RabbitMQ发布确认高级篇

🕗 发布于 2024-03-05 13:29 rabbitmq java-rabbitmq

RabbitMQ发布确认高级篇

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

确认机制

如果没有确认机制生产者只管着发消息，交换机挂了也不知道，发的消息都没了回复。但是加了缓存，也就是加一个消息的备份，交换机挂了缓存里还有一份，给缓存添加定时任务让它队未成功发送的消息重新发，交换机上线了就收到了。

思路

1.1、配置类ConfirmConfig

//发布确认高级篇
@Configuration
public class ConfirmConfig {
    //交换机名称
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE = "confirm.exchange";
    //队列名称
    public static final String CONFIRM_QUEUE = "confirm.queue";
    //routingKey
    public static final String CONFIRM_KEY = "confirmKey";
    //声明队列
    @Bean
    public Queue confirmQueue(){
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE).build();
    }
    //声明交换机
    @Bean
    public DirectExchange confirmExchange(){
        return new DirectExchange(CONFIRM_EXCHANGE);
    }
    //将其进行绑定
    @Bean
    public Binding confirmBind(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue,
                               @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange confirmExchange){
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_KEY);
    }
}

1.2、生产者添加请求

//confirm发布确认正常发送测试
@GetMapping("/confirmMsg/{message}")
public void confirmMsg(@PathVariable String message){
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE,ConfirmConfig.CONFIRM_KEY,message);
    log.info("confirm发布确认正常测试发送消息：{}",message);
}

1.3、消费者接收

//发布确认
@Slf4j
@Component
public class ConfirmConsumer {
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.CONFIRM_QUEUE)
    public void receiveConfirm(Message message){
         String s = new String(message.getBody());
        log.info("收到了发给confirm.queue的消息：{}",s);
    }
}

启动测试一下正常的收发没有问题

而假如说现在交换机挂了，那信息肯定就没了，在发布确认机制里生产者发给交换机，交换机收到了要确认收到消息了才能算发送成功，如果没确认或者确认的失败的那还算是发送失败。使用RabbitTemplate.ConfirmCallback回调接口进行消息的回调。

1.4、回调接口

//发布确认回调接口实现
@Slf4j
@Component
public class MyCallback implements RabbitTemplate.ConfirmCallback {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @PostConstruct
    public void init(){
        //注入
      rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
    };
    
    /*confirm各参数
    * 1、交换机接收到了消息，回调
    *   1.1、correlationData 保存回调消息的ID和相关信息
    *   1.2、布尔值就是是否成功收到消息，收到就是true
    *   1.3、cause为null，这是未成功收到消息的原因
    * 2、交换机没有收到消息，还是会回调
    *   2.1、correlationData 保存回调消息的ID和相关信息
    *   2.2、false
    *   2.3、cause中有失败原因
    * */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {
        //拿到消息ID
        String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : "null";
        //根据ack判断有没有成功收到消息
        if (b) {
            log.info("交换机已经收到消息ID为：{}",id);
        }else {
            log.info("交换机还没有收到消息ID为：{}原因为：{}",id,s);
        }

    }
}

要想使用，还需要在配置文件中配置

spring.rabbitmq.host=192.168.111.28
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

有三种选择：

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（单个确认）

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

现在将生产者添加一些CorrelationData对象放入消息ID

//confirm发布确认发送测试
@GetMapping("/confirmMsg/{message}")
public void confirmMsg(@PathVariable String message){
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE,ConfirmConfig.CONFIRM_KEY,message,correlationData);
    log.info("confirm发布确认正常测试发送消息：{}",message);
}

测试一下，正常情况下，回调函数的触发

想要不正常模拟交换机挂掉了，就把交换机的名字写错就好了，测试一下：

//confirm发布确认发送测试
@GetMapping("/confirmMsg/{message}")
public void confirmMsg(@PathVariable String message){
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE+"666",ConfirmConfig.CONFIRM_KEY,message,correlationData);
    log.info("confirm发布确认正常测试发送消息：{}",message);
}

