目录:

  • 消息路由失败了会怎样
  • 备份交换器
  • TTL与DLX
  • 如何实现延迟队列
  • RabbitMQ的RPC实现
  • 持久化
  • 事务
  • 发送方确认机制

消息路由失败了会怎样:

在RabbitMQ中,如果消息路由失败了,一般会有两种情况。要么是把消息回退给客户端处理,要么就把消息丢弃。

处理逻辑是根据basicPublish方法的mandatoryimmediate两个参数来控制。

1、mandatory:当mandatory=true时,如果交换器无法根据自身类型和路由键匹配到符合条件的队列,便会调用Basic.Return命令将消息会推给生产者;当mandatory=false时,不满足条件则丢弃此条消息。

 channel.addReturnListener(new ReturnListener() {
public void handleReturn(int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey,
AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
// 具体处理逻辑
}
});

2、immediate:当immediate=true时,交换器将消息路由到队列后,发现此队列上不存在任何消费者,那么这条消息将不会放入到队列中。当路由键匹配的所有队列都没有消费者时,改消息将会通过Basic.Return返回给生产者。

备份交换器:

备份交换器可以将未被路由到的消息存储在RabbitMQ中,在需要它的时候再去使用。

 public class AlternateProduct {

     private static final String EXCHANGE_NAME = "alternate.exchange";
private static final String EXCHANGE_BAK_NAME = "alternate-bak.exchange"; private static final String QUEUE_NAME = "alternate.queue";
private static final String QUEUE_BAK_NAME = "alternate-bak.queue"; private static final String ROUTING_KEY_NAME = "alternate.routing.key"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel(); channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT, false, false, false, getExchangeDeclareArgs());
// fanout类型,放款路由限制
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_BAK_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT, false, false, false, null); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
channel.queueDeclare(QUEUE_BAK_NAME, false, false, false, null); channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_NAME);
// 因为交换器QUEUE_BAK_NAME设置fanout类型,所以可以不必关心路由键,故随便写可能将消息路由到对应的队列中
channel.queueBind(QUEUE_BAK_NAME, EXCHANGE_BAK_NAME, "123"); // 发消息时路由键设置一个不存在的"",让其路由不到,从而把消息发到备份队列中
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
"alternate".getBytes()); RabbitMqUtils.close(connection, channel);
} private static Map<String, Object> getExchangeDeclareArgs() {
Map<String, Object> result = new HashMap<String, Object>(1);
result.put("alternate-exchange", EXCHANGE_BAK_NAME);
return result;
}
}

关于备份交换器的注意点:

1、如果备份交换器不存在,客户端和RabbitMQ客户端都不会出现异常,但是消息会丢失。

2、如果备份交换器没有绑定任何队列,客户端和RabbitMQ客户端都不会出现异常,但是消息会丢失。

3、如果备份交换器没有匹配到任何队列,客户端和RabbitMQ客户端都不会出现异常,但是消息会丢失。

4、如果备份交换器和mandatory一起使用,且备份交换器有效,此时mandatory将无效。

TTL与DLX:

1、TTL:过期时间,有队列过期时间消息过期时间

队列过期时间

通过设置队列的过期时间,来使队列中所以的消息都具有过期时间。

消息过期时间

设置消息的BasicProperties props属性值来控制消息的过期时间。

 AMQP.BasicProperties.Builder publishBuilder = new AMQP.BasicProperties.Builder();
// expiration单位ms
publishBuilder.expiration("10000"); channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY_NAME, publishBuilder.build(),
"ttl".getBytes());

