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一、概述

1.关键特性

高可用性：RabbitMQ 支持消息的持久化和高可用性配置，可以在多个节点间复制消息，确保在单点故障时仍能正常工作。
灵活的路由：RabbitMQ 提供了多种路由方式（如直连、分发、主题、扇出），可以根据不同的需求将消息发送到相应的队列。
支持多种协议：虽然 RabbitMQ 是 AMQP 的实现，但它也支持 MQTT、STOMP 等其他协议，使其可以与不同的应用程序进行集成。
多种客户端库：RabbitMQ 提供了多种编程语言的客户端库，支持 Java、Python、Ruby、C# 等多种语言，方便开发者进行集成。
管理界面：RabbitMQ 提供了一个用户友好的管理界面，可以用来监控和管理消息队列、交换机和连接等。
插件机制：RabbitMQ 提供了丰富的插件支持，用户可以根据需要扩展其功能，例如支持监控、流量限制和身份验证等。

2.RabbitMQ 的组件

生产者（Producer）：生产者是发送消息的应用程序，它将消息发送到 RabbitMQ 中的交换机。
消费者（Consumer）：消费者是接收消息的应用程序，它从 RabbitMQ 中的队列中读取消息并进行处理。
消息（Message）：消息是生产者发送到 RabbitMQ 的数据单位，通常包含数据和元数据（如消息头）。
交换机（Exchange）：交换机是 RabbitMQ 的核心组件，负责接收来自生产者的消息，并根据路由规则将其转发到一个或多个队列。
队列（Queue）：队列是 RabbitMQ 中存储消息的地方，消费者从队列中读取消息并进行处理。
绑定（Binding）：绑定是将交换机和队列关联起来的规则，定义了消息如何路由到队列。

3.RabbitMQ 的消息路由

RabbitMQ 提供了多种消息路由策略，主要包括：

直连交换机（Direct Exchange）：将消息路由到具有特定路由键的队列。
扇出交换机（Fanout Exchange）：将消息广播到所有绑定的队列，忽略路由键。
主题交换机（Topic Exchange）：根据路由键的模式将消息路由到一个或多个队列，支持复杂的路由逻辑。
头交换机（Headers Exchange）：根据消息头的属性进行路由，支持更灵活的消息路由。

4.RabbitMQ 的应用场景

异步处理：RabbitMQ 适用于需要异步处理的场景，例如任务队列、后台处理等。
分布式系统：在微服务架构中，RabbitMQ 可用于服务间的消息传递和异步通信。
负载均衡：通过将任务分发到多个消费者，RabbitMQ 可以帮助实现负载均衡，提高系统的吞吐量。
事件驱动架构：RabbitMQ 支持事件驱动的架构，可以用于处理实时数据流和事件通知。
数据流处理：在数据处理和 ETL（抽取、转换、加载）流程中，RabbitMQ 可以作为数据传输的桥梁。

5.常见的MQ

几种常见MQ的对比：

常见的MQ	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka
消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

6.RabbitMQ架构

**publisher**：生产者，也就是发送消息的一方
**consumer**：消费者，也就是消费消息的一方
**queue**：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理
**exchange**：交换机，负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。
**virtual host**：虚拟主机，起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立，有各自的exchange、queue

二、SpringAMQP

1.配置一个简单的mq项目

pom依赖

  <dependencies><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><!--单元测试--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency></dependencies>

1.1.消息发送

yml文件

spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IP
port: 5672 # 端口
virtual-host: /hmall # 虚拟主机
username: hmall # 用户名
password: 123 # 密码

test文件发送mq消息

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic 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);}
}

1.2.消息接受

yml文件

spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IPport: 5672 # 端口virtual-host: /hmall # 虚拟主机username: hmall # 用户名password: 123 # 密码

监听器（用于监听指定队列中的消息）

@Component
public class SpringRabbitListener {// 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息// 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。// 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");}
}

2.WorkQueues模型

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，消息处理的速度就能大大提高了。

配置多个监听器去处理一个队列中的消息

@RabbitListener(queues = "work.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 = "work.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);
}

