必读

本文档RabbitMQ版本：3.8.8

编程语言：Java

参考文档：https://frxcat.fun/pages/e645d9/

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1cb4y1o7zz/

安装

Docker安装

单机部署

使用docker单机部署的RabbitMQ，用户名和密码默认都为guest，web访问地址为ip+15672

1	docker run -d --restart=always --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.8.8-management

MQ概念

什么是MQ

MQ( 消息队列 message queue )，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先进的数据先出，后进的数据后出，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。

为什么要用MQ

流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。
应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。
异步处理

有些服务间调用是异步的，例如 A 调用 B，B需要花费很长时间执行，但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api， B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题， A 调用 B 服务后，只需要监听 B 处理完成的消息，当 B 处理完成后，会发送一条消息给MQ，MQ会将此消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api，也不用提供 callback api。同样 B 服务也不
用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

MQ分类

ActiveMQ

优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据

缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用
Kafka

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber，Twitter，Netflix 等大公司所采纳。

优点: 性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采用 Pull 方式获取消息，消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次；有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点：Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢
RocketMQ

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场景。

优点：单机吞吐量十万级，可用性非常高，分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降，源码是 java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ

缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++ 不成熟；社区活跃度一般,没有在 MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码
RabbitMQ

2007 年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

优点：由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

MQ选择

Kafka

Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选 kafka 了
RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ
RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ

RabbitMQ相关概念

RabbitMQ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。

RabbitMQ四大核心概念

生产者：

产生数据发送消息的程序
交换机：

是 RabbitMQ 非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定
队列：

是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构，尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序，但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式
消费者：

消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

RabbitMQ核心部分

202305241050001

RabbitMQ名词介绍

Producer：消息生产者。
Consumer：消息消费者。
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／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接到 RabbitMQ Server
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 极大减少了操作系统建立 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
Routing Key（路由键）：消息发送给 Exchange（交换器）时，消息将拥有一个路由键（默认为空）， Exchange（交换器）根据这个路由键将消息发送到匹配的队列中
Binding Key（绑定键）：指定当前 Exchange（交换器）下，什么样的 Routing Key（路由键）会被下派到当前绑定的 Queue 中
Direct：完全匹配，消息路由到那些 Routing Key 与 Binding Key 完全匹配的 Queue 中。比如 Routing Key 为cleint-key，只会转发cleint-key，不会转发cleint-key.1，也不会转发cleint-key.1.2
Topic：模式匹配，Exchange 会把消息发送到一个或者多个满足通配符规则的 routing-key 的 Queue。其中表号匹配一个 word，#匹配多个 word 和路径，路径之间通过.隔开。如满足a..c的 routing-key 有a.hello.c；满足#.hello的 routing-key 有a.b.c.helo
Fanout：忽略匹配，把所有发送到该 Exchange 的消息路由到所有与它绑定的Queue 中

代码工具类

RabbitMQ连接信道工具类

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 获取RabbitMQ连接信道工具类
 */
public class ChannelUtils {

    private static final String HOST = "192.168.40.168";
    private static final String USERNAME = "guest";
    private static final String PASSWORD = "guest";

    /**
     * 获取RabbitMQ连接信道
     */
    public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP 连接RabbitMQ对列
        factory.setHost(HOST);
        //用户名
        factory.setUsername(USERNAME);
        //密码
        factory.setPassword(PASSWORD);

        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        return connection.createChannel();
    }

}

睡眠工具类

/**
 * 睡眠工具类
 */
public class SleepUtils {
    public static void sleep(int second) {
        try {
            Thread.sleep(1000L * second);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

入门案例

Hello World

用 Java 编写两个程序。单个生产者和消费者

在下图中，“ P” 是生产者，“ C” 是消费者。中间的框是一个队列， RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区

代码

maven依赖

<!--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>

生产者

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 生产者代码
 */
public class ProducerOne {
    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        
        //需要发送的消息
        String message = "Hello,world";
        
        /*
         * 发送一个消息
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 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

import com.rabbitmq.client.*;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者
 */
public class ConsumerOne {
    //队列的名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //接收消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取连接信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //推送的消息如何进行消费的接口回调，在该接口中进行消息消费
        //TODO 这里由于DeliverCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("接收消息了");
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        //TODO 这里由于CancelCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };

        /*
         * 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:代表手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

Work Queues

Work Queues 是工作队列（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。相当于负载均衡，hello world是一个队列一个工作现场，work queues是多个消费者同时对消息进行消费

轮询消费

代码还是前面Hello World中的生产者和消费者代码，只是使用了idea启动了两个消费者

轮询消费消息指的是轮流消费消息，即每个工作队列都会获取一个消息进行消费，并且获取的次数按照顺序依次往下轮流。

案例中生产者叫做 Task，一个消费者就是一个工作队列，启动两个工作队列消费消息，这个两个工作队列会以轮询的方式消费消息。

web页面添加队列

点击 Queues 菜单
点击 Add a new queue，弹出下拉菜单
下方的很多参数可以进行选择（旁边有？的参数），如优先级（Lazy mode）、绑定死信队列（Dead letter exchange/routing key）
执行步骤 3 后，在 Arguments 的第一个文本框弹出对应的参数，类似于 Map 的 key
第二个文本框填写参数，类似于 Map 的 value
第三个是下拉菜单，选择 value 类型
点击 Add queue，添加队列

