " 批消息发送成功");
            } else {
                System.out.println("第 " + (i / batchSize + 1) + "批消息发送失败");
            }
        }

    }
    long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("批量确认发布，发布 " + messageCount + "消息，耗时（ms）：" + (end - start));

}

2.4 异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的

代码实现：

public static long confirmPublishAsync() throws Exception{

    //获取channel
    Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

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

    //随机生成queue名
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    //声明queue
    channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

    //确认发布回调接口
    ConfirmCallback ackCallback = new ConfirmCallback() {
        @Override
        public void handle(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {

            if (multiple) {
                System.out.println(deliveryTag + "标记及之前标记对应的消息发送成功");
            } else {
                System.out.println(deliveryTag + "标记对应的消息发送成功");
            }

        }
    };
    //未确认发布回调接口
    ConfirmCallback nackCallback = new ConfirmCallback() {
        @Override
        public void handle(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {

            if (multiple) {
                System.out.println(deliveryTag + "标记及之前标记对应的消息发送失败");
            } else {
                System.out.println(deliveryTag + "标记对应的消息发送失败");
            }

        }
    };
    //channel添加确认监听
    channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);

    int messageCount = 1000;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < messageCount; i++) {

        channel.basicPublish("", queueName, null, (i + "").getBytes());

    }
    long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("异步确认发布，发布 " + messageCount + "消息，耗时（ms）：" + (end - start));
    return (end - start);

}

如何处理异步未确认消息

最好的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说

用ConcurrentLinkedQueue这个队列在confirm callbacks与发布线程之间进行消息的传递

2.5 以上3种发布确认速度对比

单独确认发布

同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限
批量确认发布

批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题
异步确认发布

最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制

第5章交换机

1. Exchanges

1.1 Exchanges概念

RabbitMQ消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产

者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中
生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产

者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放

到特定队列，还是说把他们放到到许多队列中，还是说应该丢弃它们。这就由交换机的类型来决定

1.2 Exchanges的类型

总共有以下类型：

直接(direct)，主题(topic) , 扇出(fanout)，标题(headers)

1.3 无名Exchange

在本教程的前面部分我们对exchange一无所知，但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的原因是因为我们使用的是默认交换，我们通过空字符串(“”)进行标识

channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());

第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机：默认交换机隐式绑定到每个队列，路由键等于队列名称。不能显式地绑定到默认交换，也不能解除对默认交换的绑定。它也不能被删除。

2. 临时队列

每当我们连接到RabbitMQ时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除

创建临时队列的方式如下:

String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来之后长成这样:

3. 绑定（bindings）

什么是bingding呢，binding其实是exchange和queue之间的桥梁，它告诉我们exchange和哪个队列具有绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是X与Q1和Q2进行了绑定

4. Fanout

4.1 fanout介绍

Fanout这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息广播到它知道的所有队列中。系统中默认有些fanout类型exchange

4.2 Fanout实战

Logs和临时队列的绑定关系如下图

ReceiveLogs01将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs01 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //获取通道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

        //声明临时队列
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        //绑定
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(java.lang.String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("ReceiveLogs01接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback,cancelCallback);

    }

}

ReceiveLogs02将接收到的消息存储在磁盘

public class ReceiveLogs02 {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //获取通道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(ReceiveLogs01.EXCHANGE_NAME, "fanout");

        //声明临时队列
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        //绑定
        channel.queueBind(queueName, ReceiveLogs01.EXCHANGE_NAME, "");

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(java.lang.String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                File file = new File("D:\\Developer_Tools\\workplace\\work_idea\\rabbitmq\\rabbitmq-info.txt");
                FileUtils.writeStringToFile(file, msg, "UTF-8",true);
                System.out.println("消息保存成功");
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback,cancelCallback);


    }

}

EmitLog发送消息给两个消费者接收

public class EmitLog {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //发送消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {

            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish(ReceiveLogs01.EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes());

        }

    }

}

5. Direct exchange

5.1 介绍

上一节中的我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者，对此我们想做一些改变，例如我们希

望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros)，而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志

消息避免浪费磁盘空间。Fanout这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的

广播，在这里我们将使用direct这种类型来进行替换，这种类型的工作方式是，消息只去到它绑定的

routingKey队列中去

在上面这张图中，我们可以看到X绑定了两个队列，绑定类型是direct。队列Q1绑定键为orange，

队列Q2绑定键有两个:一个绑定键为black，另一个绑定键为green

在这种绑定情况下，生产者发布消息到exchange上，绑定键为orange的消息会被发布到队列

Q1。绑定键为black 和 green的消息会被发布到队列Q2，其他消息类型的消息将被丢弃

5.2 多重绑定

当然如果exchange的类型是direct，但是它绑定的多个队列的key如果都相同，在这种情况下

虽然绑定类型是direct，但是它表现的就和fanout有点类似了，就跟广播差不多，如上图所示。

5.3 实战

ReceiveLogsDirect01将接收到的error日志存储在磁盘

public class ReceiveLogsDirect01 {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    public static final String QUEUE_NAME = "disk";
    public static final String ROUTING_KEY = "error";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");

        //声明queue
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false,null);

        //绑定
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY);

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                File file = new File("D:\\Developer_Tools\\workplace\\work_idea\\rabbitmq\\rabbitmq-info.txt");
                FileUtils.writeStringToFile(file, msg, "UTF-8");
                System.out.println("error日志保存成功");
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }

}

ReceiveLogsDirect02将接收到的info、warning日志在控制台打印

public class ReceiveLogsDirect02 {

    public static final String QUEUE_NAME = "console";
    public static final String ROUTING_KEY01 = "info";
    public static final String ROUTING_KEY02 = "warning";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(ReceiveLogsDirect01.EXCHANGE_NAME, "direct");

        //声明queue
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //绑定
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, ReceiveLogsDirect01.EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY01);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, ReceiveLogsDirect01.EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY02);

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(java.lang.String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("ReceiveLogs02接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback,cancelCallback);

    }

}

EmitLogDirect发送log

public class EmitLogDirect {

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(ReceiveLogsDirect01.EXCHANGE_NAME, "direct");

