# 一、MQ的问题 MQ在分布式项目中是非常重要的，它可以实现异步、削峰、解耦，但是在项目中引入MQ也会带来一系列的问题。今天我们要解决以下几个常见的问题： * 消息可靠性问题：如何确保消息被成功送达消费者，并且被消费者成功消费掉 * 延迟消息问题：如果一个消息，需要延迟15分钟再消费，像12306超时取消订单，如何实现消息的延迟投递 * 消息堆积问题：如果消息无法被及时消费而堆积，如何解决百万级消息堆积的问题 * MQ的高可用问题：如何避免MQ因为单点故障而不可用的问题 # 二、消息可靠性 ## 1. 介绍当我们的生产者发送一条消息后，这条消息最终会到达消费者。那么在这整个过程中任何一个环境出错，都可能会导致消息的丢失，而导致不够可靠。 ![image-20240507094845634.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/76b234cc98b34e4bb22509a29857f43e~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=798&h=277&s=112103&e=png&b=fef9f9) 可能出问题的环节有： - 生产者发送消息未送达Exchange - 消息到达了Exchange，但未到达Queue - MQ宕机，导致未持久化保存消息 - 消费者接收消息后，尚未消费就宕机针对这些问题，RabbitMQ给出了对应的解决方案 * 生产者发送消息丢失：使用生产者确认机制 * Broker接收消息丢失：MQ消息持久化 * 消费者接收消息丢失：消费者确认机制与失败重试机制 ## 2. 生产者确认机制 ### 2.1 介绍在了解生产者确认机制之前，我们需要先明确一件事：生产者发送的消息，怎么样才算是发送成功了？消息发送成功，有两个标准 * 消息被成功送达Exchange * 消息被成功送达匹配的Queue 以上两个过程任何一步失败，都认为消息发送失败了。生产者确认机制，可以确保生产者明确知道消息是否成功发出，如果未成功的话，是哪一步出现问题。然后开发人员就可以根据投递结果做进一步处理。 ### 2.2 Confirm Callback机制 #### 说明使用发送者的ConfirmCallback机制，用于让生产者**确认消息是否送达交换机**：如果消息成功送达交换机，MQ会给生产者返回一个ack（确认）。当生产者得到ack之后，就可以确定消息成功送达交换机了 **使用步骤，在生产者一方做如下操作：** >1. 修改配置文件，指定 confirm确认的处理方式，使用异步方式 >2. 发送消息时，准备一个confirm回调函数，跟消息绑定（无论消息是否到交换机，在消息发送之后confirm回调都会自动执行） #### 示例 ##### 1. 修改配置文件修改生产者一方的配置文件application.yaml，增加如下配置 * 如果配置为`simple`，表示使用同步方式处理确认的结果 * 如果配置为`correlated`，表示使用异步方式处理确认的结果，但是发送消息时需要我们准备一个CorrelationData对象，用于接收确认结果 ```yaml spring: rabbitmq: #生产者确认机制类型。simple同步方式确认；correlated异步方式确认，将使用CorrelationData接收确认结果 publisher-confirm-type: correlated ``` ##### 2. 发送消息 ```java @SpringBootTest public class DemoMessageTest { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @Test public void test() { //准备一个CorrelationData对象 CorrelationData data = new CorrelationData(); //设置消息的id。为了防止ACK结果混乱，我们给每条消息指定一个唯一标识 data.setId(UUID.randomUUID().toString()); //设置ConfirmCallback回调。当消息发送后，对应的回调方法将会执行 data.getFuture().addCallback( result -> { if (result.isAck()) { log.info("消息已发出，成功到达交换机。消息id={}", data.getId()); }else{ log.warn("消息已发出，但未到达交换机。消息id={}，原因是：{}", data.getId(), result.getReason()); } }, ex -> { log.error("消息未发出，出现异常", ex); } ); rabbitTemplate.convertAndSend("demo.exchange", "demo", "hello", data); } } ``` ##### 3. 测试结果-未送达交换机的结果首先，我们先**要保证 `demo.exchange`交换机不存在**，再运行单元测试方法，发送消息。可看到如下结果 ![image-20240507104655583.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c53549b125ec4a11a0503b22826bb7a4~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1755&h=61&s=17619&e=png&b=fc7209) ##### 4. 测试结果-成功送达交换机然后，我们再创建配置类，声明一个名称为`demo.exchange`的交换机 ```java @Configuration public class RabbitBindingConfig { @Bean public TopicExchange demoTopicExchange(){ return ExchangeBuilder.topicExchange("demo.exchange").build(); } } ``` 然后重新发送消息，可看到如下结果： ![image-20240507105146545.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4289336e131745b8983bf0584961db4e~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1000&h=187&s=29941&e=png&b=3d4042) ### 2.3 Return Callback机制 #### 说明使用生产者的Confirm Callback机制，可以确保消息成功送达交换机。但是消息是否被送达队列呢？我们同样需要进行确认。为了解决这个问题，RabbitMQ提供了Return Callback机制： * 如果消息被交换机成功路由到队列，一切正常 * 如果消息路由到队列时失败了，Return回调会把消息回退给生产者。生产者可以自行决定后续要如何处理 **使用步骤，在生产者一方操作：** >1. 修改配置文件，生产者一方开启return callback机制，并设置强制return back >2. 给RabbitTemplate对象准备一个return回调函数，用于接收被回退的消息 > - 如果消息被成功路由到队列，return回调函数是不会被执行 > - 如果消息没有到达队列，就会被退回，return回调函数会执行，得到被退回的消息 #### 示例 ##### 1. 修改配置文件修改生产者的配置文件application.yaml，开启return回调机制 ```yaml spring: rabbitmq: # 方式一 publisher-returns: true #开启生产者return回调机制 # 方式二 template: mandatory: true #开启强制回调。如果为true，消息路由失败时会调用ReturnCallback回退消息；如果为false，消息路由失败时会丢弃消息 ``` ##### 2. 设置Return回调当消息未被路由到Queue时，Return回调会执行注意： * 只要给RabbitTemplate对象设置一次回调函数即可，并不需要每次发送消息都设置Return回调。所以我们在配置类里给RabbitTemplate设置一次即可 * 给单例的RabbitTemplate对象设置Return回调的方式有多种，使用哪种都行，只要能够设置成功即可创建一个配置类，在配置类里设置Return回调函数： ```java /* * 如果希望在IoC容器一创建完成，就立即做某些事情：让一个类实现ApplicationContextAware接口 * 是Spring的机制： * 在IoC容器创建完成，所有单例bean对象创建完成之后，扫描所有bean对象，找到实现了ApplicationContextAware接口的对象 * 调用对象的setApplicationContext方法，把IoC容器作为实参传递进去 * */ @Slf4j @Configuration public class RabbitConfig implements ApplicationContextAware { @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException { //获取Spring容器中已经定义的RabbitTemplate bean实例 RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class); //设置了一个ReturnCallback回调函数，用于处理消息未被路由到队列时的情况。 rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> { log.warn("消息未被路由到队列，replyCode={}, replyText={}, exchange={}, routingKey={}, msg={}", replyCode, replyText, exchange, routingKey, message); }); } } ``` ##### 3. 测试结果-未路由到队列首先，我们要先**保证交换机没有绑定队列`demo.queue`**，再运行单元测试方法，发送消息，可看到如下结果： ![image-20240507110338381.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ac6dee9b89f54731b49af76d06287d16~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1244&h=198&s=39615&e=png&b=3c3f41) ##### 4. 测试结果-成功路由到队列然后，我们再找到`RabbitBindingConfig`配置类，增加一个队列`demo.queue`，并绑定给交换机`demo.exchange`，最终代码如下： ```java @Configuration public class RabbitBindingConfig { @Bean public TopicExchange demoTopicExchange(){ return ExchangeBuilder.topicExchange("demo.exchange").build(); } @Bean public Queue demoQueue(){ return QueueBuilder.durable("demo.queue").build(); } @Bean public Binding demoQueueBinding(Queue demoQueue, TopicExchange demoTopicExchange){ return BindingBuilder.bind(demoQueue).to(demoTopicExchange).with("demo"); } } ``` 然后再发送消息，不报错，就说明路由成功了。可以去RabbitMQ控制台上查看消息 ![image-20240507110647177.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9f544e2f781c4e809d942d41b57ece19~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1139&h=176&s=30497&e=png&b=3c3f41) ## 3. MQ消息持久化 ### 3.1 介绍通过生产者确认机制，我们可以把消息投递到队列中。但是如果这时候MQ宕机了，队列里的消息同样有可能会丢失。这是因为： * 交换机可能是非持久化的。MQ一重启，交换机就消失了 * 队列可能是非持久化的。MQ一重启，队列就消失了 * 消息可能是非持久化的（在RabbitMQ内存中）。MQ一重启，消息就丢失了所以我们必须要保证：交换机、队列、消息都是持久化的。但实际上，**SpringAMQP框架底层帮我们声明的交换机、队列、消息都是持久化的**。 ### 3.2 交换机持久化 ```java @Bean public TopicExchange demoTopicExchange(){ return ExchangeBuilder .topicExchange("demo.exchange") //设置交换机为持久化的，重启也不消失。 //但其实可以不设置，因为交换机默认就是持久化的 .durable(true) .build(); } ``` ### 3.3 队列持久化 ```java @Bean public Queue demoQueue(){ return QueueBuilder //使用durable("队列名称")方法创建的就是持久化队列 .durable("demo.queue") .build(); } ``` ### 3.4 消息持久化 ```java Message message = MessageBuilder .withBody("hello".getBytes()) //设置为持久化消息 .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT) .build(); rabbitTemplate.convertAndSend("demo.exchange", "demo", message, data); ``` ## 4. 消费者确认机制 ### 4.1 介绍 RabbitMQ采用的是**阅后即焚**模式，即只要消息被消费成功获取，MQ就会立刻删除掉这条消息。所以，我们必须保证，消息确实成功的被消费掉了。为此，RabbitMQ也提供了ack确认机制： * RabbitMQ将消息投递给消费者 * 消费者成功处理消息 * 消费者向RabbitMQ返回ack确认 * RabbitMQ收到ack确认，删除消息从上述过程中我们可以得到，消费者返回ack的时机是非常关键的：如果消费者仅仅是得到消息还未处理，就给RabbitMQ返回ack，然后消费者宕机了，就会导致消息丢失。 SpringAMQP允许消费者使用以下三种ack模式： * manual：手动ack。由开发人员在处理完业务后，手动调用API，向RabbitMQ返回ack确认 * none：关闭ack。只要MQ把消息投递出去，就直接删除。无论消费者是否成功处理了消息 * auto：自动ack【默认】。 - 如果当消费者方法正常执行完毕后，没有抛出异常，那么由Spring自动给MQ返回ack确认，MQ收到ack再删除消息； - 如果出现异常，那么框架会告诉MQ，把消息重新入队列，MQ会重新投递到消费者我们一般使用默认的auto模式 ### 4.2 none模式 #### 修改配置文件修改消费者一方的配置文件application.yaml，设置消费者确认模式为none。添加如下配置： ```yaml spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: none #设置消费者确认模式为none ``` #### 修改消费者修改消费者Listener代码，模拟处理消息出现异常的情况 ```java @Slf4j @Component public class DemoListener { @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("demo.queue")) public void handleDemoQueueMsg(String msg){ log.info("从{}队列接收到消息：{}", "demo.queue", msg); //模拟：处理消息中出现了异常 int i = 1/0; System.out.println("模拟：处理消息中……"); log.info("消息处理完毕"); } } ``` #### 测试效果 1. 启动消费者服务 2. 运行生产者单元测试类，发送消息 3. 查看消费者的运行日志控制台 ![image-20240507153419562.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5a4b65751d644f9f81c80ebc2318614d~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1165&h=196&s=52424&e=png&b=2b2b2b) 4. 去RabbitMQ控制台，查看队列里的消息，发现队列里没有消息。**消息还没有被成功处理，就丢失了** ![image-20240507150624059.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/790e3c2e94dd4d4ba2a4bee20cdf1874~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=999&h=98&s=12407&e=png&b=f6f6f6) ### 4.3 auto模式 #### 修改配置文件修改消费者一方的配置文件application.yaml，设置消费者确认模式为auto ```yaml spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: auto #设置消费者确认模式为auto ``` #### 修改消费者代码和刚刚‘none’模式的代码相同，并没有调整。仍然是：模拟处理消息过程中出错 ```java @Slf4j @Component public class DemoListener { @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("demo.queue")) public void handleDemoQueueMsg(String msg){ log.info("从{}队列接收到消息：{}", "demo.queue", msg); //模拟：处理消息中出现了异常 int i = 1/0; System.out.println("模拟：处理消息中……"); log.info("消息处理完毕"); } } ``` #### 测试效果 1. 