首頁 > 文章 > Java > Java RabbitMQ高階特性實例分析

Java RabbitMQ高階特性實例分析

WBOY轉載: 2023-04-29 20:25:05846瀏覽

訊息的可靠投遞

在使用 RabbitMQ 的時候，作為訊息發送者希望杜絕任何訊息遺失或投遞失敗場景。 RabbitMQ 為我們提供了兩種方式用來控制訊息的投遞可靠性模式。

confirm 確認模式
return 退回模式

rabbitmq整個訊息投遞的路徑為：

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

#訊息從producer到ex則會傳回一個confir#Callback
訊息從producer到exchange

我們可以利用這兩個callback控制訊息的可靠性投遞

確認模式

訊息從producer 到exchange 則會傳回一個confirmCallback

以spring整合rabbitmq為例，修改rabbitmq設定檔,在connectionFactory中加入publisher-confirms屬性並設定值為true Java RabbitMQ高階特性實例分析

<!--
* 确认模式：
* 步骤：
* 1. 确认模式开启：ConnectionFactory中开启publisher-confirms="true"
-->
<!-- 定义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"/>

/*
 * 确认模式：
 * 步骤：
 * 2. 在rabbitTemplate定义ConfirmCallBack回调函数
 */
@Test
    public void queueTest(){
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
            @Override
            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
            /**
             *
             * @param correlationData 相关配置信息
             * @param ack exchange交换机 是否成功收到了消息。true 成功，false代表失败
             * @param cause 失败原因
             */
                System.out.println("confirm方法被执行了....");
                if (ack) {
                    //接收成功
                    System.out.println("接收成功消息" + cause);
                } else {
                    //接收失败
                    System.out.println("接收失败消息" + cause);
                    //做一些处理，让消息再次发送。
                }
            }
        });
        //路由键与队列同名
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_queue", "message confirm....");
    }

因為正常向佇列中發送了訊息，所以傳回的cause值為空，如果出現異常，cause為異常原因

退回模式

訊息從exchange–>queue 投遞失敗則會傳回一個returnCallback

1.開啟回退模式:publisher-returns=「true」

    <!-- 定义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.設定Exchange處理訊息失敗的模式：setMandatory，然後設定ReturnCallBack

    @Test
    public void queueTest(){
        //1.设置交换机处理失败消息的模式
        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        //2.设置ReturnCallBack
        rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
            /**
             * @param message    消息对象
             * @param replyCode  错误码
             * @param replyText  错误信息
             * @param exchange   交换机
             * @param routingKey 路由键
             */
            @Override
            public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String
                    replyText, String exchange, String routingKey) {
                System.out.println("return 执行了....");
                System.out.println(message);
                System.out.println(replyCode);
                System.out.println(replyText);
                System.out.println(exchange);
                System.out.println(routingKey);
                //处理
            }
        });
        //手动添加错误路由模拟错误发生
        rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "return123", "return message...");
    }

這裡只有發生錯誤才會回傳訊息，因此手動加上一個錯誤，給發送訊息新增路由值return123，實際上並沒有這個路由，運行返回訊息如下。 Java RabbitMQ高階特性實例分析

Consumer Ack

ack指Acknowledge，確認。表示消費端收到訊息後的確認方式。

其中自動確認是指，當訊息一旦被Consumer接收到，則自動確認收到，並將對應message 從RabbitMQ 的訊息快取中移除。但是在實際業務處理中，很可能訊息會接收到，業務處理出現異常，那麼該訊息就會遺失。如果設定了手動確認方式，則需要在業務處理成功後，呼叫channel.basicAck()，手動簽收，如果出現異常，則呼叫channel.basicNack()方法，讓其自動重新發送訊息。

還是以spring整合rabbitmq為例，rabbitmq設定檔中設定確認方式

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

監聽類別程式碼如下：

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            // 3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //4.拒绝签收
            /*
             *第三个参数：requeue：重回队列。如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会
             *重新发送该消息给消费端
             */
            channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
            //channel.basicReject(deliveryTag,true);
        }
    }
}

