RabbitMQ精讲5：深入RabbitMQ高级特性-限流、ACK、TTL和死信队列

分手后的思念是犯贱 2023-07-24 14:41 2阅读 0赞

**目录**

前言

1. 自定义消费者

1.1 消费端自定义监听

1.2 代码演示

1.2.1 生产者

1.2.2 消费者

1.2.3 自定义类：MyConsumer

2. 消费端限流

2.1 什么是消费端的限流？

为什么不在生产端进行限流呢？

BasicQos(uint prfetchSize,ushort prefetchCount,bool global);

2.2 代码演示

2.2.1 生产者

2.2.2 消费者

2.2.3 自定义类：MyConsumer

4. 消费端ACK与重回队列

4.1 消费端的手工ACK和NACK

4.2 消费端的重回队列

4.3 代码演示

4.3.1 生产者

4.3.2 消费者

4.3.3 自定义类：MyConsumer

5. TTL队列/消息

5.1 TTL

5.2 演示

6. 死信队列

6.1 死信队列-概念

6.2 代码演示

6.2.0 死信队列设置

6.2.1 生产者

6.2.2 消费者

6.2.3 自定义类：MyConsumer

--------------------

# 前言     #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][] 标题

> 1.  自定义消费者
> 2.  消息的限流（防止占用内存过多，节点宕机）
> 3.  消息的ACK与重回队列
> 4.  TTL消息
> 5.  死信队列

# 1. 自定义消费者 #

## 1.1 消费端自定义监听 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][] 消费端自定义监听

>  *  我们一般就在代码中编写while循环，进行consumer.nextDelivery方法进行获取下一条消息，然后进行消费处理！
>  *  但是这种轮训的方式肯定是不好的，代码也比较low。
>  *  我们使用自定义的Consumer更加的方便，解耦性更加的强，也是在实际工作中最常见的使用方式！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][] 消费端自定义监听

## 1.2 代码演示 ##

### 1.2.1 生产者 ###

import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    
    public class Producer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		String exchange = "test_consumer_exchange";
    		String routingKey = "consumer.save";
    		
    		String msg = "Hello RabbitMQ Consumer Message";
    		
    		for(int i =0; i<5; i ++){
    			channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
    		}
    		
    	}
    }

### 1.2.2 消费者 ###

import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery;
    
    public class Consumer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		
    		String exchangeName = "test_consumer_exchange";
    		String routingKey = "consumer.#";
    		String queueName = "test_consumer_queue";
    		
    		channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
    		channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    		channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
    		
    		channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));
    		
    		
    	}
    }

### 1.2.3 自定义类：MyConsumer ###

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

# 2. 消费端限流 #

## 2.1 什么是消费端的限流？ ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][] 消费端的限流

>  
> 
>  *  假设一个场景，首先，我们Rabbitmq服务器有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况：
>  *  巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据！这个时候很容易导致服务器崩溃，出现故障。

## 为什么不在生产端进行限流呢？ ##

> 因为在高并发的情况下，客户量就是非常大，所以很难在生产端做限制。因此我们可以用MQ在消费端做限流。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][] 消费端限流

>  *  RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息（通过基于consume或者channel设置Qos的值）未被确认前，不进行消费新的消息。
>  *  **在限流的情况下，千万不要设置自动签收，要设置为手动签收。**
>  *  void BasicQos(uint prfetchSize,ushort prefetchCount,bool global);

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][] 消费端限流

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][] 消费端限流

> 参数解释：
> 
>  *  prefetchSize:0
>  *  prefetchCount:会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则该consumer将block掉，直到有消息ack。
>  *  global: true\\false 是否将上面设置应用于channel，简单点说，就是上面限制是channel级别还是consumer级别。
>  *  prefetchSize和global这两项，rabbitmq没有实现，暂且不研究prefetch\_count在no\_ask = false的情况下生效，即在自动应答的情况下这两个值是不生效的。

