RabbitMQ消息中间件技术精讲-深入RabbitMQ高级特性-100%投递成功-幂等性概念-TTL队列/消息

本文主要是介绍RabbitMQ消息中间件技术精讲-深入RabbitMQ高级特性-100%投递成功-幂等性概念-TTL队列/消息，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

RabbitMQ的高级特性和实际场景应用，包括消息如何保障 100% 的投递成功？幂等性概念详解，在海量订单产生的业务高峰期，如何避免消息的重复消费问题？Confirm确认消息、Return返回消息，自定义消费者，消息的ACK与重回队列，消息的限流，TTL消息，死信队列等 ...

消息如何保障100?投递成功?

幂等性概念详解
在海量订单产生的业务高峰期,如何避免消息的重复消费问题?
Confirm确认消息、 Return返回消息

自定义消费者
消息的ACK与重回队列
消息的限流

TTL消息
死信队列

消息如何保障100%投递成功?

什么是生产端的可靠性投递?

保障消息的成功发出
保障MQ节点的成功接收
发送端收到MQ节点( Broker)确认应答

完善的消息进行补偿机制

生产端-可靠性投递

BAT/TMD互联网大厂的解决方案:

消息落库,对消息状态进行打标----数据中定义不同状态
消息的延迟投递,做二次确认,回调检查

消息落库,对消息状态进行打标(需要对数据库持久化两次,消息状态的修改)

BIZ DB(业务数据库)
MSG DB(消息数据库)

step1业务入库和消息入库
step2:step1成功,生产端的Sender进行消息发送(消息状态初始值为0)
step3:Broker(Server)收到消息并发送应答给生产端的Confirm Listener
step4:Confirm Listener异步监听Broker的应答消息并进行判断
假设step2通过，在step3回送响应时，网络突然出现了闪断，导致生产端的Listener收不到这条消息的confirm应答，消息的状态始终为0
step5:分布式定时任务抓取状态为0的消息
step6:将状态为0的消息重发
step7如果尝试了3次(可按实际情况修改)以上则将状态置为2(消息投递失败状态)

网络中断突然borker没有发送消息到producer消费者。可以设置规则，如果初始状态5分钟之类没有收到确认，分布式定时任务处理，找出这部分数据处理，重试次数限制，重试几次，不成功，设置某个状态

保障MQ我们思考如果第一种可靠性投递,在高并发的场景下是否适合?
消息的延迟投递,做二次确认,回调检查

保证MQ我们思考如果第一种可靠性投递,在高并发的场景下是否合适

在第一种情况下,高并发的情境下,数据库的两次写操作和读取操作会存在数据库IO瓶颈

解决方案
消息延迟投递,做二次确认,回调检查

目的是为了减少像方案一中的数据库操作

Upstream service：上游服务，可能为生产端
Downstream service：下游服务，可能为消费端
MQ Broker：可能为集群
Callback service：回调服务，监听confirm消息,独立的服务
下述直接假定上述可能

step1 业务数据入库,成功后生产端发送消息到Broker
step2 消息发送成功之后,生产端发送一条延迟消息(Second Send Delay Check),需要设置延迟时间
step3 消息队列进行指定队列的监听,对收到的消息进行处理
step4 消费端处理完毕之后,发送Confirm(不是ACK)到Broker
step5 Callback service是一个单独的服务，其实它扮演了方案一的存储消息的DB角色,它通过Broker去监听消费端发送的Confirm消息,如果收到消息,那么将消息持久化到DB当中.
step6 一定延迟时间之后再次发送消息给Broker,然后还是Callback Service去监听延迟消息所对应的队列.收到之后去检查MSG DB中是否有这条消息,如果存在,通过.不存在或者是消毒费失败了,那么Callback Service就需要主动发起RPC通信给上游服务,告诉它延迟投递的这条消息没有找到，需要重新发送，生产端收到信息后就会重新查询业务消息然后将消息发送出去,循环第一步。

方案二主要目的是为了减少对数据库的操作，提高并发量。而不是关心消息是不是能够100%的投递成功.

幂等性概念

幂等性是什么?----不管执行多少次，结果都不变，不重复消费
我们可以借鉴数据库的乐观锁机制:
比如我们执行一条更新库存的SQL语句
UPDATE T_REPS SET COUNT = COUNT-1, VERSION =
VERSION +1
WHERE VERSION =1

消费端-幂等性保障

在海量订单产生的业务高峰期,如何避免消息的重复消费问题?
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

乐观锁方案

借鉴数据库的乐观锁机制，如：

根据version版本，也就是在操作库存前先获取当前商品的version版本号，然后操作的时候带上此version号。我们梳理下，我们第一次操作库存时，得到version为1，调用库存服务version变成了2；但返回给订单服务出现了问题，订单服务又一次发起调用库存服务，当订单服务传如的version还是1，再执行上面的sql语句时，就不会执行；因为version已经变为2了，where条件就不成立。这样就保证了不管调用几次，只会真正的处理一次。