旁边有？的参数，就是 channel.queueDeclare(队列名/String, 持久化/boolean, 共享消费/boolean, 自动删除/boolean, 配置参数/Map); 或者 channel.basicPublish(交换机名/String, 队列名/String, 配置参数/Map, 消息/String); 的参数：配置参数/Map 的 key

消息应答和发布

消息应答

概念

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者的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，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（无需设置）

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。

手动应答方法及参数解释

Channel.basicAck (肯定确认应答)：

1	basicAck(long deliveryTag, boolean multiple);

第一个参数是消息的标记，第二个参数表示是否应用于多消息，RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了

Channel.basicReject (否定确认应答)

1	basicReject(long deliveryTag, boolean requeue);

第一个参数表示拒绝 deliveryTag 对应的消息，第二个参数表示是否 requeue：true 则重新入队列，false 则丢弃或者进入死信队列。

该方法 reject 后，该消费者还是会消费到该条被 reject 的消息。

Channel.basicNack (用于否定确认)：示己拒绝处理该消息，可以将其丢弃了

1	basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue);

第一个参数表示拒绝 deliveryTag 对应的消息，第二个参数是表示否应用于多消息，第三个参数表示是否 requeue，与 basicReject 区别就是同时支持多个消息，可以拒绝签收该消费者先前接收未 ack 的所有消息。拒绝签收后的消息也会被自己消费到。

Channel.basicRecover

1	basicRecover(boolean requeue);

是否恢复消息到队列，参数是是否 requeue，true 则重新入队列，并且尽可能的将之前 recover 的消息投递给其他消费者消费，而不是自己再次消费。false 则消息会重新被投递给自己。

上面手动应答方法中Multiple参数的解释：

true：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
false：同上面相比只会应答 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。

下面图片顺序，从左至右，从上至下看，是连续图，上下两张图（1，2），下面两张图（3，4）

手动应答案例

生产者

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者
 */
public class ProducerTwo {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //在控制台中输入需要生产的信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            /*
             * 发送一个消息
             * 1.发送到哪个交换机
             * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
             * 3.其他参数信息
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者

没有应答的消息会在Unacked中进行统计，等后续消费者对该消息进行消费

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.SleepUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * Channel.basicAck (肯定确认应答)实现手动消息应答
 */
public class ConsumerTwo {
    //队列的名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        //推送的消息如何进行消费的接口回调，在该接口中进行消息消费
        //TODO 这里由于DeliverCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {

            //沉睡1S
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接受到的消息:" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            
            /*
             * 手动应答
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        //TODO 这里由于CancelCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });

        //设置参数值为false，设置为手动应答，手动应答的代码在DeliverCallback消费接口中进行实现
        boolean autoAck = false;

        /*
         * 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:代表手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

RabbitMQ持久化

当 RabbitMQ 服务停掉以后，消息生产者发送过来的消息不丢失要如何保障？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：我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列持久化和消息持久化解释

在 RabbitMQ 中，消息持久化和队列持久化是两个独立的概念，因此可以分别开启它们，不需要同时开启队列持久化来启用消息持久化。
在 RabbitMQ 中，消息持久化和队列持久化可以保证消息在 RabbitMQ 服务器发生故障时不会丢失，但它们并不会影响消息被消费后是否被删除的行为。当一个消费者从一个队列中获取一条消息并处理完成后，该消息默认情况下会被从队列中删除。这意味着，即使您开启了消息持久化和队列持久化，从队列中获取并处理的消息仍然会被删除，不会被保存在队列中。

队列持久化

之前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true，代表开启持久化

已经开启持久化的队列，会再Features中标注D

生产者

如果即将创建的队列在之前是非持久化创建的，必须要先将创建的非持久化队列进行删除，然后再创建新的持久化队列，再RabbitMQ的web控制台上进行删除

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者，并且在创建队列的时候，进行队列持久化
 */
public class ProducerTwo {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        
        //开启持久化
        boolean durable = true;
        
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

        //在控制台中输入需要生产的信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            /*
             * 发送一个消息
             * 1.发送到哪个交换机
             * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
             * 3.其他参数信息
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.SleepUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者代码
 */
public class ConsumerTwo {
    //队列的名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        //推送的消息如何进行消费的接口回调，在该接口中进行消息消费
        //TODO 这里由于DeliverCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {

            //沉睡1S
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接受到的消息:" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            //手动应答
            /*
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        //TODO 这里由于CancelCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });

        //设置参数值为false，设置为手动应答，手动应答的代码在DeliverCallback消费接口中进行实现
        boolean autoAck = false;

        /*
         * 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:代表手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

消息持久化

生产者

需要生产者发布消息的时候进行消息持久化

在 basicPublish 方法的第二个参数添加这个属性： MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN

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。

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者，并且再消息生产的时候，进行消息持久化
 */
public class ProducerTwo {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //在控制台中输入需要生产的信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            /*
             * 发送一个消息
             * 1.发送到哪个交换机
             * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
             * 3.其他参数信息，这使用【MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN】开启消息持久化
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者

和队列持久化中的消费者代码一致

不公平分发

原来多个消费者是采用轮询消费，一个消费者一个。但是可能由于每个消费者的处理消息的能力不同，所以手动干预每个消费者消费消息的能力，处理消息快的消费者多消费消息，能者多劳

在消费者中消费消息之前，所有的消费者都要设置参数 channel.basicQos(1);

