RabbitMQ如何实现消费端限流_rabbitmq消费端限流

概述

在 RabbitMQ 中，可以通过消费者端限流（Consumer Prefetch）来控制消费端处理消息的速度，以避免消费端处理能力不足或处理过慢而导致消息堆积。消费者端限流的主要目的是控制消费者每次从 RabbitMQ 中获取的消息数量，从而实现消息处理的流量控制。
RabbitMQ 提供了一种 QOS(服务质量保证)功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息还未被消费确认，则不进行新消息的消费。
RabbitMQ 为我们提供了三种机制
● 对内存和磁盘使用量设置阈值
● 于credit flow 的流控机制
● QoS保证机制
channel.basicQos()
channel.basicQos(int prefetchSize,int prefetchCount,boolean global)
一定要注意的是，如果做限流，那么no_ask是要设置为false，也就是手工签收而不是自动签收的情况下才可以做限流。
参数：
prefetchSize：消息的大小
prefetchCount：会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则该consumer将block掉，直到有消息ack
global：是否将上面设置应用于channel，简单点说，就是上面限制是channel级别的还是consumer级别
注意，prefetchSize和golobal参数还没有实现。
Channel的详细介绍：
ConnectionFactory、Connection、Channel都是RabbitMQ对外提供的API中最基本的对象。
Connection是RabbitMQ的socket链接，它封装了socket协议相关部分逻辑。
ConnectionFactory如名称，是客户端与broker的tcp连接工厂，负责根据uri创建Connection。
Channel是我们与RabbitMQ打交道的最重要的一个接口，我们大部分的业务操作是在Channel这个接口中完成的，包括定义Queue、定义Exchange、绑定Queue与Exchange、发布消息等。如果每一次访问RabbitMQ都建立一个Connection，在消息量大的时候建立TCP Connection的开销将是巨大的，效率也较低。Channel是在connection内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个thread创建单独的channel进行通讯，AMQP method包含了channel id帮助客户端和message broker识别channel，所以channel之间是完全隔离的。Channel作为轻量级的Connection极大减少了操作系统建立TCP connection的开销。
注意，rabbitmq提供了服务质量保障功能，即在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息未被确认，不进行消费新的消息。也就是说，我们要使用非自动ack

 
@Configuration
public class DirectRabbitConfig {
 
    public static final String DEAD_LETTER_EXCHANGE = "dead.latter.exchange";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "dead.latter.queue";
    public static final String DEAD_LETTER_KEY = "dead.latter.key";
 
 
    //队列 起名：TestDirectQueue
    @Bean
    public Queue TestDirectQueue() {
        //实例化队列时各个参数的含义如下：
        //name:队列名称
        // durable:是否持久化,默认是false,持久化队列：会被存储在磁盘上，当消息代理重启时仍然存在，暂存队列：当前连接有效
        // exclusive:默认也是false，只能被当前创建的连接使用，而且当连接关闭后队列即被删除。此参考优先级高于durable
        // autoDelete:默认是false,是否自动删除，当没有生产者或者消费者使用此队列，该队列会自动删除。
 
        //一般设置一下队列的持久化就好,其余两个就是默认false（消息和交换机也可以持久化，但是消息持久化的前提是需要和队列，交换机持久化一起使用）
 
        //为业务队列绑定一个死信交换机，当业务队列里的消息过期了就被转发到死信交换机，再由死信交换机发给死信队列处理
//        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", DEAD_LETTER_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", DEAD_LETTER_KEY);
        //5000毫秒
//        args.put("x-message-ttl", 5000);
 
//        return new Queue("TestDirectQueue",false,false,false,args);
        return new Queue("TestDirectQueue",false,false,false);
    }
 
    //Direct交换机 起名：TestDirectExchange
    @Bean
    DirectExchange TestDirectExchange() {
        return new DirectExchange("TestDirectExchange",true,false);
    }
 
    //绑定  将队列和交换机绑定, 并设置用于匹配键：TestDirectRouting
    @Bean
    Binding bindingDirect() {
        return BindingBuilder.bind(TestDirectQueue()).to(TestDirectExchange()).with("TestDirectRouting");
    }
 
 
    /**
     * ========================死信队列==================================
     */
    // 声明死信Exchange
    @Bean
    public DirectExchange deadLetterExchange(){
        return new DirectExchange(DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }
 
    // 声明死信队列A
    @Bean
    public Queue deadLetterQueueA(){
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE);
    }
 
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingA(){
        return BindingBuilder.bind(deadLetterQueueA()).to(deadLetterExchange()).with(DEAD_LETTER_KEY);
    }
 
 
}
@Component
@RabbitListener(queues = "TestDirectQueue")//监听的队列名称 TestDirectQueue
public class DirectReceiver {
 
     Integer index = 0;
 
    @RabbitHandler
    public void process(Channel channel,String msg) throws Exception {
        ++index;
        channel.basicQos(0, 1, false);
        //设置非自动ack
        DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel);
        channel.basicConsume("TestDirectQueue", false,consumer);
        //假设业务处理需要3秒，那么当消费者接受到消息的时候，只处理一条，且要处理3秒，那么在服务器堆积的多条信息就不会疯狂涌入
        Thread.sleep(3000);
        System.out.println(" DirectReceiver消费者收到消息  : " + msg + "，第" +index+ "条"+"======"+ new Date().toString());
    }
 
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87

RabbitMQ 中实现消费端限流的步骤

1. 设置消费者端的预取值（Prefetch Count）：
   在创建消费者时，可以通过设置 basicQos(prefetchCount) 方法来指定消费者端的预取值，即每次从 RabbitMQ 中预取的消息数量。
2. 确保消费者端开启手动应答模式：
   在设置预取值之前，确保消费者端已经开启了手动应答模式（manual ack mode），这样消费者可以自主控制何时应答消息。
3. 消费者端处理消息时进行手动应答：
   当消费者端接收到消息后，在处理完消息之后，需要显式地发送应答（ack）给 RabbitMQ，表示该消息已经被消费。这样，消费者才能继续接收下一批消息。
   下面是一个简单的 Java 示例代码，演示了如何在 RabbitMQ 中实现消费端限流：

import com.rabbitmq.client.*;

public class Consumer {
    private final static String QUEUE_NAME = "queue_name";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        int prefetchCount = 5; // 设置预取值为 5
        channel.basicQos(prefetchCount);

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Received: " + message);

            // 模拟消息处理
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); // 手动应答消息
        };

        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> { });
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

在上述代码中，我们首先创建了连接和信道，并声明了一个名为 “queue_name” 的队列。然后，通过 channel.basicQos(prefetchCount) 方法设置了消费者端的预取值为 5。接着，我们定义了一个 DeliverCallback 回调函数，在其中处理消息并手动应答。最后，通过 channel.basicConsume() 方法启动消费者端。
通过设置预取值和手动应答，消费者端可以控制自身处理消息的速度，有效地实现消费端的限流。希望这个示例能帮助您理解如何在 RabbitMQ 中实现消费端限流！