Java RabbitMQ高級特性詳細分析

消息的可靠投遞

在使用 RabbitMQ 的時候,作為消息發送方希望杜絕任何消息丟失或者投遞失敗場景。RabbitMQ 為我們提供瞭兩種方式用來控制消息的投遞可靠性模式。

  • confirm 確認模式
  • return 退回模式

rabbitmq整個消息投遞的路徑為:

producer—>rabbitmq broker—>exchange—>queue—>consumer

  • 消息從producer到exchange則會返回一個confirmCallback
  • 消息從exchange—>queue投遞失敗則會返回一個returnCallback

我們可以利用這兩個callback控制消息的可靠性投遞

確認模式

消息從 producer 到 exchange 則會返回一個 confirmCallback

以spring整合rabbitmq為例,修改rabbitmq配置文件,在connectionFactory中添加publisher-confirms屬性並設置值為true

<!--
* 確認模式:
* 步驟:
* 1. 確認模式開啟:ConnectionFactory中開啟publisher-confirms="true"
-->
<!-- 定義rabbitmq connectionFactory -->
    <rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                               port="${rabbitmq.port}"
                               username="${rabbitmq.username}"
                               password="${rabbitmq.password}"
                               virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                               publisher-confirms="true"/>
/*
 * 確認模式:
 * 步驟:
 * 2. 在rabbitTemplate定義ConfirmCallBack回調函數
 */
@Test
    public void queueTest(){
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
            @Override
            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            /**
             *
             * @param correlationData 相關配置信息
             * @param ack exchange交換機 是否成功收到瞭消息。true 成功,false代表失敗
             * @param cause 失敗原因
             */
                System.out.println("confirm方法被執行瞭....");
                if (ack) {
                    //接收成功
                    System.out.println("接收成功消息" + cause);
                } else {
                    //接收失敗
                    System.out.println("接收失敗消息" + cause);
                    //做一些處理,讓消息再次發送。
                }
            }
        });
        //路由鍵與隊列同名
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_queue", "message confirm....");
    }

因為正常向隊列中發送瞭消息,所以返回的cause值為空,如果出現異常,cause為異常原因

退回模式

消息從 exchange–>queue 投遞失敗則會返回一個 returnCallback

1.開啟回退模式:publisher-returns=“true”

    <!-- 定義rabbitmq connectionFactory -->
    <rabbit:connection-factory id="connectionFactory" host="${rabbitmq.host}"
                               port="${rabbitmq.port}"
                               username="${rabbitmq.username}"
                               password="${rabbitmq.password}"
                               virtual-host="${rabbitmq.virtual-host}"
                               publisher-returns="true"/>

2.設置Exchange處理消息失敗的模式:setMandatory,然後設置ReturnCallBack

    @Test
    public void queueTest(){
        //1.設置交換機處理失敗消息的模式
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        //2.設置ReturnCallBack
        rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
            /**
             * @param message    消息對象
             * @param replyCode  錯誤碼
             * @param replyText  錯誤信息
             * @param exchange   交換機
             * @param routingKey 路由鍵
             */
            @Override
            public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String
                    replyText, String exchange, String routingKey) {
                System.out.println("return 執行瞭....");
                System.out.println(message);
                System.out.println(replyCode);
                System.out.println(replyText);
                System.out.println(exchange);
                System.out.println(routingKey);
                //處理
            }
        });
        //手動添加錯誤路由模擬錯誤發生
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "return123", "return message...");
    }

此處隻有發生錯誤才會返回消息,因此手動加上一個錯誤,給發送消息添加路由值return123,實際上並沒有這個路由,運行返回消息如下。

Consumer Ack

ack指Acknowledge,確認。 表示消費端收到消息後的確認方式。

有三種確認方式:

  • 自動確認:acknowledge=“none”
  • 手動確認:acknowledge=“manual”
  • 根據異常情況確認:acknowledge=“auto”,(這種方式使用麻煩,沒有進行學習)

其中自動確認是指,當消息一旦被Consumer接收到,則自動確認收到,並將相應 message 從RabbitMQ 的消息緩存中移除。但是在實際業務處理中,很可能消息接收到,業務處理出現異常,那麼該消息就會丟失。如果設置瞭手動確認方式,則需要在業務處理成功後,調用channel.basicAck(),手動簽收,如果出現異常,則調用channel.basicNack()方法,讓其自動重新發送消息。

還是以spring整合rabbitmq為例,rabbitmq配置文件中設置確認方式

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory"
acknowledge="manual">
.....