不公平分发和预取值分发都用到 basicQos 方法，如果取值为 1，代表不公平分发，取值不为1，代表预取值分发

在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮询分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快，而另外一个消费者 2 处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮询分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是 RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

生产者

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者
 */
public class ProducerTwo {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //在控制台中输入需要生产的信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            /*
             * 发送一个消息
             * 1.发送到哪个交换机
             * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
             * 3.其他参数信息，这使用【MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN】开启消息持久化
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者

消费者代码中，都需要加上channel.basicQos(1);

消费者1

消费者1还在DeliverCallback回调接口中加入了睡眠的代码，表示业务处理时间较长

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.SleepUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * Date: 2023/5/24
 *
 * @author XiaoFei
 */
public class ConsumerTwo {
    //队列的名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //推送的消息如何进行消费的接口回调，在该接口中进行消息消费
        //TODO 这里由于DeliverCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {

            //沉睡1S
            SleepUtils.sleep(3);
            System.out.println("接受到的消息:" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            //手动应答
            /*
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        //TODO 这里由于CancelCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });

        //设置不公平分发
        int prefetchCount = 1;
        channel.basicQos(prefetchCount);

        //设置参数值为false，设置为手动应答，手动应答的代码在DeliverCallback消费接口中进行实现
        boolean autoAck = false;

        /*
         * 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:代表手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

消费者2

消费者2还在DeliverCallback回调接口中没有加入了睡眠的代码，表示业务处理时间较短，可以处理较多的消息

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息消费者
 */
public class ConsumerThree {
    //队列的名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //推送的消息如何进行消费的接口回调，在该接口中进行消息消费
        //TODO 这里由于DeliverCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            
            System.out.println("接受到的消息:" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
            
            //手动应答
            /*
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

        };

        //取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
        //TODO 这里由于CancelCallback是个接口，所以这里直接使用了Java8提供的Lambda表达式实现了，没有另外再写一个类实现该接口
        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });

        //设置不公平分发
        int prefetchCount = 1;
        channel.basicQos(prefetchCount);

        //设置参数值为false，设置为手动应答，手动应答的代码在DeliverCallback消费接口中进行实现
        boolean autoAck = false;

        /*
         * 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:代表手动应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

效果

预取值分发

RabbitMQ 是一种流行的消息代理，它允许应用程序之间通过消息传递进行通信。预取值（Prefetch）是 RabbitMQ 中用于控制消费者获取消息数量的机制之一，它指定一个消费者可以从队列中预取的未确认消息的最大数量。

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。

此时有两个向消费者，如果生产者总共发布了五条消息，消费者1设置basicQos(2)，那消费者只能消费两条消息，消费者2设置basicQos(3)，那消费者只能消费三条消息，按比例进行消费

生产者和消费者代码和前面的不公平分发中生产者代码一样，只是channel.basicQos(正整数);设置的值不一致，来影响每个消费者可以消费的消息比例，避免消费者从队列中获取太多的消息而无法及时处理它们

发布确认

确认发布指的是成功发送到了队列，并不是消费者消费了消息

生产者发布消息到 RabbitMQ 后，需要 RabbitMQ 返回【 ACK（已收到）】给生产者，这样生产者才知道自己生产的消息成功发布出去

发布确认逻辑

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

开启发布确认方法

//在 channel.queueDeclare( ) 后，使用下面方法开启发布确认
channel.confirmSelect();

// 在 channel.basicPublish() 将消息发布后，使用下面方法，确认消息发布
channel.waitForConfirms();

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。

下面为消息生产者的代码，由于确认发布是生产者的操作，所以这里不提供消费者代码了，发布确认代码使用了TODO标记

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 单个确认发布
 */
public class ProducerOne {
    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //TODO 开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        /*
         * 发送一个消息
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (i + "").getBytes());
            //TODO 单个消息就马上进行发布确认
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag) {
                System.out.println("消息发送完毕");
            }
        }
    }
}

批量确认发布

批量确认和单个确认写法一致，只是执行channel.waitForConfirms()方法的时机不一致，批量确认是等消息发布了指定数量的时候，再执行该方法，单个确认发布是，消息一发布就立刻执行该方法

单个确认发布方式非常慢，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。

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者批量确认发布
 */
public class ProducerOne {
    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //TODO 开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        //TODO 批量确认消息大小，当消息发布多少条后进行发布确认
        int batchSize = 100;

        /*
         * 发送一个消息
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (i + "").getBytes());

            //TODO 判断达到100条消息的时候，批量确认一次
            if ((i + 1) % batchSize == 0) {
                //TODO 发布确认
                channel.waitForConfirms();
            }
        }
    }
}

异步确认

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很好，利用了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，下面详细讲解异步确认是怎么实现的。

202305231852001

实际案例里，将发布的消息存入 Map 里，方便获取。headMap 方法用于将已确认的消息存入新的 Map 缓存区里，然后清除该新缓存区的内容。因为 headMap 方法是浅拷贝，所以清除了缓存区，相当于清除了内容的地址，也就清除了队列的确认的消息。

未处理异步未确认消息代码

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 异步确认消息发布（未处理异步未确认消息代码）
 */
public class ProducerOne {
    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        //消息确认回调的函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            System.out.println("确认的消息:" + deliveryTag);
        };

        /*
         * 消息确认失败回调函数
         * 1.消息的标记
         * 2.是否为批量确认
         */
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            System.out.println("未确认的消息:" + deliveryTag);
        };

