服务异步通讯——RabbitMQ

RabbitMQ

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是一个人却不能跟多个人同时通话。而发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

同步调用的优点：

• 时效性较强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

• 耦合度高：每次加入新的需求，都要修改原来的代码。
• 性能和吞吐能力下降：调用者需要等待服务提供者响应，如果调用链过长则响应时间等于每次调用的时间之和。
• 有额外的资源消耗：调用链中的每个服务在等待响应过程中，不能释放请求占用的资源，高并发场景下会极度浪费系统资源。
• 有级联失败问题：如果服务提供者出现问题，所有调用方都会跟着出问题，如同多米诺骨牌一样，迅速导致整个微服务群故障。

异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个类似于数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

异步通讯的优点：

• 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

• 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题

• 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用

• 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换

• 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

• 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
• 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能。

技术对比

现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是MQ技术。

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见MQ的对比：

如果追求可用性，可以选择Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ

如果追求可靠性，可以选择RabbitMQ、RocketMQ

如果追求吞吐能力，选择RocketMQ、Kafka

追求消息低延迟，选择RabbitMQ、Kafka

为什么选择RabbitMQ而不是其它的MQ？

kafka是以吞吐量高而闻名，不过其数据稳定性一般，而且无法保证消息有序性。RabbitMQ基于面向并发的语言Erlang开发，吞吐量不如Kafka，但消息可靠性较好，并且消息延迟极低，集群搭建比较方便。支持多种协议，并且有各种语言的客户端，比较灵活。Spring对RabbitMQ的支持也比较好，使用起来比较方便。

安装RabbitMQ

在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

下载镜像

在线拉取镜像

docker pull rabbitmq:3-management

安装MQ

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \  
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

RabbitMQ的基本结构：

RabbitMQ中的一些角色：

• publisher：生产者
• consumer：消费者
• exchange：交换机，负责消息路由
• queue：队列，存储消息
• Virtual Host：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

RabbitMQ消息模型

MQ的官方文档中给出了5个MQ的Demo示例，对应了几种不同的用法：

• 基本消息队列（BasicQueue）

• 工作消息队列（WorkQueue）

发布订阅（Publish、Subscribe），又根据交换机类型不同分为三种：

• Fanout Exchange：广播

• Direct Exchange：路由

• Topic Exchange：主题

入门案例

简单队列模式的模型图：

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

• publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
• queue：消息队列，负责接受并缓存消息
• consumer：订阅队列，处理队列中的消息

publisher实现

实现思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 发送消息
• 关闭连接和channel

代码实现：

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.xxx.xxx");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

consumer实现

实现思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 订阅消息

代码实现：

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.xxx.xxx");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

总结

基本消息队列的消息发送流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

1. 建立connection

2. 创建channel

3. 利用channel声明队列

4. 定义consumer的消费行为handleDelivery()

5. 利用channel将消费者与队列绑定

SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

• 自动声明队列、交换机及其绑定关系
• 基于注解的监听器模式，异步接收消息
• 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

Basic Queue 简单队列模型

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.xxx.xxx # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123456 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.xxx.xxx # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123456 # 密码

然后在consumer服务的listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息。

WorkQueue

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，效率就能大大提高了。

消息发送

利用循环发送，来模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

总结

Work模型的使用过程：

• 多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
• 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

发布/订阅

发布订阅的模型如图：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

• Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
• Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
  • Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
  • Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
  • Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

Fanout

Fanout，英文翻译是扇出，在MQ中译为广播更合适。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

1. 可以有多个队列

2. 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）

3. 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定

4. 交换机把消息发送给绑定过的所有队列

5. 订阅队列的消费者都能拿到消息

案例测试：

• 创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
• 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 队列名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

小结

交换机的作用是什么？

• 接收publisher发送的消息。
• 将消息按照规则路由到与之绑定的队列。
• 不能缓存消息，路由失败，消息丢失。
• FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列。