監聽類代碼如下:

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收轉換消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 處理業務邏輯
            System.out.println("處理業務邏輯...");
            int i = 3/0;//出現錯誤
            // 3. 手動簽收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //4.拒絕簽收
            /*
             *第三個參數:requeue:重回隊列。如果設置為true,則消息重新回到queue,broker會
             *重新發送該消息給消費端
             */
            channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
            //channel.basicReject(deliveryTag,true);
        }
    }
}

因為出現異常調用channel.basicNack()方法,讓其自動重新發送消息,所以無限循環輸出內容

消費端限流

當我們的 Rabbitmq 服務器積壓瞭有上萬條未處理的消息時,我們隨便打開一個消費者客戶端,會出現這樣情況: 巨量的消息瞬間全部推送過來,但是我們單個客戶端無法同時處理這麼多數據!當數據量特別大的時候,我們對生產端限流肯定是不科學的,因為有時候並發量就是特別大,有時候並發量又特別少,我們無法約束生產端,這是用戶的行為。所以我們應該對消費端限流,rabbitmq提供瞭一種qos(服務質量保證)功能,即在非自動確認消息的前提下,如果一定數目的消息(給channel或者consume設置Qos值)未被確認前,不進行消費新消息。

1.確保ack機制為手動確認

2.listener-container配置屬性perfetch = 1,表示消費端每次從mq拉去一條消息來消費,直到手動確認消費完畢後,才會繼續拉去下一條消息。

<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" auto-declare="true" acknowledge="manual" prefetch="1">
        <rabbit:listener ref="topicListenerACK" queue-names="spring_topic_queue_well2"/>
</rabbit:listener-container>

生產者,發送五條消息

    @Test
    public void topicTest(){
/**
 * 參數1:交換機名稱
 * 參數2:路由鍵名
 * 參數3:發送的消息內容
 */
        for (int i=0;i<5;i++){
            rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "xzk.a", "發送到spring_topic_exchange交換機xzk.cn的消息"+i);
        }
    }
}

生產者註釋掉channel.basicAck(deliveryTag,true)即不確認收到消息

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收轉換消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 處理業務邏輯
            System.out.println("處理業務邏輯...");
            // 3. 手動簽收
            //channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //4.拒絕簽收
            /*
             *第三個參數:requeue:重回隊列。如果設置為true,則消息重新回到queue,broker會
             *重新發送該消息給消費端
             */
            channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
        }
    }
}

此時啟動消費者再運行生產者之後,發現消費者發送瞭五條消息,實際上生產者隻接受到瞭一條消息,達到限流作用

觀察rabbitmq控制臺,發現有1條unack消息。4條ready消息,還沒到達consumer。和我們設置的prefetchCount=1限流情況相符。

把channel.basicAck(deliveryTag,true)的註釋取消掉,即可以自動確認收到消息,重新運行消費者,接收到瞭另外的四條消息

TTL(Time To Live)

Time To Live,消息過期時間設置

設置某個隊列為過期隊列

設置交換機,隊列以及隊列過期時間為10000ms

 <!--ttl-->
    <rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl">
        <rabbit:queue-arguments>
            <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
        </rabbit:queue-arguments>
    </rabbit:queue>
    <rabbit:topic-exchange name="test_exchange_ttl">
        <rabbit:bindings>
            <rabbit:binding pattern="ttl.#" queue="test_queue_ttl"/>
        </rabbit:bindings>
    </rabbit:topic-exchange>

生產者發送10條消息

    @Test
    public void testTtl() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl","ttl.hehe","message ttl...");
        }

十秒鐘後,過期消息消失

設置單獨某個消息過期

設置交換機和隊列

<rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl"/>
<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_ttl">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="ttl.#" queue="test_queue_ttl"/>     
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

生產者發送特定過期消息,用到瞭MessagePostProcessor這個api

 @Test
    public void testTtl() {
        MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                //1.設置message信息
                message.getMessageProperties().setExpiration("5000");//消息的過期時間
                //2.返回該消息
                return message;
            }
        };
        //消息單獨過期
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl","ttl.hehe","message ttl...",messagePostProcessor);
    }

5s之後

註:

1.如果同時設置隊列過期和消息過期,系統會根據哪個過期的時間短而選用哪兒個。

2.設置單獨消息過期時,如果該消息不為第一個接受的消息,則不過期。

死信隊列

死信隊列,英文縮寫:DLX 。Dead Letter Exchange(死信交換機),當消息成為Deadmessage後,可以被重新發送到另一個交換機,這個交換機就是DLX。

消息成為死信的三種情況:

  • 隊列消息長度到達限制;
  • 消費者拒接消費消息,basicNack/basicReject,並且不把消息重新放入原目標隊列,requeue=false;
  • 原隊列存在消息過期設置,消息到達超時時間未被消費;

隊列綁定死信交換機:

給隊列設置參數: x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key

實現

1.聲明正常的隊列(test_queue_dlx)和交換機(test_exchange_dlx)