对于第一种TTL来说,队列一但过期就会删除调;但对于第二种TTL来说,队列过期不会马上删除,而是等队列要被消费时再判断是否要删除。

那为什么会不一样呢,我们都知道mq对性能的要求是非常高的,如果第二种ddl的方式也要及时删除的话势必要扫描整个队列,这样的话,若队列长度较大是性能便会非常的差。

而第一种为什么可以做到及时删除呢,我们知道队列具有先进先出的特性,所以先入队的肯定要比后入队的要先过期,所以只要删除头部的就好啦。

而第二种的消息过期时间都是不固定的,考虑到MQ的性能,所以采用了上述的方式。

2、DLX:死信交换器,全称Dead Letter Exchange

变为死信队列的有以下几种情况:

  • 消息被拒,且requeue=false
  • 队列过期或队列达到最大长度

注意:DLX也是一个正常的交换器,和一般队列没有区别,它能在任何的队列上被指定。

如何实现延迟队列:

本模块讲述RabbitMQ,仅提供RabbitMQ的实现,大佬们有兴趣可以实现其它几种方式。

延迟队列是指将消息发送到队列后,等待一段时间后再进行消费。场景:饿了么外卖下单后,超过15分钟订单失效。

延迟队列场景的时间方式有四种:

1、DB轮询:通过job或其它逻辑将订单表的必要字段查出(如:orderId、createTime、status),当订单超过xx时间,将状态置为失效。

)优点:实现简单、无技术难点、异常恢复、支持分布式/集群环境

)缺点:影响DB性能、时效性查、效率低

2、JDK DelayQueue:java api提供的延迟队列的实现,通过poll()、take()方法获取超时任务

)优点:实现简单、性能较好

)缺点:异常恢复困难、分布式/集群实现困难(基于JVM内存)

3、Redis sortedSet:通过zset类型的score来实现

)优点:解耦、异常恢复、扩展性强、支持分布式/集群环境

)缺点:增加了redis维护成本、占用带宽

4、RabbitMQ TTL + DLX:使用RabbitMQ的过期时间和死信队列实现

实现:delay-message

)优点:解耦、异常恢复、扩展性强、支持分布式/集群环境

)缺点:增加了RabbitMQ维护成本、占用带宽

RabbitMQ的RPC实现:

RabbitMQ也可以实现RPC,客户端发送消息,服务端接收消息。

replayTo:设置回调队列,用于客户端响应服务端的回调消息。

correlationId:RPC请求和响应的关联id。

 public class RpcServer {

     private static final String QUEUE_NAME = "rpc.queue";

     public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = RabbitMqUtils.getRpcConnection();
final Channel channel = connection.createChannel();
// 创建请求处理队列,用于服务端接收客户端RPC请求
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null); System.out.println("等待RPC请求..."); // 服务端监听客户端发送的RPC请求
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body)
throws IOException {
String correlationId = properties.getCorrelationId();
String message = ""; try {
message = new String(body);
System.err.println(format("service recv message:{0}, corrId:{1}", message, correlationId));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties.Builder()
.correlationId(correlationId)
.build(); // 使用默认exchange,允许通过routingKey指定message将被发送给哪个queue
channel.basicPublish("", properties.getReplyTo(), props, (message + "--is done.").getBytes("UTF-8"));
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
}
}
});
}
}
 public class RpcClient {

     private static final String QUEUE_NAME = "rpc.queue";

     public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
final Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel(); // 随机创建corrId
final String collId = UUID.randomUUID().toString();
// 客户端创建匿名队列,用于响应服务端请求
String callbackQueueName = channel.queueDeclare().getQueue(); // 客户端发送消息;使用默认exchange(exchange=""),允许通过routingKey指定message将被发送给哪个queue
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, getBasicPublishProperties(collId, callbackQueueName),
"hello world".getBytes());
// 客户端接收服务端响应的消息
channel.basicConsume(callbackQueueName, new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
if (collId.equals(properties.getCorrelationId())) {
System.out.println(format("client recv message:{0}, corrId:{1}", new String(body), collId));
} else {
System.out.println("不是本次请求的消息");
}
}
}); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); RabbitMqUtils.close(connection, channel);
} private static AMQP.BasicProperties getBasicPublishProperties(String corrId, String callbackQueueName) {
return new AMQP.BasicProperties().builder()
.correlationId(corrId)
.replyTo(callbackQueueName).build();
}
}

持久化:

在RabbitMQ中交换器、队列、消息都设置为持久化就能保持消息不丢失了嘛?

