🏆🏆🏆教程全知识点简介：微服务保护、服务异步通信、消息中间件部署、分布式事务、搜索引擎、缓存、数据同步以及相关组件的安装配置等技术要点。在微服务保护方面，介绍了 Sentinel 的基础知识，包括雪崩问题、超时处理、舱壁模式、断路器机制，以及不同服务保护技术的对比；讲解了流量控制（簇点链路、流控模式、热点参数限流）、隔离与降级（FeignClient 整合 Sentinel、线程隔离）、授权规则（自定义异常结果）及规则持久化（规则管理模式与 pull 模式），并演示了基于 Nacos 的规则持久化改造。服务异步通信部分探讨了消息可靠性（生产者消息确认、Return 回调、ConfirmCallback）、死信交换机、TTL 队列等高级应用。RabbitMQ 部署指南涵盖了单机部署、DelayExchange 插件安装、集群部署、镜像模式等内容。分布式事务部分介绍了 CAP 定理、BASE 理论、常见解决方案，Seata 的基础与部署（TC 服务部署、Nacos 配置、数据库表创建）、多种事务模式（XA 模式及优缺点、四种模式对比）和高可用架构。分布式搜索引擎章节讲解了 Elasticsearch 的原理（ELK 技术栈、倒排索引）、索引库与文档操作、RestAPI 与 RestClient 的使用、排序与高亮、酒店搜索案例（分页、竞价排名、ad标记、算分函数）、自动补全、数据同步（同步调用、监听 binlog）、集群搭建与脑裂问题、分片存储测试，以及单点 ES、Kibana、IK 分词器安装。缓存部分介绍了 Redis 持久化（RDB 与 AOF 对比）、单机安装 Redis、Redis 集群、多级缓存（JVM 进程缓存、Caffeine）、请求参数处理、Tomcat 查询、HTTP 工具与 CJSON 工具类、Redis 缓存查询。数据同步与网关部分包括 Canal 安装（开启 MySQL 主从、设置权限）、OpenResty 安装（开发库、目录结构、环境变量配置）及运行流程。
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🚀🚀🚀本篇主要内容
2.死信交换机
2.1.初识死信交换机
2.1.1.什么是死信交换机
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）：
- 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
- 消息是一个过期消息，超时无人消费
- 要投递的队列消息满了，无法投递
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simple.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：
另外，队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：
- 死信交换机名称
- 死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey
这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。
2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展）
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。
可以给simple.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。
在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：
// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化
.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}
// 声明死信交换机 dl.direct
@Bean
public DirectExchange dlExchange(){
return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
}
// 声明存储死信的队列 dl.queue
@Bean
public Queue dlQueue(){
return new Queue("dl.queue", true);
}
// 将死信队列 与 死信交换机绑定
@Bean
public Binding dlBinding(){
return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
}
2.1.3.总结
什么样的消息会成为死信？
- 消息被消费者reject或者返回nack
- 消息超时未消费
- 队列满了
死信交换机的使用场景是什么？
- 如果队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机；
- 可以利用死信交换机收集所有消费者处理失败的消息（死信），交由人工处理，进一步提高消息队列的可靠性。
2.2.TTL
一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：
- 消息所在的队列设置了超时时间
- 消息本身设置了超时时间
2.2.1.接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
key = "ttl"
))
public void listenDlQueue(String msg){
log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
}
2.2.2.声明一个队列，并且指定TTL
要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：
@Bean
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
.build();
}
注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct
声明交换机，将ttl与交换机绑定：
@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@Bean
public Binding ttlBinding(){
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}
发送消息，但是不要指定TTL：
@Test
public void testTTLQueue() {
// 创建消息
String message = "hello, ttl queue";
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationDa
# 3.惰性队列
## 3.1.消息堆积问题
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。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问