        //发送消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int flag;
        do {

            System.out.println("请输入routingKey(error,info,warning)：");
            String routingKey = scanner.next();

            System.out.println("请输入log：");
            String log = scanner.next();

            channel.basicPublish(ReceiveLogsDirect01.EXCHANGE_NAME, routingKey, null, log.getBytes());
            System.out.println("生产者发出消息：" + log);

            System.out.println("是否继续？(1：继续；0：退出)");
            flag = Integer.parseInt(scanner.next().substring(0, 1));

        } while (flag == 1);

        scanner.close();
        System.exit(0);
    }

}

6. Topics

6.1 Topic要求

发送到类型是topic的交换机的消息的routing_key不能随意写，必须满足一定的要求，它必须是一个

单词列表，以点号分隔开。这些单词可以是任意单词，比如说："stock.usd.nyse", "nyse.vmw",

"quick.orange.rabbit"。当然这个单词列表最多不能超过255个字节

在这个规则列表中，其中有两个替换符是大家需要注意的

(星号)可以代替一个单词
#(井号)可以替代零个或多个单词

6.2 Topic匹配案例

下图绑定关系如下

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.#)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的

quick.orange.rabbit 被队列Q1Q2接收到
lazy.orange.elephant 被队列Q1Q2接收到
quick.orange.fox 被队列Q1接收到
lazy.brown.fox 被队列Q2接收到
lazy.pink.rabbit 虽然满足两个绑定但只被队列Q2接收一次
quick.brown.fox 不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃
quick.orange.male.rabbit 是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit 是四个单词但匹配Q2

当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意

当一个队列绑定键是#,那么这个队列将接收所有数据
如果队列绑定键当中没有#和*出现，那么该队列绑定类型就是direct了

6.3 实战

生产者EmitLogTopic

public class EmitLogTopic {

    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");

        //定义要发送的消息
        HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("quick.orange.rabbit", "被队列Q1Q2接收到");
        map.put("lazy.orange.elephant", "被队列Q1Q2接收到");
        map.put("quick.orange.fox", "被队列Q1接收到");
        map.put("lazy.brown.fox", "被队列Q2接收到");
        map.put("lazy.pink.rabbit", "虽然满足两个绑定但只被队列Q2接收一次");
        map.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");
        map.put("quick.orange.male.rabbit", "是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
        map.put("lazy.orange.male.rabbit", "是四个单词但匹配Q2");

        //发送消息
        for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
            String routingKey = entry.getKey();
            String message = entry.getValue();
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, routingKey, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发送消息：" + message);
        }

    }

}

消费者ReceiveLogsTopic01

public class ReceiveLogsTopic01 {

    public static final String QUEUE_NAME = "Q1";
    public static final String ROUTING_KEY = "*.orange.*";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EmitLogTopic.EXCHANGE_NAME, "topic");

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

        //绑定
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EmitLogTopic.EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY);

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("队列：" + QUEUE_NAME + "\t routingKey：" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + "\t 消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }

}

消费者ReceiveLogsTopic02

public class ReceiveLogsTopic02 {

    public static final String QUEUE_NAME = "Q2";
    public static final String ROUTING_KEY01 = "*.*.rabbit";
    public static final String ROUTING_KEY02 = "lazy.#";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EmitLogTopic.EXCHANGE_NAME, "topic");

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

        //绑定
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EmitLogTopic.EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY01);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EmitLogTopic.EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY02);

        //消费
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("队列：" + QUEUE_NAME + "\t routingKey：" + message.getEnvelope().getRoutingKey() + "\t 消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                System.out.println("取消消费...");
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }

}

第6章死信队列

1. 死信的概念

先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理

解，一般来说，producer将消息投递到broker或者直接到queue里了，consumer从queue取出消息

进行消费，但某些时候由于特定的原因导致queue中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有

后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列
应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到RabbitMQ的死信队列机制，当消息

消费发生异常时，将消息投入死信队列中.还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时

间未支付时自动失效

2. 死信的来源

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)
消息被拒绝(basic.reject或basic.nack)并且requeue=false

3. 死信实战

3.1 代码架构图

3.2消息TTL过期

3.2.1 生产者代码

public class Producer {

    public static final String NORMAL_EXCHANGE_NAME = "normal_exchange";
    public static final String ROUTING_KEY = "zhangsan";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE_NAME, "direct");

        //设置消息 TTL
        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration(10 * 1000 + "").build();

        //发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            String message = i + "";
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, properties, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("消息发送成功：" + message);

        }

    }

}

3.2.2 消费者 C1 代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {

    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE_NAME = Producer.NORMAL_EXCHANGE_NAME;
    //死信交换机名称
    public static final String DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME = "dead_exchange";
    //普通队列名称
    public static final String NORMAL_QUEUE_NAME = "normal-queue";
    //死信队列名称
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE_NAME = "dead-queue";
    //死信routingKey
    public static final String DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "lisi";
    //普通routingKey
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明普通交换机
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //声明死信交换机
        channel.exchangeDeclare(DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, false,false, false, null);
        //私信队列绑定私信交换机
        channel.queueBind(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);

        //声明普通队列
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        //普通队列设置死信交换机，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME);
        //普通队列设置routingKey，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE_NAME, false, false, false, map);
        //普通队列绑定普通交换机
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE_NAME, NORMAL_EXCHANGE_NAME, NORMAL_ROUTING_KEY);

        //消费
        System.out.println("消费者Consumer01等待接收消息...");
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("Consumer01接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }

}

生产者未发送消息

生产者发送了10条消息，此时普通消息队列中有10条未消费消息

时间过去10秒，普通队列里面的消息由于没有被消费，消息进入死信队列

3.2.3 消费者 C2 代码(以上步骤完成后启动 C2 消费者它消费死信队列里面的消息)

public class Consumer02 {

    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE_NAME = Consumer01.DEAD_LETTER_QUEUE_NAME;

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //消费
        System.out.println("消费者Consumer02等待消费...");
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("消费者Consumer02接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        channel.basicConsume(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }

}

3.3 队列达到最大长度

3.3.1 消息生产者代码去掉 TTL 属性

public class Producer {

    public static final String NORMAL_EXCHANGE_NAME = "normal_exchange";
    public static final String ROUTING_KEY = "zhangsan";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE_NAME, "direct");