非正常的情况下还是会进行回调的，返回的消息就是报错内容

刚才演示的是交换机挂了，现在模拟交换机没挂但是队列挂了，我们可以一次性发两个消息，第一个是正常的消费者能接收到，第二个把routingKey改了就相当于队列挂了，看结果如何。

//confirm发布确认发送测试
@GetMapping("/confirmMsg/{message}")
public void confirmMsg(@PathVariable String message){
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE,
            ConfirmConfig.CONFIRM_KEY,message+"正常的",correlationData);
    CorrelationData correlationData1 = new CorrelationData("2");
    rabbitTemplate.convertAndSend(ConfirmConfig.CONFIRM_EXCHANGE,
            ConfirmConfig.CONFIRM_KEY+"k2",message+"队列没了的",correlationData1);
    log.info("confirm发布确认正常测试发送消息：{}",message);
}

结果是交换机确实两个消息都收到了，但是消费者只收到了第一条消息，第二条没有收到，交换机两个消息确实都收到了回调是正常的回调消息。但是，消费者没收到消息好像都得进行回调的吧，应该让队列收不到信息也能进行失败的回调才对。

1.5、回退消息

1.5.1、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(就是无法发给队列)，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达目的地时将消息返回给生产者。

1.5.2、配置文件添加配置

添加开启回退功能

spring.rabbitmq.publisher-returns=true

1.5.3、回退接口

//发布确认回调接口实现
@Slf4j
@Component
public class MyCallback implements RabbitTemplate.ConfirmCallback,RabbitTemplate.ReturnCallback {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @PostConstruct
    public void init(){
        //注入
      rabbitTemplate.setConfirmCallback(this);
      rabbitTemplate.setReturnCallback(this);
    };

    /*confirm各参数
    * 1、交换机接收到了消息，回调
    *   1.1、correlationData 保存回调消息的ID和相关信息
    *   1.2、布尔值就是是否成功收到消息，收到就是true
    *   1.3、cause为null，这是未成功收到消息的原因
    * 2、交换机没有收到消息，还是会回调
    *   2.1、correlationData 保存回调消息的ID和相关信息
    *   2.2、false
    *   2.3、cause中有失败原因
    * */
    @Override
    public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {
        //拿到消息ID
        String id = correlationData != null ? correlationData.getId() : "null";
        //根据ack判断有没有成功收到消息
        if (b) {
            log.info("交换机已经收到消息ID为：{}",id);
        }else {
            log.info("交换机还没有收到消息ID为：{}原因为：{}",id,s);
        }

    }
    //通过设置 mandatory 参 数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。
    //只有不可达目的地时才能回退
    @Override
    public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
        log.info("消息：{}，被交换机：{}退回了，原因是：{}，路由KEY：{}",
                new String(message.getBody()),exchange,replyText,routingKey);
    }
}

