1.今日内容

RabbitMQ 高级特性

• 消息可靠性投递
• Consumer ACK
• 消费端限流
• TTL
• 死信队列
• 延迟队列
• 日志与监控
• 消息可靠性分析与追踪
• 管理

RabbitMQ应用问题

• 消息可靠性保障
• 消息幂等性处理

RabbitMQ集群搭建

• RabbitMQ高可用集群

2.消息可靠投递-Confirm

在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。

• confirm 确认模式

• return 退回模式

rabbitmq 整个消息投递的路径为：

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

• 消息从 producer 到 exchange 则会返回一个 confirmCallback 。
• 消息从 exchange–>queue 投递失败则会返回一个 returnCallback 。

我们将利用这两个 callback 控制消息的可靠性投递

环境搭建

rabbitmq.properties：

rabbitmq.host=localhost
rabbitmq.port=5672
rabbitmq.username=guest
rabbitmq.password=guest
rabbitmq.virtual-host=/

spring-rabbitmq-producer.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:rabbit="http://www.springframework.org/schema/rabbit"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/context
       https://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
       http://www.springframework.org/schema/rabbit
       http://www.springframework.org/schema/rabbit/spring-rabbit.xsd">
    <!--加载配置文件-->
    <context:property-placeholder location="classpath:rabbitmq.properties"/>

    <!-- 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"
                               publisher-returns="true"
    />
    <!--定义管理交换机、队列-->
    <rabbit:admin connection-factory="connectionFactory"/>

    <!--定义rabbitTemplate对象操作可以在代码中方便发送消息-->
    <rabbit:template id="rabbitTemplate" connection-factory="connectionFactory"/>



    <!--消息可靠性投递（生产端）-->
    <rabbit:queue id="test_queue_confirm" name="test_queue_confirm"></rabbit:queue>
    <rabbit:direct-exchange name="test_exchange_confirm">
        <rabbit:bindings>
            <rabbit:binding queue="test_queue_confirm" key="confirm"></rabbit:binding>
        </rabbit:bindings>
    </rabbit:direct-exchange>


</beans>

ProducerTest:

package com.itheima.test;


import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.AmqpException;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.MessagePostProcessor;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-rabbitmq-producer.xml")
public class ProducerTest {
    

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

}

要使用确认模式，首先在添加配置：

publisher-confirms="true"

如下配置：

    <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"
    />

然后就可以提供回调函数，来检查是否成功将消息提交到了交换机：

   /**
     * 确认模式：
     * 步骤：
     * 1. 确认模式开启：ConnectionFactory中开启publisher-confirms="true"
     * 2. 在rabbitTemplate定义ConfirmCallBack回调函数
     */
    @Test
    public void testConfirm() {
    

        //2. 定义回调
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
    
            /**
             *
             * @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
             */
            @Override
            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
    
                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。
                }
            }
        });

        //3. 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_confirm", "confirm", "message confirm....");
    }

修改test_exchange_confirm为test_exchange_confirm111，将交换机的名称写错，来测试发送错误之后 的回调函数是否正常执行。

总结：

设置ConnectionFactory的publisher-confirms=“true” 开启 确认模式。

使用rabbitTemplate.setConfirmCallback设置回调函数。当消息发送到exchange后回调confirm方法。在方法中判断ack，如果为true，则发送成功，如果为false，则发送失败，需要处理。

设置ConnectionFactory的publisher-returns=“true” 开启 退回模式。

3.消息可靠投递-return

消息从 exchange–>queue 投递失败则会返回一个 returnCallback 。

要使用确认模式，首先在添加配置：

publisher-returns="true"

如下配置：

    <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"
                               publisher-returns="true"
    />

回退模式： 当消息发送给Exchange后，Exchange路由到Queue失败是 才会执行 ReturnCallBack *

步骤：

1. 开启回退模式:publisher-returns="true"

2. 设置ReturnCallBack

3. 设置Exchange处理消息的模式：

   1. 如果消息没有路由到Queue，则丢弃消息（默认）
   2. 如果消息没有路由到Queue，返回给消息发送方ReturnCallBack

 @Test
    public void testReturn() {
    

        //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
            }
        });