        //发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {

            String message = i + "";
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("消息发送成功：" + message);

        }

    }

}

3.3.2 C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {

    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE_NAME = Producer.NORMAL_EXCHANGE_NAME;
    //死信交换机名称
    public static final String DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME = "dead_exchange";
    //普通队列名称
    public static final String NORMAL_QUEUE_NAME = "normal-queue";
    //死信队列名称
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE_NAME = "dead-queue";
    //死信routingKey
    public static final String DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "lisi";
    //普通routingKey
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明普通交换机
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //声明死信交换机
        channel.exchangeDeclare(DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, false,false, false, null);
        //私信队列绑定私信交换机
        channel.queueBind(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        //普通队列设置死信交换机，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME);
        //普通队列设置routingKey，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);
        //设置普通队列最大长度
        map.put("x-max-length", 6);

        //声明普通队列
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE_NAME, false, false, false, map);
        //普通队列绑定普通交换机
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE_NAME, NORMAL_EXCHANGE_NAME, NORMAL_ROUTING_KEY);

        //消费
        System.out.println("消费者Consumer01等待接收消息...");
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("Consumer01接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }

}

注意此时需要把原先队列删除因为参数改变了

3.3.3 C2消费者代码不变(启动C2消费者)

public class Consumer02 {

    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE_NAME = Consumer01.DEAD_LETTER_QUEUE_NAME;

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //消费
        System.out.println("消费者Consumer02等待消费...");
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                System.out.println("消费者Consumer02接收到消息：" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
            }
        };
        channel.basicConsume(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }

}

3.4 消息被拒

消息生产者代码同上生产者一致

C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {

    //普通交换机名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE_NAME = Producer.NORMAL_EXCHANGE_NAME;
    //死信交换机名称
    public static final String DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME = "dead_exchange";
    //普通队列名称
    public static final String NORMAL_QUEUE_NAME = "normal-queue";
    //死信队列名称
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE_NAME = "dead-queue";
    //死信routingKey
    public static final String DEAD_LETTER_ROUTING_KEY = "lisi";
    //普通routingKey
    public static final String NORMAL_ROUTING_KEY = "zhangsan";

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

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //声明普通交换机
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        //声明死信交换机
        channel.exchangeDeclare(DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, false,false, false, null);
        //私信队列绑定私信交换机
        channel.queueBind(DEAD_LETTER_QUEUE_NAME, DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME, DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        //普通队列设置死信交换机，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_LETTER_EXCHANGE_NAME);
        //普通队列设置routingKey，参数 key 是固定值
        map.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_ROUTING_KEY);

        //声明普通队列
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE_NAME, false, false, false, map);
        //普通队列绑定普通交换机
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE_NAME, NORMAL_EXCHANGE_NAME, NORMAL_ROUTING_KEY);

        //消费
        System.out.println("消费者Consumer01等待接收消息...");
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {

                String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
                if ("5".equals(msg)) {
                    System.out.println("Consumer01接收到消息：" + msg + "并拒绝签收");
                    channel.basicReject(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
                } else {
                    System.out.println("Consumer01接收到消息：" + msg);
                    channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
                }
            }
        };
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {});

    }

}

C2 消费者代码不变

生产者发送消息后
启动消费者1然后再启动消费者2

第7章延迟队列

1. 延迟队列概念

延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望

在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的

元素的队列

2. 延迟队列使用场景

订单在十分钟之内未支付则自动取消
新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒
用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒
用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员
预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议

这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如：发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭；看起来似乎使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？如果数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求，如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：“订单十分钟内未支付则关闭“，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下

3. RabbitMQ 中的 TTL

TTL是什么呢？TTL是RabbitMQ中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间，单位是毫秒。换句话说，如果一条消息设置了TTL属性或者进入了设置TTL属性的队列，那么这条消息如果在TTL设置的时间内没有被消费，则会成为"死信"。如果同时配置了队列的TTL和消息的TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方式设置TTL

3.1 消息设置TTL

一种方式便是针对每条消息设置TTL

//设置消息 TTL
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration(10 * 1000 + "").build();

channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, properties, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

3.2 队列设置TTL

一种是在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

//声明队列的TTL
args.put("x-message-ttl", 10 * 1000);
return QueueBuilder.nonDurable(A_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();

3.3 两者的区别

如果设置了队列的TTL属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃(如果配置了死信队列被丢到死信队

列中)，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者

之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间；另外，还需

要注意的一点是，如果不设置TTL，表示消息永远不会过期，如果将TTL设置为0，则表示除非此时可以

直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃
前一小节我们介绍了死信队列，刚刚又介绍了TTL，至此利用RabbitMQ实现延时队列的两大要素已

经集齐，接下来只需要将它们进行融合，再加入一点点调味料，延时队列就可以新鲜出炉了。想想看，延

时队列，不就是想要消息延迟多久被处理吗，TTL则刚好能让消息在延迟多久之后成为死信，另一方面，

成为死信的消息都会被投递到死信队列里，这样只需要消费者一直消费死信队列里的消息就完事了，因为

里面的消息都是希望被立即处理的消息

3.4 整合springboot

3.4.1 pom依赖

<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-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.47</version>
    </dependency>

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

    <!--swagger-->
    <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>
</dependencies>

3.4.2 修改配置文件

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.10.128
    port: 5672
    username: admin
    password: 123

3.4.3 添加 Swagger 配置类

@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket docket() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .apiInfo(apiInfo())
                .select()// 通过.select()方法，去配置扫描接口,RequestHandlerSelectors配置如何扫描接口
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.atguigu.bookcity.controller"))
                .build();
    }

    //配置文档信息
    private ApiInfo apiInfo() {
        Contact contact = new Contact("YangChengJun", "https://gitee.com/ycjstart", "[email protected]");
        return new ApiInfo(
                "book-city", // 标题
                "book-city单体应用", // 描述
                "v1.0", // 版本
                "https://gitee.com/ycjstart", // 组织链接
                contact, // 联系人信息
                "Apach 2.0 许可", // 许可
                "许可链接", // 许可连接
                new ArrayList<>()// 扩展
        );
    }