轮询机制（能者多劳，默认是轮询是均分但这样会让性能不好的服务器压力变大）

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

3.交换机类型

3.1订阅模型

Publisher：生产者，不再发送消息到队列中，而是发给交换机
Exchange：交换机，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。
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化

3.2交换机的类型

Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机
Direct：订阅，基于RoutingKey（路由key）发送给订阅了消息的队列
Topic：通配符订阅，与Direct类似，只不过RoutingKey可以使用通配符
Headers：头匹配，基于MQ的消息头匹配，用的较少。

3.2.1Fanout交换机

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
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

3.2.2Direct交换机

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

3.2.3Topic交换机

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BindingKey 的时候使用通配符！

BindingKey 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：
1. #：匹配一个或多个词
2. *：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

3.3.声明队列和交换机

3.3.1手动配置

@Configuration
public class DirectConfig {/*** 声明交换机* @return Direct类型交换机*/@Beanpublic DirectExchange directExchange(){return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue directQueue1(){return new Queue("direct.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue directQueue2(){return new Queue("direct.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");}
}

3.3.2基于注解声明

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

3.4配置JSON转换器

pom文件

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

bean

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){// 1.定义消息转换器Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();// 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);return jackson2JsonMessageConverter;
}

4.消息的可靠性

4.1.发送者的可靠性

消息从生产者到消费者的每一步都可能导致消息丢失：

发送消息时丢失：
- 生产者发送消息时连接MQ失败
- 生产者发送消息到达MQ后未找到Exchange
- 生产者发送消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue
- 消息到达MQ后，处理消息的进程发生异常
MQ导致消息丢失：
- 消息到达MQ，保存到队列后，尚未消费就突然宕机
消费者处理消息时：
- 消息接收后尚未处理突然宕机
- 消息接收后处理过程中抛出异常

综上，我们要解决消息丢失问题，保证MQ的可靠性，就必须从3个方面入手：

确保生产者一定把消息发送到MQ
确保MQ不会将消息弄丢
确保消费者一定要处理消息

4.1.1确保生产者一定把消息发送到MQ（生产者重试机制）

这种情况就是生产者发送消息时，出现了网络故障，导致与MQ的连接中断。为了解决这个问题，SpringAMQP提供的消息发送时的重试机制。（当生产者发送消息未连接到交换机时会反复进行连接）

yaml文件

spring:rabbitmq:connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间template:retry:enabled: true # 开启超时重试机制initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multipliermax-attempts: 3 # 最大重试次数

4.1.2.生产者确认机制

一般情况下，只要生产者与MQ之间的网路连接顺畅，基本不会出现发送消息丢失的情况，因此大多数情况下我们无需考虑这种问题。不过，在少数情况下，也会出现消息发送到MQ之后丢失的现象，比如：

MQ内部处理消息的进程发生了异常
生产者发送消息到达MQ后未找到Exchange
生产者发送消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue，因此无法路由

针对上述情况，RabbitMQ提供了生产者消息确认机制，包括Publisher Confirm和Publisher Return两种。在开启确认机制的情况下，当生产者发送消息给MQ后，MQ会根据消息处理的情况返回不同的回执。具体如图所示：

总结如下：

当消息投递到MQ，但是路由失败时，通过Publisher Return返回异常信息，同时返回ack的确认信息，代表投递成功
临时消息投递到了MQ，并且入队成功，返回ACK，告知投递成功
持久消息投递到了MQ，并且入队完成持久化，返回ACK ，告知投递成功
其它情况都会返回NACK，告知投递失败

其中ack和nack属于Publisher Confirm机制，ack是投递成功；nack是投递失败。而return则属于Publisher Return机制。默认两种机制都是关闭状态，需要通过配置文件来开启。

4.1.3.实现生产者确认

开启生产者确认（修改yml文件）

spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型publisher-returns: true # 开启publisher return机制

定义ReturnCallback

@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Configuration
public class MqConfig {private final RabbitTemplate rabbitTemplate;@PostConstructpublic void init(){rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {@Overridepublic void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {log.error("触发return callback,");log.debug("exchange: {}", returned.getExchange());log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());log.debug("message: {}", returned.getMessage());log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode());log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText());}});}
}

