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channel.basicPublish(“”, “myDurableQueue”, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
#### 自动故障转移(Automatic Failover)
客户端可以配置为连接到一个节点列表,如果当前节点不可用,客户端会自动尝试连接列表中的下一个节点。
#### 客户端自动恢复(Automatic Client Recovery)
某些RabbitMQ客户端支持自动恢复,它们能在连接断开后尝试重新连接,并恢复队列、交换器和绑定。
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setAutomaticRecoveryEnabled(true);
#### 细节详尽 在部署高可用RabbitMQ系统时,需要考虑的细节包括: 1. **网络延迟和分区**: 在节点间同步状态时,网络延迟和分区会影响性能和可靠性。 2. **资源占用**: 镜像队列需要额外的内存和磁盘空间。 3. **同步策略**: 需要平衡同步的即时性和对系统性能的影响。 4. **故障检测和恢复**: 必须有健全的监控系统来快速检测故障并采取相应措施。 5. **版本兼容性**: 确保集群中的所有节点运行兼容的RabbitMQ和Erlang版本。 #### 代码演示: 下面是一个使用Java客户端创建和使用持久化镜像队列的示例:
import com.rabbitmq.client.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class HighAvailabilityExample {
public static void main(String[] argv) throws Exception { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("my.rabbitmq.host"); factory.setUsername("guest"); factory.setPassword("guest"); factory.setVirtualHost("/"); factory.setAutomaticRecoveryEnabled(true); // Enable automatic connection recovery try (Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel()) { // 设置队列镜像参数 Map<String, Object> args = new HashMap<>(); args.put("x-ha-policy", "all"); // 队列在所有节点上镜像 // 创建一个持久化的镜像队列 boolean durable = true; channel.queueDeclare("haQueue", durable, false, false, args); // 发布持久化消息 String message = "Highly Available Message"; channel.basicPublish("", "haQueue", MessageProperties.PERSISTENT\_TEXT\_PLAIN, message.getBytes("UTF-8")); System.out.println("Sent '" + message + "'"); } }
}
在这个示例中,我们使用了`queueDeclare`方法的`args`参数来设置队列为镜像队列。`x-ha-policy`参数设置为`"all"`,意味着队列将在集群中所有的节点上进行镜像。同时,我们设置了`MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN`来确保消息持久化。 #### 源码解析: 在RabbitMQ的Erlang源码中,高可用性相关的实现集中在几个关键组件: ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4285dcb2103411bafa36783591610406.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/34b9d395f6437b9e19b458e3bc2b21c2.png) ![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3b8253c41ab0f7e39f0151fcb8448460.png) **既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!** **由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新** **[需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/forums/4f45ff00ff254613a03fab5e56a57acb)** 、讲解视频,并且后续会持续更新** **[需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/forums/4f45ff00ff254613a03fab5e56a57acb)**
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