因為出現異常呼叫channel.basicNack()方法，讓其自動重新發送訊息，所以無限循環輸出內容 Java RabbitMQ高階特性實例分析

消費端限流 Java RabbitMQ高階特性實例分析

當我們的Rabbitmq 伺服器積壓了有萬條未處理的訊息時，我們隨便打開一個消費者客戶端，會出現這樣情況: 巨量的訊息瞬間全部推送過來，但是我們單一客戶端無法同時處理這麼多資料!當資料量特別大的時候，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，這是使用者的行為。所以我們應該對消費端限流，rabbitmq提供了一種qos（服務品質保證）功能，即在非自動確認訊息的前提下，如果一定數目的訊息（給channel或consume設定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拉去一條訊息來消費，直到手動確認消費完畢後，才會繼續拉去下一則訊息。

<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，發送五個訊息

    @Test
    public void topicTest(){
/**
 * 参数1：交换机名称
 * 参数2：路由键名
 * 参数3：发送的消息内容
 */
        for (int i=0;i<5;i++){
            rabbitTemplate.convertAndSend("spring_topic_exchange", "xzk.a", "发送到spring_topic_exchange交换机xzk.cn的消息"+i);
        }
    }
}

生產者註解掉channel.basicAck(deliveryTag,true)即不確認收到訊息

public class AckListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            // 3. 手动签收
            //channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            //4.拒绝签收
            /*
             *第三个参数：requeue：重回队列。如果设置为true，则消息重新回到queue，broker会
             *重新发送该消息给消费端
             */
            channel.basicNack(deliveryTag,true,true);
        }
    }
}

此時啟動消費者再運行生產者之後，發現消費者發送了五條訊息，實際上生產者只接受到了一條訊息，達到限流作用 Java RabbitMQ高階特性實例分析

###觀察rabbitmq控制台，發現有1條unack訊息。 4條ready訊息，還沒到達consumer。和我們設定的prefetchCount=1限流情況相符。 ###

Java RabbitMQ高階特性實例分析

把channel.basicAck(deliveryTag,true)的注释取消掉，即可以自动确认收到消息，重新运行消费者，接收到了另外的四条消息

Java RabbitMQ高階特性實例分析

TTL(Time To Live)

Time To Live，消息过期时间设置

设置某个队列为过期队列

设置交换机，队列以及队列过期时间为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>

生产者发送10条消息

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

Java RabbitMQ高階特性實例分析

十秒钟后，过期消息消失

Java RabbitMQ高階特性實例分析

设置单独某个消息过期

设置交换机和队列

<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>

生产者发送特定过期消息，用到了MessagePostProcessor这个api

 @Test
    public void testTtl() {
        MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                //1.设置message信息
                message.getMessageProperties().setExpiration("5000");//消息的过期时间
                //2.返回该消息
                return message;
            }
        };
        //消息单独过期
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl","ttl.hehe","message ttl...",messagePostProcessor);
    }

Java RabbitMQ高階特性實例分析

5s之后

Java RabbitMQ高階特性實例分析

注:

1.如果同时设置队列过期和消息过期，系统会根据哪个过期的时间短而选用哪儿个。

2.设置单独消息过期时，如果该消息不为第一个接受的消息，则不过期。

死信队列

死信队列，英文缩写：DLX 。Dead Letter Exchange（死信交换机），当消息成为Deadmessage后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是DLX。

Java RabbitMQ高階特性實例分析

消息成为死信的三种情况：

队列消息长度到达限制；
消费者拒接消费消息，basicNack/basicReject,并且不把消息重新放入原目标队列,requeue=false；
原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费；

队列绑定死信交换机：

给队列设置参数： x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key

Java RabbitMQ高階特性實例分析

实现

1.声明正常的队列(test_queue_dlx)和交换机(test_exchange_dlx)