定义ConfirmCallback

@Test
void testPublisherConfirm() {// 1.创建CorrelationDataCorrelationData cd = new CorrelationData();// 2.给Future添加ConfirmCallbackcd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {@Overridepublic void onFailure(Throwable ex) {// 2.1.Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发log.error("send message fail", ex);}@Overridepublic void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {// 2.2.Future接收到回执的处理逻辑，参数中的result就是回执内容if(result.isAck()){ // result.isAck()，boolean类型，true代表ack回执，false 代表 nack回执log.debug("发送消息成功，收到 ack!");}else{ // result.getReason()，String类型，返回nack时的异常描述log.error("发送消息失败，收到 nack, reason : {}", result.getReason());}}});// 3.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);
}

注意：开启生产者确认比较消耗MQ性能，一般不建议开启。而且大家思考一下触发确认的几种情况：

路由失败：一般是因为RoutingKey错误导致，往往是编程导致
交换机名称错误：同样是编程错误导致
MQ内部故障：这种需要处理，但概率往往较低。因此只有对消息可靠性要求非常高的业务才需要开启，而且仅仅需要开启ConfirmCallback处理nack就可以了。 :::

5.MQ的可靠性

消息到达MQ以后，如果MQ不能及时保存，也会导致消息丢失，所以MQ的可靠性也非常重要。

5.1.数据持久化

为了提升性能，默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据，重启后就会消失。为了保证数据的可靠性，必须配置数据持久化，包括：

交换机持久化
队列持久化
消息持久化

5.1.1.交换机持久化

在控制台的Exchanges页面，添加交换机时可以配置交换机的Durability参数：

设置为Durable就是持久化模式，Transient就是临时模式。

5.1.2.队列持久化

在控制台的Queues页面，添加队列时，同样可以配置队列的Durability参数：

5.1.3.消息持久化

在控制台发送消息的时候，可以添加很多参数，而消息的持久化是要配置一个properties：

说明：在开启持久化机制以后，如果同时还开启了生产者确认，那么MQ会在消息持久化以后才发送ACK回执，进一步确保消息的可靠性。不过出于性能考虑，为了减少IO次数，发送到MQ的消息并不是逐条持久化到数据库的，而是每隔一段时间批量持久化。一般间隔在100毫秒左右，这就会导致ACK有一定的延迟，因此建议生产者确认全部采用异步方式。

5.2.LazyQueue

在默认情况下，RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。但在某些特殊情况下，这会导致消息积压，比如：

消费者宕机或出现网络故障
消息发送量激增，超过了消费者处理速度
消费者处理业务发生阻塞

一旦出现消息堆积问题，RabbitMQ的内存占用就会越来越高，直到触发内存预警上限。此时RabbitMQ会将内存消息刷到磁盘上，这个行为成为PageOut. PageOut会耗费一段时间，并且会阻塞队列进程。因此在这个过程中RabbitMQ不会再处理新的消息，生产者的所有请求都会被阻塞。

为了解决这个问题，从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的模式，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（也就是懒加载）
支持数百万条的消息存储

而在3.12版本之后，LazyQueue已经成为所有队列的默认格式。因此官方推荐升级MQ为3.12版本或者所有队列都设置为LazyQueue模式。

5.2.1.控制台配置Lazy模式

在添加队列的时候，添加x-queue-mod=lazy参数即可设置队列为Lazy模式：

5.2.2.代码配置Lazy模式

在利用SpringAMQP声明队列的时候，添加x-queue-mod=lazy参数也可设置队列为Lazy模式：

@Bean
public Queue lazyQueue(){return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy() // 开启Lazy模式.build();
}