启动服务测试，还是原来的请求

发现被消息被退掉了

1.6、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？

我们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，这么一看来还有点像死信队列似的

原来的交换机已经是好的了，现在就差应该备份交换机，关键是原交换机怎么和备份交换机建立联系，应该给原交换机构建的时候加参数。

1.6.1、修改配置类

ConfirmConfig.java

//发布确认高级篇
@Configuration
public class ConfirmConfig {
    //交换机名称
    public static final String CONFIRM_EXCHANGE = "confirm.exchange";
    //备份交换机
    public static final String BACKUP_EXCHANGE = "backup.exchange";
    //队列名称
    public static final String CONFIRM_QUEUE = "confirm.queue";
    //备份队列
    public static final String BACKUP_QUEUE = "backup.queue";
    //报警队列
    public static final String WARNING_QUEUE = "warning.queue";
    //routingKey
    public static final String CONFIRM_KEY = "confirmKey";
    //声明队列
    @Bean
    public Queue confirmQueue(){
        return QueueBuilder.durable(CONFIRM_QUEUE).build();
    }
    //声明交换机
    //添加参数，将备份交换机给原确认交换机选择，给它当备胎
    @Bean
    public DirectExchange confirmExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(CONFIRM_EXCHANGE).durable(true)
                .withArgument("alternate-exchange",BACKUP_EXCHANGE).build();
    }
    //将其进行绑定
    @Bean
    public Binding confirmBind(@Qualifier("confirmQueue") Queue confirmQueue,
                               @Qualifier("confirmExchange") DirectExchange confirmExchange){
        return BindingBuilder.bind(confirmQueue).to(confirmExchange).with(CONFIRM_KEY);
    }
    //声明报警队列和备份队列
    @Bean("backQueue")
    public Queue backQueue(){
        return QueueBuilder.durable(BACKUP_QUEUE).build();
    }
    @Bean("warningQueue")
    public Queue warningQueue(){
        return QueueBuilder.durable(WARNING_QUEUE).build();
    }
    //声明备份交换机
    @Bean("backExchange")
    public FanoutExchange backExchange(){
        return new FanoutExchange(BACKUP_EXCHANGE);
    }
    //备份和警告队列绑定备份交换机
    @Bean
    public Binding backBinding(@Qualifier("backQueue") Queue backQueue,
                               @Qualifier("backExchange") FanoutExchange backExchange){
        return BindingBuilder.bind(backQueue).to(backExchange);
    }
    @Bean
    public Binding warningBinding(@Qualifier("warningQueue") Queue warningQueue,
                               @Qualifier("backExchange") FanoutExchange backExchange){
        return BindingBuilder.bind(warningQueue).to(backExchange);
    }

}

1.6.2、报警消费者

//报警消费者
@Slf4j
@Component
public class WarningConsumer {
    @RabbitListener(queues = ConfirmConfig.WARNING_QUEUE)
    public void receiveWarning(Message message){
        String s = new String(message.getBody());
        log.info("这里是报警消费者，收到了一个报警消息：{}",s);
    }

生产者还是使用之前的有故意写错的生产者请求，在测试之前需要把原来的交换机删除，重新创建才有和备份交换机连接。

启动测试

我们发现报警信息是有的，但是按理说，报警信息没有进正常confirm.queue的队列之前的回调会被触发呀，但是结果并没有。

那是因为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，备份交换机优先级高。

2、幂等性

2.1、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多次消费。

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，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

2.2、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。

2.3、解决方法

MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局 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。

2.4、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发生了消息，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:

唯一 ID+指纹码机制,利用数据库主键去重,
利用 redis 的原子性去实现(一般就是这种方法setnx)

2.5、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，但并不推荐这种方法。

2.6、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。

redis的分布式锁 setnx（UUID，value）还可以加个自动过期时间，每次进来先判断get（UUID）有没有值，有值就返回，没有值再走正常逻辑。

3、优先级队列(0-255)

有一个场景：

在商城系统中有订单催付的场景，我们在淘宝下个单，马上就有订单出来推送给我们，如果用户在规定时间内或者之前多长时间还没支付订单，那淘宝该给我们发消息了。那淘宝的商家也分大小客户呢，像数码产品比较贵重的华为、苹果、小米他们的订单应该得到优先的处理吧，他们带来的利润那么大当然优先处理。

之前后端系统使用redis来存放定时轮询，而redis只能使用List做一个简单的消息队列，现在可以用linsert命令在列表中间插入消息实现消息的优先级设定，但专业的事情还是要专业的人来做嘛，订单量大了采用RabbitMQ进行改造和优化，大客户就是高优先级，其他的可以默认优先级。

3.1、添加优先级

3.1.1、在控制台界面添加

3.1.2、队列中代码添加优先级

HashMap<String, Object> arg = new HashMap<>();
arg.put("x-max-priority",10);//此处是设置队列中的消息最大优先级是10，不要设置太大，浪费CPU
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,arg);