        /*
         * 异步通知
         * 准备消息的监听器 监听那些消息成功了，哪些消息失败了
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);

        /*
         * 发送一个消息
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (i + "").getBytes());
        }
    }
}

处理异步未确认消息代码

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 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 异步确认消息发布（处理异步未确认消息代码）
 */
public class ProducerOne {
    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        /*
         * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况下
         * 1.轻松的将序号与消息进行关联
         * 2.轻松批量删除条目 只要给到序号
         * 3.支持高并发(多线程)
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms =
                new ConcurrentSkipListMap<>();

        //消息确认回调的函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            if (multiple) {
                //2.删除掉已经确认的消息 剩下的就是未确认的消息
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed =
                        outstandingConfirms.headMap(deliveryTag);
                confirmed.clear();
            } else {
                outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            }
            System.out.println("确认的消息:" + deliveryTag);
        };

        /*
         * 消息确认失败回调函数
         * 1.消息的标记
         * 2.是否为批量确认
         */
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiple) -> {
            //3.打印一下未确认的消息都有哪些
            String message = outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            System.out.println("未确认的消息是:" + message + ":::未确认的消息tag:" + deliveryTag);
        };

        /*
         * 异步通知
         * 准备消息的监听器 监听那些消息成功了，哪些消息失败了
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);

        /*
         * 发送一个消息
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (i + "").getBytes());
        }
    }
}

三种发布确认方式对比

单独发布消息：同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。
批量发布消息：批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。
异步处理：最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些

消息应答和发布确认的区别

消息应答：属于消费者，消费完消息告诉 RabbitMQ 已经消费成功

发布确认：属于生产者，生产消息到 RabbitMQ，RabbitMQ 需要告诉生产者已经收到消息

交换机

交换机（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。

交换机类型

直接(direct)：处理路由键。需要将一个队列绑定到交换机上，要求该消息与一个特定的路由键完全匹配。这是一个完整的匹配。如果一个队列绑定到该交换机上要求路由键 abc ，则只有被标记为 abc 的消息才被转发，不会转发 abc.def，也不会转发 dog.ghi，只会转发 abc。
主题(topic)：将路由键和某模式进行匹配。此时队列需要绑定要一个模式上。符号“#”匹配一个或多个词，符号 匹配不多不少一个词。因此 abc.# 能够匹配到 abc.def.ghi，但是 abc. 只会匹配到 abc.def。
标题(headers)：不处理路由键。而是根据发送的消息内容中的headers属性进行匹配。在绑定 Queue 与 Exchange 时指定一组键值对；当消息发送到RabbitMQ 时会取到该消息的 headers 与 Exchange 绑定时指定的键值对进行匹配；如果完全匹配则消息会路由到该队列，否则不会路由到该队列。headers 属性是一个键值对，可以是 Hashtable，键值对的值可以是任何类型。而 fanout，direct，topic 的路由键都需要要字符串形式的。
- 匹配规则 x-match 有下列两种类型：
  - x-match = all ：表示所有的键值对都匹配才能接受到消息
  - x-match = any ：表示只要有键值对匹配就能接受到消息
扇出(fanout)：不处理路由键。你只需要简单的将队列绑定到交换机上。一个发送到交换机的消息都会被转发到与该交换机绑定的所有队列上。很像子网广播，每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。Fanout 交换机转发消息是最快的。类似于，多个人关注一个公众号，该公众号发布消息，所有订阅的人都能收到消息

默认：通过空字符串(“”)进行标识的交换机是默认交换

1
2

// 第一个参数是交换机的名称。空字符串 表示默认或无名称交换机：消息能路由发送到队列中其实是由 routingKey(bindingkey) 绑定指定的 key
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));

临时队列

之前的使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。队列的名称我们来说至关重要，我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。

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:

1 2	// 获取创建的临时队列名称 String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 创建临时队列
 */
public class ProducerTwo {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "QUEUE_MESSAGE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        
        // 创建临时队列并且获取创建的临时队列的名称
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        
        /*
         * 生产一个对列
         * 1.对列名称
         * 2.对列里面的消息是否持久化，默认情况下，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，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者端开链接以后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        //在控制台中输入需要生产的信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();

            /*
             * 发送一个消息
             * 1.发送到哪个交换机
             * 2.路由的key值是哪个本次是队列的名称
             * 3.其他参数信息，这使用【MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN】开启消息持久化
             * 4.发送消息的消息体
             */
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

绑定交换机（绑定bindings）

什么是 bingding 呢，binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是交换机与队列1 和队列2 进行了绑定

各类型交换机使用

Fanout

为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成:第一个程序将发出日志消息，第二个程序是消费者。其中启动两个消费者，其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘

生产者

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消息生产者将消息发送给交换机
 */
public class ProducerOne {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "exchange_test";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        
        /*
         * 创建一个exchange（交换机）
         * 1.exchange的名称
         * 2.exchange的类型
         */
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            
            /*
  			 * 发送消息给指定的交换机
             * exchange（交换器）：一个字符串，表示消息将要发送到哪个交换器。
             * routing_key（路由键）：一个字符串，表示消息的路由键，用于选择与该路由键匹配的队列。
             * properties（属性）：一个AMQP属性对象，用于携带一些额外的元数据（如消息类型、优先级等）。
             * body（消息体）：一个字节数组，表示消息的内容。
             */
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者，通过帮会顶的
 */
public class ConsumerOne {
    //交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "exchange_test";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //声明一个交换机【交换机名称，交换机类型】
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);

