RabbitMQ笔记


序言

MQ(message queue),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,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。其具有流量消峰、应用解耦、异步处理等特性。

RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点,当你要发送一个包裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑 RabbitMQ 是一个快递站,一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。

名词介绍

Broker:接收和分发消息的应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker
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 RabbitMQ server 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Connection:publisher/consumerbroker 之间的 TCP 连接
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 极大减少了操作系建立 TCP connection 的开销
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)
Queue : 消息最终被送到这里等待 consumer 取走
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

安装

  1. 在官网找到需要安装的版本下载:RabbitMQ Changelog — RabbitMQ

  2. 找到mq支持的erlang环境版本下载:rabbitmq/erlang - Packages · packagecloud

  3. 将以上两种rpm包放到/opt目录下

  4. 安装程序

    
    rpm -ivh erlang-23.2.6-1.el7.x86_64.rpm
    yum install -y rabbitmq-server-3.8.12-1.el7.noarch.rpm
    chkconfig rabbitmq-server on # 添加开机启动 RabbitMQ 服务
  5. 启动mq

    systemctl start rabbitmq
    
    # 查看状态
    systemctl status rabbitmq
  6. 开启web界面

    # 开启web管理界面
     rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
     # 添加用户
     rabbitmqctl add_user admin 123456
     # 设置用户角色权限
     rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
     # 设置用户权限
     set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
     rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"
     用户 user_admin 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限
     # 查看当前用户和角色
     rabbitmqctl list_users
     # 查看rabbitmq服务状态
     rabbitmqctl status
  7. 登录
    在浏览器输入你的ip地址:15672访问web界面

    提醒:云服务器用户记得开始端口5672和15672,一个是连接控制台,一个是连接服务

生产者消费者

依赖

    <!-- 指定 jdk 编译版本 -->
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>11</source>
                    <target>11</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <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>

</project>

生产者

public class Producer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        var factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("120.76.118.133");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("980416");

        try( Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel()){
             /**
            * 生成一个队列
            * 1. 队列名称
            * 2. 队列里面的消息是否持久化 默认消息存储在内存中
            * 3. 该队列是否只供一个消费者进行消费 是否进行共享 true 可以多个消费者消费
            * 4. 是否自动删除 最后一个消费者断开连接以后 该队列是否自动删除 true 自动删除
            * 5. 其他参数
            */
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
            String message="hello world";
            /**
               * 发送一个消息
               * 1. 发送到那个交换机
               * 2. 路由的 key 是哪个
               * 3. 其他的参数信息
               * 4. 发送消息的消息体
               */
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
            System.out.println(" 消息发送完毕");
        }
    }
}

消费者

public class Consumer {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        var factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("服务器地址");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("xxxxx");
        Connection connection = factory.newConnection();
         Channel channel = connection.createChannel();
            System.out.println(" 等待接收消息 ......... ");
            DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
//                String message = new String(delivery.getBody());
//                System.out.println(message);
                System.out.println(new String(delivery.getBody()));
            };
            CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
                System.out.println("消息被取消了");
            };
            /**
            * 消费者消费消息
            * 1. 消费哪个队列
            * 2. 消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答
            * 3. 在收到此消费者的 basic.deliver 时调用
            * 4. 消费者未成功消费的回调
            */
            channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
        }


}

消费者这里channel也不能使用try(resource),此时控制台不会打印消息体内容

Work Queue(工作队列)

工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务,而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时,这些工作线程将一起处理这些任务。

不好理解,请看案例一

案例一

本次案例创建一个消息发送进程,两个工作线程

提取公共代码作为工具类

public class RabbitMqUtils {
    // 得到一个连接的 channel
    public static Channel getChannel() throws Exception {
// 创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("服务器地址");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("xxxxxx");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
    }
}

消息发送进程


public class Task02 {
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        try (var channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
            channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
            var scanner = new Scanner(System.in);
            while (scanner.hasNext()){
                var message = scanner.next();
                channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                System.out.println("生产者发出消息"+message);
            }
        }
    }
}

消息接收进程01

public class Worker01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        var channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {

            System.out.println("接受到的消息"+new String(delivery.getBody()));
        };
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag+"消息被取消了");
        };
        System.out.println(" C1等待接收消息 ......... ");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }

}

消息接收进程02

idea支持一段程序开启多个进程,在Edit Configrations->Modify options->Allow mutiple instances,这样的话就可以免去复制代码这个操作,修改一小部分即可

public class Worker01 {
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        var channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {

            System.out.println("接受到的消息"+new String(delivery.getBody()));
        };
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag+"消息被取消了");
        };
        System.out.println(" C2 等待接收消息 ......... ");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }

}

此处是轮训访问,当生产者进程连续发送aa,bb,cc,dd的时候,接收进程01将接收aacc,接收进程02将接收bb,dd

这里两个接收消息进程我们选择的消息应答是自动应答,自动应答是什么?

消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间,如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了,会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息,便立即将该消息标记为删除。在这种情况下,突然有个消费者挂掉了,我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息,因为它无法接收到。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。

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 ,因为这种模式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,当然另一方面这种模式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。一般实际工作中不推荐。

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,可以将其丢弃了

channel.basicAck 中有个参数 Mutiple,关于其详细解释如下

Multipletrue 时代表批量应答 channel 上未应答的消息比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 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。
而取 false 时只会应答 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

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

消息手动应答

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,消费者在上面代码的基础上增加下面画红色部分代码。

如此创建两个消费者进程,一个生产者进程,当某一个消费者进程出现错误时,消息不会丢失,会由另外一个消费者消费


此时我们会明显发现一个问题,当生产者进程连续发送多条消息的时候,采用的是轮训分发的原则,然后不同的消费者消费消息坑定会有快慢之分,故需要采取不公平分发。

不公平分发

为了减小由于消费者消费消息的快慢带来的影响,我们可以设置参数 channel.basicQos(1);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,队列有可能就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。

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 basic.qos 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。

RabbitMQ 持久化

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: 我们需要将队列消息都标记为持久化。

队列持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的,rabbitmq 如果重启的化,该队列就会被删除掉,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

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,不然就会出现错误

开启队列持久化之后,此时如果重启 rabbitmq 之后队列也依然存在

消息持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性。

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,请看一下介绍

发布确认

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有匹配的队列之后,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。confirm 模式最大的好处在于他是异步的,一旦发布一条消息,生产者应用程序就可以在等信道
返回确认的同时继续发送下一条消息,当消息最终得到确认之后,生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息,如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失,就会发送一条 nack消息,
生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。

发布确认机制默认是没有开启的,需要在 channel 上调用方法开启
channel.confirmSelect()

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。

public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
        try (var channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            channel.confirmSelect();
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < MESSAGECOUNT; i++) {
                String message = i + "";
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                var flag = channel.waitForConfirms();
                if (flag) {
                    System.out.println("消息发送成功");
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("发布" + MESSAGECOUNT + "条单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
        }
    }

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。

public static void publishMessageBatch() throws Exception {
    try (var channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        channel.confirmSelect();
        int batchSize = 100;
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i <= MESSAGECOUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            if (i % batchSize == 0) {
                var flag = channel.waitForConfirms();
                if (flag) {
                    System.out.println("消息发送成功");
                }
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGECOUNT + "条批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

异步确认发布(推荐 )

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。

public static void publishMessageAsync() throws Exception {
       try (var channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
           channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
           channel.confirmSelect();
           /**
            * 线程安全有序的一个哈希表,适用于高并发的情况
            * 1. 轻松的将序号与消息进行关联
            * 2. 轻松批量删除条目 只要给到序列号
            * 3. 支持并发访问
            */
           ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
           /**
            * 确认收到消息的一个回调
            * 1. 消息序列号
            * 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息
            * false 确认当前序列号消息
            */
           ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
               if (multiple) {
                   // 返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 map
                   ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed =
                           outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);
                   // 清除该部分确认消息
                   confirmed.clear();
               }else{
                   // 只清除当前序列号的消息
                   outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);
               }
           };
           ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) ->
           { String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);
               System.out.println(" 发布的消息"+message+" 未被确认,序列号"+sequenceNumber);
           };
           /**
            * 添加一个异步确认的监听器
            * 1. 确认收到消息的回调
            * 2. 未收到消息的回调
            */
           channel.addConfirmListener(ackCallback, null);
           long begin = System.currentTimeMillis();
           for (int i = 0; i < MESSAGECOUNT; i++)
           { String message = " 消息" + i;
           /**
            * channel.getNextPublishSeqNo() 获取下一个消息的序列号
            * 通过序列号与消息体进行一个关联
            * 全部都是未确认的消息体
            */
               outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);
               channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());