}

3.5 队列 TTL

3.5.1 代码架构图

创建两个队列QA和QB，两者队列TTL分别设置为10S和40S，然后在创建一个交换机X和死信交

换机Y，它们的类型都是direct，创建一个死信队列QD，它们的绑定关系如下：

3.5.2 配置类代码

@Configuration
public class TTLQueueConfig {

    //exchanges的名称
    public static final String X_EXCHANGE_NAME = "xExchange";
    public static final String Y_EXCHANGE_NAME = "yExchange";

    //queues名称
    public static final String A_QUEUE_NAME = "QA";
    public static final String B_QUEUE_NAME = "QB";
    public static final String D_QUEUE_NAME = "QD";

    //routingKey
    public static final String A_ROUTING_KEY = "XA";
    public static final String B_ROUTING_KEY = "XB";
    public static final String D_ROUTING_KEY = "YD";

    //声明exchange
    @Bean(X_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE_NAME);
    }

    @Bean(Y_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_EXCHANGE_NAME);
    }

    //声明queue
    @Bean(A_QUEUE_NAME)
    public Queue queueA() {
        HashMap<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_EXCHANGE_NAME);
        //声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", D_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        args.put("x-message-ttl", 10 * 1000);
        return QueueBuilder.nonDurable(A_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean(B_QUEUE_NAME)
    public Queue queueB() {
        HashMap<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_EXCHANGE_NAME);
        //声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", D_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        args.put("x-message-ttl", 40 * 1000);
        return QueueBuilder.nonDurable(B_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean(D_QUEUE_NAME)
    public Queue queueD() {
        return new Queue(D_QUEUE_NAME);
    }

    //声明绑定关系
    @Bean(A_ROUTING_KEY)
    public Binding queueABindingXExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueA()).to(xExchange()).with(A_ROUTING_KEY);
    }

    @Bean(B_ROUTING_KEY)
    public Binding queueBBindingXExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueB()).to(xExchange()).with(B_ROUTING_KEY);
    }

    @Bean
    public Binding queueDBindingYExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueD()).to(yExchange()).with(D_ROUTING_KEY);
    }

}

3.5.3 消息生产者代码

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/ttl")
public class SendMsgController {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("sendMsg/{message}")
    public String sendMsg(@PathVariable("message") String message) {

        log.info("当前时间：{}，发送消息：{} 给两个TTL队列", new Date(), message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(TTLQueueConfig.X_EXCHANGE_NAME, TTLQueueConfig.A_ROUTING_KEY, "来自TTL为10s的队列：" + message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(TTLQueueConfig.X_EXCHANGE_NAME, TTLQueueConfig.B_ROUTING_KEY, "来自TTL为40s的队列：" + message);

        return "已发送";
    }

}

3.5.4 消息消费者代码

@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = {TTLQueueConfig.D_QUEUE_NAME})
    public void receiveD(Message message) {

        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到死信队列信息{}", new Date().toString(), msg);

    }

}

第一条消息在10S后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在40S之后变成了死信消息，

然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了

不过，如果这样使用的话，岂不是每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列，这里只有10S和40S

两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加TTL为一个小时的队列，如果是预定会议室然

后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

3.6 延时队列优化

3.6.1 代码架构图

在这里新增了一个队列QC,绑定关系如下,该队列不设置TTL时间

3.6.2 更新配置类

@Configuration
public class TTLQueueConfig {

    //exchanges的名称
    public static final String X_EXCHANGE_NAME = "xExchange";
    public static final String Y_EXCHANGE_NAME = "yExchange";

    //queues名称
    public static final String A_QUEUE_NAME = "QA";
    public static final String B_QUEUE_NAME = "QB";
    public static final String C_QUEUE_NAME = "QC";
    public static final String D_QUEUE_NAME = "QD";

    //routingKey
    public static final String A_ROUTING_KEY = "XA";
    public static final String B_ROUTING_KEY = "XB";
    public static final String C_ROUTING_KEY = "XC";
    public static final String D_ROUTING_KEY = "YD";

    //声明exchange
    @Bean(X_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE_NAME);
    }

    @Bean(Y_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_EXCHANGE_NAME);
    }

    //声明queue
    @Bean(A_QUEUE_NAME)
    public Queue queueA() {
        HashMap<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_EXCHANGE_NAME);
        //声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", D_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        args.put("x-message-ttl", 10 * 1000);
        return QueueBuilder.nonDurable(A_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean(B_QUEUE_NAME)
    public Queue queueB() {
        HashMap<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_EXCHANGE_NAME);
        //声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", D_ROUTING_KEY);
        //声明队列的TTL
        args.put("x-message-ttl", 40 * 1000);
        return QueueBuilder.nonDurable(B_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean(C_QUEUE_NAME)
    public Queue queueC() {
        HashMap<String, Object> args = new HashMap<>(2);
        //声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", Y_EXCHANGE_NAME);
        //声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", D_ROUTING_KEY);
        return QueueBuilder.nonDurable(C_QUEUE_NAME).withArguments(args).build();
    }

    @Bean(D_QUEUE_NAME)
    public Queue queueD() {
        return new Queue(D_QUEUE_NAME);
    }

    //声明绑定关系
    @Bean(A_ROUTING_KEY)
    public Binding queueABindingXExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueA()).to(xExchange()).with(A_ROUTING_KEY);
    }

    @Bean(B_ROUTING_KEY)
    public Binding queueBBindingXExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueB()).to(xExchange()).with(B_ROUTING_KEY);
    }
    @Bean
    public Binding queueCBindingXExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueC()).to(xExchange()).with(C_ROUTING_KEY);
    }

    @Bean
    public Binding queueDBindingYExchange() {
        return BindingBuilder.bind(queueD()).to(yExchange()).with(D_ROUTING_KEY);
    }

}

3.6.3 消息生产者代码

@GetMapping("/sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")
public String sendMsg(@PathVariable("message") String message,
                      @PathVariable("ttlTime") String ttlTime) {

    rabbitTemplate.convertAndSend(TTLQueueConfig.X_EXCHANGE_NAME,
            TTLQueueConfig.C_ROUTING_KEY, message, msg -> {
        msg.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
        return msg;
    });
    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);

    return "已发送";

