RabbitMQ(三) -- 消息与队列进阶

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一:摘要概述

二:基础生产应用

2.1 基础生产API

前面两篇文章已经或多或少接触到生产者与服务端交互,核心在于交换器,生产者不会与数据存储的队列直接耦合。即消息生产发送时必要结构应该有目标交换器、routingKey、消息体

在这里插入图片描述

参数 含义
exchange 交换器名称
routingKey 交换器路由消息的规则
BasicProperties 消息的一些属性特点,后续再深入跟进理解
body 消息内容byte数组
		// 前提已经创建好队列与交换器并进行绑定
        String exchangeName = "exchangeName";
        String routingKey = "routingKey";
        String message = "message";
        // 基础投递消息
        channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,null,message.getBytes());
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2.2 mandatory详解
参数 含义
mandatory 至少匹配一个,若交换器中消息未匹配到任意一个队列路由,可以通过ReturnListener监控获取
immediate 活跃匹配,不仅仅要求匹配到队列,且要求该队列有消费者连接。若无消费者连接则不会路由至该队列,若最后没有路由到任意一个队列,可以通过ReturnListener获取。3.0已经废弃,设置为true使用将发生异常信息
        String exchangeName = "exchangeName";
        String routingKey = "routingKey";
        String message = "message";
        // 测试mandatory
        boolean mandatory = true, immediate  = false;
        String badRoutingKey = "badRoutingKey";
        channel.basicPublish(exchangeName,badRoutingKey,mandatory,immediate,basicProperties,message.getBytes());
        // 增加ReturnListener
        ReturnListener returnListener = new ReturnListener() {
            @Override
            public void handleReturn(int replyCode, String replyText, String exchange, 
                                     String routingKey, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body){
                System.out.println(new String(body));
            }
        };
        channel.addReturnListener(returnListener);
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2.3 备胎交换器

通过添加ReturnListener确实可以保证交换器中未被路由的消息不丢失,但是引发的血案就是客户端逻辑复杂化,反正个人不是很喜欢在正常逻辑中处理意外情况,这样会导致后期迭代、维护成本上升。这时候就可以通过备胎交换器解决

交换器创建时绑定一个备胎交换器,当消息没有对应路由队列时就会转发到这个备胎交换器,这与后面讲得死信交换器队列有一定相似之处。通过前面交换器创建代码一直设置为null的第五个参数Map实现,该参数通过key-value形式设置一些属性特征,后面队列也会使用到这个Map

key为 alternate-exchange,value为备胎交换器名称

        // 创建备胎交换器与队列
        String alternateExchangeName = "alternateExchange",alternateQueueName = "alternateQueue";
        String alternateBinding = "alternateBinding";
        channel.exchangeDeclare(alternateExchangeName,BuiltinExchangeType.DIRECT,true,false,null);
        channel.queueDeclare(alternateQueueName,true,false,false,null);
        channel.queueBind(alternateQueueName,alternateExchangeName,alternateBinding);

        // 将备胎交换器设置到参数中
        Map<String,Object> exchangeArgumentMap = new HashMap<>();
        exchangeArgumentMap.put("alternate-exchange",alternateExchangeName);
        channel.exchangeDeclare("exchangeName", BuiltinExchangeType.DIRECT,true,false,exchangeArgumentMap);

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  • 通过控制面板查看交换器会有AE标识标识该交换器绑定有备胎交换器
  • 备胎交换器路由到队列使用的routingKey为消息携带的routingKey
  • 若原消息设置有消息过期等属性转发到备胎交换器路由后依然具备该属性
    在这里插入图片描述

三:Durable持久化

前面接触到创建交换器Exchange、队列Queue时都会有参数Durable持久化的存在,但是思考一下,队列持久化以后消息就会持久化保存?答案是否定的,可以测试一下这个结论重启RabbitMQ服务应用即可

若想要实现消息的持久化则还需要在发送消息时通过上一节讲到的BasicProperties属性对象完成。该对象中存在诸多属性表示消息的特性,不做集中讲解,拆分到具体特性单元中讲解。回到消息持久化操作上,BasicProperties类中存在属性deliveryMod