<rabbit:queue name="test_queue_dlx" id="test_queue_dlx">
    <!--正常队列绑定死信交换机-->
    <rabbit:queue-arguments>
        <!--x-dead-letter-exchange：死信交换机名称-->
        <entry key="x-dead-letter-exchange" value="exchange_dlx" />
        <!--3.2 x-dead-letter-routing-key：发送给死信交换机的routingkey-->
        <entry key="x-dead-letter-routing-key" value="dlx.hehe" />
        <!--4.1 设置队列的过期时间 ttl-->
        <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"/>
        <!--4.2 设置队列的长度限制 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.声明死信队列(queue_dlx)和死信交换机(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.生产端测试

/**
* 发送测试死信消息：
* 1. 过期时间
* 2. 长度限制
* 3. 消息拒收
*/
@Test
public void testDlx(){
    //1. 测试过期时间，死信消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
    //2. 测试长度限制后，消息死信
    /* for (int i = 0; i < 20; i++) {
    rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
    }*/
    //3. 测试消息拒收
    //rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_dlx","test.dlx.haha","我是一条消息，我会死吗？");
}

4.消费端监听

public class DlxListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            //1.接收转换消息
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            //2. 处理业务逻辑
            System.out.println("处理业务逻辑...");
            int i = 3/0;//出现错误
            //3. 手动签收
            channel.basicAck(deliveryTag,true);
        } catch (Exception e) {
            //e.printStackTrace();
            System.out.println("出现异常，拒绝接受");
            //4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
            channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
        }
    }
}

<rabbit:listener ref="dlxListener" queue-names="test_queue_dlx">
</rabbit:listener>

延迟队列

延迟队列，即消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。c

需求：

1.下单后，30分钟未支付，取消订单，回滚库存。

2.新用户注册成功7天后，发送短信问候。

实现方式：

定时器
延迟队列

定时器的实现方式不够优雅，我们采取延迟队列的方式

Java RabbitMQ高階特性實例分析

不过很可惜，在RabbitMQ中并未提供延迟队列功能。

但是可以使用：TTL+死信队列组合实现延迟队列的效果。

Java RabbitMQ高階特性實例分析

配置

<!--
延迟队列：
        1. 定义正常交换机（order_exchange）和队列(order_queue)
        2. 定义死信交换机（order_exchange_dlx）和队列(order_queue_dlx)
        3. 绑定，设置正常队列过期时间为30分钟
-->
<!-- 定义正常交换机（order_exchange）和队列(order_queue)-->
<rabbit:queue id="order_queue" name="order_queue">
<!-- 绑定，设置正常队列过期时间为30分钟-->
    <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>
<!-- 定义死信交换机（order_exchange_dlx）和队列(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>

生产端测试

@Test
public void testDelay() throws InterruptedException {
    //1.发送订单消息。 将来是在订单系统中，下单成功后，发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange","order.msg","订单信息：id=1,time=2019年8月17日16:41:47");
    /*//2.打印倒计时10秒
    for (int i = 10; i > 0 ; i--) {
        System.out.println(i+"...");
        Thread.sleep(1000);
    }*/
}

消费端监听

public class OrderListener implements ChannelAwareMessageListener {
    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
		long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
		try {
			//1.接收转换消息
			System.out.println(new String(message.getBody()));
			//2. 处理业务逻辑
			System.out.println("处理业务逻辑...");
			System.out.println("根据订单id查询其状态...");
			System.out.println("判断状态是否为支付成功");
			System.out.println("取消订单，回滚库存....");
			//3. 手动签收
			channel.basicAck(deliveryTag,true);
		} catch (Exception e) {
			//e.printStackTrace();
			System.out.println("出现异常，拒绝接受");
			//4.拒绝签收，不重回队列 requeue=false
			channel.basicNack(deliveryTag,true,false);
		}
	}
}

<rabbit:listener ref="orderListener" queue-names="order_queue_dlx">
</rabbit:listener>

以上是Java RabbitMQ高階特性實例分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

Java spring rabbitmq auto 循环并发 channel

陳述：

本文轉載於：yisu.com。如有侵權，請聯絡admin@php.cn刪除

上一篇：Java如何實作折半插入排序演算法下一篇：Java如何實作折半插入排序演算法

看更多