唯一ID+指纹码机制,利用数据库主键去重

唯一ID就是业务表的唯一的主键，如商品ID
指纹码就是为了区别每次正常操作的码，每次操作时生成指纹码；可以用时间戳+业务编号的方式。

上面的sql语句：

返回如果为0 表示没有操作过，那业务操作后就可以insert into t_check(唯一ID+指纹码)
返回如果大于0 表示操作过，就直接返回

好处：实现简单

坏处：高并发下数据库瓶颈

解决方案：根据ID进行分库分表进行算法路由

Redis原子操作

利用redis的原子操作，做个操作完成的标记。这个性能就比较好。但会遇到一些问题。

第一：我们是否需要把业务结果进行数据落库，如果落库，关键解决的问题时数据库和redis操作如何做到原子性？

这个意思就是库存减1了，但redis进行操作完成标记时，失败了怎么办？也就是一定要保证落库和redis 要么一起成功，要么一起失败

第二：如果不进行落库，那么都存储到缓存中，如何设置定时同步策略？

这个意思就是库存减1，不落库，直接先操作redis操作完成标记，然后由另外的同步服务进行库存落库，这个就是增加了系统复杂性，而且同步策略如何设置

Confirm确认消息

理解 Confirm消息确认机制

消息的确认,是指生产者投递消息后,如果 Broker收到消息,则会给我们生产者一个应答。
生产者进行接收应答,用来确定这条消息是否正常的发送到 Broker,这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障!

如何实现 Confirm确认消息?
第一步:在 channel上开启确认模式: channel. confirmSelect0
第二步:在 channel上添加监听: add Confirmlistener,监听成功和失败的返回结果,根据具体的结果对消息进行重新发送、或记录日志
等后续处理!

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws Exception {//1 创建ConnectionFactoryConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");//2 获取C	onnectionConnection connection = connectionFactory.newConnection();//3 通过Connection创建一个新的ChannelChannel channel = connection.createChannel();String exchangeName = "test_confirm_exchange";String routingKey = "confirm.#";String queueName = "test_confirm_queue";//4 声明交换机和队列 然后进行绑定设置, 最后制定路由Keychannel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true);channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);//5 创建消费者 QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(channel);channel.basicConsume(queueName, true, queueingConsumer);while(true){Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery();String msg = new String(delivery.getBody());System.err.println("消费端: " + msg);}}
}

public class Producer {public static void main(String[] args) throws Exception {//1 创建ConnectionFactoryConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");//2 获取C	onnectionConnection connection = connectionFactory.newConnection();//3 通过Connection创建一个新的ChannelChannel channel = connection.createChannel();//4 指定我们的消息投递模式: 消息的确认模式 channel.confirmSelect();String exchangeName = "test_confirm_exchange";String routingKey = "confirm.save";//5 发送一条消息String msg = "Hello RabbitMQ Send confirm message!";channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, null, msg.getBytes());//6 添加一个确认监听channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {@Overridepublic void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {System.err.println("-------no ack!-----------");}@Overridepublic void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {System.err.println("-------ack!-----------");}});}
}

Return消息机制

Return listener用于处理一些不可路由的消息!
我们的消息生产者,通过指定一个 Exchange和 Routingkey,把消息送达到某一个队列中去,然后我们的消费者监听队列,进行消费处理操作

但是在某些情况下,如果我们在发送消息的时候,当前的 exchange不存在或者指定的路由key路由不到,这个时候如果我们需要监听这种不可达的消息,就要使用 Return listener!

在基础AP中有一个关键的配置项:
Mandatory:如果为true,则监听器会接收到路由不可达的消息,然后进行后续处理,如果为 false,那么 broke端自动删除该消息!

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchangeName = "test_return_exchange";String routingKey = "return.#";String queueName = "test_return_queue";channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(channel);channel.basicConsume(queueName, true, queueingConsumer);while(true){Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery();String msg = new String(delivery.getBody());System.err.println("消费者: " + msg);}}
}

public class Producer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchange = "test_return_exchange";String routingKey = "return.save";String routingKeyError = "abc.save";String msg = "Hello RabbitMQ Return Message";channel.addReturnListener(new ReturnListener() {@Overridepublic void handleReturn(int replyCode, String replyText, String exchange,String routingKey, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.err.println("---------handle  return----------");System.err.println("replyCode: " + replyCode);System.err.println("replyText: " + replyText);System.err.println("exchange: " + exchange);System.err.println("routingKey: " + routingKey);System.err.println("properties: " + properties);System.err.println("body: " + new String(body));}});channel.basicPublish(exchange, routingKeyError, true, null, msg.getBytes());//channel.basicPublish(exchange, routingKeyError, true, null, msg.getBytes());}
}

消费端自定义监听

我们一般就是在代码中编写 While循环,进行 consumer. nextDelivery方法进行获取下一条消息,然后进行消费处理!
但是我们使用自定义的 Consumer更加的方便,解耦性更加的强,也是在实际工作中最常用的使用方式!