  • 1表示消息不持久化
  • 2表示消息持久化

如下所示代码Demo,BasicProperties是一个接口,实例化需要借助与AMQP接口的静态内部类即AMQP.BasicProperties实现。当然还有一点就是该内部类设计了建造者模式,大大方便客户端API操作

	AMQP.BasicProperties basicProperties = new AMQP.BasicProperties
											  .Builder()
											  .deliveryMode(2)
											  .build();
	channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,basicProperties,message.getBytes());
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如果单纯仅仅为了消息持久化特性,可以使用MessageProperties枚举类,该类中封装了几种常用BasicProperties对象实例,主要是针对持久化、优先级两个属性。最后提一点就是发送一条消息后可以重启服务器进行验证测试,测试过程结果本文不再赘述

	// deliveryMod 为 2表示持久化
	// priority 为 0 表示最低优先级
	// contentType 为 text/palin表示文本消息
    AMQP.BasicProperties persistentTextPlain = MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN;
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四:Priority优先级

生活中尊卑有序、长幼有别,技术上自然存在优先级概念,比如滴滴打车那种加钱插队操作就可以使用消息优先级实现。上一节中提到了优先级属性priority,看过我前面Java队列的文章其中就有优先级队列ProrityBlockingQueue,当然这只是联想而已,RabbitMQ中实现消息优先级还是依赖于对象BasicProperties

	AMQP.BasicProperties basicProperties = new AMQP.BasicProperties
											  .Builder()
											  .priority(9)
											  .build();
	channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,basicProperties,message.getBytes());
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数字越大优先级别越高,当然这个范围一般在0-9之间即可。测试时发送不同优先级消息到队列中消费查看结果即可,下图所示发现只是按照消息插入的顺序消费,优先级并未生效,你在搞什么飞机?稍安勿躁,若实现消息优先级则必须设置队列为优先级队列

在这里插入图片描述
设置优先级队列操作在队列实例化时通过参数map实现,前面一直展示代码时queueDeclare()第五个参数都设置为null,其实该参数为Map集合,表示可以通过key-value的形式设置队列的其它属性。其中优先级key为x-max-priority,value表示优先级最大数值。通过控制台可以看到队列属性多了Pri标志,表示该队列为优先级队列

        Map<String,Object> argumentMap = new HashMap<>();
        argumentMap.put("x-max-priority",10);
        channel.queueDeclare("queueName",true,false,false,argumentMap);
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再使用代码进行测试将会得到如下示例,消息生产是安装优先级倒序,即0-9进行投递。最后消费结果为9-0,表示优先级生效,且证明优先级策略为数值越大优先级越高
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五:TTL 自动删除过期

反正个人在学习这里时脑海中总是联想到Redis的TTL,实践场景个人理解可以用到具备一定时效性消息上。如上层业务调用短信交付模块功能,需要异步通过RabbitMQ通信交换消息,上层业务常见会Redis缓存生成校验码,且设置一定过期时效,若超过时限则用户接收到短信也是无用的。这时就可以考虑将Redis中的TTL与RabbitMQ中的TTL时效一致,保证用户接收到的验证短信都具备可用性

自然,相对于Durable、Priority等特性需要队列与消息合作完成而言,TTL自动删除过期在这点上具有独立性。可以做如下三个方面设置:

  • 设置某个单独消息的过期时间
  • 设置某个队列的过期时间
  • 设置某个队列中消息过期时间(这样相当于统一设置队列中所有消息过期TTL)
5.1 单消息TTL

某条消息的TTL时间借助于BasicProperties 实例对象的expiration属性完成,单位为ms。其余的就不多赘述,测试时发送一条20s消息验证即可

	AMQP.BasicProperties basicProperties = new AMQP.BasicProperties
											  .Builder()
											  .expiration("20000")
											  .build();
	channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,basicProperties,message.getBytes());
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5.2 队列TTL