}

3.6.4 发起请求

看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置TTL的方式，消

息可能并不会按时“死亡“，因为RabbitMQ****只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列，

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处理

3.7 Rabbitmq插件实现延迟队列

上文中提到的问题，确实是一个问题，如果不能实现在消息粒度上的TTL，并使其在设置的TTL时间

及时死亡，就无法设计成一个通用的延时队列。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题

3.7.1 安装延时队列插件

在官网上下载https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html，下载rabbitmq_delayed_message_exchange插件，然后解压放置到RabbitMQ的插件目录。

进入RabbitMQ的安装目录下的plgins目录，执行下面命令让该插件生效，然后重启RabbitMQ

/usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

3.7.2 代码架构图

在这里新增了一个队列delayed.queue,一个自定义交换机delayed.exchange，绑定关系如下:

3.7.3 配置类代码

在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型支持消息延迟投递机制消息传递后并不会立即投递到目标队列中，而是存储在mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才投递到目标队列中

@Configuration
public class DelayedQueueConfig {

    public static final String DELAYED_EXCHANGE = "delayed.exchange";
    public static final String DELAYED_QUEUE = "delayed.queue";
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";

    @Bean
    public CustomExchange delayedExchange() {

        HashMap<String, Object> args = new HashMap<>();
        args.put("x-delayed-type", "direct");

        return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE, "x-delayed-message", false, false, args);

    }

    @Bean
    public Queue delayedQueue() {

        return new Queue(DELAYED_QUEUE);

    }

    @Bean
    public Binding delayedQueueBindingDelayedExchange() {
        return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayedExchange()).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }

}

3.7.4 消息生产者代码

@GetMapping("sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
public String sendMsg(@PathVariable("message") String message,
                      @PathVariable("delayTime") Integer delayTime) {

    rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE, DelayedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY, message, msg -> {

        msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
        return msg;
    });
    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);

    return "已发送";
}

3.7.5 消息消费者代码

@Slf4j
@Component
public class DelayedQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = {DelayedQueueConfig.DELAYED_QUEUE})
    public void receiveDelayedQueue(Message message) {

        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        log.info("当前时间：{}，收到延时队列的消息：{}", new Date().toString(), msg);

    }

}

3.7.6 发起请求：

http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/come on baby1/20000

http://localhost:8080/ttl/sendDelayMsg/come on baby2/2000

第二个消息被先消费掉了，符合预期

3.7.7 总结

延时队列在需要延时处理的场景下非常有用，使用RabbitMQ来实现延时队列可以很好的利用

RabbitMQ的特性，如：消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正

确处理的消息不会被丢弃。另外，通过RabbitMQ集群的特性，可以很好的解决单点故障问题，不会因为

单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失
当然，延时队列还有很多其它选择，比如利用Java的DelayQueue，利用Redis的zset，利用Quartz

或者利用kafka的时间轮，这些方式各有特点,看需要适用的场景

第8章发布确认高级

在生产环境中由于一些不明原因，导致rabbitmq重启，在RabbitMQ重启期间生产者消息投递失败，

导致消息丢失，需要手动处理和恢复。于是，我们开始思考，如何才能进行RabbitMQ的消息可靠投递呢？

特别是在这样比较极端的情况，RabbitMQ集群不可用的时候，无法投递的消息该如何处理呢？

1. 发布确认 springboot 版本

1.1 确认机制方案

1.2 代码架构图

1.3 配置文件

在配置文件当中需要添加

spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

none：禁用发布确认模式，是默认值
CORRELATED：发布消息成功到交换器后会触发回调方法
SIMPLE：有两种效果，其一效果和CORRELATED值一样会触发回调方法，其二在发布消息成功后使用rabbitTemplate调用waitForConfirms或waitForConfirmsOrDie方法等待broker节点返回发送结果，根据返回结果来判定下一步的逻辑，要注意的点是waitForConfirmsOrDie方法如果返回false则会关闭channel，则接下来无法发送消息到broker

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.10.128
    port: 5672
    username: admin
    password: 123
    publisher-confirm-type: correlated

1.4 添加配置类

@Configuration
public class ConfirmConfig {

    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";
    public static final String ROUTING_KEY = "key1";

    @Bean(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME, false, false, null);
    }

    @Bean(CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.nonDurable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Binding confirmQueueBindingConfirmExchange() {
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue()).to(confirmExchange()).with(ROUTING_KEY);
    }
    
}

1.5 消息生产者

Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/confirm")
public class Producer {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    private MyCallBack myCallBack;
    
    //依赖注入后，设置rabbitTemplate的回调对象
    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(myCallBack);
    }

    @GetMapping("sendMessage/{message}")
    public void sendMessage(@PathVariable("message") String message){

        //设置消息id
        CorrelationData correlationData01 = new CorrelationData("1");
        String routingKey01 = "key1";

        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey01, message+ routingKey01, correlationData01);

        //设置消息id
        CorrelationData correlationData02 = new CorrelationData("2");
        String routingKey02 = "key2";

        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, routingKey02, message+ correlationData02, correlationData01);

        log.info("发送消息内容：{}", message);
    }

}

1.6 回调接口

@Slf4j
@Component
public class MyCallBack implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
    /*
        交换机不管是否收到消息的都会执行一个回调方法
        correlationData：消息相关数据
        ack：消息是否接收成功
        cause：消息接收失败的原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {

        String id = correlationData.getId();
        if (ack) {
            log.info("交换机已经收到id为：{} 的消息", id);
        } else {
            log.info("交换机还未收到id为：{} 消息，由于：{}", id, cause);
        }

    }
}

1.7 消息消费者

@Slf4j
@Component
public class ConfirmConsumer {

    @RabbitListener(queues = {ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME})
    public void receiveMsg(Message message) {
        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        log.info("接收队列 "+ ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE_NAME +" 消息：{}", msg);
    }

}

1.8 发送请求

http://localhost:8080/confirm/sendMessage/嘻嘻嘻

1.9 结果分析

可以看到，发送了两条消息，第一条消息的RoutingKey 为"key1"，第二条消息的RoutingKey 为"key2"，两条消息都成功被交换机接收，也收到了交换机的确认回调，但消费者只收到了一条消息，因为第二条消息的RoutingKey 与队列的BindingKey 不一致，也没有其它队列能接收这个消息，所有第二条消息被直接丢弃了