当然不,情况如下:

1、当autoAck设置为true的时候,消费者接收到消息后还没来得及处理就宕机了。

解决:autoAck设为false,消费者处理完消息后再通知服务端删除消息。

2、再RabbitMQ持久化到磁盘中的这段时间,RabbitMQ服务器宕机了。

解决:服务端确认机制、镜像队列(后面章节会描述)。

事务:

1、开启事务:channel.txSelect()

2、提交事务:channel.txCommit()

3、回滚事务:channel.txRollback()

事务和db的事务很相似,不细说。

发送方确认机制:

AMQP协议提供了事务机制来保证消息能真正成功的到达RabbitMQ,但事务机制会严重的影响到RabbitMQ的吞吐量,所以RabbitMQ引入了一种轻量的方式,发送方确认机制。

客户端使用方式:

1、将信道设置发送方确认方式:channel.confirmSelect()。

2、确认消息是否发送成功

)boolean waitForConfirms() throws InterruptedException;

)boolean waitForConfirms(long timeout) throws InterruptedException, TimeoutException;

)void waitForConfirmsOrDie() throws IOException, InterruptedException;

)void waitForConfirmsOrDie(long timeout) throws IOException, InterruptedException, TimeoutException;

发送方确认消息成功的三种方式:

 public class PublisherConfirmProduct {

     private static final String EXCHANGE_NAME = "demo.exchange";
private static final String ROUTING_KEY = "demo.routingkey";
private static final String QUEUE_NAME = "demo.queue";
private static final String MESSAGE = "Hello World!"; /**
* 单条确认
*/
public static void commonConfirm() throws Exception {
Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection();
Channel channel = initChannel(connection); channel.confirmSelect();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, MESSAGE.getBytes());
if (channel.waitForConfirms()) {
// 逐条确认是否发送成功
System.out.println("send success!");
}
} RabbitMqUtils.close(connection, channel);
} /**
* 批量确认
*/
public static void batchConfirm() throws Exception {
Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection();
Channel channel = initChannel(connection); channel.confirmSelect();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, MESSAGE.getBytes());
} // 批量确认是否发送成功,如果某一次确认失败这一批都要重新发送
if (channel.waitForConfirms()) {
System.out.println("send success!");
} RabbitMqUtils.close(connection, channel);
} /**
* 异步确认
*/
public static void asyncConfirm() throws Exception {
Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection();
Channel channel = initChannel(connection);
channel.basicQos(1); channel.confirmSelect(); // 定义一个未确认消息集合
final SortedSet<Long> unConfirmSet = Collections.synchronizedNavigableSet(new TreeSet<>());
for (int i = 0; i < 100; i++) {
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, MESSAGE.getBytes());
unConfirmSet.add(channel.getNextPublishSeqNo());
} channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
@Override
public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.err.println(format("拒绝消息 deliveryTag:{0}, multiple:{1}", deliveryTag, multiple));
} @Override
public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.err.println(format("确认消息 deliveryTag:{0}, multiple:{1}", deliveryTag, multiple));
if (multiple) {
// multiple为true,则deliveryTag之前的所有消息全部被确认
unConfirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
} else {
// 否则只确认一条消息
unConfirmSet.remove(deliveryTag);
}
}
}); TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
System.out.println(unConfirmSet.size()); RabbitMqUtils.close(connection, channel);
} private static Channel initChannel(Connection connection) throws IOException {
Channel channel = connection.createChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT, true, false, null);
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY);
return channel;
} public static void main(String[] args) throws Exception {
// commonConfirm();
// batchConfirm();
asyncConfirm();
}
}

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