           } long end = System.currentTimeMillis();
           System.out.println(" 发布" + MESSAGECOUNT + " 个异步确认消息, 耗时" + (end-begin) +"ms");
       }
   }

关于为什么要使用 ConcurrentSkipListMap 请先参考:J.U.C 之 ConcurrentSkipListMapConcurrentSkipListMap 介绍
关于 ConcurrentNavigableMap 的使用,请先参考Java并发ConcurrentNavigableMap接口

如何处理异步未确认消息

最好的解决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 confirmcallbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

3 种发布确认速度对比

    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        Task.publishMessageIndividually(); //发布1000条单独确认消息,耗时13136ms
//        Task.publishMessageBatch();//发布1000条批量确认消息,耗时303ms
        Task.publishMessageAsync();//发布1000 个异步确认消息, 耗时74ms
    }

Exchanges

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。相反,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到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

Exchanges 的类型有四种:直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)

临时队列:每当我们连接到 Rabbit 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();

Fanout

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。


请看案例:

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs01 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
/**
* 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
*/
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
// 把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey( 也称之为 binding key) 为空字符串
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
System.out.println(" 等待接收消息, 把接收到的消息打印在屏幕 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" 控制台打印接收到的消息"+message);
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
}
}

ReceiveLogs02 将接收到的消息存储在磁盘

public class ReceiveLogs02 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
/**
* 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
*/
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
// 把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey( 也称之为 binding key) 为空字符串
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
System.out.println(" 等待接收消息, 把接收到的消息写到文件 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
File file = new File("C:\\work\\rabbitmq_info.txt");
FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
System.out.println(" 数据写入文件成功");
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
}
}

EmitLog 发送消息给两个消费者接收

public class EmitLog {
private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
/**
* 声明一个 exchange
* 1.exchange 的名称
* 2.exchange 的类型
*/
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.println(" 请输入信息");
while (sc.hasNext()) {
String message = sc.nextLine();
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
System.out.println(" 生产者发出消息" + message);
}
}
}
}

Direct exchange

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。例如我们只把严重错误消息定向存储到日志文件(以节省磁盘空间),同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

我们再次来回顾一下什么是 bindings,绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解:队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣。绑定用参数:routingKey 来表示也可称该参数为 binding key,创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "routingKey");绑定之后的意义由其交换类型决定。

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 blackgreen 和的消息会被发布到队列 Q2,其他消息类型的消息将被丢弃。

多重绑定


当然如果 exchange 的绑定类型是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。

实战

public class ReceiveLogsDirect01 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
String queueName = "disk";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "error");
System.out.println(" 等待接收消息 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
message=" 接收绑定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+", 消息:"+message;
File file = new File("C:\\work\\rabbitmq_info.txt");
FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
System.out.println(" 错误日志已经接收");
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
});
}
}
public class ReceiveLogsDirect02 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
String queueName = "console";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");
System.out.println(" 等待接收消息 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" 接收绑定键 :"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+", 消息:"+message);
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
});
}
}
public class EmitLogDirect {
private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel())
{ channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
// 创建多个 bindingKey
Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
bindingKeyMap.put("info"," 普通 info 信息");
bindingKeyMap.put("warning"," 警告 warning 信息");
bindingKeyMap.put("error"," 错误 error 信息");
//debug 没有消费这接收这个消息 所有就丢失了
bindingKeyMap.put("debug"," 调试 debug 信息");
for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry:bindingKeyMap.entrySet()){ 
    String bindingKey =bindingKeyEntry.getKey();
    String message = bindingKeyEntry.getValue();
    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,bindingKey, null,
    message.getBytes("UTF-8"));
    System.out.println(" 生产者发出消息:" + message);
}
}
}

