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Work queues#xff0c;任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列#xff0c;共同消费队列中的消息。 当消息处理比较耗时的时候#xff0c;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#xff0c;消息就会堆积越来越多#xff0c…一.WorkQueues模型
Work queues任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列共同消费队列中的消息。 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。 接下来我们就来模拟这样的场景。 首先我们在控制台创建一个新的队列命名为work.queue
1.消息发送
这次我们循环发送模拟大量消息堆积现象。 在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法 /*** workQueue* 向队列中不停发送消息模拟消息堆积。*/Testpublic void testWorkQueue() throws InterruptedException {// 队列名称String queueName work.queue;// 消息String message hello, message_;for (int i 0; i 50; i) {// 发送消息每20毫秒发送一次相当于每秒发送50条消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message i);Thread.sleep(20);}}2.消息接收
要模拟多个消费者绑定同一个队列我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法
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);
}注意到这两消费者都设置了Thead.sleep模拟任务耗时消费者1 sleep了20毫秒相当于每秒钟处理50个消息消费者2 sleep了200毫秒相当于每秒处理5个消息 可以看到消费者1和消费者2竟然每人消费了25条消息
消费者1很快完成了自己的25条消息消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
也就是说消息是平均分配给每个消费者并没有考虑到消费者的处理能力。导致1个消费者空闲另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。
3.能者多劳
在spring中有一个简单的配置可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件添加配置
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可以发现由于消费者1处理速度较快所以处理了更多的消息消费者2处理速度较慢只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右大大提升。正所谓能者多劳这样充分利用了每一个消费者的处理能力可以有效避免消息积压问题。
4.总结
Work模型的使用
多个消费者绑定到一个队列同一条消息只会被一个消费者处理通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量
二.交换机类型
在之前的两个测试案例中都没有交换机生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机消息发送的模式会有很大变化
可以看到在订阅模型中多了一个exchange角色而且过程略有变化
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
Exchange交换机只负责转发消息不具备存储消息的能力因此如果没有任何队列与Exchange绑定或者没有符合路由规则的队列那么消息会丢失
交换机的类型有四种
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。
本次记录前面的三种交换机模式。
1.Fanout交换机
说明
Fanout英文翻译是扇出我觉得在MQ中叫广播更合适。 在广播模式下消息发送流程是这样的
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 我们的计划是这样的 创建一个名为 hmall.fanout的交换机类型是Fanout创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2绑定到交换机hmall.fanout
1.在控制台增加两个新的队列 然后再创建一个交换机 然后绑定两个队列到交换机
测试
1.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法
Test
public void testFanoutExchange() {// 交换机名称String exchangeName hmall.fanout;// 消息String message hello, everyone!;rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, , message);
}2.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法作为消费者
RabbitListener(queues fanout.queue1)
public void listenFanoutQueue1(String msg) {System.out.println(消费者1接收到Fanout消息【 msg 】);
}RabbitListener(queues fanout.queue2)
public void listenFanoutQueue2(String msg) {System.out.println(消费者2接收到Fanout消息【 msg 】);
}3.总结
交换机的作用是什么
接收publisher发送的消息将消息按照规则路由到与之绑定的队列不能缓存消息路由失败消息丢失FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列
2.Direct交换机
说明
在Fanout模式中一条消息会被所有订阅的队列都消费。但是在某些场景下我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。 在Direct模型下
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
案例需求如图
声明一个名为hmall.direct的交换机声明队列direct.queue1绑定hmall.directbindingKey为blud和red声明队列direct.queue2绑定hmall.directbindingKey为yellow和red在consumer服务中编写两个消费者方法分别监听direct.queue1和direct.queue2在publisher中编写测试方法向hmall.direct发送消息
声明队列和交换机
首先在控制台声明两个队列direct.queue1和direct.queue2 然后声明一个direct类型的交换机命名为hmall.direct: 然后使用red和blue作为key绑定direct.queue1到hmall.direct 同理使用red和yellow作为key绑定direct.queue2到hmall.direct步骤略最终结果
测试
1.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法
Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName hmall.direct;// 消息String message 红色警报日本乱排核废水导致海洋生物变异惊现哥斯拉;// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, red, message);
}2.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法
RabbitListener(queues direct.queue1)
public void listenDirectQueue1(String msg) {System.out.println(消费者1接收到direct.queue1的消息【 msg 】);
}RabbitListener(queues direct.queue2)
public void listenDirectQueue2(String msg) {System.out.println(消费者2接收到direct.queue2的消息【 msg 】);
}由于使用的red这个key所以两个消费者都收到了消息 我们再切换为blue这个key
3.总结
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异
Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列如果多个队列具有相同的RoutingKey则与Fanout功能类似
3.Topic交换机
说明
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RoutingKey 的时候使用通配符
RoutingKey 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
#匹配一个或多个词*匹配不多不少恰好1个词
举例
item.#能够匹配item.spu.insert 或者 item.spuitem.*只能匹配item.spu 测试
假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种
china.news 代表有中国的新闻消息china.weather 代表中国的天气消息japan.news 则代表日本新闻japan.weather 代表日本的天气消息
解释
topic.queue1绑定的是china.# 凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到包括 china.newschina.weather topic.queue2绑定的是#.news 凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括: china.newsjapan.news
接下来我们就按照上图所示来演示一下Topic交换机的用法。 首先在控制台按照图示例子创建队列、交换机并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下
1.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法
/*** topicExchange*/
Test
public void testSendTopicExchange() {// 交换机名称String exchangeName hmall.topic;// 消息String message 喜报孙悟空大战哥斯拉胜!;// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, china.news, message);
}2.消息接收
RabbitListener(queues topic.queue1)
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println(消费者1接收到topic.queue1的消息【 msg 】);
}RabbitListener(queues topic.queue2)
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println(消费者2接收到topic.queue2的消息【 msg 】);
}3.总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异
Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词以 **.** 分割Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符#代表0个或多个词*代表1个词
4.声明队列和交换机
在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时队列和交换机是程序员定义的将来项目上线又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。 因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在如果不存在自动创建。
1.基本API
SpringAMQP提供了一个Queue类用来创建队列 SpringAMQP还提供了一个Exchange接口来表示所有不同类型的交换机 我们可以自己创建队列和交换机不过SpringAMQP还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程 而在绑定队列和交换机时则需要使用BindingBuilder来创建Binding对象
1.fanout示例
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* return Fanout类型交换机*/Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange(hmall.fanout);}/*** 第1个队列*/Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue(fanout.queue1);}/*** 绑定队列和交换机*/Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue(fanout.queue2);}/*** 绑定队列和交换机*/Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}2.direct示例
direct模式由于要绑定多个KEY会非常麻烦每一个Key都要编写一个binding
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;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.基于注解声明
基于Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦Spring还提供了基于注解方式来声明。
例如我们同样声明Direct模式的交换机和队列
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 】);
}再试试Topic模式
RabbitListener(bindings QueueBinding(value Queue(name topic.queue1),exchange Exchange(name hmall.topic, type ExchangeTypes.TOPIC),key china.#
))
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println(消费者1接收到topic.queue1的消息【 msg 】);
}RabbitListener(bindings QueueBinding(value Queue(name topic.queue2),exchange Exchange(name hmall.topic, type ExchangeTypes.TOPIC),key #.news