        //3. 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_confirm", "confirm", "message confirm....");
    }

修改路由key为错误的值confirm111，这样就使交换机投递消息到queue时会产生异常，然后就可以测试回退模式了。

总结：

使用rabbitTemplate.setReturnCallback设置退回函数，当消息从exchange路由到queue失败后，如果设置了rabbitTemplate.setMandatory(true)参数，则会将消息退回给producer。并执行回调函数returnedMessage。

4.Consumer Ack

ack指Acknowledge，确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。

有三种确认方式：

• 自动确认：acknowledge=“none”
• 手动确认：acknowledge=“manual”
• 根据异常情况确认：acknowledge=“auto”，（这种方式使用麻烦，不作讲解）

其中自动确认是指，当消息一旦被Consumer接收到，则自动确认收到，并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。但是在实际业务处理中，很可能消息接收到，业务处理出现异常，那么该消息就会丢失。如果设置了手动确认方式，则需要在业务处理成功后，调用channel.basicAck()，手动签收，如果出现异常，则调用channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息。

消费端配置文件：

rabbitmq.properties:

rabbitmq.host=localhost
rabbitmq.port=5672
rabbitmq.username=guest
rabbitmq.password=guest
rabbitmq.virtual-host=/

spring-rabbitmq-consumer.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:rabbit="http://www.springframework.org/schema/rabbit"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
       http://www.springframework.org/schema/context
       https://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
       http://www.springframework.org/schema/rabbit
       http://www.springframework.org/schema/rabbit/spring-rabbit.xsd">
    <!--加载配置文件-->
    <context:property-placeholder location="classpath:rabbitmq.properties"/>

    <!-- 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}"/>


    <context:component-scan base-package="com.itheima.listener" />

    <!--定义监听器容器-->
    <rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory" acknowledge="manual" prefetch="1" >
        <rabbit:listener ref="ackListener" queue-names="test_queue_confirm">	</rabbit:listener>
    </rabbit:listener-container>

</beans>

AckListener:

package com.itheima.listener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.MessageListener;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.IOException;

/**
 * Consumer ACK机制：
 *  1. 设置手动签收。acknowledge="manual"
 *  2. 让监听器类实现ChannelAwareMessageListener接口
 *  3. 如果消息成功处理，则调用channel的 basicAck()签收
 *  4. 如果消息处理失败，则调用channel的basicNack()拒绝签收，broker重新发送给consumer
 *
 *
 */

@Component
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);
        }
    }
}

测试类:

package com.itheima.test;


import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-rabbitmq-consumer.xml")
public class ConsumerTest {
    

    @Test
    public void test(){
    
        while (true){
    

        }
    }
}

5.消费端限流

在rabbit:listener-container中配置 prefetch属性设置消费端一次拉取多少消息

消费端的确认模式一定为手动确认。acknowledge=“manual”

配置文件：

acknowledge="manual" prefetch="1"

QosListener：

package com.itheima.listener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * Consumer 限流机制
 *  1. 确保ack机制为手动确认。
 *  2. listener-container配置属性
 *      perfetch = 1,表示消费端每次从mq拉去一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后，才会继续拉去下一条消息。
 */

@Component
public class QosListener implements ChannelAwareMessageListener {
    

    @Override
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
    

        Thread.sleep(1000);
        //1.获取消息
        System.out.println(new String(message.getBody()));

        //2. 处理业务逻辑

        //3. 签收
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),true);

    }
}

消息发送方：

  @Test
    public void testSend() {
    
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
            // 发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_confirm", "confirm", "message confirm....");
        }
    }

这个例子中我们也可以来测试下multiple参数的含义，首先：

prefetch="10"

将上面的配置去掉，这样会拉取所有的消息

package com.itheima.listener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
* Consumer 限流机制
*  1. 确保ack机制为手动确认。
*  2. listener-container配置属性
*      perfetch = 1,表示消费端每次从mq拉去一条消息来消费，直到手动确认消费完毕后，才会继续拉去下一条消息。
*/

@Component
public class QosListener implements ChannelAwareMessageListener {
     
   private int count = 0;
   @Override
   public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {
     

