RabbitMQ之消息模式2

消费端限流

什么是消费端的限流?

假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况:

巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据!

消费端限流RabbitMQ提供的解决方案

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(通过基于Consumer或者Channel设置Qos的值)未被确认前,不进行消费新的消息

Void BasicQos(uint prefetchSize, ushort prefetchCount, bool global);

prefetchSize:0      不限制消息大小

prefetchSize: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(阻塞)掉,直到有消息ack

Global:true\false是否将上面设置应用于Channel;简单来说,就是上面限制是Channel级别的还是Consumer级别

注意:

prefetchSize和global这两项,RabbitMQ没有实现,暂且不研究;

prefetch_count在no_ask=false的情况下生效,即在自动应答的情况下,这两个值是不生效的;

自定义消费端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.limit;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {
    private Channel channel ;

    public MyConsumer(Channel channel) {
        super(channel);
        this.channel = channel;
    }

    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
        System.err.println("-----------consume message----------");
        System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
        System.err.println("envelope: " + envelope);
        System.err.println("properties: " + properties);
        System.err.println("body: " + new String(body));

        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    }

}

消费端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.limit;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        String exchangeName = "test_qos_exchange";
        String queueName = "test_qos_queue";
        String routingKey = "qos.#";

        channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

        //1 限流方式  第一件事就是 autoAck设置为 false
        channel.basicQos(0, 1, false);

        channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));
    }
}

提供方代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.limit;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        String exchange = "test_qos_exchange";
        String routingKey = "qos.save";

        String msg = "Hello RabbitMQ QOS Message";

        for(int i =0; i<5; i ++){
            channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
        }

    }
}

消息的ACK与重回队列

消费端手工ACK与NACK

消费端进行消费的时候,如果由于业务异常我们可以进行日志的记录,然后进行补偿

如果由于服务器宕机等严重问题,那么我们就需要手工进行ACK,保障消费端消费成功!

消费端的重回队列

消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息,把消息重新回递给Broker!

一般我们在实际应用中,都会关闭重回队列,也就是设置为False;因为重回队列消息有很大概率依然会处理失败!

自定义消费者代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.ack;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

    private Channel channel ;

    public MyConsumer(Channel channel) {
        super(channel);
        this.channel = channel;
    }

    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
        System.err.println("-----------consume message----------");
        System.err.println("body: " + new String(body));
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if((Integer)properties.getHeaders().get("num") == 0) {
//            手动签收,重回队列
            channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
        } else {
            channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
        }

    }
}

消费者代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.ack;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        String exchangeName = "test_ack_exchange";
        String queueName = "test_ack_queue";
        String routingKey = "ack.#";

        channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

        // 手工签收 必须要关闭 autoAck = false
        channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));
    }
}

生产者代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.ack;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        String exchange = "test_ack_exchange";
        String routingKey = "ack.save";

        for(int i =0; i<5; i ++){
            Map<String, Object> headers = new HashMap<String, Object>();
            headers.put("num", i);
            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
                    .deliveryMode(2)
                    .contentEncoding("UTF-8")
                    .headers(headers)
                    .build();
            String msg = "Hello RabbitMQ ACK Message " + i;
            channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
        }
    }
}

TTL消息

TTL

TTL是Time To Live的缩写,也就是生存时间

RabbitMQ支持消息的过期时间,在消息发送时可以进行指定

RabbitMQ支持队列的过期时间,从消息入队列开始计算,只要超过了队列的超时时间配置,那么消息自动的清除

纯控制台操作(演示TTL队列消息特点)

针对队列,只要是这个队列的消息,就只有这么长的存活时间

注意:主要针对消息设置,跟交换机、队列、消费者设置毫无关系

消费端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.ttl;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

import java.util.Map;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1 创建一个ConnectionFactory, 并进行配置
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        //2 通过连接工厂创建连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        //3 通过connection创建一个Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        //4 声明(创建)一个队列
        String queueName = "test001";
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);

