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当初我学RabbitMQ的时候,第一时间就上GitHub找相应的教程,但是令我很失望的是没有找到,Spring,Mybatis之类的教程很多,而RabbitMQ的教程几乎找不到,看的最多的就是朱小厮大佬的博客。后来想着索性自己总结一下吧,有不恰当的地方欢迎小伙伴指出。
这篇文章主要是对着我在GitHub上的源码解释的,因此本文并没有太多的源码。写了挺长时间的,为了防止迷路,欢迎大家star和fork
github地址:https://github.com/erlieStar/rabbitmq-examples
我们先来看一下一条消息在RabbitMQ中的流转过程
图示的主要流程如下
整个流程主要就4个参与者message,exchange,queue,consumer,我们就来认识一下这4个参与者
消息可以设置一些列属性,每种属性的作用可以参考《深入RabbitMQ》一书
属性名 | 用处 |
---|---|
contentType | 消息体的MIME类型,如application/json |
contentEncoding | 消息的编码类型,如是否压缩 |
messageId | 消息的唯一性标识,由应用进行设置 |
correlationId | 一般用作关联消息的message-id,常用于消息的响应 |
timestamp | 消息的创建时刻,整型,精确到秒 |
expiration | 消息的过期时刻,字符串,但是呈现格式为整型,精确到秒 |
deliveryMode | 消息的持久化类型 ,1为非持久化,2为持久化,性能影响巨大 |
appId | 应用程序的类型和版本号 |
userId | 标识已登录用户,极少使用 |
type | 消息类型名称,完全由应用决定如何使用该字段 |
replyTo | 构建回复消息的私有响应队列 |
headers | 键/值对表,用户自定义任意的键和值 |
priority | 指定队列中消息的优先级 |
接收消息,并根据路由键转发消息到所绑定的队列,常用的属性如下
交换机属性 | 类型 |
---|---|
name | 交换器名称 |
type | 交换器类型,有如下四种,direct,topic,fanout,headers |
durability | 是否需要持久化,true为持久化。持久化可以将交换器存盘,在服务器重启的时候不会丢失相关信息 |
autoDelete | 与这个Exchange绑定的Queue或Exchange都与此解绑时,会删除本交换器 |
internal | 设置是否内置,true为内置。如果是内置交换器,客户端无法发送消息到这个交换器中,只能通过交换器路由到交换器这种方式 |
argument | 其他一些结构化参数 |
我们最常使用的就是type属性,下面就详细解释type属性
发送到该交换机的消息都会路由到与该交换机绑定的所有队列上,可以用来做广播
不处理路由键,只需要简单的将队列绑定到交换机上
Fanout交换机转发消息是最快的
把消息路由到BindingKey和RoutingKey完全匹配的队列中
前面说到,direct类型的交换器路由规则是完全匹配RoutingKey和BindingKey。topic和direct类似,也是将消息发送到RoutingKey和BindingKey相匹配的队列中,只不过可以模糊匹配。
BindIngKey | 能够匹配到的RoutingKey |
---|---|
java.# | java.lang,java.util, java.util.concurrent |
java.* | java.lang,java.util |
*.*.uti | com.javashitang.util,org.spring.util |
假如现在有2个RoutingKey为java.lang和java.util.concurrent的消息,java.lang会被路由到Consumer1和Consumer2,java.util.concurrent会被路由到Consumer2。
headers类型的交换器不依赖于路由键的匹配规则来路由消息,而是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配。headers类型的交换器性能差,不实用,基本上不会使用。
队列的常见属性如下
参数名 | 用处 |
---|---|
queue | 队列的名称 |