        /*
         * 生成一个临时的队列，队列的名称是随机的
         * 当消费者断开与队列的连接的时候 队列就自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        // 绑定交换机与队列【队列名称、交换机名称、交换机和队列绑定的RoutingKey】
        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上...");

        //消费者取消消息时回调接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("控制台打印接收到的消息:" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

        // 消费者消费消息
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

结果：生产者将消息发送给绑定的队列，消费者从绑定的队列中获取消息，都能获取到，类似于，多个人关注一个公众号，该公众号发布消息，所有订阅的人都能收到消息

Direct

在上一节中，我们构建了一个简单的日志记录系统。我们能够向许多接收者广播日志消息。在本节我们将向其中添加一些特别的功能——让某个消费者订阅发布的部分消息。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。

Direct介绍

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。

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1 绑定键为 orange，队列2 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1。绑定键为 black或green的消息会被发布到队列2，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。

生产者

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * direct类型交换机测试
 */
public class ProducerOne {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            // orange是routingKey，可以变换
            /*
             * exchange（交换器）：一个字符串，表示消息将要发送到哪个交换器。
             * routing_key（路由键）：一个字符串，表示消息的路由键，用于选择与该路由键匹配的队列。
             * properties（属性）：一个AMQP属性对象，用于携带一些额外的元数据（如消息类型、优先级等）。
             * body（消息体）：一个字节数组，表示消息的内容。
             */
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "orange", null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者1

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者1，routingKey：orange
 */
public class ConsumerOne {
    //交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange";

    //队列名称
    private static final String QUEUE_NAME = "person";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //声明一个交换机【交换机名称，交换机类型】
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        /*
         * 队列名称。
         * 指定队列是否需要持久化。
         * 指定队列是否为独占队列。
         * 指定队列是否自动删除。
         * 用于设置队列的其他属性，例如 TTL、最大长度等。
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        // 绑定交换机与队列【队列名称、交换机名称、交换机和队列绑定的RoutingKey】
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "orange");

        System.out.println("等待接收消息，把接收到的消息打印在屏幕上...");

        //消费者取消消息时回调接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("exchange：direct_exchange\nqueue：person\nroutingKey：orange\n消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

        // 消费者消费消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

消费者2

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者2，routingKey：black
 */
public class ConsumerTwo {
    //交换机名称
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange";

    //队列名称
    private static final String QUEUE_NAME = "user";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 获取信道
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //声明一个交换机【交换机名称，交换机类型】
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        /*
         * 队列名称。
         * 指定队列是否需要持久化。
         * 指定队列是否为独占队列。
         * 指定队列是否自动删除。
         * 用于设置队列的其他属性，例如 TTL、最大长度等。
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        // 绑定交换机与队列【队列名称、交换机名称、交换机和队列绑定的RoutingKey】
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "black");

        System.out.println("等待接收消息，把接收到的消息打印在屏幕上...");

        //消费者取消消息时回调接口
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("exchange：direct_exchange\nqueue：user\nroutingKey：black\n消息：" + new String(message.getBody(), "UTF-8"));
        };

        // 消费者消费消息
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, consumerTag -> {
        });
    }
}

结果

Topics

Topic的介绍

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——比方说我们想接收的日志类型有 info.base 和 info.advantage，某个队列只想 info.base 的消息，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，其中有两个替换符是大家需要注意的：

*(星号)可以代替一个位置
#(井号)可以替代零个或多个位置

Topic匹配案例

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.#)

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

例子	说明
quick.orange.rabbit	被队列 Q1Q2 接收到
azy.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 # 和 * 出现，那么该队列绑定类型就是 direct 了

生产者

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * topics类型交换机测试
 */
public class ProducerOne {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        /*
         * 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.#)
         */
        HashMap<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 routingKey = bindingKeyEntry.getKey();
            String message = bindingKeyEntry.getValue();

            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, routingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:" + message);
        }
    }
}

消费者1

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * topics类型交换机消息接收
 */
public class ConsumerOne {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange";

    //接收消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //声明队列
        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,message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(),"UTF-8"));
            System.out.println("接收队列："+queueName+"  绑定键:"+message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };
        //接收消息
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

消费者2

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.xiaofei.rabbitmq.utils.ChannelUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * topics类型交换机消息接收
 */
public class ConsumerTwo {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange";
    //接收消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
        //声明队列
        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,message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody(),"UTF-8"));
            System.out.println("接收队列："+queueName+"  绑定键:"+message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };
        //接收消息
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag ->{});
    }
}

结果

死信队列

死信概念

先从概念解释上搞清楚这个定义，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，consumer 从 queue 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。

死信的来源

消息 TTL 过期

TTL是 Time To Live 的缩写, 也就是生存时间
队列达到最大长度

队列满了，无法再添加数据到 MQ 中
消息被拒绝

(basic.reject 或 basic.nack) 并且 requeue = false

死信实战

交换机类型是 direct，两个消费者，一个生产者，两个队列：消息队列和死信队列

消息TTL过期

生产者

/**
 * @author frx
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/25  19:13
 * desc:死信队列之生产者
 */
public class Producer {
    //普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //死信消息 设置ttl时间 live to time 单位是ms
        AMQP.BasicProperties properties =
                new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
        for (int i = 1; i <11 ; i++) {
            String message = "info"+i;
            channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",properties,message.getBytes());
        }
    }
}