这里是通过QueueBuilder的lazy()函数配置Lazy模式，底层源码如下：

当然，我们也可以基于注解来声明队列并设置为Lazy模式：

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

6.消费者的可靠性

当RabbitMQ向消费者投递消息以后，需要知道消费者的处理状态如何。因为消息投递给消费者并不代表就一定被正确消费了，可能出现的故障有很多，比如：

消息投递的过程中出现了网络故障
消费者接收到消息后突然宕机
消费者接收到消息后，因处理不当导致异常
…

一旦发生上述情况，消息也会丢失。因此，RabbitMQ必须知道消费者的处理状态，一旦消息处理失败才能重新投递消息。

6.1.消费者确认机制

为了确认消费者是否成功处理消息，RabbitMQ提供了消费者确认机制（Consumer Acknowledgement）。即：当消费者处理消息结束后，应该向RabbitMQ发送一个回执，告知RabbitMQ自己消息处理状态。回执有三种可选值：

ack：成功处理消息，RabbitMQ从队列中删除该消息
nack：消息处理失败，RabbitMQ需要再次投递消息
reject：消息处理失败并拒绝该消息，RabbitMQ从队列中删除该消息

一般reject方式用的较少，除非是消息格式有问题，那就是开发问题了。因此大多数情况下我们需要将消息处理的代码通过try catch机制捕获，消息处理成功时返回ack，处理失败时返回nack.

由于消息回执的处理代码比较统一，因此SpringAMQP帮我们实现了消息确认。并允许我们通过配置文件设置ACK处理方式，有三种模式：

none：不处理。即消息投递给消费者后立刻ack，消息会立刻从MQ删除。非常不安全，不建议使用
manual：手动模式。需要自己在业务代码中调用api，发送ack或reject，存在业务入侵，但更灵活
```
**auto**
```
：自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强，当业务正常执行时则自动返回
```
ack
```
. 当业务出现异常时，根据异常判断返回不同结果：
- 如果是业务异常，会自动返回nack；
- 如果是消息处理或校验异常，自动返回reject;

通过下面的配置可以修改SpringAMQP的ACK处理方式：

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: none # 不做处理

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

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {log.info("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");if (true) {throw new MessageConversionException("故意的");}log.info("消息处理完成");
}

测试可以发现：当消息处理发生异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。

我们再次把确认机制修改为auto：

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

此时消息处理异常会一直不断回到RabbitMQ，并重新投递到消费者。

6.2.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。如果消费者再次执行依然出错，消息会再次requeue到队列，再次投递，直到消息处理成功为止。极端情况就是消费者一直无法执行成功，那么消息requeue就会无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力，当然，上述极端情况发生的概率还是非常低的，不过不怕一万就怕万一。为了应对上述情况Spring又提供了消费者失败重试机制：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consumer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: 1000ms # 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-intervalmax-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consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

消费者在失败后消息没有重新回到MQ无限重新投递，而是在本地重试了3次
本地重试3次以后，抛出了AmqpRejectAndDontRequeueException异常。查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是reject

结论：

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reject，消息会被丢弃

6.3.失败处理策略

在之前的测试中，本地测试达到最大重试次数后，消息会被丢弃。这在某些对于消息可靠性要求较高的业务场景下，显然不太合适了。因此Spring允许我们自定义重试次数耗尽后的消息处理策略，这个策略是由MessageRecovery接口来定义的，它有3个不同实现：

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，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将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。

1）在consumer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(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){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");
}

完整代码如下：

@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
public class ErrorMessageConfig {@Beanpublic DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange("error.direct");}@Beanpublic Queue errorQueue(){return new Queue("error.queue", true);}@Beanpublic Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");}@Beanpublic MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");}
}

7.业务幂等性

何为幂等性？幂等是一个数学概念，用函数表达式来描述是这样的：f(x) = f(f(x))，例如求绝对值函数。在程序开发中，则是指同一个业务，执行一次或多次对业务状态的影响是一致的。例如：

根据id删除数据
查询数据
新增数据

但数据的更新往往不是幂等的，如果重复执行可能造成不一样的后果。比如：

取消订单，恢复库存的业务。如果多次恢复就会出现库存重复增加的情况
退款业务。重复退款对商家而言会有经济损失。

所以，我们要尽可能避免业务被重复执行。然而在实际业务场景中，由于意外经常会出现业务被重复执行的情况，例如：

页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交
服务间调用的重试
MQ消息的重复投递

我们在用户支付成功后会发送MQ消息到交易服务，修改订单状态为已支付，就可能出现消息重复投递的情况。如果消费者不做判断，很有可能导致消息被消费多次，出现业务故障。举例：

假如用户刚刚支付完成，并且投递消息到交易服务，交易服务更改订单为已支付状态。
由于某种原因，例如网络故障导致生产者没有得到确认，隔了一段时间后重新投递给交易服务。
但是，在新投递的消息被消费之前，用户选择了退款，将订单状态改为了已退款状态。
退款完成后，新投递的消息才被消费，那么订单状态会被再次改为已支付。业务异常。

因此，我们必须想办法保证消息处理的幂等性。这里给出两种方案：

业务状态判断
唯一消息ID

7.1.唯一消息ID

这个思路非常简单：

每一条消息都生成一个唯一的id，与消息一起投递给消费者。
消费者接收到消息后处理自己的业务，业务处理成功后将消息ID保存到数据库
如果下次又收到相同消息，去数据库查询判断是否存在，存在则为重复消息放弃处理。

SpringAMQP的MessageConverter自带了MessageID的功能，我们只要开启这个功能即可。以Jackson的消息转换器为例：

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){// 1.定义消息转换器Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();// 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息jjmc.setCreateMessageIds(true);return jjmc;
}

7.2.业务判断

业务判断就是基于业务本身的逻辑或状态来判断是否是重复的请求或消息，不同的业务场景判断的思路也不一样。例如我们当前案例中，处理消息的业务逻辑是把订单状态从未支付修改为已支付。因此我们就可以在执行业务时判断订单状态是否是未支付，如果不是则证明订单已经被处理过，无需重复处理。（在业务判断的过程也可能会遇到线程抢占问题可以通过加锁或直接将部分判断逻辑写入sql语句中）

8.兜底方案

虽然我们利用各种机制尽可能增加了消息的可靠性，但也不好说能保证消息100%的可靠。万一真的MQ通知失败该怎么办呢？有没有其它兜底方案，能够确保订单的支付状态一致呢？

其实思想很简单：既然MQ通知不一定发送到交易服务，那么交易服务就必须自己主动去查询支付状态。这样即便支付服务的MQ通知失败，我们依然能通过主动查询来保证订单状态的一致。流程如下：

图中黄色线圈起来的部分就是MQ通知失败后的兜底处理方案，由交易服务自己主动去查询支付状态。

不过需要注意的是，交易服务并不知道用户会在什么时候支付，如果查询的时机不正确（比如查询的时候用户正在支付中），可能查询到的支付状态也不正确。那么问题来了，我们到底该在什么时间主动查询支付状态呢？

这个时间是无法确定的，因此，通常我们采取的措施就是利用定时任务定期查询，例如每隔20秒就查询一次，并判断支付状态。如果发现订单已经支付，则立刻更新订单状态为已支付即可。定时任务大家之前学习过，具体的实现这里就不再赘述了。

至此，消息可靠性的问题已经解决了。

综上，支付服务与交易服务之间的订单状态一致性是如何保证的？

首先，支付服务会正在用户支付成功以后利用MQ消息通知交易服务，完成订单状态同步。
其次，为了保证MQ消息的可靠性，我们采用了生产者确认机制、消费者确认、消费者失败重试等策略，确保消息投递的可靠性
最后，我们还在交易服务设置了定时任务，定期查询订单支付状态。这样即便MQ通知失败，还可以利用定时任务作为兜底方案，确保订单支付状态的最终一致性。

9.延迟消息

在电商的支付业务中，对于一些库存有限的商品，为了更好的用户体验，通常都会在用户下单时立刻扣减商品库存。例如电影院购票、高铁购票，下单后就会锁定座位资源，其他人无法重复购买。