重启消费者服务 2. 运行生产者的单元测试方法，发送消息 3. 查看消费者的运行日志控制台，发现程序在不停的报错。这是因为 RabbitMQ在投递消息之后，消费者收到消息后抛了异常，导致没有给RabbitMQ返回ack确认 RabbitMQ尝试重新投递消息，消费者收到消息后又抛了异常…… ![image-20240507143206990.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/67729fa36a3a4bf4a9c50b6e69d7b24b~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1101&h=225&s=52127&e=png&b=2b2b2b) ## 5. 消费者auto模式的失败重试 ### 5.1 介绍当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力： ![image-20230521181931885.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/bd4c3b8c9e10419bae474c87031beeb7~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=761&h=82&s=9915&e=png&b=f3f2f2) 我们可以利用Spring本身的retry机制，在消费者出现异常后，在消费者内部进行本地重试；而不是让消息重新入队列，然后让RabbitMQ重新投递。 ### 5.2 消费者本地重试只要修改消费者一方的配置文件，设置消费者本地重试，并配置重试参数修改消费者一方的配置文件`application.yaml`，增加如下配置： ```yaml spring: rabbitmq: listener: simple: retry: enabled: true #开始消费者本地的失败重试 initial-interval: 1000 #初始的失败等待时长，单位是ms，默认1000 multiplier: 1 #与上次重试间隔时长的倍数（1表示每次重试的时间间隔相同）。默认1 max-attempts: 3 #最多重试几次。默认3 stateless: true #是否无状态。默认true。如果涉及事务，要改成false ``` 重启消费者服务后，发现： 1. 消费者重复获取了3次消息，在3次尝试中并没有抛出异常 2. 在3次尝试都失败后，才抛出了`RejectAndDontRequeueRecoverer`异常 ![image-20240507143917104.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/baed5e3915df457396cfe74cf429083a~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1212&h=238&s=59285&e=png&b=2b2b2b) 3. 然后再去RabbitMQ控制台，从队列里查看消息，发现消息已经被删除了 ![image-20240507144025469.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/df2d895532354327a483e1228a517134~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1063&h=121&s=12775&e=png&b=f7f7f7) ### 5.3 失败后的消息恢复策略在刚刚的本地重试中，在达到最大次数后，消息会被丢弃，这是Spring内部机制决定的。但是，其实在重试多次消费仍然失败后，SpringAMQP提供了`MessageRecoverer`接口，定义了不同的恢复策略可以用来进一步处理消息： * `RejectAndDontRequeueRecoverer`：重试次数耗尽后，直接`reject`，丢弃消息。是默认的处理策略 * `ImmediateRequeueMessageRecoverer`：重试次数耗尽后，立即重新入队requeue * `RepublishMessageRecoverer`：重试次数耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机实际开发中，比较优雅的一个方案是`RepublishMessageRecoverer`，将失败消息重新投递到一个专门用于存储异常消息的队列中，等待后续人工处理。 **RepublishMessageRecoverer处理流程如下：** ![image-20240508133507643.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c9a7434dbd484cd4b2899e112a93a53b~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1153&h=283&s=41506&e=png&b=ffffff) **使用步骤：** >1. 声明消息的恢复策略 >2. 声明交换机、队列、绑定关系 #### 声明消息恢复策略 ```java @Configuration public class RabbitMsgRecovererConfig { /* * 声明消息的恢复策略 * */ @Bean public MessageRecoverer republishMsgRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){ return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate,"error.direct.exchange", "error"); } /* * 声明交换机 * */ @Bean public TopicExchange errorExchange(){ return ExchangeBuilder.topicExchange("error.direct.exchange").build(); } /* * 声明队列 * */ @Bean public Queue errorQueue(){ return QueueBuilder.durable("error.queue").build(); } /* * 声明绑定关系 * */ @Bean public Binding errorQueueBinding(Queue errorQueue, TopicExchange errorExchange){ return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorExchange).with("error"); } } ``` #### 测试效果 1. 消费者收到消息，模拟报错。耗尽重试次数 2. 打开RabbitMQ控制台，查看错误队列里的消息 ![image-20240507145157102.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/46dc22a0f3504146b50166c42d5ca237~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=951&h=126&s=15885&e=png&b=f8f6f6) # 三、死信交换机和延迟消息 ## 1. 介绍 ### 1.1 什么是死信当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）： - 消息被消费者拒绝接收并拒绝重新入队 - 消息再队列里待的时间达到超时时间，没有被消费掉 - 要投递的队列消息满了，无法投递默认情况下，死信会直接丢弃。但是如果配置了死信交换机和死信队列，死信将会被投递到死信队列里 ### 1.2 死信交换机如果这个包含死信的队列配置了`dead-letter-exchange`属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为**死信交换机**（Dead Letter Exchange，检查DLX）。如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信；因为demo.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机；如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列： ![image-20240508135515437.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9afe9bd292aa43c28007feda678b1499~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=871&h=301&s=55677&e=png&b=fef9f9) 注意： * 死信交换机，其实是普通交换机。只是用于处理死信，所以称为死信交换机 * 死信队列，其实也是普通队列。只是用于处理死信，所以称为死信队列 ## 2. 消费失败成为死信在失败重试策略中，默认的`RejectAndDontRequeueRecoverer`会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，被丢弃。