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)

/**
 * @author frx
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/25  17:00
 * desc:本次是为了死信队列实战
 * 消费者1
 */
public class Consumer01 {

    //普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机的名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    //普通队列的名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = ChannelUtils.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);

        //声明普通队列
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>();
        //过期时间 10s 由生产者指定 更加灵活
        //arguments.put("x-message-ttl",10000);
        //正常的队列设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);//图中红箭头
        //设置死信routingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");

        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments);
        /////////////////////////////////////////////////////////////////////////
        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);

        //绑定普通的交换机与队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");

        //绑定死信的交换机与死信的队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");
        System.out.println("等待接收消息...");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) ->{
            System.out.println("Consumer01接受的消息是："+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }

}

先启动消费者 C1，创建出队列，然后停止该 C1 的运行，则 C1 将无法收到队列的消息，无法收到的消息 10 秒后进入死信队列。启动生产者 producer 生产消息

生产者未发送消息

生产者发送了10条消息，此时正常消息队列有10条未消费消息

时间过去10秒，正常队列里面的消息由于没有被消费，消息进入死信队列

消费者 C2 代码

/**
 * @author frx
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/25  19:30
 */
public class Consumer02 {

    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        System.out.println("等待接收死信消息...");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) ->{
            System.out.println("Consumer02接受的消息是："+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume(DEAD_QUEUE,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }
}

效果演示

控制台

死信最大长度

消息生产者代码去掉 TTL 属性，basicPublish 的第三个参数改为 null

{9,10,13}

public class Producer {
    //普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = ChannelUtils.getChannel();

        //死信消息 设置ttl时间 live to time 单位是ms
        //AMQP.BasicProperties properties =
        //        new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
        for (int i = 1; i <11 ; i++) {
            String message = "info"+i;
            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)

{30}

public class Consumer01 {

    //普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机的名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    //普通队列的名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = ChannelUtils.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);

        //声明普通队列
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>();
        //过期时间 10s 由生产者指定 更加灵活
        //arguments.put("x-message-ttl",10000);
        //正常的队列设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);//图中红箭头
        //设置死信routingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");
        //设置正常队列长度的限制，例如发送10个消息，6个为正常，4个为死信
        arguments.put("x-max-length",6);
        
        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments);
        /////////////////////////////////////////////////////////////////////////
        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);

        //绑定普通的交换机与队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");

        //绑定死信的交换机与死信的队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");
        System.out.println("等待接收消息...");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) ->{
            System.out.println("Consumer01接受的消息是："+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
        };

        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }

}

::: tip 注意

因为参数改变了，所以需要把原先队列删除

:::

C2 消费者代码不变

启动消费者C1，创建出队列，然后停止该 C1 的运行，启动生产者

启动 C2 消费者

控制台

死信消息被拒

消息生产者代码同上生产者一致
需求：消费者 C1 拒收消息 “info5”，开启手动应答

消费者C1

{30,46-53,57}

public class Consumer01 {

    //普通交换机的名称
    public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
    //死信交换机的名称
    public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";

    //普通队列的名称
    public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = ChannelUtils.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);

        //声明普通队列
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>();
        //过期时间 10s 由生产者指定 更加灵活
        //arguments.put("x-message-ttl",10000);
        //正常的队列设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);//图中红箭头
        //设置死信routingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");
        //设置正常队列长度的限制，例如发送10个消息，6个为正常，4个为死信
        //arguments.put("x-max-length",6);

        channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments);
        /////////////////////////////////////////////////////////////////////////
        //声明死信队列
        channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);

        //绑定普通的交换机与队列
        channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");

        //绑定死信的交换机与死信的队列
        channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");
        System.out.println("等待接收消息...");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) ->{
            String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
            if(msg.equals("info5")){
                System.out.println("Consumer01接受的消息是："+msg+"： 此消息是被C1拒绝的");
                //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(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }else {
                System.out.println("Consumer01接受的消息是："+msg);
                channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }

        };
        //开启手动应答，也就是关闭手动应答
        channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }

}

开启消费者C1，创建出队列，然后停止该 C1 的运行，启动生产者

启动消费者 C1 等待 10 秒之后，再启动消费者 C2

C1控制台

C2控制台

延迟队列

延迟队列介绍

延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。

订单在十分钟之内未支付则自动取消
新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒
用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒
用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员
预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议

这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如：发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭；那我们一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？

如果数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于「如果账单一周内未支付则进行自动结算」这样的需求，如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：「订单十分钟内未支付则关闭」，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下。

TTL的两种设置

TTL 是什么呢？TTL 是 RabbitMQ 中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间，单位是毫秒。

换句话说，如果一条消息设置了 TTL 属性或者进入了设置 TTL 属性的队列，那么这条消息如果在 TTL 设置的时间内没有被消费，则会成为「死信」。如果同时配置了队列的 TTL 和消息的 TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方式设置 TTL。

队列设置 TTL

在创建队列的时候设置队列的 x-message-ttl 属性

1
2
3

Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("x-message-ttl",5000);
return QueueBuilder.durable("QA").withArguments(args).build(); // QA 队列的最大存活时间位 5000 毫秒

消息设置 TTL

针对每条消息设置 TTL

1
2
3

rabbitTemplate.converAndSend("X","XC",message,correlationData -> {
    correlationData.getMessageProperties().setExpiration("5000");
});