       Thread.sleep(1000);
       //1.获取消息
       System.out.println(new String(message.getBody()));
       count++;

       //2. 处理业务逻辑

       //3. 签收
       //channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),true);
       if(count == 10){
     
           channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),true);
       }
   }
}

这样只确认一次，就可以将10条消息全部确认完毕。

6.TTL

TTL 全称 Time To Live（存活时间/过期时间）。

当消息到达存活时间后，还没有被消费，会被自动清除。

RabbitMQ可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列（Queue）设置过期时间。

    <rabbit:queue name="test_queue_ttl" id="test_queue_ttl">
        <!--设置queue的参数-->
        <rabbit:queue-arguments>
            <!--x-message-ttl指队列的过期时间-->
            <entry key="x-message-ttl" value="10000" value-type="java.lang.Integer"></entry>
        </rabbit:queue-arguments>

    </rabbit:queue>

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

10000单位是毫秒，也就是10秒

测试代码

   /**
     * TTL:过期时间
     *  1. 队列统一过期
     *
     *  2. 消息单独过期
     *
     *
     * 如果设置了消息的过期时间，也设置了队列的过期时间，它以时间短的为准。
     * 队列过期后，会将队列所有消息全部移除。
     * 消息过期后，只有消息在队列顶端，才会判断其是否过期(移除掉)
     *
     */
    @Test
    public void testTtl() {
    


      /*  for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....");
        }*/

      // 消息后处理对象，设置一些消息的参数信息
        MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
    

            @Override
            public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
    
                //1.设置message的信息
                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);


        for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
            if(i == 5){
    
                //消息单独过期
                rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....",messagePostProcessor);
            }else{
    
                //不过期的消息
                rabbitTemplate.convertAndSend("test_exchange_ttl", "ttl.hehe", "message ttl....");

            }

        }


    }

改成 if(i == 0)就可以测试在顶部校验过期的情况了

7.死信队列-概念

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

消息成为死信的三种情况：

1. 队列消息长度到达限制；比如消息队列长度最多为10条，现在第11条发送到队列中就会被放到私信队列中。

2. 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；

3. 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

8.死信队列-代码实现

生产者：

    <!--
        死信队列：
            1. 声明正常的队列(test_queue_dlx)和交换机(test_exchange_dlx)
            2. 声明死信队列(queue_dlx)和死信交换机(exchange_dlx)
            3. 正常队列绑定死信交换机
                设置两个参数：
                    * x-dead-letter-exchange：死信交换机名称
                    * x-dead-letter-routing-key：发送给死信交换机的routingkey
    -->

    <!--
        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">
        <!--3. 正常队列绑定死信交换机-->
        <rabbit:queue-arguments>
            <!--3.1 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>

 /**
     * 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？");

    }

消费者:

package com.itheima.listener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;



@Component
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>

9.延迟队列-概念

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。

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：

1. 定时器，使用定时任务每隔一定时间查询数据库中的订单状态和下单时间，比对是否超过30分钟，如果订单是未支付，将订单取消，恢复库存。缺点：有误差，影响性能

2. 延迟队列

   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。

10.延迟队列-代码实现

生产者：

  <!--
        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
    -->
    <!-- 1. 定义正常交换机（order_exchange）和队列(order_queue)-->
    <rabbit:queue id="order_queue" name="order_queue">
        <!-- 3. 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>

    <!--  2. 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>

   @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);
        }*/


    }

消费者：

        <!--延迟队列效果实现：  一定要监听的是 死信队列！！！-->
    <rabbit:listener ref="orderListener" queue-names="order_queue_dlx"</rabbit:listener>

package com.itheima.listener;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Component
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);
        }
    }
}

11.日志与监控

RabbitMQ日志

RabbitMQ默认日志存放路径： /var/log/rabbitmq/[email protected]