##  BasicQos(uint prfetchSize,ushort prefetchCount,bool global); ##

>  *  第一个参数：消息的限制大小，消息多少条。一般不做限制，设置为0
>  *  第二个参数：一次最多处理多少条，实际工作中设置为1就好
>  *  第三个参数：限流策略在什么上应用。在RabbitMQ一般有两个应用级别：
>     
>      *  1.通道channel  2.Consumer级别。一般设置为false，true 表示channel级别，false表示在consumer级别

## 2.2 代码演示 ##

### 2.2.1 生产者 ###

import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    
    public class Producer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		String exchange = "test_qos_exchange";
    		String routingKey = "qos.save";
    		
    		String msg = "Hello RabbitMQ QOS Message";
    		
    		for(int i =0; i<5; i ++){
    			channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
    		}
    		
    	}
    }

### 2.2.2 消费者 ###

import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery;
    
    public class Consumer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		
    		String exchangeName = "test_qos_exchange";
    		String queueName = "test_qos_queue";
    		String routingKey = "qos.#";
    		
    		channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
    		channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    		channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
    		
    		//1 限流方式  第一件事就是 autoAck设置为 false
    		
    		channel.basicQos(0, 1, false);
    		
    		channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));
    		
    		
    	}
    }

### 2.2.3 自定义类：MyConsumer ###

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

# 4. 消费端ACK与重回队列 #

## 4.1 消费端的手工ACK和NACK ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][] 消费端的手工ACK和NACK

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

## 4.2 消费端的重回队列 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][] 消费端的重回队列

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

## 4.3 代码演示 ##

### 4.3.1 生产者 ###

import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    import com.rabbitmq.client.AMQP;
    import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    
    public class Producer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		String exchange = "test_ack_exchange";
    		String routingKey = "ack.save";
    		
    		
    		
    		for(int i =0; i<5; i ++){
    			
    			Map<String, Object> headers = new HashMap<String, Object>();
    			headers.put("num", i);
    			
    			AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
    					.deliveryMode(2)
    					.contentEncoding("UTF-8")
    					.headers(headers)
    					.build();
    			String msg = "Hello RabbitMQ ACK Message " + i;
    			channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
    		}
    		
    	}
    }

### 4.3.2 消费者 ###

import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery;
    
    public class Consumer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		
    		String exchangeName = "test_ack_exchange";
    		String queueName = "test_ack_queue";
    		String routingKey = "ack.#";
    		
    		channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
    		channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
    		channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
    		
    		// 手工签收 必须要关闭 autoAck = false
    		channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));
    		
    		
    	}
    }

### 4.3.3 自定义类：MyConsumer ###

import java.io.IOException;
    
    import com.rabbitmq.client.AMQP;
    import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
    import com.rabbitmq.client.Envelope;
    
    public class MyConsumer extends DefaultConsumer {
    
    
    	private Channel channel ;
    	
    	public MyConsumer(Channel channel) {
    		super(channel);
    		this.channel = channel;
    	}
    
    	@Override
    	public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    		System.err.println("-----------consume message----------");
    		System.err.println("body: " + new String(body));
    		try {
    			Thread.sleep(2000);
    		} catch (InterruptedException e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    		if((Integer)properties.getHeaders().get("num") == 0) {
    			channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
    		} else {
    			channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    		}
    		
    	}
    
    
    }

**注意：**

>  *  可以看到重回队列会出现重复消费导致死循环的问题，这时候最好设置重试次数，比如超过三次后，消息还是消费失败，就将消息丢弃。

# 5. TTL队列/消息 #

## 5.1 TTL ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][] TTL

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

## 5.2 演示 ##

直接通过管控台进行演示

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][] TTL

通过管控台创建一个队列

> x-max-length 队列的最大大小  
> x-message-ttl 设置10秒钟，如果消息还没有被消费的话，就会被清除。

生产端设置过期时间

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
    		.deliveryMode(2)
    		.contentEncoding("UTF-8")
    		.expiration("10000")
    		.headers(headers)
    		.build();