Topic

在上一个小节中,我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行随意广播的 fanout 交换机,而是使用了 direct 交换机,从而有能实现有选择性地接收日志。

尽管使用 direct 交换机改进了我们的系统,但是它仍然存在局限性-灵活性不够,比方说我们想有时候想要两个队列都收到交换机发送过来的消息,有时候只需要某个队列接收消息,那这个时候 direct 就办不到了。这个时候就只能使用 topic 类型

Topic 的要求

发送到类型是 topic 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".这种类型的。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 * (星号)可以代替一个单词 # (井号)可以替代零个或多个单词

Topic 匹配案例

下图绑定关系如下

  • Q1 -->绑定的是: 中间带 orange3 个单词的字符串(*.orange.*)
  • Q2 -->绑定的是: 最后一个单词是 rabbit3 个单词(*.*.rabbit)和第一个单词是 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

routeKey message
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

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

实战

public class EmitLogTopic {
private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception
{ try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
/**
* 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.#)
*
*/
Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit"," 被队列 Q1Q2 接收到");
bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant"," 被队列 Q1Q2 接收到");
bindingKeyMap.put("quick.orange.fox"," 被队列 Q1 接收到");
bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox"," 被队列 Q2 接收到");
bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit"," 虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次 ");
bindingKeyMap.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");
bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit"," 是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit"," 是四个单词但匹配 Q2");
for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry:bindingKeyMap.entrySet()){ 
    String bindingKey =bindingKeyEntry.getKey();
    String message = bindingKeyEntry.getValue();
    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,bindingKey, null,
    message.getBytes("UTF-8"));
    System.out.println(" 生产者发出消息" + message);
}
}
}
}
public class ReceiveLogsTopic01 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
// 声明 Q1 队列与绑定关系
String queueName="Q1";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
System.out.println(" 等待接收消息 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" 接 收 队 列 :"+queueName+" 绑 定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+", 消息:"+message);
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
});
}
}   
public class ReceiveLogsTopic02 {
private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
// 声明 Q2 队列与绑定关系
String queueName="Q2";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
System.out.println(" 等待接收消息 ........... ");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" 接 收 队 列 :"+queueName+"绑 定键:"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey()+", 消息:"+message);
};
channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
});
}
}

死信队列

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,consumerqueue 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

死信主要有三大来源:
1.消息 TTL 过期
2.队列达到最大长度(队列满了,无法再添加数据到 mq 中)
3.消息被拒绝(basic.rejectbasic.nack)并且 requeue=false.//拒绝从新入队

架构图:

消息TTL过期

生产者代码(先等消费者C1启动

public class Producer {
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel())
        { channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE,
                BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 设置消息的 TTL 时间
            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
        // 该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i <11 ; i++) {
                String message="info"+i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",properties,message.getBytes());
                System.out.println(" 生产者发送消息:"+message);
            }
        }
    }
}

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
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    // 死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        // 声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        // 声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        // 死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        // 正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        // 正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        // 正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
        System.out.println(" 等待接收消息 ........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
        {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
        };
        channel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

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 {
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        System.out.println(" 等待接收死信队列消息 ........... ");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
        { String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收死信队列的消息 " + message);
        };
        channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
    }

队列达到最大长度

  • 消息生产者代码去掉 TTL 属性
channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null,message.getBytes());
  • C1 消费者修改以下代码 ( 启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)
//设置正常队列长度的限制
        params.put("x-max-length",6);

注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了

  • C2 消费者代码不变

消息被拒

  • 消息生产者代码同上生产者一致
  • C1 消费者代码
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->
{ String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
if(message.equals("info5")){
System.out.println("Consumer01 接收到消息 " + message + " 并拒绝签收该消息 ");
//requeue 设置为 false 代表拒绝重新入队 该队列如果配置了死信交换机将发送到死信队列中
channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}else {
System.out.println("Consumer01 接收到消息 "+message);
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}
};
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(normalQueue, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {});

  • C2 消费者代码不变 (启动消费者 1 然后再启动消费者 2)


文章作者: RD
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