日志包含了RabbitMQ的版本号、Erlang的版本号、RabbitMQ服务节点名称、cookie的hash值、RabbitMQ配置文件地址、内存限制、磁盘限制、默认账户guest的创建以及权限配置等等。

windows下：

C:\Users\用户名\AppData\Roaming\RabbitMQ\log

查看队列
# rabbitmqctl list_queues

查看exchanges
# rabbitmqctl list_exchanges

查看用户
# rabbitmqctl list_users

查看连接
# rabbitmqctl list_connections

查看消费者信息
# rabbitmqctl list_consumers

查看环境变量
# rabbitmqctl environment

查看未被确认的队列
# rabbitmqctl list_queues  name messages_unacknowledged

查看单个队列的内存使用
# rabbitmqctl list_queues name memory

查看准备就绪的队列
# rabbitmqctl list_queues name messages_ready

12.消息追踪

在使用任何消息中间件的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。对于RabbitMQ而言，可能是因为生产者或消费者与RabbitMQ断开了连接，而它们与RabbitMQ又采用了不同的确认机制；也有可能是因为交换器与队列之间不同的转发策略；甚至是交换器并没有与任何队列进行绑定，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外RabbitMQ本身的集群策略也可能导致消息的丢失。这个时候就需要有一个较好的机制跟踪记录消息的投递过程，以此协助开发和运维人员进行问题的定位。

在RabbitMQ中可以使用Firehose和rabbitmq_tracing插件功能来实现消息追踪。

Firehose

firehose的机制是将生产者投递给rabbitmq的消息，rabbitmq投递给消费者的消息按照指定的格式发送到默认的exchange上。这个默认的exchange的名称为amq.rabbitmq.trace，它是一个topic类型的exchange。发送到这个exchange上的消息的routing key为 publish.exchangename 和 deliver.queuename。其中exchangename和queuename为实际exchange和queue的名称，分别对应生产者投递到exchange的消息，和消费者从queue上获取的消息。

注意：打开 trace 会影响消息写入功能，适当打开后请关闭。

rabbitmqctl trace_on：开启Firehose命令

rabbitmqctl trace_off：关闭Firehose命令

windows: cd到安装目录的sbin文件夹下，执行rabbitmqctl.bat trace_on

新建一个queue，与交换机amq.rabbitmq.trace绑定，需要指定routing key为#，因为此交换机是topic模式

rabbitmq_tracing

rabbitmq_tracing和Firehose在实现上如出一辙，只不过rabbitmq_tracing的方式比Firehose多了一层GUI的包装，更容易使用和管理。

启用插件：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing

windows: cd到安装目录的sbin文件夹下，执行rabbitmq-plugins.bat enable rabbitmq_tracing

13.消息补偿

需求：

100%确保消息发送成功

1.Producer向自身的数据库DB写入一条记录

2.Producer向消息队列Q1发送一条记录，这条记录与第一步中的记录相同

4.由于Consumer监听了队列Q1，所以收到了一条消息，将数据写入到数据库中

问题1：上面的步骤是正常的步骤，但是这里会存在一个问题，如果步骤1成功，步骤2失败了怎么办，Producer没有办法知道步骤2失败了。所以要引入延迟消息确认的概念。

3.Produer延迟一定时间向Q3发送一条记录（或者延迟队列）

5.Consumer在收到消息之后发送一条确认消息到消息队列Q2

6.回调检查服务监听到了Q2的消息

7.在步骤6成功后将消息写入消息数据库MDB中，MDB用来与Producer的数据库比对，查看是否有消息漏发了。

8.回调检查服务收到步骤3中的延迟消息，此时就可以校验此条消息是否在MDB中，如果存在代表正常。如果不存在，那就表明消费者没有返回确认的消息，也就是没有写入到消费者的DB中，所以需要重发。回调服务会调用Producer提供的接口并且提供相应的消息内容（RPC等都可以），重新发送一条消息。

问题2：上面步骤解决了问题1，但是如果延迟消息发送失败，那就不会检查了。所以还需要有一个定时检查的服务来比对Producer的数据库与MDB的数据库是否一致，如果不一致，将MDB缺少的消息重发。