官方是0-255，在队列中设置的优先级是消息的最大优先级，10个以内好排序，太大浪费CPU

3.1.3、消息中代码添加优先级

发10条消息

//发10个消息
for (int i = 1; i < 11; i++) {
    String message = "msg" + i;
    if ( i == 5){
        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,properties,message.getBytes());
    }else channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
}

发送消息后再启动消费者看看输出顺序

第五条消息确实是第一个被输出的，它优先级高。

以上是普通的最原始的方式演示的优先级案例，下面我们看一下怎么在springboot项目中演示

3.1.4、springboot中优先级队列演示

首先再开一个交换机和队列

//优先级演示
@Configuration
public class PriorityConfig {
    //交换机
    public static final String PRIORITY_EXCHANGE = "priorityExchange";
    //队列
    public static final String PRIORITY_QUEUE = "priorityQueue";
    //路由key
    public static final String PRIORITY_KEY = "priorityKey";
    //声明队列
    @Bean
    public Queue priorityQueue(){
        //maxPriority为队列设置优先级，设置的其实是队列中消息的最大优先值
        return QueueBuilder.durable(PRIORITY_QUEUE).maxPriority(10).build();
    }
    //声明交换机
    @Bean
    public DirectExchange priorityExchange(){
        return new DirectExchange(PRIORITY_EXCHANGE);
    }
    //绑定
    @Bean
    public Binding priorityBinding(@Qualifier("priorityQueue") Queue priorityQueue,
                                   @Qualifier("priorityExchange") DirectExchange priorityExchange){
        return BindingBuilder.bind(priorityQueue).to(priorityExchange).with(PRIORITY_KEY);
    }
}

然后到controller中再加一个请求

//优先级测试，为5号信息设置高一点的优先级
@GetMapping("/priority")
public void priority(){
    //发送10个消息，给5号设置优先级
    for (int i = 1; i < 11; i++) {
        String msg = "priority："+i;
        MessageProperties properties = new MessageProperties();
        if (i == 5){
            properties.setPriority(5);//在这里设置低5条消息的优先级为5
            Message message = new Message(msg.getBytes(), properties);
            rabbitTemplate.convertAndSend(PriorityConfig.PRIORITY_EXCHANGE,PriorityConfig.PRIORITY_KEY
            ,message);
        }else rabbitTemplate.convertAndSend(PriorityConfig.PRIORITY_EXCHANGE,PriorityConfig.PRIORITY_KEY
                ,msg);
    }
    log.info("发送消息完成！！！");
}

为了方便，我就不搞什么消息堆积什么让消费者睡一会儿再消费了，我直接借用最原始的方式，等消费者发完过一会儿我再开启消费者进行消费，这样队列里的消息就应该已经按照预期排好了，直接消费即可。至于为什么不把消费者也使用springboot，因为消费者打上@Componet组件后程序启动它也初始化，消费者直接就把消息给消费了，所以还是手动吧，还是挺方便的。

消费者：

public class PriorityConsumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.111.28");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明接收消息回调
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)->{
            System.out.println("消息内容："+new String(message.getBody()));
        };
        //声明取消消息回调
        CancelCallback callback = consumerTag ->{
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        channel.basicConsume(PriorityConfig.PRIORITY_QUEUE,true,deliverCallback,callback);
    }
}

那么现在启动服务，浏览器输入localhost:8080/priority生产者发送完消息

好的选择启动消费者

OK，是我们想的那样，第一条消息就是5了。

4、惰性队列

4.1、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。

一般情况下消息是在内存；
惰性队列中消息保存在磁盘；

4.2、两种模式

队列具备两种模式：default 和 lazy。

默认的为 default 模式，在 3.6.0 之前的版本无需做任何变更。

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

演示：

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

在控制台中可视化添加队列时可以设置队列参数为惰性队列

4.3、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

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_63754844/article/details/136454028

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