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RabbitMQ

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。

使用Docker安装RabbitMQ

  1. 拉取镜像
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docker pull rabbitmq:management   #带management是有管理页面的镜像
  1. 创建一个数据卷，用于持久化RabbitMQ的所有数据，方便管理
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docker volume create rabbitmq-home
  1. 创建并运行容器
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docker run -id --name=rabbitmq \
-v rabbitmq-home:/var/lib/rabbitmq \
-p 15672:15672 -p 5672:5672 \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=rabbitmq \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456mq \
rabbitmq:management
#15672端口：RabbitMQ的管理页面端口
#5672端口：RabbitMQ的消息接收端口
#RABBITMQ_DEFAULT_USER环境变量：指定RabbitMQ的用户名
#RABBITMQ_DEFAULT_PASS环境变量：指定RabbitMQ的密码

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。

各个名词介绍

Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker

Virtual host：出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue 等

Connection：publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接

Channel：如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯，AMQP method 包含了 channel id 帮助客 户端和 message broker 识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的 Connection 极大减少了操作系统建立 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

消息应答

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

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

由用户自己设定应答方式，可根据需要调整。

手动应答方法

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Channel.basicAck(long deliveryTag, boolean multiple);//肯定确认应答

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

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Channel.basicReject(long deliveryTag, boolean requeue);//否定确认应答

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。

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Channel.basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue);
//用于否定确认,示己拒绝处理该消息，可以将其丢弃了

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。

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Channel.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。

消息重新入队：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。

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

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

如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列

消息持久化

需要在消息生产者发布消息的时候，开启消息的持久化

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

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channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes());

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。

队列消息分发

当队列对应多个消费者时，如何分发消息也是需要考虑的问题。

轮询分发

各个消费者以公平的方式挨个从队列获取消息

不公平分发

若某个消费者处理消息耗时过大，其他的消费者处理消息很快，但也只能等待，这样系统吞吐量就会下降，于是有了不公平分发。相对于轮询分发的公平分发不同，不公平分发可以根据消费者处理消息的速率，提前设置消息分发的比重，可以将更多的消息分发给处理速率快的消费者。

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

​ 默认消息的发送是异步发送的，所以在任何时候，channel 上不止只有一个消息来自消费者的手动确认，所以本质上是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置「预取计数」值来完成的。

​ 该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。

​ 通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。

​ 预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境 中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

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//值不等于 1，则代表预取值,预取值为4
int prefetchCount = 4;
channel.basicQos(prefetchCount);

不公平分发和预取值分发都用到 basic.qos 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

发布确认

生产者将消息发送给RabbitMQ后， 需要MQ返回给生产者【已收到】的确认信息，这样生产者才知道自己的消息已经发送成功。

发布确认模式默认是没有开启的，如果需要开启需要调用方法confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在 channel 上调用该方法。

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Channel.confirmSelect();//开启发布确认
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，生产者在信道上发布的消息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中后，broker就会给生产者发送一个确认消息（包含消息的唯一ID），来告诉生产者消息已经到达目的队列。

​ 如果消息和队列是持久化的，那么确认消息就会推迟到在将消息写入磁盘后发出，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。

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。

批量确认发布

​ 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。

异步确认发布

​ 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。

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

//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);//异步通知

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。

如何处理异步未确认消息?

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

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public class ConfirmMessage3 {

    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000; //Ctrl+Shift+U 变大写
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        publishMessageAsync(); //发布1000个异步发布确认消息，耗时:43ms
    }

    //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception{

        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, true, 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);
        };
/**
 * 1.消息的标记
 * 2.是否为批量确认
 */
//消息确认失败回调函数
        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);
        };

        //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);//异步通知

        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"消息";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
//1.此处记录下所有要发送的消息 消息的总和
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
        }

        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步发布确认消息，耗时:"+(end-begin)+"ms");
    }
}
应答和确认的区别

应答功能属于消费者，消费完消息告诉 RabbitMQ 已经消费成功。

发布功能属于生产者，生产消息到 RabbitMQ，RabbitMQ 需要告诉生产者已经收到消息。

交换机（Exchanges）

RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。

相反，**生产者只能将消息发送到交换机(exchange)**，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

Exchanges的类型

  • **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。

临时队列

每当我们连接到 Rabbit 时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除。

创建临时队列的方式如下:

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String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
绑定(bindings)

binding就是交换机和队列之间的桥梁，他告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。

绑定用参数：routingKey来表示也可称该参数为bindingkey

创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, “routingKey”);

Fanout

将消息传给所有绑定这个交换机的队列。相当于广播。

Direct

direct 将消息发送到它绑定的 routingKey 队列中去。

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。

Topic

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。单词列表最多不能超过 255 个字节。

注意：

  • ***(星号)可以代替一个位置**
  • #(井号)可以替代零个或多个位置

死信队列

死信概念

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，生产者将消息投递到 broker 或者直接到queue 里了，消费者从 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