<rabbit:queue name="test_queue_dlx" id="test_queue_dlx">
    <!--正常隊列綁定死信交換機-->
    <rabbit:queue-arguments>
        <!--x-dead-letter-exchange:死信交換機名稱-->
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="exchange_dlx" />
        <!--3.2 x-dead-letter-routing-key:發送給死信交換機的routingkey-->
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.hehe" />
        <!--4.1 設置隊列的過期時間 ttl-->
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
        <!--4.2 設置隊列的長度限制 max-length -->
        <entry key="x-max-length" value="10" value-type="java.lang.Integer" />
    </rabbit:queue-arguments>
</rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="test_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="test.dlx.#" queue="test_queue_dlx">
        </rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

2.聲明死信隊列(queue_dlx)和死信交換機(exchange_dlx)

<rabbit:queue name="queue_dlx" id="queue_dlx"></rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.#" queue="queue_dlx"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

3.生產端測試

/**
* 發送測試死信消息:
* 1. 過期時間
* 2. 長度限制
* 3. 消息拒收
*/
@Test
public void testDlx(){
    //1. 測試過期時間,死信消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一條消息,我會死嗎?");
    //2. 測試長度限制後,消息死信
    /* for (int i = 0; i < 20; i++) {
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一條消息,我會死嗎?");
    }*/
    //3. 測試消息拒收
    //rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一條消息,我會死嗎?");
}

4.消費端監聽

public class DlxListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收轉換消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 處理業務邏輯
            System.out.println("處理業務邏輯...");
            int i = 3/0;//出現錯誤
            //3. 手動簽收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println("出現異常,拒絕接受");
            //4.拒絕簽收,不重回隊列 requeue=false
            channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
        }
    }
}
<rabbit:listener ref="dlxListener" queue-names="test_queue_dlx">
</rabbit:listener>

延遲隊列

延遲隊列,即消息進入隊列後不會立即被消費,隻有到達指定時間後,才會被消費。c

需求:

1.下單後,30分鐘未支付,取消訂單,回滾庫存。

2.新用戶註冊成功7天後,發送短信問候。

實現方式:

  • 定時器
  • 延遲隊列

定時器的實現方式不夠優雅,我們采取延遲隊列的方式

不過很可惜,在RabbitMQ中並未提供延遲隊列功能。

但是可以使用:TTL+死信隊列 組合實現延遲隊列的效果。

配置

<!--
延遲隊列:
        1. 定義正常交換機(order_exchange)和隊列(order_queue)
        2. 定義死信交換機(order_exchange_dlx)和隊列(order_queue_dlx)
        3. 綁定,設置正常隊列過期時間為30分鐘
-->
<!-- 定義正常交換機(order_exchange)和隊列(order_queue)-->
<rabbit:queue id="order_queue" name="order_queue">
<!-- 綁定,設置正常隊列過期時間為30分鐘-->
    <rabbit:queue-arguments>
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="order_exchange_dlx" />
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.order.cancel" />
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
    </rabbit:queue-arguments>
</rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="order.#" queue="order_queue"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>
<!-- 定義死信交換機(order_exchange_dlx)和隊列(order_queue_dlx)-->
<rabbit:queue id="order_queue_dlx" name="order_queue_dlx"></rabbit:queue>
<rabbit:topic-exchange name="order_exchange_dlx">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding pattern="dlx.order.#" queue="order_queue_dlx"></rabbit:binding>
    </rabbit:bindings>
</rabbit:topic-exchange>

生產端測試

@Test
public void testDelay() throws InterruptedException {
    //1.發送訂單消息。 將來是在訂單系統中,下單成功後,發送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange","order.msg","訂單信息:id=1,time=2019年8月17日16:41:47");
    /*//2.打印倒計時10秒
    for (int i = 10; i > 0 ; i--) {
        System.out.println(i+"...");
        Thread.sleep(1000);
    }*/
}

消費端監聽

public class OrderListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
		long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
		try {
			//1.接收轉換消息
			System.out.println(new String(message.getBody()));
			//2. 處理業務邏輯
			System.out.println("處理業務邏輯...");
			System.out.println("根據訂單id查詢其狀態...");
			System.out.println("判斷狀態是否為支付成功");
			System.out.println("取消訂單,回滾庫存....");
			//3. 手動簽收
			channel.basicAck(deliveryTag,true);
		} catch (Exception e) {
			//e.printStackTrace();
			System.out.println("出現異常,拒絕接受");
			//4.拒絕簽收,不重回隊列 requeue=false
			channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
		}
	}
}
<rabbit:listener ref="orderListener" queue-names="order_queue_dlx">
</rabbit:listener>

到此這篇關於Java RabbitMQ高級特性詳細分析的文章就介紹到這瞭,更多相關Java RabbitMQ特性內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

推薦閱讀: