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RabbitMQ是一个由erlang开发的消息队列。消息队列用于应用间的异步协作。
Message：由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key、priority、delivery-mode（是否持久性存储）等。
Publisher：消息的生产者。
Exchange：接收消息并将消息路由到一个或多个Queue。default exchange 是默认的直连交换机，名字为空字符串，每个新建队列都会自动绑定到默认交换机上，绑定的路由键名称与队列名称相同。
Binding：通过Binding将Exchange和Queue关联，这样Exchange就知道将消息路由到哪个Queue中。
Queue：存储消息，队列的特性是先进先出。一个消息可分发到一个或多个队列。
Virtual host：每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器，拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost 是 AMQP 概念的基础，必须在连接时指定，RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。当多个不同的用户使用同一个RabbitMQ server提供的服务时，可以划分出多个vhost，每个用户在自己的vhost创建exchange和queue。
Broker：消息队列服务器实体。
对于一些不需要立即生效的操作，可以拆分出来，异步执行，使用消息队列实现。
以常见的订单系统为例，用户点击下单按钮之后的业务逻辑可能包括：扣减库存、生成相应单据、发短信通知。这种场景下就可以用 MQ 。将短信通知放到 MQ 异步执行，在下单的主流程（比如扣减库存、生成相应单据）完成之后发送一条消息到 MQ， 让主流程快速完结，而由另外的线程消费MQ的消息。
缺点：使用erlang实现，不利于二次开发和维护；性能较kafka差，持久化消息和ACK确认的情况下生产和消费消息单机吞吐量大约在1-2万左右，kafka单机吞吐量在十万级别。
优点：有管理界面，方便使用；可靠性高；功能丰富，支持消息持久化、消息确认机制、多种消息分发机制。
Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略不同，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers 。headers 模式根据消息的headers进行路由，此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多。
Exchange规则。
类型名称 类型描述 fanout 把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中 direct Routing Key==Binding Key topic 模糊匹配 headers Exchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息，而是根据发送的消息内容中的header属性进行匹配。
direct交换机会将消息路由到binding key 和 routing key完全匹配的队列中。它是完全匹配、单播的模式。
fanout
所有发到 fanout 类型交换机的消息都会路由到所有与该交换机绑定的队列上去。fanout 类型转发消息是最快的。
topic交换机使用routing key和binding key进行模糊匹配，匹配成功则将消息发送到相应的队列。routing key和binding key都是句点号“. ”分隔的字符串，binding key中可以存在两种特殊字符“*”与“#”，用于做模糊匹配，其中“*”用于匹配一个单词，“#”用于匹配多个单词。
headers交换机是根据发送的消息内容中的headers属性进行路由的。在绑定Queue与Exchange时指定一组键值对；当消息发送到Exchange时，RabbitMQ会取到该消息的headers（也是一个键值对的形式），对比其中的键值对是否完全匹配Queue与Exchange绑定时指定的键值对；如果完全匹配则消息会路由到该Queue，否则不会路由到该Queue。
消息丢失场景：生产者生产消息到RabbitMQ Server消息丢失、RabbitMQ Server存储的消息丢失和RabbitMQ Server到消费者消息丢失。
消息丢失从三个方面来解决：生产者确认机制、消费者手动确认消息和持久化。
生产者发送消息到队列，无法确保发送的消息成功的到达server。
解决方法：
在 Springboot 是通过 publisher-confirms 参数来设置 confirm 模式：
spring:
rabbitmq:
#开启 confirm 确认机制
publisher-confirms: true
在生产端提供一个回调方法，当服务端确认了一条或者多条消息后，生产者会回调这个方法，根据具体的结果对消息进行后续处理，比如重新发送、记录日志等。
// 消息是否成功发送到Exchange
final RabbitTemplate.ConfirmCallback confirmCallback = (CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) -> {
log.info("correlationData: " + correlationData);
log.info("ack: " + ack);
if(!ack) {
log.info("异常处理....");
}
};
rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallback);
生产者确认机制只确保消息正确到达交换机，对于从交换机路由到Queue失败的消息，会被丢弃掉，导致消息丢失。
对于不可路由的消息，有两种处理方式：Return消息机制和备份交换机。
Return消息机制提供了回调函数 ReturnCallback，当消息从交换机路由到Queue失败才会回调这个方法。需要将mandatory 设置为 true ，才能监听到路由不可达的消息。
spring:
rabbitmq:
#触发ReturnCallback必须设置mandatory=true, 否则Exchange没有找到Queue就会丢弃掉消息, 而不会触发ReturnCallback
template.mandatory: true
通过 ReturnCallback 监听路由不可达消息。