        //5 创建消费者
        QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(channel);

        //6 设置Channel
        channel.basicConsume(queueName, true, queueingConsumer);

        while(true){
            //7 获取消息
            QueueingConsumer.Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery();
            String msg = new String(delivery.getBody());
            System.err.println("消费端: " + msg);
            Map<String, Object> headers = delivery.getProperties().getHeaders();
            System.err.println("headers get my1 value: " + headers.get("my1"));

            //Envelope envelope = delivery.getEnvelope();
        }

    }
}

生产端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.ttl;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Procuder {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1 创建一个ConnectionFactory, 并进行配置
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        //2 通过连接工厂创建连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();

        //3 通过connection创建一个Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        Map<String, Object> headers = new HashMap<>();
        headers.put("my1", "111");
        headers.put("my2", "222");

        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
                .deliveryMode(2)
                .contentEncoding("UTF-8")
                .expiration("10000")
                .headers(headers)
                .build();

        //4 通过Channel发送数据
        for(int i=0; i < 5; i++){
            String msg = "Hello RabbitMQ!";
            //1 exchange   2 routingKey
            channel.basicPublish("", "test001", properties, msg.getBytes());
        }

        //5 记得要关闭相关的连接
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

死信队列

死信队列:DLX,Dead-Letter-Exchange

利用DLX,当消息在一个队列中变成死信(dead message)之后,它能被重新publish到另一个Exchange,这个Exchange就是DLX

消息变成死信有以下几种情况

消息被拒绝(basic.reject/basic.nack)并且requeue=false

消息TTL过期

队列达到最大长度

死信队列的特点

DLX也是一个正常的Exchange,和一般的Exchange没有区别,它能在任何的队列上被指定,实际上就是设置某个队列的属性;

当这个队列中有死信时,RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去,进而被路由到另一个队列;

可以监听这个队列中消息做相应的处理,这个特性可以弥补RabbitMQ3.0以前支持的immediate参数的功能;

死信队列设置

首先需要设置死信队列的Exchange和Queue,然后进行绑定:

Exchange:dlx.exchange

Queue:dlx.queue

RoutingKey:#

然后我们进行正常声明交换机、队列、绑定,只不过我们需要在队列加上一个参数即可:

Arguments.put(“x-dead-letter-exchange”,”dlx.exchange”);

这样消息在过期、requeue、队列在达到最大长度时,消息就可以直接路由到死信队列!

消息10s后还没有消费者消费,所以进入了死信队列

自定义消费端

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.dlx;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;

public class MyConsumer extends DefaultConsumer {

    public MyConsumer(Channel channel) {
        super(channel);
    }

    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
        System.err.println("-----------consume message----------");
        System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
        System.err.println("envelope: " + envelope);
        System.err.println("properties: " + properties);
        System.err.println("body: " + new String(body));
    }
}

消费端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.dlx;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 这就是一个普通的交换机 和 队列 以及路由
        String exchangeName = "test_dlx_exchange";
        String routingKey = "dlx.#";
        String queueName = "test_dlx_queue";

        channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);

        Map<String, Object> agruments = new HashMap<String, Object>();
        agruments.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");
        //这个agruments属性,要设置到声明队列上
        channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, agruments);
        channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);

        //要进行死信队列的声明:
        channel.exchangeDeclare("dlx.exchange", "topic", true, false, null);
        channel.queueDeclare("dlx.queue", true, false, false, null);
        channel.queueBind("dlx.queue", "dlx.exchange", "#");

        channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));

    }
}

生产端代码

package com.liuwenwu.rabbitmqaqi.dlx;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.241.134");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setVirtualHost("/");

        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        String exchange = "test_dlx_exchange";
        String routingKey = "dlx.save";

        String msg = "Hello RabbitMQ DLX Message";

        for(int i =0; i<1; i ++){

            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
                    .deliveryMode(2)
                    .contentEncoding("UTF-8")
                    .expiration("10000")
                    .build();
            channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
        }