两个代码块来自下方的案例

两者区别

如果设置了队列的 TTL 属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃(如果配置了死信队列被丢到死信队列中)，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间，具体看下方案例。

另外，还需要注意的一点是，如果不设置 TTL，表示消息永远不会过期，如果将 TTL 设置为 0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃

SpringBoot中整合RabbitMQ

使用小飞代码生成器快速生成SpringBoot项目

依赖

<!--RabbitMQ-SpringBoot 依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

yml配置

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.40.168
    port: 5672
    username: guest
    password: guest

队列TTL—SpringBoot

代码架构图

创建两个队列 QA 和 QB，两个队列的 TTL 分别设置为 10S 和 40S，然后再创建一个交换机 X 和死信交换机 Y，它们的类型都是 direct，创建一个死信队列 QD，它们的绑定关系如下：

原先配置队列信息，写在了生产者和消费者代码中，现在可写在配置类中，生产者只发消息，消费者只接受消息

TTL配置

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * TTL配置类代码
 */
@Configuration
public class TtlQueueConfig {

    //普通交换机的名称
    public static final String X_EXCHANGE = "X";
    //死信交换机的名称
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";
    //普通队列的名称
    public static final String QUEUE_A = "QA";
    public static final String QUEUE_B = "QB";
    //死信队列的名称
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";

    /**
     * 声明xExchange  别名
     */
    @Bean("xExchange")
    public DirectExchange xExchange() {
        return new DirectExchange(X_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 声明yExchange 别名
     */
    @Bean("yExchange")
    public DirectExchange yExchange() {
        return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 声明普通队列  要有ttl 为10s
     */
    @Bean("queueA")
    public Queue queueA() {
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //设置死信RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //设置TTL 10s 单位是ms
        arguments.put("x-message-ttl", 10000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(arguments).build();
    }

    /**
     * 声明普通队列  要有ttl 为40s
     */
    @Bean("queueB")
    public Queue queueB() {
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //设置死信RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
        //设置TTL 10s 单位是ms
        arguments.put("x-message-ttl", 40000);
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(arguments).build();
    }

    /**
     * 声明死信队列  要有ttl 为40s
     */
    @Bean("queueD")
    public Queue queueD() {
        return QueueBuilder.durable(DEAD_LETTER_QUEUE).build();
    }

    /**
     * 声明队列 QA 绑定 X 交换机
     */
    @Bean
    public Binding queueABindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");
    }

    /**
     * 声明队列 QB 绑定 X 交换机
     */
    @Bean
    public Binding queueBBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queueB,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueB).to(xExchange).with("XB");
    }

    /**
     * 声明队列 QD 绑定 Y 交换机
     */
    @Bean
    public Binding queueDBindingY(@Qualifier("queueD") Queue queueD,
                                  @Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange) {
        return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");
    }

}

生产者

Controller层接收参数，将接收的参数信息放入到RabbitMQ中

import io.swagger.annotations.Api;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Date;

/**
 * 发送消息
 */
@Slf4j
@Api(tags = "发送消息")
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMessageController {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 开始发消息
     */
    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable("message") String message) {
        log.info("当前时间:{},发送一条信息给两个TTL队列：{}", new Date().toString(), message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自ttl为10s的队列:" + message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自ttl为40s的队列:" + message);

    }
}

测试

发起请求：http://localhost:8088/ttl/sendMsg/哈哈哈1

第一条消息在 10S 后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在 40S 之后变成了死信消息，然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了。

不过，如果这样使用的话，岂不是每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列，这里只有 10S 和 40S 两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加 TTL 为一个小时的队列，如果是预定会议室然后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

延时队列TTL优化

在这里新增了一个队列 QC，该队列不设置 TTL 时间，根据前端的请求确定 TTL 时间，绑定关系如下：

配置类代码

新增一个配置文件类，用于新增队列 QC，也可以放在上方的配置文件类里

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class MsgTtlQueueConfig {

    //普通队列的名称
    public static final String QUEUE_C = "QC";

    //死信交换机的名称
    public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE="Y";

    //声明QC
    @Bean("queueC")
    public Queue QueueC(){
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(3);
        //设置死信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
        //设置死信RoutingKey
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key","XC");
        return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(arguments).build();
    }
    //声明队列 QC 绑定 X 交换机
    @Bean
    public Binding queueCBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,
                                  @Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){
        return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");
    }
}

生产者

Controller 新增方法：该方法接收的请求要带有 TTL 时间

package com.xiaofei.rabbit.controller;

import io.swagger.annotations.Api;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Date;

/**
 * 发送消息
 */
@Slf4j
@Api(tags = "发送消息")
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMessageController {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    /**
     * 开始发消息
     */
    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public void sendMsg(@PathVariable("message") String message) {
        log.info("当前时间:{},发送一条信息给两个TTL队列：{}", new Date().toString(), message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XA", "消息来自ttl为10s的队列:" + message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XB", "消息来自ttl为40s的队列:" + message);

    }

    /**
     * 开始发消息 发TTL
     */
    @GetMapping("/sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")
    public void sendMsg(@PathVariable("message") String message,
                        @PathVariable("ttlTime") String ttlTime) {
        log.info("当前时间:{},发送一条时长是{}毫秒TTL信息给队列QC：{}",
                new Date().toString(), ttlTime, message);
        rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, msg -> {
            //发送消息的时候的延迟时长
            msg.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);
            return msg;
        });
    }
}