final RabbitTemplate.ReturnCallback returnCallback = (Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) ->
log.info("return exchange: " + exchange + ", routingKey: "
+ routingKey + ", replyCode: " + replyCode + ", replyText: " + replyText);
rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallback);
当消息从交换机路由到Queue失败时，会返回 return exchange: , routingKey: MAIL, replyCode: 312, replyText: NO_ROUTE。
备份交换机alternate-exchange 是一个普通的exchange，当你发送消息到对应的exchange时，没有匹配到queue，就会自动转移到备份交换机对应的queue，这样消息就不会丢失。
有可能消费者收到消息还没来得及处理MQ服务就宕机了，导致消息丢失。因为消息者默认采用自动ack，一旦消费者收到消息后会通知MQ Server这条消息已经处理好了，MQ 就会移除这条消息。
解决方法：消费者设置为手动确认消息。消费者处理完逻辑之后再给broker回复ack，表示消息已经成功消费，可以从broker中删除。当消息者消费失败的时候，给broker回复nack，根据配置决定重新入队还是从broker移除，或者进入死信队列。只要没收到消费者的 acknowledgment，broker 就会一直保存着这条消息，但不会 requeue，也不会分配给其他 消费者。
消费者设置手动ack：
#设置消费端手动 ack
spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual
消息处理完，手动确认：
@RabbitListener(queues = RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE)
public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
//手工ack；第二个参数是multiple，设置为true，表示deliveryTag序列号之前（包括自身）的消息都已经收到，设为false则表示收到一条消息
channel.basicAck(deliveryTag, true);
System.out.println("mail listener receive: " + new String(message.getBody()));
}
当消息消费失败时，消费端给broker回复nack，如果consumer设置了requeue为false，则nack后broker会删除消息或者进入死信队列，否则消息会重新入队。
如果RabbitMQ服务异常导致重启，将会导致消息丢失。RabbitMQ提供了持久化的机制，将内存中的消息持久化到硬盘上，即使重启RabbitMQ，消息也不会丢失。
消息持久化需要满足以下条件：
当发布一条消息到交换机上时，Rabbit会先把消息写入持久化日志，然后才向生产者发送响应。一旦从队列中消费了一条消息的话并且做了确认，RabbitMQ会在持久化日志中移除这条消息。在消费消息前，如果RabbitMQ重启的话，服务器会自动重建交换机和队列，加载持久化日志中的消息到相应的队列或者交换机上，保证消息不会丢失。
当MQ发生故障时，会导致服务不可用。引入RabbitMQ的镜像队列机制，将queue镜像到集群中其他的节点之上。如果集群中的一个节点失效了，能自动地切换到镜像中的另一个节点以保证服务的可用性。
通常每一个镜像队列都包含一个master和多个slave，分别对应于不同的节点。发送到镜像队列的所有消息总是被直接发送到master和所有的slave之上。除了publish外所有动作都只会向master发送，然后由master将命令执行的结果广播给slave，从镜像队列中的消费操作实际上是在master上执行的。
消息重复的原因有两个：1.生产时消息重复，2.消费时消息重复。
生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动，生产者没有收到确认，这时候生产者就会重新发送这条消息，导致MQ会接收到重复消息。
消费者消费成功后，给MQ确认的时候出现了网络波动，MQ没有接收到确认，为了保证消息不丢失，MQ就会继续给消费者投递之前的消息。这时候消费者就接收到了两条一样的消息。由于重复消息是由于网络原因造成的，无法避免。
解决方法：发送消息时让每个消息携带一个全局的唯一ID，在消费消息时先判断消息是否已经被消费过，保证消息消费逻辑的幂等性。具体消费过程为：
当 RabbitMQ 服务器积压大量消息时，队列里的消息会大量涌入消费端，可能导致消费端服务器奔溃。这种情况下需要对消费端限流。
Spring RabbitMQ 提供参数 prefetch 可以设置单个请求处理的消息个数。如果消费者同时处理的消息到达最大值的时候，则该消费者会阻塞，不会消费新的消息，直到有消息 ack 才会消费新的消息。
开启消费端限流：
#在单个请求中处理的消息个数，unack的最大数量
spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=2
原生 RabbitMQ 还提供 prefetchSize 和 global 两个参数。Spring RabbitMQ没有这两个参数。
//单条消息大小限制，0代表不限制
//global：限制限流功能是channel级别的还是consumer级别。当设置为false，consumer级别，限流功能生效，设置为true没有了限流功能，因为channel级别尚未实现。
void basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global) throws IOException;
消费失败的消息存放的队列。
消息消费失败的原因：
设置死信队列的 exchange 和 queue，然后进行绑定：
@Bean
public DirectExchange dlxExchange() {
return new DirectExchange(RabbitMqConfig.DLX_EXCHANGE);
}
@Bean
public Queue dlxQueue() {
return new Queue(RabbitMqConfig.DLX_QUEUE, true);
}
@Bean
public Binding bindingDeadExchange(Queue dlxQueue, DirectExchange deadExchange) {