声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？

• Queue
• FanoutExchange
• Binding

Direct

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

• 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
• 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
• Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

案例需求如下：

1. 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2

3. 在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息。

基于注解声明队列和交换机

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

总结

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？

• Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列。
• Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列。
• 如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似。

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？

• @Queue
• @Exchange

Topic

说明

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

举例：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

item.*：只能匹配item.spu

图示

解释：

• Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
• Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

实现思路如下：

1. 并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

2. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2

3. 在publisher中编写测试方法，向item. topic发送消息。

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
     * topicExchange
     */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

总结

描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？

• Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 **.** 分割
• Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
• #：代表0个或多个词
• *：代表1个词

消息转换器

Spring会把发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大
• 有安全漏洞
• 可读性差

默认转换器

修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

配置JSON转换器

显然，JDK序列化方式并不合适。可以使用JSON方式来做序列化和反序列化，使得消息体的体积更小、可读性更高。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

消息可靠性

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：

其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：

• 发送时丢失：
  • 生产者发送的消息未送达exchange
  • 消息到达exchange后未到达queue
• MQ宕机，queue将消息丢失
• consumer接收到消息后未消费就宕机

针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：

• 生产者确认机制
• mq持久化
• 消费者确认机制
• 失败重试机制

生产者消息确认

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。

返回结果有两种方式：

• publisher-confirm，发送者确认
  • 消息成功投递到交换机，返回ack
  • 消息未投递到交换机，返回nack
• publisher-return，发送者回执
  • 消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。

注意：确认机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一id，以区分不同消息，避免ack冲突。

修改配置

首先，修改生产者服务中的application.yml文件，添加下面的内容：

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated
    publisher-returns: true
    template:
      mandatory: true

• publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
  • simple：同步等待confirm结果，直到超时
  • correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
• publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
• template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

定义Return回调

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置。

在生产者服务中添加一个Config配置类

@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        // 获取RabbitTemplate
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
        // 设置ReturnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            // 投递失败，记录日志
            log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
                     replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
            // 如果有业务需要，可以重发消息
        });
    }
}

定义ConfirmCallback

ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。

在生产者服务的测试类中，定义一个单元测试方法

public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
    // 1.消息体
    String message = "hello, spring amqp!";
    // 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 3.添加callback
    correlationData.getFuture().addCallback(
        result -> {
            if(result.isAck()){
                // 3.1.ack，消息成功
                log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
            }else{
                // 3.2.nack，消息失败
                log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
            }
        },
        ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
    );
    // 4.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);

    // 休眠一会儿，等待ack回执
    Thread.sleep(2000);
}

消息持久化

生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。

要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。

• 交换机持久化
• 队列持久化
• 消息持久化

必须保证上述三点都持久化，才是真正的消息持久化。

交换机持久化

RabbitMQ中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
    // 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
    return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
}

默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：

队列持久化

RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。

SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：

@Bean
public Queue simpleQueue(){
    // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D的标示：

消息持久化

利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

• 1：非持久化
• 2：持久化

用java代码指定

@Test
public void testDurableMessage(){
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello,TTL Queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue",message,correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功！");
}

默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。

消费者消息确认

RabbitMQ是阅后即焚机制，即RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除此消息。

而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。

如果RabbitMQ投递消息给消费者，消费者获取消息后，并返回ACK给RabbitMQ，RabbitMQ删除消息之后，此时消费者宕机，接收到的消息还未来得及处理。这样，消息就丢失了，因此消费者返回ACK的时机相当重要。

而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

•manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack(根据业务情况，自行判断什么时候该返回ack)。

•auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack(类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack)。

•none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除(消息投递是不可靠的，可能丢失)。

配置确认模式

修改消费者服务的application.yml文件，添加下面内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 自动ACK

修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
    log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
    // 模拟异常
    System.out.println(1 / 0);
    log.debug("消息处理完成！");
}