我们可以给`demo.queue`添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。 ### 2.1 消费者：设置消息确认机制 #### 使用auto确认机制并开启本地重试 ```yaml spring: rabbitmq: host: 192.168.150.131 port: 5672 virtual-host: / username: itcast password: 123321 listener: simple: acknowledge-mode: auto #使用auto确认机制 retry: enabled: true #开启消息本地重试。默认重试3次 ``` #### 使用RejectAndDontRequeueRecoverer策略 SpringAMQP默认**使用的消息恢复策略`RejectAndDontRequeueRecoverer`**，在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ。所以，不需要设置消息恢复策略 ### 2.2 生产者：配置死信交换机修改生产者的配置类，在声明队列时绑定死信交换机 ```java @Configuration public class RabbitBindingConfig { @Bean public TopicExchange demoTopicExchange(){ return ExchangeBuilder .topicExchange("demo.exchange").durable(true).build(); } @Bean public Queue demoQueue(){ return QueueBuilder .durable("demo.queue") //给队列指定死信交换机，名称是dl.exchange .deadLetterExchange("dl.exchange") //把消息投递给死信交换机时，消息的routingKey是dl .deadLetterRoutingKey("dl") .build(); } @Bean public Binding demoQueueBinding(Queue demoQueue, TopicExchange demoTopicExchange){ return BindingBuilder.bind(demoQueue).to(demoTopicExchange).with("demo"); } /** * 声明一个死信交换机，使用DirectExchange交换机，名称为dl.exchange */ @Bean public DirectExchange dlExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("dl.exchange").build(); } /** * 声明一个死信队列，名称为dl.queue */ @Bean public Queue dlQueue(){ return QueueBuilder.durable("dl.queue").build(); } /** * 把死信交换机与死信队列进行绑定，设置路由key为dl */ @Bean public Binding dlQueueBinding(DirectExchange dlExchange, Queue dlQueue){ return BindingBuilder.bind(dlQueue).to(dlExchange).with("dl"); } } ``` ### 2.3 测试效果 1. 先去RabbitMQ控制台页面中，**把`demo.queue`队列删除掉**。因为之前声明的队列并没有绑定死信交换机，必须要删除掉，重新声明才行 2. 运行生产者的单元测试方法，发送消息 3. 启动消费者服务，开始从`demo.queue`中接收消息但出现异常；在耗尽重试次数后，因为恢复策略是默认的`RejectAndDontRequeueRecoverer`成为死信。消息被投递到死信交换机，然后路由到死信队列 4. 在RabbitMQ控制台中查看死信队列`dl.queue`，可看到死信队列中有一条消息 ## 3. 延迟消息-通过消息超时和死信交换机实现 ### 3.1 说明如果一条消息超时未被消费，也会成为死信。而超时有两种方式： * 消息所在的队列设置了超时 * 消息本身设置了超时我们将按照如下设计，演示超时成为死信的效果： ![image-20240508135608409.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/22c85fb255974dbab36bb2d1f7940b3d~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1895&h=431&s=86078&e=png&b=fefafa) ### 3.2 队列TTL示例注意：为了方便演示死信队列的效果，我们将创建一个新的project，准备新的代码环境。参考第一章节中准备的代码环境。 #### 生产者 ##### 声明队列和交换机 * 声明死信交换机与死信队列，并绑定 * 声明普通交换机与普通队列，并绑定。注意，声明普通队列时要：设置队列的TTL 给队列设置死信交换机与死信的RoutingKey ```java @Configuration public class RabbitBindingConfig { @Bean public Queue ttlQueue(){ return QueueBuilder.durable("ttl.queue") //设置队列的超时时间为5s .ttl(5*1000) //给队列设置死信交换机，名称为dl.ttl.exchange；设置投递死信时的RoutingKey为ttl .deadLetterExchange("dl.ttl.exchange").deadLetterRoutingKey("ttl") .build(); } @Bean public DirectExchange ttlExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("ttl.exchange").build(); } @Bean public Binding ttlBinding(Queue ttlQueue, DirectExchange ttlExchange){ return BindingBuilder.bind(ttlQueue).to(ttlExchange).with("demo"); } //--------------------死信交换机、死信队列、死信绑定关系------------------------------ @Bean public DirectExchange dlTtlExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("dl.ttl.exchange").build(); } @Bean public Queue dlTtlQueue(){ return QueueBuilder.durable("dl.ttl.queue").build(); } @Bean public Binding tlTtlBinding(Queue dlTtlQueue, DirectExchange dlTtlExchange){ return BindingBuilder.bind(dlTtlQueue).to(dlTtlExchange).with("ttl"); } } ``` ##### 发送消息注意：声明队列时已经给队列设置了TTL，所以发送消息时不需要给消息设置TTL ```java @Slf4j @SpringBootTest public class DemoMessageTest { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @Test public void test() { rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.exchange", "demo", "demo dead letter，发送时间是：" + LocalTime.now()); } } ``` #### 消费者 ```java @Slf4j @Component public class DemoListener { /** * 监听死信队列 */ @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("dl.ttl.queue")) public void handleDemoQueueMsg(String msg){ log.info("现在时间是：{}，从{}队列接收到消息：{}", LocalTime.now(), "dl.ttl.queue", msg); } } ``` #### 测试效果 1. 运行生产者的单元测试代码，发送一条消息 2. 启动消费者服务，等待接收消息。发现消费者在5s后收到了消息 ![image-20240507164209784.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6e0c043fcd15456691a2ed8363e9ebac~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1789&h=144&s=22558&e=png&b=2b2b2b) ### 3.3 消息TTL示例 #### 生产者 ##### 声明队列和交换机可以直接使用刚刚的“队列TTL示例”中的配置，与之相比，仅仅是声明队列时不再设置队列的TTL。