某个队列长时间不进行操作后需要被删除则可以使用设置队列TTL时间实现,这个实现方式依旧采用Map方式,key为x-expires,value为过期时限,单位ms

        Map<String,Object> argumentMap = new HashMap<>();
        argumentMap.put("x-expires",2000);
        channel.queueDeclare("queueName",true,false,false,argumentMap);
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最后通过面板可以看到队列属性中多了Exp标识,该标识标识队列为自动过期删除队列

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5.3 队列消息TTL

某个队列中所有消息过期时长一致,有必要在每个消息生产是设置单消息TTL?自然这时候就可以采用队列消息TTL策略实现,其实现不言而喻自然是依赖于队列实例化时设置

        Map<String,Object> argumentMap = new HashMap<>();
        argumentMap.put("x-message-ttl",2000);
        channel.queueDeclare("queueName",true,false,false,argumentMap);
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通过控制面板可以观察到对列属性多了TTL标识,该标识表示队列中消息到期自动删除

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六:MaxLength、MaxLengthBytes

消息可以无限积压?可以传输任意大小消息?自然,RabbitMQ的设计考虑到这两点,可以通过在队列初始化的操作中设置。其实个人理解这两个属性作用意义不大,仁者见仁智者见智,知识完整性还是需要考虑的

  • key为x-max-length表示队列最大积压消息数量限制
  • key为x-max-length-bytes表示单消息最大字节数量
        Map<String,Object> argumentMap = new HashMap<>();
        argumentMap.put("x-max-length",1);
        argumentMap.put("x-max-length-bytes",1024);
        channel.queueDeclare("queueName",true,false,false,argumentMap);
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Lim标识标识队列限制最大消息积压数量,Lim B表示队列限制单消息最大字节数。两个策略可以同时设置,共同生效。测试发现当超过最大积压数量时会删除头部消息腾出空间存放新消息,这是RabbitMQ默认采用的策略drop-head

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如果想实现拒绝新消息加入则可以使用参数x-overflow实现,key为x-overflow,value为reject-publish表示拒绝接收新消息加入队列。可以采用不同策略然后超过最大积压数量设置值,查看最后消费到的数据是否与策略实现理论结果一致

        argumentMap.put("x-overflow","reject-publish");
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七:Dead-Letter 死信转发

前面讲到单消息自动过期TTL策略实现使用BasicProperties类属性expiration即可,同时也说到了队列积压消息最大数量限制在队列实例化时依赖x-max-length属性实现,采用默认策略drop-head会删除头部消息。问题来了,这些操作都会导致消息丢失,这时候若想换个地方存储这些消息怎么办?可采用队列死信转发实现,场景如下:

  • 使用BasicProperties属性expiration设置的TTL到期自动删除消息
  • 使用x-max-length限制消息最大积压数量,且采用默认策略drop-head删除的头部消息
  • 后面讲消费者会讲到的消息确认机制中拒绝确认消息,且未将消息放回队列中删除的消息
        // 设置死信交换器
        channel.exchangeDeclare("deadExchange",BuiltinExchangeType.DIRECT, true,false,null);
        // 设置死信队列
        channel.queueDeclare("deadQueue",true,false,false,null);
        // 绑定死信交换器与队列
        channel.queueBind("deadQueue","deadExchange","deadBinding");
        // 设置正常队列的死信交换器
        Map<String,Object> argumentMap = new HashMap<>();
        argumentMap.put("x-dead-letter-exchange","deadExchange");
        argumentMap.put("x-dead-letter-routing-key","deadBinding");
        channel.queueDeclare("queueName",true,false,false,argumentMap);
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首先在控制面板上可以看到正常队列有DLXDLK两个标识,表示该队列设置了死信交换器和死信路由routingKey。其次最终结果是TTL到期自动删除的消息转发到了deadQueue中。最后需要说明若不设置x-dead-letter-routing-key参数,死信交换器将采用消息自身携带的routingKey进行路由

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思考题:

	如何用死信队列实现延迟队列,并考虑具体场景如订单倒计时关闭
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