))
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println(消费者2接收到topic.queue2的消息【 msg 】);
}4.消息转换器
Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object 而在数据传输时它会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ接收消息的时候还会把字节反序列化为Java对象。只不过默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知JDK序列化存在下列问题
数据体积过大有安全漏洞可读性差 我们来测试一下。 1创建测试队列 首先我们在consumer服务中声明一个新的配置类
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;Configuration
public class MessageConfig {Beanpublic Queue objectQueue() {return new Queue(object.queue);}
}注意这里我们先不要给这个队列添加消费者我们要查看消息体的格式。
重启consumer服务以后该队列就会被自动创建出来了 2发送消息 我们在publisher模块的SpringAmqpTest中新增一个消息发送的代码发送一个Map对象
Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息MapString,Object msg new HashMap();msg.put(name, 柳岩);msg.put(age, 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(object.queue, msg);
}发送消息后查看控制台 可以看到消息格式非常不友好。
1.配置JSON转换器
显然JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。 在publisher和consumer两个服务中都引入依赖
dependencygroupIdcom.fasterxml.jackson.dataformat/groupIdartifactIdjackson-dataformat-xml/artifactIdversion2.9.10/version
/dependency注意如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖则无需再次引入Jackson依赖。
配置消息转换器在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可
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.setCreate MessageIds(true);return jackson2JsonMessageConverter;
}消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。 此时我们到MQ控制台删除object.queue中的旧的消息。然后再次执行刚才的消息发送的代码到MQ的控制台查看消息结构
2.消费者接收Object
RabbitListener(queues object.queue)
public void listenSimpleQueueMessage(MapString, Object msg) throws InterruptedException {System.out.println(消费者接收到object.queue消息【 msg 】);
}三.发送者的可靠性
首先我们一起分析一下消息丢失的可能性有哪些。 消息从发送者发送消息到消费者处理消息需要经过的流程是这样的 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
我们先来看如何确保生产者一定能把消息发送到MQ。
1.生产者重试机制(生产者发送消息时连接MQ失败)
首先第一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。即当RabbitTemplate与MQ连接超时后多次重试。
修改publisher模块的application.yaml文件添加下面的内容
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 # 最大重试次数我们利用命令停掉RabbitMQ服务
docker stop mq然后测试发送一条消息会发现会每隔1秒重试1次总共重试了3次。消息发送的超时重试机制配置成功了
:::warning 注意当网络不稳定的时候利用重试机制可以有效提高消息发送的成功率。不过SpringAMQP提供的重试机制是阻塞式的重试也就是说多次重试等待的过程中当前线程是被阻塞的。 如果对于业务性能有要求建议禁用重试机制。如果一定要使用请合理配置等待时长和重试次数当然也可以考虑使用异步线程来执行发送消息的代码。 :::
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。
1.实现生产者确认机制
在publisher模块的application.yaml中添加配置
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none关闭confirm机制simple同步阻塞等待MQ的回执correlatedMQ异步回调返回回执
一般我们推荐使用correlated回调机制。
logging:pattern:dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSSlevel:com.weijisheng: debug
spring:rabbitmq:host: 192.168.30.140port: 5672virtual-host: /username: guestpassword: guest
# connection-timeout: 1s
# template:
# retry:
# enabled: true
# multiplier: 2publisher-confirm-type: correlatedpublisher-returns: true
2.定义ReturnCallback
每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback因此我们可以在配置类中统一设置。我们在publisher模块定义一个配置类
Slf4j
AllArgsConstructor
Configurationpublic 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());}});}
}3.定义ConfirmCallback
由于每个消息发送时的处理逻辑不一定相同因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。具体来说是在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时多传递一个参数 这里的CorrelationData中包含两个核心的东西
id消息的唯一标示MQ对不同的消息的回执以此做判断避免混淆SettableListenableFuture回执结果的Future对象