9.定时检查服务如果发现有数据不一致，调用Producer的服务进行重发。

这里可能会出现数据短暂不一致，但是检查服务认为数据确实不一致了，导致发送了多次。

或者消费方入库正常，但是确认消息发送失败，此时也会导致重发多次。

14.消息幂等性

幂等性指一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。

在MQ中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。

悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/81072874

15.镜像队列（16:31）

​ 摘要：实际生产应用中都会采用消息队列的集群方案，如果选择RabbitMQ那么有必要了解下它的集群方案原理

一般来说，如果只是为了学习RabbitMQ或者验证业务工程的正确性那么在本地环境或者测试环境上使用其单实例部署就可以了，但是出于MQ中间件本身的可靠性、并发性、吞吐量和消息堆积能力等问题的考虑，在生产环境上一般都会考虑使用RabbitMQ的集群方案。

15.1 集群方案的原理

RabbitMQ这款消息队列中间件产品本身是基于Erlang编写，Erlang语言天生具备分布式特性（通过同步Erlang集群各节点的magic cookie来实现）。因此，RabbitMQ天然支持Clustering。这使得RabbitMQ本身不需要像ActiveMQ、Kafka那样通过ZooKeeper分别来实现HA方案和保存集群的元数据。集群是保证可靠性的一种方式，同时可以通过水平扩展以达到增加消息吞吐量能力的目的。

15.2 单机多实例部署

由于某些因素的限制，有时候你不得不在一台机器上去搭建一个rabbitmq集群，这个有点类似zookeeper的单机版。真实生成环境还是要配成多机集群的。有关怎么配置多机集群的可以参考其他的资料，这里主要论述如何在单机中配置多个rabbitmq实例。

主要参考官方文档：https://www.rabbitmq.com/clustering.html

首先确保RabbitMQ运行没有问题

[root@super ~]# rabbitmqctl status
Status of node rabbit@super ...
[{
    pid,10232},
 {
    running_applications,
     [{
    rabbitmq_management,"RabbitMQ Management Console","3.6.5"},
      {
    rabbitmq_web_dispatch,"RabbitMQ Web Dispatcher","3.6.5"},
      {
    webmachine,"webmachine","1.10.3"},
      {
    mochiweb,"MochiMedia Web Server","2.13.1"},
      {
    rabbitmq_management_agent,"RabbitMQ Management Agent","3.6.5"},
      {
    rabbit,"RabbitMQ","3.6.5"},
      {
    os_mon,"CPO  CXC 138 46","2.4"},
      {
    syntax_tools,"Syntax tools","1.7"},
      {
    inets,"INETS  CXC 138 49","6.2"},
      {
    amqp_client,"RabbitMQ AMQP Client","3.6.5"},
      {
    rabbit_common,[],"3.6.5"},
      {
    ssl,"Erlang/OTP SSL application","7.3"},
      {
    public_key,"Public key infrastructure","1.1.1"},
      {
    asn1,"The Erlang ASN1 compiler version 4.0.2","4.0.2"},
      {
    ranch,"Socket acceptor pool for TCP protocols.","1.2.1"},
      {
    mnesia,"MNESIA  CXC 138 12","4.13.3"},
      {
    compiler,"ERTS  CXC 138 10","6.0.3"},
      {
    crypto,"CRYPTO","3.6.3"},
      {
    xmerl,"XML parser","1.3.10"},
      {
    sasl,"SASL  CXC 138 11","2.7"},
      {
    stdlib,"ERTS  CXC 138 10","2.8"},
      {
    kernel,"ERTS  CXC 138 10","4.2"}]},
 {
    os,{
    unix,linux}},
 {
    erlang_version,
     "Erlang/OTP 18 [erts-7.3] [source] [64-bit] [async-threads:64] [hipe] [kernel-poll:true]\n"},
 {
    memory,
     [{
    total,56066752},
      {
    connection_readers,0},
      {
    connection_writers,0},
      {
    connection_channels,0},
      {
    connection_other,2680},
      {
    queue_procs,268248},
      {
    queue_slave_procs,0},
      {
    plugins,1131936},
      {
    other_proc,18144280},
      {
    mnesia,125304},
      {
    mgmt_db,921312},
      {
    msg_index,69440},
      {
    other_ets,1413664},
      {
    binary,755736},
      {
    code,27824046},
      {
    atom,1000601},
      {
    other_system,4409505}]},
 {
    alarms,[]},
 {
    listeners,[{
    clustering,25672,"::"},{
    amqp,5672,"::"}]},
 {
    vm_memory_high_watermark,0.4},
 {
    vm_memory_limit,411294105},
 {
    disk_free_limit,50000000},
 {
    disk_free,13270233088},
 {
    file_descriptors,
     [{
    total_limit,924},{
    total_used,6},{
    sockets_limit,829},{
    sockets_used,0}]},
 {
    processes,[{
    limit,1048576},{
    used,262}]},
 {
    run_queue,0},
 {
    uptime,43651},
 {
    kernel,{
    net_ticktime,60}}]