代码如下： ```java @Configuration public class RabbitBindingConfig { @Bean public Queue ttlQueue(){ return QueueBuilder.durable("ttl.queue") //给队列设置死信交换机，名称为dl.ttl.exchange；设置投递死信时的RoutingKey为ttl .deadLetterExchange("dl.ttl.exchange").deadLetterRoutingKey("ttl") .build(); } @Bean public DirectExchange ttlExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("ttl.exchange").build(); } @Bean public Binding ttlBinding(Queue ttlQueue, DirectExchange ttlExchange){ return BindingBuilder.bind(ttlQueue).to(ttlExchange).with("demo"); } //--------------------死信交换机、死信队列、死信绑定关系------------------------------ @Bean public DirectExchange dlTtlExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("dl.ttl.exchange").build(); } @Bean public Queue dlTtlQueue(){ return QueueBuilder.durable("dl.ttl.queue").build(); } @Bean public Binding tlTtlBinding(Queue dlTtlQueue, DirectExchange dlTtlExchange){ return BindingBuilder.bind(dlTtlQueue).to(dlTtlExchange).with("ttl"); } } ``` ##### 发送消息发送消息时设置消息的TTL ```java @Slf4j @SpringBootTest public class DemoMessageTest { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @Test public void test() { String msgStr = "消息TTL demo，发送时间是：" + LocalTime.now(); Message message = MessageBuilder .withBody(msgStr.getBytes()) //设置消息TTL为5000毫秒 .setExpiration("5000") .build(); //发送消息时： // 如果消息和队列都设置了TTL，则哪个TTL短，哪个生效 // 如果消息和队列只设置了一个TTL，则直接以设置的为准 rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.exchange", "demo", message); } } ``` #### 消费者直接使用刚刚“队列TTL示例”中的消费者代码即可。代码如下： ```java @Slf4j @Component public class DemoListener { /** * 监听死信队列 */ @RabbitListener(queues = "dl.ttl.queue") public void handleDemoQueueMsg(String msg){ log.info("现在时间是：{}，从{}队列接收到消息：{}", LocalTime.now(), "dl.ttl.queue", msg); } } ``` #### 测试效果 1. 运行生产者的单元测试代码，发送消息 2. 启动消费者服务，开始监听消息。发现消费者在5s后收到了消息 ![image-20240507164559481.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/cd770e2b79d84540ba503b8c35d7c31d~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1340&h=99&s=14971&e=png&b=2c2c2c) ## 4. 延迟消息-通过延迟消息插件实现（推荐） ### 4.1 介绍利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。延迟队列的使用场景非常多，例如： - 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消订单 - 预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员因为延迟消息的需求非常多，所以RabbitMQ官方也推出了一个延迟队列插件，原生支持延迟消息功能。插件名称是：`rabbitmq_delayed_message_exchange` 官网插件列表地址：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html ### 4.2 原理 DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下： - 接收消息 - 判断消息是否具备x-delay属性 - 如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间 - 返回routing not found结果给消息发送者 - x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列 ### 4.3 使用示例 **插件的使用步骤也非常简单**： * 声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定`delayed`属性为`true`，然后声明队列与其绑定即可。 * 发送消息时，指定一个消息头 `x-delay`，值是延迟的毫秒值 #### 声明队列和交换机 ```java @Configuration public class RabbitDelayConfig { //声明延时交换机 @Bean public DirectExchange delayExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("delay.direct.exchange") .delayed() .build(); } //声明队列 @Bean public Queue delayQueue(){ return QueueBuilder.durable("delay.queue").build(); } //声明绑定关系 @Bean public Binding delayBinding(Queue delayQueue, DirectExchange delayExchange){ return BindingBuilder.bind(delayQueue).to(delayExchange).with("delay"); } } ``` > 也可以使用注解方式声明，示例代码： > > ```java > @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( > value = @Queue("delay.queue"), > exchange = @Exchange(value = "delay.direct.exchange", type = ExchangeTypes.DIRECT, delayed = "true"), > key = "delay" > )) > public void handleDelayQueueMsg(String msg){ > log.info("现在时间是：{}，从{}队列接收到消息：{}", LocalTime.now(), "delay.queue", msg); > } > ``` #### 发送消息发送消息时，必须指定`x-delay`头，设置延迟时间 ```java @Test public void testDelay(){ String msg = "这是一条延迟消息，发送时间是：" + LocalDateTime.now(); Message message = MessageBuilder.withBody(msg.getBytes()) .setHeader("x-delay",5000) .build(); rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct.exchange", "delay", message); } ``` #### 监听消息 ```java @Slf4j @Component public class DelayQueueListener { @RabbitListener(queues = "delay.queue") public void delayQueueMsg(String msg){ log.info("现在时间是：{}，从{}队列接收到消息：{}", LocalDateTime.now(), "delay.queue", msg); } } ``` #### 测试效果 1. 