RabbitMQ高阶使用延时任务-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RabbitMQ高阶使用延时任务。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 从打车开始说起

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我们把滴滴打车的流程简化下

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登录app后点击打车开始进行打车
打车服务开始为司机派单
司机接单后开始给来接驾
上车乘客后处于行程中
行程结束后完成本次打车服务

1.1 需要解决的问题

我们需要实现派单服务，用户发送打车订单后需要进行进行派单，如果在指定时间内没有找到司机就会收到派单超时的通知，并且能够实时查看当前排队的抢单人数

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下面我们来介绍下涉打车涉及到的一些问题

1.1.1 打车超时

主要讲解打车服务在超时后的处理，比如打车后等待多长时间没有打到车后会通知等待超时

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2 延时任务

我们先看下如何来解决打车超时的问题

2.1 什么是延时任务

在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求，例如

生成订单30分钟未支付，则自动取消

生成订单60秒后，给用户发短信

滴滴打车订单完成后，如果用户一直不评价，48小时后会将自动评价为5星。

2.1.1 和定时任务区别

对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务，那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别

定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务

2.2 延时队列使用场景

那么什么时候需要用延时队列呢？考虑一下以下场景：

订单在十分钟之内未支付则自动取消。
新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒。
账单在一周内未支付，则自动结算。
用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。
用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。
预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议

可以想一下美团点餐，超时时间

2.3 常见方案

下面我们来介绍下常见的延时任务的解决方案

2.3.1 数据库轮询

该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行update或delete等操作

优点

简单易行，支持集群操作

缺点

对服务器内存消耗大
存在延迟，比如你每隔3分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是3分钟
假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大

2.3.1 JDK的延迟队列

该方案是利用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，是必须实现Delayed接口的。

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优点

效率高，任务触发时间延迟低。

缺点

服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
集群扩展相当麻烦
因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常
代码复杂度较高

2.3.3 netty时间轮算法

时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick

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这样可以看出定时轮由个3个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的tick数），tickDuration（一个tick的持续时间）以及 timeUnit（时间单位），例如当ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。

如果当前指针指在1上面，我有一个任务需要4秒以后执行，那么这个执行的线程回调或者消息将会被放在5上。那如果需要在20秒之后执行怎么办，由于这个环形结构槽数只到8，如果要20秒，指针需要多转2圈，位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）

优点

效率高,任务触发时间延迟时间比delayQueue低，代码复杂度比delayQueue低。

缺点

服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
集群扩展相当麻烦
因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常

2.3.4 使用消息队列

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我们可以采用RabbitMQ的延时队列，RabbitMQ具有以下两个特性，可以实现延迟队列

RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-ttl，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead letter

RabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来控制队列内出现了dead letter，则按照这两个参数重新路由。

优点

高效，可以利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展，消息支持持久化增加了可靠性。

缺点

本身的易用度要依赖于RabbitMq的运维，因为要引用RabbitMq，所以复杂度和成本变高

2.4 延时队列

RabbitMQ中没有对消息延迟进行实现，但是我们可以通过TTL以及死信路由来实现消息延迟。

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2.4.1 TTL(消息过期时间)

在介绍延时队列之前，还需要先介绍一下RabbitMQ中的一个高级特性——TTL（Time To Live）。

TTL是RabbitMQ中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间，单位是毫秒，换句话说，如果一条消息设置了TTL属性或者进入了设置TTL属性的队列，那么这条消息如果在TTL设置的时间内没有被消费，则会成为“死信”，如果不设置TTL，表示消息永远不会过期，如果将TTL设置为0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。

2.4.1.1 配置队列TTL

一种是在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

@Bean
public Queue taxiOverQueue() {
    Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
    args.put("x-message-ttl", 30000);
    return QueueBuilder.durable(TAXI_OVER_QUEUE).withArguments(args).build();
}

这样所有被投递到该队列的消息都最多不会存活超过30s，但是消息会到哪里呢，如果没有任何处理，消息会被丢弃，如果配置有死信队列，超时的消息会被投递到死信队列

2.5 死信队列

讲到延时消息就不能不讲死信队列

2.5.1 什么是死信队列

先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解

一般来说，producer将消息投递到broker或者直接到queue里了，consumer从queue取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致queue中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信，自然就有了死信队列；

2.5.2 死信队列使用场景

RabbitMQ中的死信交换器(dead letter exchange)可以接收下面三种场景中的消息:

消费者对消息使用了basicReject或者basicNack回复，并且requeue参数设置为false,即不再将该消息重新在消费者间进行投递
消息在队列中超时，RabbitMQ可以在单个消息或者队列中设置TTL属性
队列中的消息已经超过其设置的最大消息个数

2.5.3 死信队列如何使用

死信交换器不是默认的设置，这里是被投递消息被拒绝后的一个可选行为，是在创建队列的时进行声明的，往往用在对问题消息的诊断上。

死信交换器仍然只是一个普通的交换器，创建时并没有特别要求和操作，在创建队列的时候，声明该交换器将用作保存被拒绝的消息即可，相关的参数是x-dead-letter-exchange。

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2.5.4 相关代码

@Bean
public Queue taxiOverQueue() {
    Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
    // x-dead-letter-exchange    这里声明当前队列绑定的死信交换机
    args.put("x-dead-letter-exchange", TAXI_DEAD_QUEUE_EXCHANGE);
    // x-dead-letter-routing-key  这里声明当前队列的死信路由key
    args.put("x-dead-letter-routing-key", TAXI_DEAD_KEY);
    return QueueBuilder.durable(TAXI_OVER_QUEUE).withArguments(args).build();
}

2.6 打车超时处理

用户通过调用打车服务将数据放进RabbitMQ的死信队列进行延时操作，等待一段时间后，正常的业务处理还没有处理到我们发起的数据，将会进行超时处理，通过通知服务将我们的处理结构通过websocket方式推送到我们的客户端。

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2.6.1 打车超时实现

在创建队列的时候配置死信交换器并设置队列的“x-message-ttl”属性

@Bean
public Queue taxiDeadQueue() {
    return new Queue(TAXI_DEAD_QUEUE,true);
}

@Bean
public Queue taxiOverQueue() {
    Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
    // x-dead-letter-exchange    这里声明当前队列绑定的死信交换机
    args.put("x-dead-letter-exchange", TAXI_DEAD_QUEUE_EXCHANGE);
    // x-dead-letter-routing-key  这里声明当前队列的死信路由key
    args.put("x-dead-letter-routing-key", TAXI_DEAD_KEY);
    // x-message-ttl  声明队列的TTL
    args.put("x-message-ttl", 30000);
    return QueueBuilder.durable(TAXI_OVER_QUEUE).withArguments(args).build();
}