return BindingBuilder.bind(dlxQueue).to(deadExchange).with(RabbitMqConfig.DLX_QUEUE);
}
在普通队列加上两个参数，绑定普通队列到死信队列。当消息消费失败时，消息会被路由到死信队列。
@Bean
public Queue sendSmsQueue() {
Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(2);
// 绑定该队列到私信交换机
arguments.put("x-dead-letter-exchange", RabbitMqConfig.DLX_EXCHANGE);
arguments.put("x-dead-letter-routing-key", RabbitMqConfig.DLX_QUEUE);
return new Queue(RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE, true, false, false, arguments);
}
生产者完整代码：
@Component
@Slf4j
public class MQProducer {
@Autowired
RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Autowired
RandomUtil randomUtil;
@Autowired
UserService userService;
final RabbitTemplate.ConfirmCallback confirmCallback = (CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) -> {
log.info("correlationData: " + correlationData);
log.info("ack: " + ack);
if(!ack) {
log.info("异常处理....");
}
};
final RabbitTemplate.ReturnCallback returnCallback = (Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) ->
log.info("return exchange: " + exchange + ", routingKey: "
+ routingKey + ", replyCode: " + replyCode + ", replyText: " + replyText);
public void sendMail(String mail) {
//貌似线程不安全 范围100000 - 999999
Integer random = randomUtil.nextInt(100000, 999999);
Map<String, String> map = new HashMap<>(2);
String code = random.toString();
map.put("mail", mail);
map.put("code", code);
MessageProperties mp = new MessageProperties();
//在生产环境中这里不用Message，而是使用 fastJson 等工具将对象转换为 json 格式发送
Message msg = new Message("tyson".getBytes(), mp);
msg.getMessageProperties().setExpiration("3000");
//如果消费端要设置为手工 ACK ，那么生产端发送消息的时候一定发送 correlationData ，并且全局唯一，用以唯一标识消息。
CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1234567890"+new Date());
rabbitTemplate.setMandatory(true);
rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallback);
rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallback);
rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE, msg, correlationData);
//存入redis
userService.updateMailSendState(mail, code, MailConfig.MAIL_STATE_WAIT);
}
}
消费者完整代码：
@Slf4j
@Component
public class DeadListener {
@RabbitListener(queues = RabbitMqConfig.DLX_QUEUE)
public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
//手工ack
channel.basicAck(deliveryTag,false);
System.out.println("receive--1: " + new String(message.getBody()));
}
}
当普通队列中有死信时，RabbitMQ 就会自动的将这个消息重新发布到设置的死信交换机去，然后被路由到死信队列。可以监听死信队列中的消息做相应的处理。
pull模式主要是通过channel.basicGet方法来获取消息，示例代码如下：
GetResponse response = channel.basicGet(QUEUE_NAME, false);
System.out.println(new String(response.getBody()));
channel.basicAck(response.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
在生产端发送消息的时候可以给消息设置过期时间，单位为毫秒(ms)
Message msg = new Message("tyson".getBytes(), mp);
msg.getMessageProperties().setExpiration("3000");
也可以在创建队列的时候指定队列的ttl，从消息入队列开始计算，超过该时间的消息将会被移除。
RabbitMQ基础
Springboot整合RabbitMQ
RabbitMQ之消息持久化
RabbitMQ发送邮件代码
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