停止rabbitmq服务

[root@super sbin]# service rabbitmq-server stop
Stopping rabbitmq-server: rabbitmq-server.

启动第一个节点：

[root@super sbin]# RABBITMQ_NODE_PORT=5673 RABBITMQ_NODENAME=rabbit1 rabbitmq-server start

              RabbitMQ 3.6.5. Copyright (C) 2007-2016 Pivotal Software, Inc.
  ##  ##      Licensed under the MPL.  See http://www.rabbitmq.com/
  ##  ##
  ##########  Logs: /var/log/rabbitmq/rabbit1.log
  ######  ##        /var/log/rabbitmq/rabbit1-sasl.log
  ##########
              Starting broker...
 completed with 6 plugins.

启动第二个节点：

web管理插件端口占用,所以还要指定其web插件占用的端口号。

        [root@super ~]# RABBITMQ_NODE_PORT=5674 RABBITMQ_SERVER_START_ARGS="-rabbitmq_management listener [{port,15674}]" RABBITMQ_NODENAME=rabbit2 rabbitmq-server start

              RabbitMQ 3.6.5. Copyright (C) 2007-2016 Pivotal Software, Inc.
  ##  ##      Licensed under the MPL.  See http://www.rabbitmq.com/
  ##  ##
  ##########  Logs: /var/log/rabbitmq/rabbit2.log
  ######  ##        /var/log/rabbitmq/rabbit2-sasl.log
  ##########
              Starting broker...
 completed with 6 plugins.

出现问题：

ERROR: epmd error for host 205: badarg (unknown POSIX error)

主机名不能是IP地址

修改主机名：
# vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=master
# vi /etc/hostname
master
# reboot
重启后生效

vi /etc/hosts
添加：
192.168.62.136(换成你的虚拟机IP) master

出现问题：

schema_integrity_check_failed,[{table_missing,mirrored_sup_childspec}]}

可以换一个节点名比如rabbit3，后续命令都需要修改为rabbit3

结束命令：

rabbitmqctl -n rabbit1 stop
rabbitmqctl -n rabbit2 stop

rabbit1操作作为主节点：

[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 stop_app  
Stopping node rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 reset	 
Resetting node rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit1 start_app
Starting node rabbit1@super ...
[root@super ~]# 

rabbit2操作为从节点：

[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 stop_app
Stopping node rabbit2@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 reset
Resetting node rabbit2@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 join_cluster rabbit1@'super' ###''内是主机名换成自己的
Clustering node rabbit2@super with rabbit1@super ...
[root@super ~]# rabbitmqctl -n rabbit2 start_app
Starting node rabbit2@super ...

查看集群状态：

[root@super ~]# rabbitmqctl cluster_status -n rabbit1
Cluster status of node rabbit1@super ...
[{nodes,[{disc,[rabbit1@super,rabbit2@super]}]},
 {running_nodes,[rabbit2@super,rabbit1@super]},
 {cluster_name,<<"rabbit1@super">>},
 {partitions,[]},
 {alarms,[{rabbit2@super,[]},{rabbit1@super,[]}]}]

web监控：

15.3 集群管理

rabbitmqctl join_cluster {cluster_node} [–ram]
将节点加入指定集群中。在这个命令执行前需要停止RabbitMQ应用并重置节点。

rabbitmqctl cluster_status
显示集群的状态。

rabbitmqctl change_cluster_node_type {disc|ram}
修改集群节点的类型。在这个命令执行前需要停止RabbitMQ应用。