在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）

抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：

消费失败重试机制

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

此时有两种解决办法：1、本地重试。2、失败策略。

本地重试

可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。

修改消费者服务的application.yml文件，添加内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 最大重试次数
          stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false

重启消费者服务，重复之前的测试。可以发现：

• 在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明触发本地重试。
• 查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq将消息删除了。

由此可见当开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试。重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃。

失败策略

在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：

• RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式
• ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队
• RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

配置失败策略

1. 在消费者服务中定义处理失败消息的交换机和队列

@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
    return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
    return new Queue("error.queue", true);
}
@Bean
public Binding errorBinding(){
    return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
}

2. 定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机

@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
    return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}

完整代码

@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
    @Bean
    public DirectExchange errorMessageExchange(){
        return new DirectExchange("error.direct");
    }
    @Bean
    public Queue errorQueue(){
        return new Queue("error.queue", true);
    }
    @Bean
    public Binding errorBinding(){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
    }

    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

由此可以得出，确保RabbitMQ消息的可靠性的措施有：

1. 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列。
2. 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失。
3. 开启消费者确认机制为auto，由spring确定消息处理成功之后完成ACK。
4. 开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理。

死信交换机

定义

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，简称DLX）。

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。

利用死信交换机接收死信

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。

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。

在消费者服务中，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");
}

使用场景：

1. 队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机。
2. 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。

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

声明队列时指定TTL

在消费者服务的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);
}

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
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功");
}

发送消息时指定TTL

在发送消息时，也可以指定TTL：

@Test
public void testTTLMsg() {
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setExpiration("10000")
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    log.debug("发送消息成功");
}

延迟队列

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包括：

• 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
• 预约工作会议，10分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果。

这个插件就是DelayExchange插件。

参考RabbitMQ的插件列表页面：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

使用方式可以参考官网地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

安装DelayExchange插件

可以去对应的GitHub页面下载3.8.9版本的插件，地址为https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9

这个对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。

上传插件

因为是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。但是前面安装MQ时并未挂载数据卷，所以这里重新创建一个MQ容器。

先移除之前创建的容器

docker rm -f mq

创建MQ容器

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

使用下面命令查看数据卷

docker volume inspect mq-plugins

可以得知挂载的位置在/var/lib/docker/volumes/mq-plugins/_data

将下载好的插件上传至该目录即可。

安装插件

安装需要进入MQ容器内部执行安装，执行以下命令

docker exec -it mq bash

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

安装成功结果如下：

DelayExchange原理

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当有消息发送到delayExchange时，流程如下：

1. 接收消息

2. 判断消息是否具备x-delay属性

3. 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

4. 返回routing not found结果给消息发送者

5. x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列

使用DelayExchange

插件的使用也非常简单：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即可，然后声明队列与其绑定即可。

声明DelayExchange交换机

基于注解方式(推荐)

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "dl.queue", durable = "true"),
    exchange = @Exchange(name = "dl.direct"),
    key = "dl" ))public void listenDlQueue(String msg){
    log.info("接收到 dl.queue的延迟消息：{}", msg);
}

基于@Bean方式

@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
    return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@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.direct") // 指定死信交换机
            .deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信RoutingKey
        .build();
}
@Bean
public Binding simpleBinding(){
    return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}

发送消息时，一定要携带x-delay属性，并指定延迟的时间。

@Test
public void testTTLMsg() {
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setExpiration("5000") 
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
}

惰性队列

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，这就是消息堆积问题。

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

惰性队列

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

基于命令行设置lazy-queue

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。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues  

• rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
• set_policy ：添加一个策略
• Lazy ：策略名称，可以自定义
• "^lazy-queue$" ：用正则表达式匹配队列的名字
• '{"queue-mode":"lazy"}' ：设置队列模式为lazy模式
• --apply-to queues ：策略的作用对象，是所有的队列

基于@Bean声明lazy-queue

@Bean
public Queue lazyQueue(){
    return QueueBuilder
        .durable("lazy.queue")
        .lazy() // 开启x-queue-mode为lazy
        .build();
}