2. 回退消息

2.1 Mandatory 参数

在仅开启了生产者确认机制的情况下，交换机接收到消息后，会直接给消息生产者发送确认消息，如果发现该消息不可路由，那么消息会被直接丢弃，此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。那么如何让无法被路由的消息帮我想办法处理一下？最起码通知我一声，我好自己处理啊。通过设置mandatory参数可以在当消息传递过程中不可到达目的地时将消息返回给生产者。

2.2 消息生产者代码

@Slf4j
@RestController
public class ConfirmAndReturnProducer {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    private ConfirmAndReturnCallback confirmAndReturnCallback;

    @PostConstruct
    public void init() {
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmAndReturnCallback);
        /*
            true：交换机无法将消息进行路由时，会将该消息返回给生产者
            false：如果发现消息无法进行路由，则直接丢弃
         */
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        rabbitTemplate.setReturnCallback(confirmAndReturnCallback);
    }

    @GetMapping("/confirmAndReturn/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable("message") String message) {

        CorrelationData correlationData01 = new CorrelationData("1");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, "key1",
                message + "key1", correlationData01);
        log.info("发送消息id为：{}，内容为：{}", correlationData01.getId(), message + "key1");

        CorrelationData correlationData02 = new CorrelationData("2");
        rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE_NAME, "key2",
                message + "key2", correlationData02);
        log.info("发送消息id为：{}，内容为：{}", correlationData02.getId(), message + "key2");



    }

}

2.3 回调接口

@Slf4j
@Component
public class ConfirmAndReturnCallback implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback {

    /*
        交换机不管是否收到消息的都会执行一个回调方法
        correlationData：消息相关数据
        ack：消息是否接收成功
        cause：消息接收失败的原因
     */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {

        String id = correlationData.getId();
        if (ack) {
            log.info("交换机已经收到id为：{} 的消息", id);
        } else {
            log.info("交换机还未收到id为：{} 消息，由于：{}", id, cause);
        }

    }


    @Override
    public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText,
                                String exchange, String routingKey) {

        log.info("消息：{} 被服务器退回，退回原因：{}，交换机是：{}，路由key：{}",
                new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8), replyText,
                exchange, routingKey);

    }
}

2.4 发起请求

http://localhost:8080/confirmAndReturn/嘻嘻嘻

2.5 结果

### 3. 备份交换机

有了 mandatory 参数和回退消息，我们获得了对无法投递消息的感知能力，有机会在生产者的消息

无法被投递时发现并处理。但有时候，我们并不知道该如何处理这些无法路由的消息，最多打个日志，然

后触发报警，再来手动处理。而通过日志来处理这些无法路由的消息是很不优雅的做法，特别是当生产者

所在的服务有多台机器的时候，手动复制日志会更加麻烦而且容易出错。而且设置 mandatory 参数会增

加生产者的复杂性，需要添加处理这些被退回的消息的逻辑。如果既不想丢失消息，又不想增加生产者的

复杂性，该怎么做呢？前面在设置死信队列的文章中，我们提到，可以为队列设置死信交换机来存储那些

处理失败的消息，可是这些不可路由消息根本没有机会进入到队列，因此无法使用死信队列来保存消息。

在 RabbitMQ 中，有一种备份交换机的机制存在，可以很好的应对这个问题。什么是备份交换机呢？备份

交换机可以理解为 RabbitMQ 中交换机的“备胎”，当我们为某一个交换机声明一个对应的备份交换机时，

就是为它创建一个备胎，当交换机接收到一条不可路由消息时，将会把这条消息转发到备份交换机中，由

备份交换机来进行转发和处理，通常备份交换机的类型为 Fanout ，这样就能把所有消息都投递到与其绑

定的队列中，然后我们在备份交换机下绑定一个队列，这样所有那些原交换机无法被路由的消息，就会都

进入这个队列了。当然，我们还可以建立一个报警队列，用独立的消费者来进行监测和报警

3.1 代码架构图

3.2 修改配置类

@Configuration
public class ConfirmConfig {

    //交换机名称
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE_NAME = "confirm.exchange";
    public static final String BACKUP_EXCHANGE_NAME = "backup.exchange";

    //队列名称
    public static final String CONFIRM_QUEUE_NAME = "confirm.queue";
    public static final String BACKUP_QUEUE_NAME = "backup.queue";
    public static final String WARNING_QUEUE_NAME = "warning.queue";

    public static final String ROUTING_KEY = "key1";

    //声明交换机
    @Bean(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
    public DirectExchange confirmExchange() {
        return ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE_NAME)
                //设置备份交换机
                .withArgument("alternate-exchange", BACKUP_EXCHANGE_NAME).build();
    }

    @Bean(BACKUP_EXCHANGE_NAME)
    public FanoutExchange backupExchange() {
        return ExchangeBuilder.fanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE_NAME).build();
    }

    //声明队列
    @Bean(CONFIRM_QUEUE_NAME)
    public Queue confirmQueue() {
        return QueueBuilder.nonDurable(CONFIRM_QUEUE_NAME).build();
    }

    @Bean
    public Queue backupQueue() {
        return new Queue(BACKUP_QUEUE_NAME);
    }

    @Bean
    public Queue warningQueue() {
        return new Queue(WARNING_QUEUE_NAME);
    }

    //声明绑定关系
    @Bean
    public Binding confirmQueueBindingConfirmExchange() {
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue()).to(confirmExchange()).with(ROUTING_KEY);
    }

    @Bean
    public Binding backupQueueBindingBackupExchange() {
        return BindingBuilder.bind(backupQueue()).to(backupExchange());
    }

    @Bean
    public Binding warningQueueBindingBackupExchange() {
        return BindingBuilder.bind(warningQueue()).to(backupExchange());
    }

}

3.3 报警消费者

@Slf4j
@Component
public class WarningConsumer {

    @RabbitListener(queues = {ConfirmConfig.WARNING_QUEUE_NAME})
    public void receiveWarningMsg(Message message) {