将来MQ的回执就会通过这个Future来返回我们可以提前给CorrelationData中的Future添加回调函数来处理消息回执 我们新建一个测试向系统自带的交换机发送消息并且添加ConfirmCallback Testvoid testConfirmCallback() throws InterruptedException {// 1.创建cdCorrelationData cd new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());// 2.添加ConfirmCallbackcd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallbackCorrelationData.Confirm() {Overridepublic void onFailure(Throwable ex) {log.error(消息回调失败, ex);}Overridepublic void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {log.debug(收到confirm callback回执);if(result.isAck()){// 消息发送成功log.debug(消息发送成功收到ack);}else{// 消息发送失败log.error(消息发送失败收到nack 原因{}, result.getReason());}}});rabbitTemplate.convertAndSend(hmall.direct, weijisheng, hello, cd);Thread.sleep(2000);}
}在这里记录一个小插曲
我的idea突然出现问题,不能运行了报如下这个错误 然后我看了一下我的jdk版本是21我在网上找了一下发现网上jdk21的lombok版本要1.18.30,但是我的是1.18.26我重新更改了一下maven配置就可以了。 上面执行过程执行结果如下: 可以看到由于传递的RoutingKey是错误的路由失败后触发了return callback同时也收到了ack。 当我们修改为正确的RoutingKey以后就不会触发return callback了只收到ack。 而如果连交换机都是错误的则只会收到nack。
:::warning 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。 :::
四.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。
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
我们以控制台界面为例来说明。
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。
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
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 1.注意消息非持久化发送到rabbitmq的时候如果大数据量会出现page out在page out的时候消息发送速度会降低到零点 2.当消息持久化到rabbitmq的时候不会出现page out 速度不会降低到零点一段时间的情况 Testvoid testPageOut() {Message message MessageBuilder.withBody(hello.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT).build();for (int i 0; i 1000000; i) {rabbitTemplate.convertAndSend(simple.queue, message);}}:::warning 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。 :::
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。
1.控制台配置Lazy模式
在添加队列的时候添加x-queue-modlazy参数即可设置队列为Lazy模式
2.代码配置Lazy模式
在利用SpringAMQP声明队列的时候添加x-queue-modlazy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);
}3.更新已有队列为lazy模式
对于已经存在的队列也可以配置为lazy模式但是要通过设置policy实现。 可以基于命令行设置policy
rabbitmqctl set_policy Lazy ^lazy-queue$ {queue-mode:lazy} --apply-to queues
命令解读- rabbitmqctl RabbitMQ的命令行工具
- set_policy 添加一个策略
- Lazy 策略名称可以自定义
- ^lazy-queue$ 用正则表达式匹配队列的名字
- {queue-mode:lazy} 设置队列模式为lazy模式
- --apply-to queues策略的作用对象是所有的队列当然也可以在控制台配置policy进入在控制台的Admin页面点击Policies即可添加配置lazy队列在100W条件下是最好的性能
总结
RabbitMQ如何保证消息的可靠性
首先通过配置可以让交换机、队列、以及发送的消息都持久化。这样队列中的消息会持久化到磁盘MQ重启消息依然存在。RabbitMQ在3.6版本引入了LazzyQueue,并且在3.12版本后会成为队列的默认模式。LazyQueue会将所有消息都持久化。开启持久化和生产者确认时RabbitMQ只有在消息持久化完成后才会给生产者返回ACK回执。
四.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。 但问题来了RabbitMQ如何得知消费者的处理状态呢
本章我们就一起研究一下消费者处理消息时的可靠性解决方案。
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;
返回Reject的常见异常有
Starting with version 1.3.2, the default ErrorHandler is now a ConditionalRejectingErrorHandler that rejects (and does not requeue) messages that fail with an irrecoverable error. Specifically, it rejects messages that fail with the following errors:- o.s.amqp…MessageConversionException: Can be thrown when converting the incoming message payload using a MessageConverter.
- o.s.messaging…MessageConversionException: Can be thrown by the conversion service if additional conversion is required when mapping to a RabbitListener method.
- o.s.messaging…MethodArgumentNotValidException: Can be thrown if validation (for example, Valid) is used in the listener and the validation fails.
- o.s.messaging…MethodArgumentTypeMismatchException: Can be thrown if the inbound message was converted to a type that is not correct for the target method. For example, the parameter is declared as MessageFoo but MessageBar is received.
- java.lang.NoSuchMethodException: Added in version 1.6.3.