基于@RabbitListener声明LazyQueue

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
	name = "lazy.queue",
    durable = "true",
    arguments = @Argument(name = "x-queue-mode",value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String message){
    log.info("接收到 lazy.queue 的消息：{}",message);
}

惰性队列的优点：

• 基于磁盘存储，消息上限高
• 没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点：

• 基于磁盘存储，消息时效性会降低
• 性能受限于磁盘的IO

MQ集群

集群的分类

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。

• 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，但主从同步并不是强一致的，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：

• 仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

普通集群

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

• 会在集群的各个节点间共享部分数据，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，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
• 队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失

结构如下

部署

计划部署三节点的mq集群：

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

RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。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。

要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。

每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令

docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

记录保存获取到的Cookie值，以备后用。

接下来，停止并删除当前的mq容器，重新搭建集群。

docker rm -f mq

准备集群配置

在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：

cd /tmp
# 创建文件
touch rabbitmq.conf

文件内容如下：

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

再创建一个文件，记录cookie

cd /tmp
# 创建cookie文件
touch .erlang.cookie
# 写入cookie
echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限
chmod 600 .erlang.cookie

准备三个目录,mq1、mq2、mq3：

cd /tmp
# 创建目录
mkdir mq1 mq2 mq3

然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3：

# 进入/tmp
cd /tmp
# 拷贝
cp rabbitmq.conf mq1
cp rabbitmq.conf mq2
cp rabbitmq.conf mq3
cp .erlang.cookie mq1
cp .erlang.cookie mq2
cp .erlang.cookie mq3

启动集群

创建网络

docker network create mq-net

运行命令

# 运行mq1
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq1 \
--hostname mq1 \
-p 8071:5672 \
-p 8081:15672 \
rabbitmq:3.8-management

# 运行mq2
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq2 \
--hostname mq2 \
-p 8072:5672 \
-p 8082:15672 \
rabbitmq:3.8-management

# 运行mq3
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management

到此，一个普通的集群就部署完毕。

镜像集群

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。

官方文档地址：https://www.rabbitmq.com/ha.html

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征。

• 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
• 创建队列的节点被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。
• 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
• 所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
• 主宕机后，镜像节点会替代成新的主(如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失)
• 不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成(但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量)

结构如下

默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点。

但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。

用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。

当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。

部署

镜像模式的配置有3种模式：

exactly模式

进入任意容器

docker exec -it mq1 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

• 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

进入任意容器

docker exec -it mq2 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}'

• 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

进入容器

docker exec -it mq3 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'

• 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

仲裁队列

从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。

添加仲裁队列

控制台添加

在任意控制台添加一个队列，一定要选择队列类型为Quorum类型。

在任意控制台查看队列：

可以看到，仲裁队列的 + 2 字样。代表这个队列有2个镜像节点。

因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果你的集群有7个节点，那么镜像数肯定是5；而我们集群只有3个节点，因此镜像数量就是3。

SpringAMQP创建

@Configuration
public class QuorumConfig{
    @Bean
    public Queue quorumQueue() {
        return QueueBuilder
            .durable("quorum.queue") // 持久化 
            .quorum() // 仲裁队列
            .build();
    }
}

SpringAMQP连接集群，只需要在yaml中配置即可

spring:
	rabbitmq:
		addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073
		username: admin 
		password: 123456
		virtual-host: /

集群扩容

启动一个新的MQ容器

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq4 \
--hostname mq5 \
-p 8074:15672 \
-p 8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management

进入容器控制台

docker exec -it mq4 bash

停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

重置RabbitMQ中的数据：

rabbitmqctl reset

加入mq1

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

增加仲裁队列副本

先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况，进入mq1容器：

docker exec -it mq1 bash

执行命令：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

现在让mq4也加入进来

rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mq4"

再次查看副本情况

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

查看控制台，发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-799812.html

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