durable | 是否持久化,true为持久化。持久化的队列会存盘,在服务器重启的时候可以保证不丢失相关信息 |
exclusive | 设置是否排他,true为排他。如果一个队列被声明为排他队列,该队列仅对首次声明他它的连接可见,并在连接断开时自动删除(即一个队列只能有一个消费者) |
autoDelete | 设置是否自动删除,true为自动删除,自动删除的前提是,至少一个消费者连接到这个队列,之后所有与这个连接的消费者都断开时,才会自动删除 |
arguments | 设置队列的其他参数,如x-message-ttl,x-max-length |
arguments中可以设置的队列的常见参数如下
参数名 | 目的 |
---|---|
x-dead-letter-exchange | 死信交换器 |
x-dead-letter-routing-key | 死信消息的可选路由键 |
x-expires | 队列在指定毫秒数后被删除 |
x-ha-policy | 创建HA队列 |
x-ha-nodes | HA队列的分布节点 |
x-max-length | 队列的最大消息数 |
x-message-ttl | 毫秒为单位的消息过期时间,队列级别 |
x-max-priority | 最大优先值为255的队列优先排序功能 |
来回顾一下上面说的各种exchange机器路由规则
交换器类型 | 路由规则 |
---|---|
fanout | 发送到该交换机的消息都会路由到与该交换机绑定的所有队列上,可以用来做广播 |
direct | 把消息路由到BindingKey和RoutingKey完全匹配的队列中 |
topic | topic和direct类似,也是将消息发送到RoutingKey和BindingKey相匹配的队列中,只不过可以模糊匹配 |
headers | 性能差,基本不会使用 |
消息的获得方式有2种
拉取消息(get message)
推送消息(consume message)
那我们应该拉取消息还是推送消息?get是一个轮询模型,而consumer是一个推送模型。get模型会导致每条消息都会产生与RabbitMQ同步通信的开销,这一个请求由发送请求帧的客户端应用程序和发送应答的RabbitMQ组成。所以推送消息,避免拉取
消息的确认方式有2种
消费者在消费消息的时候,可以指定autoAck参数
String basicConsume(String queue, boolean autoAck, Consumer callback)
autoAck=false: RabbitMQ会等待消费者显示回复确认消息后才从内存(或者磁盘)中移出消息
autoAck=true: RabbitMQ会自动把发送出去的消息置为确认,然后从内存(或者磁盘)中删除,而不管消费者是否真正的消费了这些消息
手动确认的方法如下,有2个参数
basicAck(long deliveryTag, boolean multiple)
deliveryTag: 用来标识信道中投递的消息。RabbitMQ 推送消息给Consumer时,会附带一个deliveryTag,以便Consumer可以在消息确认时告诉RabbitMQ到底是哪条消息被确认了。
RabbitMQ保证在每个信道中,每条消息的deliveryTag从1开始递增
multiple=true: 消息id<=deliveryTag的消息,都会被确认
myltiple=false: 消息id=deliveryTag的消息,都会被确认
消息一直不确认会发生啥?
如果队列中的消息发送到消费者后,消费者不对消息进行确认,那么消息会一直留在队列中,直到确认才会删除。
如果发送到A消费者的消息一直不确认,只有等到A消费者与rabbitmq的连接中断,rabbitmq才会考虑将A消费者未确认的消息重新投递给另一个消费者
确认消息只有一种方法
而拒绝消息有两种方式
basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)
basicReject(long deliveryTag, boolean requeue)
basicNack和basicReject的区别只有一个,basicNack支持批量拒绝
deliveryTag和multiple参数前面已经说过。
requeue=true: 消息会被再次发送到队列中
requeue=false: 消息会被直接丢失
chapter_6到chapter_10主要简述了消息发布时的权衡
我们最常用的就是失败通知和发布者确认
当消息不能被路由到某个queue时,我们如何获取到不能正确路由的消息呢?