运行生产者的单元测试方法，发送消息 2. 启动消费者服务，开始监听消息。发现5s后收到了消息 ![image-20240507162116242.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7552f34ce37e4b418b71e9626e337455~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1606&h=134&s=20790&e=png&b=3c3f41) # 四、惰性队列 ## 1. 消息堆积问题 ### 1.1 什么是消息堆积当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。 RabbitMQ的队列溢出的默认处理方式是：丢弃队首的消息(最老的)，被丢弃掉( 如果配置了死信交换机，那么将会成为死信) ![image-20210718194040498.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e2788931d2eb457faecb0f4e0b4d565f~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=1226&h=549&s=57297&e=png&b=ffffff) ### 1.2 如何解决消息堆积解决消息堆积有两种思路： - 增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式 - 扩大队列容积，提高堆积上限从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性**队列**。惰性队列的特征如下： - 接收到消息后直接存入磁盘而非内存 - 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存 - 支持数百万条的消息存储 ## 2. 惰性队列要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定`x-queue-mode`属性为`lazy`即可。指定属性的方式有三种： * 命令行方式，把一个已存在的队列修改为惰性队列 * 基于@Bean方式声明惰性队列 * 基于注解方式声明惰性队列 ### 2.1 命令行方式需要进入mq容器，然后执行命令： ```shell rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues ``` 说明： * `rabbitmqctl`：RabbitMQ的命令行管理工具 * `set_policy`：设置策略。后边跟的`Lazy`是策略名称 * `^lazy-queue$`：是正则表达式，用于匹配队列名称。匹配上的队列都会被修改 * `{"queue-mode":"lazy"}`：设置队列为lazy * `--apply-to queues`：命令的作用目标对象，是对所有队列做以上操作 ### 2.2 @Bean方式在声明队列时，调用一下`lazy()`方法即可 ```java //---------------------Lazy Queue------------------------- @Bean public Queue lazyQueue(){ return QueueBuilder.durable("lazy.queue") //设置为惰性队列 .lazy() .build(); } @Bean public DirectExchange lazyExchange(){ return ExchangeBuilder.directExchange("lazy.exchange").build(); } @Bean public Binding lazyBinding(Queue lazyQueue, DirectExchange lazyExchange){ return BindingBuilder.bind(lazyQueue).to(lazyExchange).with("lazy"); } ``` ### 2.3 注解@RabbitListener方式在@RabbitListener注解中声明队列时，添加x-queue-mode参数 ```java @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue( value = "lazy.queue", durable = "true", arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy") )) public void handleLazyQueueMsg(String msg) { log.info("从{}队列接收到消息：{}", "lazy.queue", msg); } ``` # 五、MQ集群 ## 1. 集群分类 RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式： * 普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力与堆积能力。 * 镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。镜像集群虽然支持主从，但主从同步性能低，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能： * 仲裁队列：用来代替镜像集群，底层采用Raft协议同步性能更高，丢失数据的风险更小 ## 2. 普通集群 ### 2.1 介绍普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征： - 把队列和交换机分散到不同的节点上 - 在各个节点间共享元数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。 - 当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，该节点将会承担路由的作用，从数据所在节点中获取数据并返回优点： * 多个集群共同提供队列服务，提高了消息吞吐量和并发能力 * 提高了MQ的可用性，某个节点宕机，还有其它节点可提供服务，整个MQ不会彻底宕机缺点： * 队列没有备份，所以一旦队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失普通集群的架构如图所示： ![image-20210718220843323.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c98100ced6e8416698d88ff2a21cca5d~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=881&h=481&s=44761&e=png&b=fdfbfb) ### 2.2 部署我们的计划部署3节点的mq集群： | 主机名 | 控制台端口 | amqp通信端口 | | ------ | ---------------- | --------------- | | mq1 | 15671 ---> 15672 | 5671 ---> 5672 | | mq2 | 15672 ---> 15672 | 5672 ---> 5672 | | mq3 | 15673---> 15672 | 5673 ---> 5672 | 集群中的节点标示默认都是：`rabbit@[hostname]`，因此以上三个节点的名称分别为： - rabbit@mq1 - rabbit@mq2 - rabbit@mq3 #### 获取cookie 集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信，集群每个节点必须有相同的Cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。我们先在之前运行中的mq容器中获取一个Cookie值，作为稍后我们要搭建的集群的Cookie。 * 执行命令：`docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie` ![image-20230521234458852.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/10f3b0b4c44343b997bd30bd75a38826~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=559&h=54&s=4001&e=png&b=fffefe) * 可以看到Cookie值为：TCXMOWUEDEXDZSGZHUZG #### 删除旧容器接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群执行命令：`docker rm -f mq` #### 准备集群配置 ##### 1. 准备三个文件夹 ```shell mkdir ~/01classic cd ~/01classic mkdir mq1 mq2 mq3 ``` ##### 2. 准备mq1的配置文件 1. 进入mq1文件夹：`cd ~/01classic/mq1` 2. 