rabbitmqctl forget_cluster_node [–offline]
将节点从集群中删除，允许离线执行。

rabbitmqctl update_cluster_nodes {clusternode}

在集群中的节点应用启动前咨询clusternode节点的最新信息，并更新相应的集群信息。这个和join_cluster不同，它不加入集群。考虑这样一种情况，节点A和节点B都在集群中，当节点A离线了，节点C又和节点B组成了一个集群，然后节点B又离开了集群，当A醒来的时候，它会尝试联系节点B，但是这样会失败，因为节点B已经不在集群中了。

rabbitmqctl cancel_sync_queue [-p vhost] {queue}
取消队列queue同步镜像的操作。

rabbitmqctl set_cluster_name {name}
设置集群名称。集群名称在客户端连接时会通报给客户端。Federation和Shovel插件也会有用到集群名称的地方。集群名称默认是集群中第一个节点的名称，通过这个命令可以重新设置。

15.4 RabbitMQ镜像集群配置

上面已经完成RabbitMQ默认集群模式，但并不保证队列的高可用性，尽管交换机、绑定这些可以复制到集群里的任何一个节点，但是队列内容不会复制。虽然该模式解决一项目组节点压力，但队列节点宕机直接导致该队列无法应用，只能等待重启，所以要想在队列节点宕机或故障也能正常应用，就要复制队列内容到集群里的每个节点，必须要创建镜像队列。

镜像队列是基于普通的集群模式的，然后再添加一些策略，所以你还是得先配置普通集群，然后才能设置镜像队列，我们就以上面的集群接着做。

设置的镜像队列可以通过开启的网页的管理端Admin->Policies，也可以通过命令。

rabbitmqctl -n rabbit1 set_policy my_ha “^” ‘{“ha-mode”:“all”}’

• Name:策略名称
• Pattern：匹配的规则，如果是匹配所有的队列，是^.
• Definition:使用ha-mode模式中的all，也就是同步所有匹配的队列。问号链接帮助文档。

16.haproxy(12:32)

HAProxy提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案,包括Twitter，Reddit，StackOverflow，GitHub在内的多家知名互联网公司在使用。HAProxy实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的并发连接数。

16.1 安装HAProxy

//下载依赖包
yum install gcc vim wget
//上传haproxy源码包
//解压
tar -zxvf haproxy-1.6.5.tar.gz -C /usr/local
//进入目录、进行编译、安装
cd /usr/local/haproxy-1.6.5
make TARGET=linux31 PREFIX=/usr/local/haproxy
make install PREFIX=/usr/local/haproxy
mkdir /etc/haproxy
//赋权
groupadd -r -g 149 haproxy
useradd -g haproxy -r -s /sbin/nologin -u 149 haproxy
//创建haproxy配置文件
vim /etc/haproxy/haproxy.cfg

16.2 配置HAProxy

配置文件路径：/etc/haproxy/haproxy.cfg

#logging options
global
	log 127.0.0.1 local0 info
	maxconn 5120
	chroot /usr/local/haproxy
	uid 99
	gid 99
	daemon
	quiet
	nbproc 20
	pidfile /var/run/haproxy.pid

defaults
	log global
	
	mode tcp

	option tcplog
	option dontlognull
	retries 3
	option redispatch
	maxconn 2000
	contimeout 5s
   
     clitimeout 60s

     srvtimeout 15s	
#front-end IP for consumers and producters

listen rabbitmq_cluster
	bind 0.0.0.0:5672
	
	mode tcp
	#balance url_param userid
	#balance url_param session_id check_post 64
	#balance hdr(User-Agent)
	#balance hdr(host)
	#balance hdr(Host) use_domain_only
	#balance rdp-cookie
	#balance leastconn
	#balance source //ip
	
	balance roundrobin
	
        server node1 127.0.0.1:5673 check inter 5000 rise 2 fall 2
        server node2 127.0.0.1:5674 check inter 5000 rise 2 fall 2

listen stats
	bind 172.16.98.133:8100
	mode http
	option httplog
	stats enable
	stats uri /rabbitmq-stats
	stats refresh 5s

启动HAproxy负载

/usr/local/haproxy/sbin/haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg
//查看haproxy进程状态
ps -ef | grep haproxy

访问如下地址对mq节点进行监控
http://172.16.98.133:8100/rabbitmq-stats