mandatory是channel.basicPublish()方法中的参数
mandatory=true: 交换器无法根据路由键找到一个符合条件的队列,那么RabbitMQ会调用Basic.Return命令将消息返回给生产者
mandatory=false: 出现上述情形,则消息直接被丢弃
当消息被发送后,消息到底有没有到达exchange呢?默认情况下生产者是不知道消息有没有到达exchange
RabbitMQ针对这个问题,提供了两种解决方式
而发布者确认有三种编程方式
异步confirm模式的性能最高,因此经常使用,我想把这个分享的细一下
channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
@Override
public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
log.info("handleAck, deliveryTag: {}, multiple: {}", deliveryTag, multiple);
}
@Override
public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
log.info("handleNack, deliveryTag: {}, multiple: {}", deliveryTag, multiple);
}
});
写过异步confirm代码的小伙伴应该对这段代码不陌生,可以看到这里也有deliveryTag和multiple。但是我要说的是这里的deliveryTag和multiple和消息的ack没有一点关系。
confirmListener中的ack: rabbitmq控制的,用来确认消息是否到达exchange
消息的ack: 上面说到可以自动确认,也可以手动确认,用来确认queue中的消息是否被consumer消费
生产者在发送消息的时候如果不设置 mandatory 参数那么消息在未被路由到queue的情况下将会丢失,如果设置了 mandatory 参数,那么需要添加 ReturnListener 的编程逻辑,生产者的代码将变得复杂。如果既不想复杂化生产者的编程逻辑,又不想消息丢失,那么可以使用备用交换器,这样可以将未被路由到queue的消息存储在RabbitMQ 中,在需要的时候去处理这些消息
RabbitMQ中与事务机制相关的方法有3个
方法 | 解释 |
---|---|
channel.txSelect() | 将当前的信道设置成事务模式 |
channel.txCommit() | 提交事务 |
channel.txRollback() | 回滚事务 |
消息成功被发送到RabbitMQ的exchange上,事务才能提交成功,否则便可在捕获异常之后进行事务回滚,与此同时可以进行消息重发
因为事务会榨干RabbitMQ的性能,所以一般使用发布者确认代替事务
消息做持久化,只需要将消息属性的delivery-mode设置为2即可
RabbitMQ给我们封装了这个属性,即MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
详细使用可以参考github的代码
当我们想做消息的持久化时,最好同时设置队列和消息的持久化,因为只设置队列的持久化,重启之后消息会丢失。只设置队列的持久化,重启后队列消失,继而消息也丢失
DLX,全称为Dead-Letter-Exchange,称之为死信交换器。当一个消息在队列中变成死信(dead message)之后,它能被重新发送到另一个交换器中,这个交换器就是DLX,绑定DLX的队列就称之为死信队列。
DLX也是一个正常的交换器,和一般的交换器没有区别,实际上就是设置某个队列的属性
消息变成死信一般是由于以下几种情况
死信交换器和备用交换器的区别
备用交换器: 1.消息无法路由时转到备用交换器 2.备用交换器是在声明主交换器的时候定义的
死信交换器: 1.消息已经到达队列,但是被消费者拒绝等的消息会转到死信交换器。2.死信交换器是在声明队列的时候定义的
qos即服务端限流,qos对于拉模式的消费方式无效
使用qos只要进行如下2个步骤即可
autoAck设置为false(autoAck=true的时候不生效)
调用basicConsume方法前先调用basicQos方法,这个方法有3个参数
basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global)
参数名 | 含义 |
---|---|
prefetchSize | 批量取的消息的总大小,0为不限制 |
prefetchCount | 消费完prefetchCount条(prefetchCount条消息被ack)才再次推送 |
global | global为true表示对channel进行限制,否则对每个消费者进行限制,因为一个channel允许有多个消费者 |
为什么要使用qos?
提高服务稳定性。假设消费端有一段时间不可用,导致队列中有上万条未处理的消息,如果开启客户端,
巨量的消息推送过来,可能会导致消费端变卡,也有可能直接不可用,所以服务端限流很重要
提高吞吐量。当队列有多个消费者时,队列收到的消息以轮询的方式发送给消费者。但由于机器性能等的原因,每个消费者的消费能力不一样,
这就会导致一些消费者处理完了消费的消息,而另一些则还堆积了一些消息,会造成整体应用吞吐量的下降
未完待续
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