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

首先启动虚拟机打开centos启动rabbitmq镜像

　　不然后期在idea中运行项目绝对报错

自定义消费端代码

package com.javaxh.rabbitmqapi.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.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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));
    }
}

生产端代码：

package com.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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());
        }

    }
}

先运行消费端在运行生产端：

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

　　自定义消费者代码

package com.javaxh.rabbitmqapi.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);
        }

    }

}

消费端代码：

package com.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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));
    }
}

生产端代码：

package com.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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());
        }
    }
}

先运行消费端在运行生产端：

去rabbitmq中去查看

TTL消息

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.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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();
    }
}

还是先运行消费端在运行生产端：

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

自定义消费端

package com.javaxh.rabbitmqapi.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：

package com.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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.javaxh.rabbitmqapi.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("192.168.239.131");
        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());
        }

    }
}

谢谢观看！！！

原文地址：https://www.cnblogs.com/huangting/p/12001285.html

时间： 2024-10-03 02:12:58

RabbitMQ之消息模式（下）的相关文章

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 pre

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分布式消息队列服务器（一、Windows下安装和部署）

RabbitMQ消息队列服务器在Windows下的安装和部署-> 一.Erlang语言环境的搭建 RabbitMQ开源消息队列服务是使用Erlang语言开发的,因此我们要使用他就必须先进行Erlang语言环境的搭建,其实是非常简单的. 登录Erlang官网,进入下载页,官网地址->http://www.erlang.org/downloads 然后按照自己的系统环境来选择需要下载的安装文件. 我选择 64-bit下载包,因为我的操作系统是64位的接下来我们需要对Erlang语言的环境变量的配

.Net下RabbitMQ发布订阅模式实践

一.概念AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计.消息中间件主要用于组件之间的解耦,消息的发送者无需知道消息使用者的存在,反之亦然.AMQP的主要特征是面向消息.队列.路由(包括点对点和发布/订阅).可靠性.安全.RabbitMQ是一个开源的AMQP实现,服务器端用Erlang语言编写,支持多种客户端,如:Python.Ruby..NET.Java.JMS.C.PHP.ActionScri

[老老实实学WCF] 第十篇消息通信模式(下) 双工

原文:[老老实实学WCF] 第十篇消息通信模式(下) 双工老老实实学WCF 第十篇消息通信模式(下) 双工在前一篇的学习中,我们了解了单向和请求/应答这两种消息通信模式.我们知道可以通过配置操作协定的IsOneWay属性来改变模式.在这一篇中我们来研究双工这种消息通信模式. 在一定程度上说,双工模式并不是与前面两种模式相提并论的模式,双工模式的配置方法同前两者不同,而且双工模式也是基于前面两种模式之上的. 在双工模式下,服务端和客户端都可以独立地调用对方,谁都不用等待谁的答复,同样也不期

wcf_消息通信模式(下) 双工通讯

原文:[老老实实学WCF] 第十篇消息通信模式(下) 双工第十篇消息通信模式(下) 双工在前一篇的学习中,我们了解了单向和请求/应答这两种消息通信模式.我们知道可以通过配置操作协定的IsOneWay属性来改变模式.在这一篇中我们来研究双工这种消息通信模式. 在一定程度上说,双工模式并不是与前面两种模式相提并论的模式,双工模式的配置方法同前两者不同,而且双工模式也是基于前面两种模式之上的. 在双工模式下,服务端和客户端都可以独立地调用对方,谁都不用等待谁的答复,同样也不期待对方答复,因为如

RabbitMQ消息模式02

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