        String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
        log.error("报警发现不可路由消息：{}", msg);

    }

}

3.4 测试注意事项

重新启动项目的时候需要把原来的confirm.exchange删除因为我们修改了其绑定属性，不然报以下错:

3.5 发起请求

http://localhost:8080/confirmAndReturn/嘻嘻嘻

3.6 结果分析

mandatory参数与备份交换机可以一起使用的时候，如果两者同时开启，消息究竟何去何从？谁优先

级高，经过上面结果显示答案是备份交换机优先级高

第9章 RabbitMQ其他知识点

1. 幂等性

1.1 概念

用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。

举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，

此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱

了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误

立即回滚，但是在响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

1.2 消息重复消费

消费者在消费MQ中的消息时，MQ已把消息发送给消费者，消费者在给MQ返回ack时网络中断，

故MQ未收到确认信息，该条消息会重新发给其他的消费者，或者在网络重连后再次发送给该消费者，但

实际上该消费者已成功消费了该条消息，造成消费者消费了重复的消息

1.3 解决思路

MQ消费者的幂等性的实现一般使用全局ID 或者写个唯一标识比如时间戳或者UUID 或者订单消

费者消费MQ中的消息也可利用MQ的该id来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一id，每次消费

消息时用该id先判断该消息是否已消费过

1.4 消费端的幂等性保障

在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复产生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，

这就意味着我们的消息永远不会被消费多次，即使我们收到了一样的消息。业界主流的幂等性有两种操作

：a.唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重， b.利用redis的原子性去实现

1.5 唯一ID+指纹码机制

指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的，基

本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个id是否存

在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复；劣势就是在高并发时，如果是单个数

据库就会有写入性能瓶颈当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式

1.6 Redis原子性

利用redis执行setnx命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费

2. 优先级队列

2.1 使用场景

在我们系统中有一个订单催付的场景，我们的客户在天猫下的订单，淘宝会及时将订单推送给我们，

如果用户在设定的时间内未付款，那么就会给用户推送一条短信提醒，很简单的一个功能对吧，但是，

tmall商家，肯定是要分大客户和小客户的对吧，比如像苹果，小米这样大商家一年起码能给淘宝创造很大

的利润，所以理应当然，他们的订单必须得到优先处理，而曾经我们的后端系统是使用redis来存放的定

时轮询，大家都知道redis只能用List做一个简简单单的消息队列，并不能实现一个优先级的场景，

所以订单量大了后采用RabbitMQ进行改造和优化,如果发现是大客户的订单给一个相对比较高的优先级，

否则就是默认优先级

2.2 如何添加

2.2.1 控制台页面添加

2.2.2 队列代码中添加优先级

//设置队列的最大优先级，最大可以设置到255，官网推荐 1-10，如果设置太高比较吃内存和CPU
HashMap<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
arguments.put("x-max-priority", 10);
//声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false,
        false, arguments);

2.2.3 消息代码中添加优先级

AMQP.BasicProperties basicProperties =
                        new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, basicProperties, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

2.2.4 注意事项

要让队列实现优先级需要做的事情有如下事情：①队列需要设置为优先级队列 ②消息需要设置消息

的优先级 ③消费者需要等待消息已经发送到队列中才去消费，因为这样才有机会对消息进行排序

2.3 实战

2.3.1 消息生产者

public class Producer {

    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //设置队列的最大优先级，最大可以设置到255，官网推荐 1-10，如果设置太高比较吃内存和CPU
        HashMap<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        arguments.put("x-max-priority", 10);
        //声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false,
                false, arguments);

        //发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String message = "info：" + i;
            if (i == 5) {
                AMQP.BasicProperties basicProperties =
                        new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, basicProperties, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            } else {
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            }
            System.out.println("消息：" + message + " 发送成功~");
        }

    }

}

2.3.2 消息消费者

public class Consumer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //获取channel
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        //设置队列的最大优先级，最大可以设置到255，官网推荐 1-10，如果设置太高比较吃内存和CPU
        HashMap<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        arguments.put("x-max-priority", 10);
        //声明队列
        channel.queueDeclare(Producer.QUEUE_NAME, true, false,
                false, arguments);

        //消费消息
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {

                System.out.println("接收到消息：" +
                        new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
                
            }
        };
        channel.basicConsume(Producer.QUEUE_NAME, true, deliverCallback,
                consumerTag -> {});

    }

}

2.3.3 结果

3. 惰性队列

3.1 使用场景

RabbitMQ从3.6.0版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消

费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持

更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致

使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了

默认情况下，当生产者将消息发送到RabbitMQ的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中，

这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留

一份备份。当RabbitMQ需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的

时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然RabbitMQ的开发者们一直在升级相关的算法，

但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候

3.2 两种模式

队列具备两种模式：default和lazy。默认的为default模式，lazy 模式即为惰性队列的模式，可以通过

调用channel.queueDeclare方法的时候在参数中设置，也可以通过Policy的方式设置，如果一个队列同时

使用这两种方式设置的话，那么Policy的方式具备更高的优先级。如果要通过声明的方式改变已有队列的

模式的话，那么只能先删除队列，然后再重新声明一个新的

在队列声明的时候可以通过“x-queue-mode”参数来设置队列的模式，取值为“default”和“lazy”。下面示

例中演示了一个惰性队列的声明细节：

Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode", "lazy");
channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);

3.3 内存开销对比

在发送1百万条消息，每条消息大概占1KB的情况下，普通队列占用内存是1.2GB，而惰性队列仅仅

占用1.5MB

第10章 RabbitMQ集群

1. clustering

1.1 使用集群的原因

最开始我们介绍了如何安装及运行RabbitMQ服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的

要求。如果RabbitMQ服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？单台RabbitMQ

服务器可以满足每秒1000条消息的吞吐量，那么如果应用需要RabbitMQ服务满足每秒10万条消息的吞

吐量呢？购买昂贵的服务器来增强单机RabbitMQ务的性能显得捉襟见肘，搭建一个RabbitMQ集群才是

解决实际问题的关键

1.2 搭建步骤

1.2.1 修改3台机器的主机名称

vim /etc/hostname

1.2.2 配置各个节点的hosts 文件，让各个节点都能互相识别对方

vim /etc/hosts

192.168.10.129 node01

192.168.10.130 node02

192.168.10.131 node03

1.2.3 为确保各个节点的cookie文件使用的是同一个值

在node1上执行远程操作命令

scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node02:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node03:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