但是这样就存在一个问题，假如用户下单后一直不付款，就会一直占有库存资源，导致其他客户无法正常交易，最终导致商户利益受损！

因此，电商中通常的做法就是：对于超过一定时间未支付的订单，应该立刻取消订单并释放占用的库存。

例如，订单支付超时时间为30分钟，则我们应该在用户下单后的第30分钟检查订单支付状态，如果发现未支付，应该立刻取消订单，释放库存。

但问题来了：如何才能准确的实现在下单后第30分钟去检查支付状态呢？

像这种在一段时间以后才执行的任务，我们称之为延迟任务，而要实现延迟任务，最简单的方案就是利用MQ的延迟消息了。

在RabbitMQ中实现延迟消息也有两种方案：

死信交换机+TTL
延迟消息插件

这一章我们就一起研究下这两种方案的实现方式，以及优缺点。

9.1.死信交换机和延迟消息

首先我们来学习一下基于死信交换机的延迟消息方案。

9.1.1.死信交换机

什么是死信？

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

如果一个队列中的消息已经成为死信，并且这个队列通过**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，而这个交换机就称为死信交换机（Dead Letter Exchange）。而此时加入有队列与死信交换机绑定，则最终死信就会被投递到这个队列中。

死信交换机有什么作用呢？

收集那些因处理失败而被拒绝的消息
收集那些因队列满了而被拒绝的消息
收集因TTL（有效期）到期的消息

9.1.2.延迟消息

前面两种作用场景可以看做是把死信交换机当做一种消息处理的最终兜底方案，与消费者重试时讲的RepublishMessageRecoverer作用类似。

相当于是将消息投递到ttl.queue队列中并设置过期时间，因为该消息是没有消费者消费的所有在时间过后会成为死信，然后被重新投递到死信交换机被死信队列消费。

10.DelayExchange插件

基于死信队列虽然可以实现延迟消息，但是太麻烦了。因此RabbitMQ社区提供了一个延迟消息插件来实现相同的效果。官方文档说明： Scheduling Messages with RabbitMQ | RabbitMQ - Blog

10.1下载

下载对应插件并上传至虚拟机

获取容器中插件路径（find / -type d -name “plugins”）

将插件复制到容器对应的插件文件夹中（docker cp /path/to/rabbitmq_delayed_message_exchange-3.13.0.ez mq:/opt/rabbitmq/plugins/）

启动插件（rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange）

10.2.声明延迟交换机

基于注解方式：

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

基于@Bean的方式：

package com.itheima.consumer.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Slf4j
@Configuration
public class DelayExchangeConfig {@Beanpublic DirectExchange delayExchange(){return ExchangeBuilder.directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称.delayed() // 设置delay的属性为true.durable(true) // 持久化.build();}@Beanpublic Queue delayedQueue(){return new Queue("delay.queue");}@Beanpublic Binding delayQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayExchange()).with("delay");}
}

10.3.发送延迟消息

发送消息时，必须通过x-delay属性设定延迟时间：

@Test
void testPublisherDelayMessage() {// 1.创建消息String message = "hello, delayed message";// 2.发送消息，利用消息后置处理器添加消息头rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, new MessagePostProcessor() {@Overridepublic Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {// 添加延迟消息属性message.getMessageProperties().setDelay(5000);return message;}});
}

         .directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称.delayed() // 设置delay的属性为true.durable(true) // 持久化.build();
}@Bean
public Queue delayedQueue(){return new Queue("delay.queue");
}@Bean
public Binding delayQueueBinding(){return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayExchange()).with("delay");
}

}


### 10.3.发送延迟消息发送消息时，必须通过x-delay属性设定延迟时间：

@Test
void testPublisherDelayMessage() {
// 1.创建消息
String message = “hello, delayed message”;
// 2.发送消息，利用消息后置处理器添加消息头
rabbitTemplate.convertAndSend(“delay.direct”, “delay”, message, new MessagePostProcessor() {
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
// 添加延迟消息属性
message.getMessageProperties().setDelay(5000);
return message;
}
});
}


**注意：** 延迟消息插件内部会维护一个本地数据库表，同时使用Elang Timers功能实现计时。如果消息的延迟时间设置较长，可能会导致堆积的延迟消息非常多，会带来较大的CPU开销，同时延迟消息的时间会存在误差。 因此，**不建议设置延迟时间过长的延迟消息**。