- java.lang.ClassCastException: Added in version 1.6.3.通过下面的配置可以修改SpringAMQP的ACK处理方式 consumer RabbitListener(queues simple.queue)public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println(spring 消费者接收到消息【 msg 】);throw new RuntimeException(故意的);}product 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);}spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: none # 不做处理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。
断点还停留在这里,但是消息已经被消费了
我们再次把确认机制修改为auto
spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: auto # 自动ack在异常位置打断点再次发送消息程序卡在断点时可以发现此时消息状态为unacked未确定状态 放行以后消息处理失败后会回到RabbitMQ并重新投递到消费者。
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
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 import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;Configuration
public class ErrorConfig {Beanpublic DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange(error.direct);}Beanpublic Queue errorQueue(){return new Queue(error.queue);}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);}
}
错误的信息被存储到mq中的错误队列中
总结
消费者如何保证消息一定被消费
开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后返回ack异常时返回nack开启消费者失败重试机制并设置MessageRecoverer,多次重试失败后将消息投递到异常交换机交由人工处理。
3.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
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
唯一消息ID业务状态判断
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。
我们该如何给消息添加唯一ID呢 其实很简单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;
}2.业务状态判断
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。
相比较而言消息ID的方案需要改造原有的数据库所以我更推荐使用业务判断的方案。
以支付修改订单的业务为例我们需要修改OrderServiceImpl中的markOrderPaySuccess方法 Overridepublic void markOrderPaySuccess(Long orderId) {// 1.查询订单Order old getById(orderId);// 2.判断订单状态if (old null || old.getStatus() ! 1) {// 订单不存在或者订单状态不是1放弃处理return;}// 3.尝试更新订单Order order new Order();order.setId(orderId);order.setStatus(2);order.setPayTime(LocalDateTime.now());updateById(order);}上述代码逻辑上符合了幂等判断的需求但是由于判断和更新是两步动作因此在极小概率下可能存在线程安全问题。
我们可以合并上述操作为这样
Override
public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {// UPDATE order SET status ? , pay_time ? WHERE id ? AND status 1lambdaUpdate().set(Order::getStatus, 2).set(Order::getPayTime, LocalDateTime.now()).eq(Order::getId, orderId).eq(Order::getStatus, 1).update();
}注意看上述代码等同于这样的SQL语句
UPDATE order SET status ? , pay_time ? WHERE id ? AND status 1我们在where条件中除了判断id以外还加上了status必须为1的条件。如果条件不符说明订单已支付则SQL匹配不到数据根本不会执行。
总结
如何保证支付服务与交易服务之间的订单状态一致性?
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和处理的可靠性。同时也开启了MQ的持久化避免因服务宕机导致消息丢失。最后在交易服务更新订单状态时做了业务幂等判断避免因消息重复消费导致订单状态异常。
如果交易服务消息处理失败,有没有什么兜底方法
可以在交易服务设置定时任务定期查询订单支付状态。这样即使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。 