测试

发送请求

出现问题:

看起来似乎没什么问题，但是在最开始的时候，就介绍过如果使用在消息属性上设置 TTL 的方式，消息可能并不会按时「死亡」

因为 RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列，如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行

这也就是为什么如图的时间：你好 2 延时 2 秒，却后执行，还要等待你好 1 消费后再执行你好2

Rabbitmq插件实现延迟队列（后续补充或修改）

上文中提到的问题，确实是一个问题，如果不能实现在消息粒度上的 TTL，并使其在设置的 TTL 时间及时死亡，就无法设计成一个通用的延时队列。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题。

安装延时队列插件

可去官网下载找到 rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，放置到 RabbitMQ 的插件目录。

因为官网也是跳转去该插件的 GitHub 地址进行下载：点击跳转

打开 Linux，用 Xftp 将插件放到 RabbitMQ 的安装目录下的 plgins 目录，

RabbitMQ 与其 plgins 目录默认分别位于

# RabbitMQ 安装目录
cd /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8   
# RabbitMQ 的 plgins 所在目录
cd /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins

其中我的版本是 /rabbitmq_server-3.8.8

进入目录后执行下面命令让该插件生效，然后重启 RabbitMQ

# 安装
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
# 重启服务
systemctl restart rabbitmq-server

[root@master plugins]# rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
Enabling plugins on node rabbit@master:
rabbitmq_delayed_message_exchange
The following plugins have been configured:
  rabbitmq_delayed_message_exchange
  rabbitmq_management
  rabbitmq_management_agent
  rabbitmq_web_dispatch
Applying plugin configuration to rabbit@master...
The following plugins have been enabled:
  rabbitmq_delayed_message_exchange

started 1 plugins.
[root@master plugins]# systemctl restart rabbitmq-server

::: tip 解释

安装命令不能出现插件版本和后缀，如 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.0.ez 会报错

必须是 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange，后面不允许填入版本和文件后缀

:::

打开 Web 界面，查看交换机的新增功能列表，如果多出了如图所示，代表成功添加插件

插件实战

在这里新增了一个队列 delayed.queue，一个自定义交换机 delayed.exchange，绑定关系如下:

配置类代码

新增一个配置类 DelayedQueueConfig，也可以放在原来的配置文件里，代码里使用了 CustomExchange 类，通过参数来自定义一个类型(direct、topic等)

在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型消息支持延迟投递机制消息传递后并不会立即投递到目标队列中，而是存储在 mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才投递到目标队列中。

@Configuration
public class DelayedQueueConfig {

    //交换机
    public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";
    //队列
    public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";
    //routingKey
    public static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";


    @Bean
    public Queue delayedQueue(){
        return new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);
    }

    //声明交换机,基于插件的交换机
    @Bean
    public CustomExchange delayedExchange(){

        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>();
        arguments.put("x-delayed-type","direct");
        /**
         * 1.交换机的名称
         * 2.交换机的类型 x-delayed-message
         * 3.是否需要持久化
         * 4.是否需要自动删除
         * 5.其他的参数
         */
        return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME,"x-delayed-message",
                true,false,arguments);
    }

    //绑定
    @Bean
    public Binding delayedQueueBindingDelayedExchange(
            @Qualifier("delayedQueue") Queue delayedQueue,
            @Qualifier("delayedExchange")CustomExchange delayedExchange){
        return BindingBuilder.bind(delayedQueue).to(delayedExchange)
                .with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();
    }
}

生产者代码

在 controller 里新增一个方法

//开始发消息，基于插件的 消息及 延迟的时间
@GetMapping("/sendDelayMsg/{message}/{delayTime}")
public void sendMsg(@PathVariable("message") String message,
                    @PathVariable("delayTime") Integer delayTime){
    log.info("当前时间:{},发送一条时长是{}毫秒TTL信息给延迟队列delayed.queue：{}",
            new Date().toString(),delayTime,message);

    rabbitTemplate.convertAndSend(DelayedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE_NAME,
            DelayedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY,message, msg -> {
        //发送消息的时候的延迟时长 单位ms
        msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);
        return msg;
    });
}

消费者代码

监听延时队列，如果有消息进入该队列，则打印到控制台

@Slf4j
@Component
public class DelayQueueConsumer {

    @RabbitListener(queues = DelayedQueueConfig.DELAYED_QUEUE_NAME)
    public void receiveDelayQueue(Message message){
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("当前时间：{},收到延时队列的消息：{}", new Date().toString(), msg);
    }
}

http://localhost:8088/ttl/sendDelayMsg/hello1/20000

http://localhost:8088/ttl/sendDelayMsg/hello2/2000

可以看到哪怕 hello1 需要20秒再进入延时队列，hello2 2 秒后直接进入延时队列，无需等待 hello1

总结

延时队列在需要延时处理的场景下非常有用，使用 RabbitMQ 来实现延时队列可以很好的利用 RabbitMQ 的特性，如：消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正确处理的消息不会被丢弃。另外，通过 RabbitMQ 集群的特性，可以很好的解决单点故障问题，不会因为单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失。

当然，延时队列还有很多其它选择，比如利用 Java 的 DelayQueue，利用 Redis 的 zset，利用 Quartz 或者利用 kafka 的时间轮，这些方式各有特点,看需要适用的场景。