> 这两个属性并不相同，一个对应的是消息体，一个对应的是队列的过期。

# 6. 死信队列 #

## 6.1 死信队列-概念 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][] 死信队列

>  *  死信队列：DLX,Dead-Letter-Exchange
>  *  RabbitMQ的死信队里与Exchange息息相关
>  *  **利用DLX,当消息在一个队列中变成死信（dead message）之后，它能被重新publish到另一个Exchange，这个Exchange就是DLX**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][] 死信队列

>  *  消息变成死信有以下几种情况
>  *  消息被拒绝（basic.reject/basic.nack）并且requeue=false
>  *  消息TTL过期
>  *  队列达到最大长度

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][] DLX

>  *  DLX也是一个正常的Exchange，和一般的Exchange没有区别，它能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性
>  *  当这个队列中有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。
>  *  可以监听这个队列中消息做相应的处理，这个特征可以弥补RabbitMQ3.0以前支持的immediate参数的功能。

## 6.2 代码演示 ##

### 6.2.0 死信队列设置 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][] 死信队列设置

>  
> 
>  *  死信队列设置：
>  *  首先需要设置死信队列的exchange和queue,然后进行绑定：
>  *  Exchange:dlx.exchange
>  *  Queue:dlx.queue
>  *  RoutingKey:\#

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][] 死信队列设置

>  *  然后我们进行正常声明交换机、队列、绑定，只不过我们需要在队列加上一个参数即可：arguments.put(“x-dead-letter-exchange”,“dlx.exchange”);
>  *  这样消息在过期、requeue、队列在达到最大长度时，消息就可以直接路由到死信队列！

### 6.2.1 生产者 ###

import com.rabbitmq.client.AMQP;
    import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    
    public class Producer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		String exchange = "test_dlx_exchange";
    		String routingKey = "dlx.save";
    		
    		String msg = "Hello RabbitMQ DLX Message";
    		
    		for(int i =0; i<1; i ++){
    			
    			AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
    					.deliveryMode(2)
    					.contentEncoding("UTF-8")
    					.expiration("10000")
    					.build();
    			channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
    		}
    		
    	}
    }

### 6.2.2 消费者 ###

import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    import com.rabbitmq.client.Channel;
    import com.rabbitmq.client.Connection;
    import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
    import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery;
    
    public class Consumer {
    
    	
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		
    		ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    		connectionFactory.setHost("192.168.11.76");
    		connectionFactory.setPort(5672);
    		connectionFactory.setVirtualHost("/");
    		
    		Connection connection = connectionFactory.newConnection();
    		Channel channel = connection.createChannel();
    		
    		// 这就是一个普通的交换机 和 队列 以及路由
    		String exchangeName = "test_dlx_exchange";
    		String routingKey = "dlx.#";
    		String queueName = "test_dlx_queue";
    		
    		channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
    		
    		Map<String, Object> agruments = new HashMap<String, Object>();
    		agruments.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");
    		//这个agruments属性，要设置到声明队列上
    		channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, agruments);
    		channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
    		
    		//要进行死信队列的声明:
    		channel.exchangeDeclare("dlx.exchange", "topic", true, false, null);
    		channel.queueDeclare("dlx.queue", true, false, false, null);
    		channel.queueBind("dlx.queue", "dlx.exchange", "#");
    		
    		channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));
    		
    		
    	}
    }

###    6.2.3 自定义类：MyConsumer ###

>  *  查看queue
>     
>      *  可以看到test\_dlx\_queue多了DLX的标识，表示当队列中出现死信的时候，会将消息发送到死信队列dlx\_queue中
>  *  关闭Consumer，只运行Producer
>     
>      *  过10秒钟后，消息过期
>  *  在我们工作中，死信队列非常重要，用于消息没有消费者，处于死信状态。我们可以才用补偿机制。

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