用vi编辑rabbitmq.conf文件：`vi rabbitmq.conf` 然后按`i`进入编辑模式，在文件中添加下面的内容，然后保存并退出vi ``` loopback_users.guest = false listeners.tcp.default = 5672 cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1 cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2 cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3 ``` 3. 再创建一个文件，记录Cookie： ```shell #把cookie值保存到.erlang.cookie文件里。只执行一次就行，不要重复执行 echo "TCXMOWUEDEXDZSGZHUZG" > ~/01classic/mq1/.erlang.cookie ``` ##### 3. 拷贝配置文件把mq1里的配置文件和cookie文件，拷贝到mq2和mq3文件夹里 ```shell cp ~/01classic/mq1/rabbitmq.conf ~/01classic/mq2 cp ~/01classic/mq1/rabbitmq.conf ~/01classic/mq3 cp ~/01classic/mq1/.erlang.cookie ~/01classic/mq2 cp ~/01classic/mq1/.erlang.cookie ~/01classic/mq3 #修改文件的权限 chmod 600 ~/01classic/mq1/.erlang.cookie chmod 600 ~/01classic/mq2/.erlang.cookie chmod 600 ~/01classic/mq3/.erlang.cookie ``` #### 启动集群 ```shell #1. 创建虚拟网络 docker network create mq-net #4. 创建mq1节点 docker run -d --net mq-net \ -v /root/01classic/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \ -v /root//01classic/mq1/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=sdfsdf \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \ --name mq1 \ --hostname mq1 \ -p 5671:5672 \ -p 15671:15672 \ rabbitmq:3.8-management #5. 创建mq2节点 docker run -d --net mq-net \ -v /root//01classic/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \ -v /root//01classic/mq2/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \ --name mq2 \ --hostname mq2 \ -p 5672:5672 \ -p 15672:15672 \ rabbitmq:3.8-management #6. 创建mq3节点 docker run -d --net mq-net \ -v /root//01classic/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \ -v /root//01classic/mq3/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \ --name mq3 \ --hostname mq3 \ -p 5673:5672 \ -p 15673:15672 \ rabbitmq:3.8-management ``` ### 2.3 测试 #### 元数据共享测试 1. 打开mq1的控制台 http://192.168.119.129:15671，手动添加一个队列 ![image-20230522002426933.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/dcc32fc32d094e8196deb0407594e5ba~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=849&h=307&s=22178&e=png&b=fafafa) 2. 打开mq2和mq3的控制台，也能看到这个队列 ![image-20230522002552957.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f7d345f3bea24fc8b57552f44b7c9f34~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=882&h=323&s=37462&e=png&b=fafafa) #### 数据共享测试 1. 在mq1节点上，手动向`simple.queue`发送一条消息 ![image-20230522002754127.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b772a9e64b0845ef8b1d9d3f44f63162~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=776&h=433&s=34207&e=png&b=fefefe) 2. 在mq2和mq3上，可以查看到这条消息。其实不是数据共享，而是mq2和mq3帮我们从mq1上查询到消息，展示给我们看了 ![image-20230522002852983.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e13f75f0d6f4408890a8eb3d9598de62~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=862&h=527&s=44059&e=png&b=fefefe) #### 可用性测试 1. 关闭mq1容器（刚刚发送的消息，是在mq1上发送的）执行命令：`docker stop mq1` 2. 再登录mq2或mq3的控制台，发现`simple.queue`不可用了说明：仅仅是把simple.queue的信息拷贝到了mq2和mq3，但是队列里的数据并没有拷贝过去 ![image-20230522003209460.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/aa9348174bce45a4ae4ccf0e18bf6117~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=919&h=343&s=43102&e=png&b=fbfbfb) ## 3. 镜像集群 ### 3.1 介绍在刚刚的案例中，一旦创建队列的主机宕机，队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题，必须使用官方提供的镜像集群方案。镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征： - 镜像队列是一主多从结构：创建队列的节点称为该队列的**主节点，**备份到的其它节点叫做该队列的**镜像**节点。 - 主从队列之间会同步队列和队列里的消息。 - 所有操作都是主节点完成，然后同步给所有镜像节点；镜像节点仅仅作为备份好处： * 具备自动故障恢复能力，当主队列宕机后，镜像节点会替代成新的主 * 增加了可用性，主从之间会同步消息，所以即使主队列宕机，消息还有备份缺点：主从之间同步消息的性能低。 * 主队列收到消息后，需要同步到所有镜像队列(从队列) * 如果主队列宕机重启后： * 重启后的队列是空的，需要把**所有消息(包括宕机前的消息和宕机期间的新消息)**都同步过来。 * 而这个**同步是阻塞的**，它会让整个队列不可用。如果队列里的消息堆积过多，会阻塞较长的时间镜像集群的架构如图所示： ![image-20210718221039542.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/536e741d1de049f9b3babb05d092059d~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=514&h=482&s=31212&e=png&b=fcf9f9) ### 3.2 语法 #### 镜像集群的三种模式镜像模式的配置有3种模式，用于配置主队列要有几个镜像队列： | ha-mode | ha-params | 效果 | | :------ | :----------- | :----------------------------------------------------------- | | exactly | count | 精确指定集群中队列的数量(主+从的总数量)
count如果为1意味着单个主队列。count值为3表示3个队列：1主2从。推荐设置为（节点数量/2 + 1） | | all | (none) | 把队列同步到所有节点上，包括任何新加入的节点。
镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力，包括网络IO，磁盘IO和磁盘空间使用情况。
推荐使用exactly，设置副本数为（N / 2 +1）。 | | nodes | *node names* | 指定队列创建到哪些节点，如果指定的节点全部不存在，则会出现异常。
如果指定的节点在集群中存在，但是暂时不可用，会创建节点到当前客户端连接到的节点。 | 这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。语法示例： ##### exactly模式 ```shell rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}' ``` 说明： - `rabbitmqctl set_policy`：固定写法 - `ha-two`：策略名称，自定义 - `"^two\."`：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以`two.`开头的队列名称 - `'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'`: 策略内容 - `"ha-mode":"exactly"`：策略模式，此处是exactly模式，指定副本数量 - `"ha-params":2`：策略参数，这里是2，就是副本数量为2，1主1镜像 - `"ha-sync-mode":"automatic"`：同步策略，默认是manual，即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic，则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步，会带来额外的网络开销 ##### all模式 ```shell rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}' ``` 说明： - `ha-all`：策略名称，自定义 - `"^all\."`：匹配所有以`all.`开头的队列名 - `'{"ha-mode":"all"}'`：策略内容 - `"ha-mode":"all"`：策略模式，此处是all模式，即所有节点都会称为镜像节点 ##### nodes模式 ```shell rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}' ``` 说明： - `rabbitmqctl set_policy`：固定写法 - `ha-nodes`：策略名称，自定义 - `"^nodes\."`：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以`nodes.`开头的队列名称 - `'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'`: 策略内容 - `"ha-mode":"nodes"`：策略模式，此处是nodes模式 - `"ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]`：策略参数，这里指定副本所在节点名称 #### 创建集群我们使用exactly模式的镜像，镜像数量设置为2. 执行以下命令： ```shell docker exec -it mq1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}' ``` ### 3.3 测试 #### 元数据共享测试 1. 在mq1上创建一个队列`two.queue` ![image-20230522004647516.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0fcd1ab6ad9649b18d98f7bed3173e02~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=887&h=374&s=25674&e=png&b=fefefe) 2. 在mq2和mq3上可以看到队列`two.queue` ![image-20230522005424572.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/433179cc2a0f4ea8ba7271b0eec23396~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=945&h=140&s=19755&e=png&b=f2f2f2) #### 数据共享测试 1. 向`two.queue`发送一条消息 ![image-20230522004847935.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2ca491052a8143b1ba0bc66f7c4ffafd~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=791&h=429&s=34410&e=png&b=fefefe) 2. 在mq1、mq2、mq3任意一个节点上，都可以从`two.queue`队列中看到消息其实查询消息，都是从mq1上查询得到的数据。因为two.queue在mq1节点上，mq1是主节点 ![image-20230522004952024.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0f22c7be97654850ac3cac593b48127c~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=940&h=483&s=51739&e=png&b=fefefe) #### 可用性测试 1. 关闭mq1：`docker stop mq1` 2. 去mq2或mq3上查看，发现two.queue仍然健康，并且切换到了mq2节点上 ![image-20230522005611894.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/12c21609ec074a729714f1c9ab822d69~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=944&h=135&s=20639&e=png&b=f2f1f1) ## 4. 仲裁队列 ### 4.1 介绍仲裁队列：仲裁队列是RabbitMQ3.8版本以后才有的新功能，**用来替代镜像队列**，具备下列特征： - 与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步优点： - 所有消息都是持久化的 - 仲裁队列基于Raft协议，比镜像队列更安全，性能更好当主队列收到一条消息，需要同步到副本队列，但是只要过半数的队列副本收到消息即可认为成功主队列宕机恢复后消息不丢失，不需要同步所有消息(只要同步宕机期间的新消息即可)，且同步消息是非阻塞的缺点： * 不支持惰性队列、队列和消息TTL、排它队列、非持久化消息等等 * 更高的磁盘占用，不适合消息堆积过多的情况 ### 4.2 添加仲裁队列 #### 手动创建仲裁队列 1. 创建队列 Type：选择Quorum Name：队列名称，随便起 Node：选择主节点 ![image-20230522005940047.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e7040bafed88489a83fac7510c085a06~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=974&h=394&s=30930&e=png&b=fcfcfc) 2. 查看队列下图中“+2”字样，表示队列有2个镜像队列队列副本的数量由配置参数`replication factor`决定，参数值为 5 的仲裁队列将会有 1 个主副本和 4 个从副本；每个副本都在不通的 RabbitMQ 节点上。但是目前我们的集群只有3个节点，所以有1主2从； ![image-20230522010219041.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/408a689ad42b4f2186a68a5ced607cb3~tplv-k3u1fbpfcp-jj-mark:0:0:0:0:q75.image#?w=954&h=160&s=26569&e=png&b=f2f2f2) #### 代码声明仲裁队列 ```java @Bean public Queue quorumQueue() { return QueueBuilder .durable("quorum.queue") // 持久化 .quorum() // 仲裁队列 .build(); } ``` ## 5. RabbitTemplate连接MQ集群只要使用`addresses`代替掉原来的`host`和`port`即可 ```yaml spring: rabbitmq: addresses: 192.168.119.129:5671, 192.168.119.129:5672, 192.168.119.129:5673 username: sdfsdf password: 123321 virtual-host: / ```