    }
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/liuwenwu9527/p/12001136.html

时间: 2024-11-11 09:58:28

RabbitMQ之消息模式2的相关文章

RabbitMQ之消息模式(下)

目的: RabbitMQ之消息模式(上):https://www.cnblogs.com/huangting/p/11994539.html 消费端限流 消息的ACK与重回队列 TTL消息 死信队列 消费端限流 什么是消费端的限流? 假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据 消费端限流RabbitMQ提供的解决方案 RabbitMQ提供了一种qos(服务

RabbitMQ之消息模式

目的: 消息如何保证100%的投递 幂等性概念 Confirm确认消息 Return返回消息 自定义消费者 前言: 想必知道消息中间件RabbitMQ的小伙伴,对于引入中间件的好处可以起到抗高并发,削峰,业务解耦的作用并不陌生. 康康简单流程图了解一下.详情了解RabbitMQ可移步:https://www.cnblogs.com/huangting/p/11989597.html  注意:一般MQ中间件为了提高系统的吞吐量会把消息保存在内存中,如果不作其他处理,MQ服务器一旦宕机,消息将全部丢

RabbitMQ消息模式02

消费端限流 什么是消费端的限流? 假设一个场景,首先,我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据! 消费端限流RabbitMQ提供的解决方案 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(通过基于Consumer或者Channel设置Qos的值)未被确认前,不进行消费新的消息 Void BasicQos(uint pre

RabbitMQ (消息队列)专题学习07 RPC

(使用Java客户端) 一.概述 在Work Queue的章节中我们学习了如何使用Work Queue分配耗时的任务给多个工作者,但是如果我们需要运行一个函数在远程计算机上,这是一个完全不同的情景,这种模式通常被称之为RPC. 在本章节的学习中,我们将使用RabbitMQ来构建一个RPC系统:一个远程客户端和一个可扩展的RPC服务器,我们没有任何费时的任务进行分配,我们将创建一个虚拟的RPC服务返回Fibonacci数. 1.1.客户端接口(Client Interface) 为了说明一个RPC

RabbitMQ之消息确认机制(事务+Confirm)

概述 在使用RabbitMQ的时候,我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失,除此之外我们还会遇到一个问题,当消息的发布者在将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢?如果不进行特殊配置的话,默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的,也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的,如果在消息到达broker之前已经丢失的话,持久化操作也解决不了这个问题,因为消息根本就没到达代理服务器,你怎么进行持久化,那么这个问题该怎

Bluemix结合RabbitMq实现消息发送与接收实例

什么是RabbitMq? MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.排队指的是应用程序通过 队列来通信.队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求. 什么是Bluemix? BlueMix 是 IBM 基于 Cloud Foundr

配置RabbitMQ默认群集模式

RabbitMQ是什么? MQ(Msaaage Queue,消息队列)是一种应用程序对应用程序的通信方式.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无须专用链接来连接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通讯.而不是通过直接调用彼此来通信.队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求. RabbirMQ使用场景 在项目中,将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来,进行异步处理,而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间,从而提高系统的吞吐量Rabbi

RabbitMQ的消息确认机制

一:确认种类 RabbitMQ的消息确认有两种. 一种是消息发送确认.这种是用来确认生产者将消息发送给交换器,交换器传递给队列的过程中,消息是否成功投递.发送确认分为两步,一是确认是否到达交换器,二是确认是否到达队列. 第二种是消费接收确认.这种是确认消费者是否成功消费了队列中的消息. 二:消息发送确认 (1)ConfirmCallback 通过实现ConfirmCallBack接口,消息发送到交换器Exchange后触发回调. 使用该功能需要开启确认,spring-boot中配置如下: spr

RabbitMQ(消息队列)集群配置与使用篇

介绍 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术.排队指的是应用程序通过 队列来通信.队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求.其中较为成熟的MQ产品有IBM WEBSPHERE MQ等等. MQ特点 MQ是消费-生产者模型的一个典型