1.2.4 启动RabbitMQ服务,顺带启动Erlang虚拟机和RbbitMQ应用服务(在三台节点上分别执行以下命令)

rabbitmq-server -detached

1.2.5 在节点2执行

rabbitmqctl stop_app

(rabbitmqctl stop会将Erlang虚拟机关闭，rabbitmqctl stop_app只关闭RabbitMQ服务)

rabbitmqctl reset

rabbitmqctl join_cluster rabbit@node01

rabbitmqctl start_app(只启动应用服务)

1.2.6 在节点3执行

rabbitmqctl stop_app

rabbitmqctl reset

rabbitmqctl join_cluster rabbit@node2

rabbitmqctl start_app

1.2.7 集群状态

rabbitmqctl cluster_status

1.2.8 需要重新设置用户

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

rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin "." "." ".*"

1.2.9 解除集群节点(node2和node3机器分别执行)

rabbitmqctl stop_app

rabbitmqctl reset

rabbitmqctl start_app

rabbitmqctl cluster_status

rabbitmqctl forget_cluster_node rabbit@node02(node1机器上执行)

rabbitmqctl forget_cluster_node rabbit@node03(node1机器上执行)

2. 镜像队列

2.1 使用镜像的原因

如果RabbitMQ集群中只有一个Broker节点，那么该节点的失效将导致整体服务的临时性不可用，并

且也可能会导致消息的丢失。可以将所有消息都设置为持久化，并且对应队列的durable属性也设置为true

，但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为消息在发送之后和被写入磁盘井执行刷盘动作之间存

在一个短暂却会产生问题的时间窗。通过publisher-confirm机制能够确保客户端知道哪些消息己经存入磁

盘，尽管如此，一般不希望遇到因单点故障导致的服务不可用

引入镜像队列(Mirror Queue)的机制，可以将队列镜像到集群中的其他Broker节点之上，如果集群中

的一个节点失效了，队列能自动地切换到镜像中的另一个节点上以保证服务的可用性

2.2 搭建步骤

启动三台集群节点
随便找一个节点添加policy
在 node1上创建一个队列发送一条消息，队列存在镜像队列

public class Producer {

    public static final String MIRROR_EXCHANGE_NAME = "mirror-exchange";
    public static final String MIRROR_QUEUE_NAME = "mirror-queue";
    public static final String MIRROR_ROUTING_KEY = "mirror-key";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //创建连接工厂并设置相关信息
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.10.129");
        connectionFactory.setUsername("admin");
        connectionFactory.setPassword("123");

        //获取连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        //获取channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(MIRROR_EXCHANGE_NAME, "direct");

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

        //声明绑定
        channel.queueBind(MIRROR_QUEUE_NAME, MIRROR_EXCHANGE_NAME, MIRROR_ROUTING_KEY);

        //发送消息
        channel.basicPublish(MIRROR_EXCHANGE_NAME, MIRROR_ROUTING_KEY, null, "hello, mirror-queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

    }

}

停掉 node1 之后发现 node2 成为镜像队列
就算整个集群只剩下一台机器了依然能消费队列里面的消息

说明队列里面的消息被镜像队列传递到相应机器里面了

标签：String,队列,RabbitMQ,学习,消息,public,channel,NAME
From： https://www.cnblogs.com/MuYg/p/16980823.html

第1章 消息队列

1. MQ的相关概念

1.1 什么是MQ

1.2 为什么要用MQ

1.2.1 流量消峰

1.2.2 应用解耦

1.2.3 异步处理

1.3 MQ的分类

1.3.1 ActiveMQ

1.3.2 Kafka

1.3.3 RocketMQ

1.3.4 RabbitMQ

1.4 MQ的选择

1.4.1Kafka

1.4.2 RocketMQ

1.4.3 RabbitMQ

2. RabbitMQ

2.1 RabbitMQ的概念

2.2 四大核心概念

2.2.1 生产者

2.2.2 交换机

2.2.3 队列

2.2.4 消费者

2.3 RabbitMQ支持的消息模式

2.4 名词介绍

2.4.1 Broker

2.4.2 Virtual host

2.4.3 Exchange

2.4.4 Queue

2.4.5 Binding

2.4.6 Connection

2.4.7 Channel

2.5 安装

2.5.1 官网地址

2.5.2 文件上传

2.5.3 安装文件(分别按照以下顺序安装)

2.5.4 常用命令

2.5.5 添加一个新的用户

2.5.6 重置命令

第2章 简单模式（Hello World）

1. 依赖

2. 消息生产者

3. 消费者

第3章 工作队列模式（Work Queues）

1. 轮询分发消息

1.1 抽取工具类

1.2 启动两个工作线程

1.3 启动一个发送线程

1.4 结果

2. 消息应答

2.1 概念

2.2 自动应答

2.3 消息应答的方法

2.4 Multiple的解释

2.5 消息自动重新入队

2.6 消息手动应答代码

2.7 手动应答效果演示

3. RabbitMQ持久化

3.1 概念

3.2 队列如何实现持久化

3.3 消息实现持久化

3.4 不公平分发

3.5 预取值

第4章 发布确认

1. 发布确认原理

2. 发布确认的策略

2.1 开启确认发布的方法

2.2 单个确认发布

2.3 批量确认发布

2.4 异步确认发布

2.5 以上3种发布确认速度对比

第5章 交换机

1. Exchanges

1.1 Exchanges概念

1.2 Exchanges的类型

1.3 无名Exchange

2. 临时队列

3. 绑定（bindings）

4. Fanout

第1章消息队列

第2章简单模式（Hello World）

第3章工作队列模式（Work Queues）

第4章发布确认

第5章交换机

第6章死信队列

3.2.2 消费者 C1 代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

3.2.3 消费者 C2 代码(以上步骤完成后启动 C2 消费者它消费死信队列里面的消息)

3.3.2 C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者模拟其接收不到消息)

第7章延迟队列

第8章发布确认高级