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {public MyConsumer(Channel channel) {super(channel);}@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.err.println("-----------consume message----------");System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);System.err.println("envelope: " + envelope);System.err.println("properties: " + properties);System.err.println("body: " + new String(body));}}

public class Producer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchange = "test_consumer_exchange";String routingKey = "consumer.save";String msg = "Hello RabbitMQ Consumer Message";for(int i = 0; i < 5; i++) {channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());}}
}

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchangeName = "test_consumer_exchange";String routingKey = "consumer.#";String queueName = "test_consumer_queue";channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));}
}

消费端限流

什么是消费端的限流?

假设一个场景,首先,我们 RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况:
巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据!

RabbitMQ提供了一种qoS(服务质量保证)功能,即在非自动确认消息的前提下,如果一定数目的消息(通过基于 consume或者 channe设置Qos的值)未被确认前,不进行消费新的消息。

void BasicQos(uint prefetchSize, ushort prefetch Count, bool global)

参数解释:

prefetchSize: 0
prefetchCount:会告诉 RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息,即一旦有N个消息还没有ack,则该 consumer将bock
掉,直到有消息aCk
global: true\false是否将上面设置应用于 channel
简单点说,就是上面限制是 channe级别的还是 consumer级别

注意

prefetchSize和 global这两项, rabbitmq没有实现,暂且不研究
prefetch count在 no ask= false的情况下生效,即在自动应答的
情况下这两个值是不生效的。

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {private Channel channel;public MyConsumer(Channel channel) {super(channel);this.channel = channel;}@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body)throws IOException {System.err.println("-----------consume message----------");System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);System.err.println("envelope: " + envelope);System.err.println("properties: " + properties);System.err.println("body: " + new String(body));channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);}}

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchangeName = "test_qos_exchange";String queueName = "test_qos_queue";String routingKey = "qos.#";channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);// 1 限流方式 第一件事就是 autoAck设置为 falsechannel.basicQos(0, 1, false);channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));}
}

public class Producer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchange = "test_qos_exchange";String routingKey = "qos.save";String msg = "Hello RabbitMQ QOS Message";for(int i = 0; i < 5; i++) {channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());}}
}

消费端ACK与重回队列

消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志的记录,然后进行补偿!
如果由于服务器宕机等严重问题,那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功

消费端重回队列

消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新会递给Broker
一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为 False

TTL队列/消息

TTL

TTL是 Time To live的缩写,也就是生存时间
RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时可以进行指定
RabbitMQ支持队列的过期时间,从消息入队列开始计算,只要
超过了队列的超时时间配置,那么消息会自动的清除

死信队列

死信队列:DLX,Dead- Letter- Exchange

利用DLX,当消息在一个队列中变成死信( dead message)之后,
它能被重新 publish到另一个 Exchange,这个 Exchange就是DLX
消息变成死信有一下几种情况

消息被拒绝( basic reject/ basic nack)并且 requeue= false
消息TTL过期
队列达到最大长度

DLX也是一个正常的 Exchange,和一般的 Exchange没有区别,它能
在任何的队列上被指定,实际上就是设置某个队列的属性。

当这个队列中有死信时, RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到
设置的 Exchange上去,进而被路由到另一个队列。

可以监听这个队列中消息做相应的处理,这个特性可以弥补 RabbitMQ
30以前支持的 immediate参数的功能。

死信队列设置

首先需要设置死信队列的 exchange和 queue,然后进行绑定
Exchange: dlx. exchange
Queue: dlxqueue
Routingkey: #
然后我们进行正常声明交换机、队列、绑定,只不过我们需要在队列加上一个参数即可: arguments,put(" x-dead- -letterexchange",
dlx exchange")

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();// 这就是一个普通的交换机 和 队列 以及路由String exchangeName = "test_dlx_exchange";String routingKey = "dlx.#";String queueName = "test_dlx_queue";channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);Map<String, Object> agruments = new HashMap<String, Object>();agruments.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");// 这个agruments属性，要设置到声明队列上channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, agruments);channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);// 要进行死信队列的声明:channel.exchangeDeclare("dlx.exchange", "topic", true, false, null);channel.queueDeclare("dlx.queue", true, false, false, null);channel.queueBind("dlx.queue", "dlx.exchange", "#");channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));}
}

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {public MyConsumer(Channel channel) {super(channel);}@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {System.err.println("-----------consume message----------");System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);System.err.println("envelope: " + envelope);System.err.println("properties: " + properties);System.err.println("body: " + new String(body));}}

public class Producer {public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();connectionFactory.setHost("127.0.0.1");connectionFactory.setPort(5672);connectionFactory.setVirtualHost("/");Connection connection = connectionFactory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();String exchange = "test_dlx_exchange";String routingKey = "dlx.save";String msg = "Hello RabbitMQ DLX Message";for(int i = 0; i < 1; i++) {AMQP.BasicProperties properties =new AMQP.BasicProperties.Builder().deliveryMode(2).contentEncoding("UTF-8").expiration("10000").build();channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());}}
}