文章转载自： http://www.morning.pmhln.cn.gov.cn.pmhln.cn http://www.morning.kqglp.cn.gov.cn.kqglp.cn http://www.morning.gediba.com.gov.cn.gediba.com http://www.morning.rzysq.cn.gov.cn.rzysq.cn http://www.morning.fpyll.cn.gov.cn.fpyll.cn http://www.morning.jpydf.cn.gov.cn.jpydf.cn http://www.morning.mjbjq.cn.gov.cn.mjbjq.cn http://www.morning.ckwxs.cn.gov.cn.ckwxs.cn http://www.morning.yjprj.cn.gov.cn.yjprj.cn http://www.morning.pnbls.cn.gov.cn.pnbls.cn http://www.morning.rylr.cn.gov.cn.rylr.cn http://www.morning.qfdmh.cn.gov.cn.qfdmh.cn http://www.morning.gpsrk.cn.gov.cn.gpsrk.cn http://www.morning.rnqyy.cn.gov.cn.rnqyy.cn http://www.morning.knqzd.cn.gov.cn.knqzd.cn http://www.morning.qsy39.cn.gov.cn.qsy39.cn http://www.morning.mgbcf.cn.gov.cn.mgbcf.cn http://www.morning.qcymf.cn.gov.cn.qcymf.cn http://www.morning.kjlia.com.gov.cn.kjlia.com http://www.morning.srgsb.cn.gov.cn.srgsb.cn http://www.morning.lltdf.cn.gov.cn.lltdf.cn http://www.morning.kpbn.cn.gov.cn.kpbn.cn http://www.morning.cwpny.cn.gov.cn.cwpny.cn http://www.morning.rlfr.cn.gov.cn.rlfr.cn http://www.morning.hotlads.com.gov.cn.hotlads.com http://www.morning.jrslj.cn.gov.cn.jrslj.cn http://www.morning.pcgjj.cn.gov.cn.pcgjj.cn http://www.morning.bsgfl.cn.gov.cn.bsgfl.cn http://www.morning.crqpl.cn.gov.cn.crqpl.cn http://www.morning.dschz.cn.gov.cn.dschz.cn http://www.morning.krklj.cn.gov.cn.krklj.cn http://www.morning.wwnb.cn.gov.cn.wwnb.cn http://www.morning.rqzyz.cn.gov.cn.rqzyz.cn http://www.morning.rrcxs.cn.gov.cn.rrcxs.cn http://www.morning.qxwwg.cn.gov.cn.qxwwg.cn http://www.morning.dsmwy.cn.gov.cn.dsmwy.cn http://www.morning.dqxnd.cn.gov.cn.dqxnd.cn http://www.morning.qxwrd.cn.gov.cn.qxwrd.cn http://www.morning.hqzmz.cn.gov.cn.hqzmz.cn http://www.morning.jfzbk.cn.gov.cn.jfzbk.cn http://www.morning.rbnj.cn.gov.cn.rbnj.cn http://www.morning.byzpl.cn.gov.cn.byzpl.cn http://www.morning.dgmjm.cn.gov.cn.dgmjm.cn http://www.morning.krhkb.cn.gov.cn.krhkb.cn http://www.morning.yrdkl.cn.gov.cn.yrdkl.cn http://www.morning.rgmd.cn.gov.cn.rgmd.cn http://www.morning.nkrmh.cn.gov.cn.nkrmh.cn http://www.morning.kdrly.cn.gov.cn.kdrly.cn http://www.morning.gxqpm.cn.gov.cn.gxqpm.cn http://www.morning.gqfks.cn.gov.cn.gqfks.cn http://www.morning.ygpdm.cn.gov.cn.ygpdm.cn http://www.morning.gblrn.cn.gov.cn.gblrn.cn http://www.morning.cykqg.cn.gov.cn.cykqg.cn http://www.morning.thrcj.cn.gov.cn.thrcj.cn http://www.morning.flxqm.cn.gov.cn.flxqm.cn http://www.morning.yrdkl.cn.gov.cn.yrdkl.cn http://www.morning.mqwnp.cn.gov.cn.mqwnp.cn http://www.morning.zxybw.cn.gov.cn.zxybw.cn http://www.morning.ntyks.cn.gov.cn.ntyks.cn http://www.morning.lgnz.cn.gov.cn.lgnz.cn http://www.morning.grnhb.cn.gov.cn.grnhb.cn http://www.morning.cwyrp.cn.gov.cn.cwyrp.cn http://www.morning.mpngp.cn.gov.cn.mpngp.cn http://www.morning.yqwrj.cn.gov.cn.yqwrj.cn http://www.morning.sbrjj.cn.gov.cn.sbrjj.cn http://www.morning.rddlz.cn.gov.cn.rddlz.cn http://www.morning.dfhkh.cn.gov.cn.dfhkh.cn http://www.morning.qfmcm.cn.gov.cn.qfmcm.cn http://www.morning.ykrkb.cn.gov.cn.ykrkb.cn http://www.morning.synlt.cn.gov.cn.synlt.cn http://www.morning.xqknl.cn.gov.cn.xqknl.cn http://www.morning.hqwxm.cn.gov.cn.hqwxm.cn http://www.morning.tnjkg.cn.gov.cn.tnjkg.cn http://www.morning.rnzbr.cn.gov.cn.rnzbr.cn http://www.morning.xq3nk42mvv.cn.gov.cn.xq3nk42mvv.cn http://www.morning.mdtfh.cn.gov.cn.mdtfh.cn http://www.morning.jjzjn.cn.gov.cn.jjzjn.cn http://www.morning.ntkpc.cn.gov.cn.ntkpc.cn http://www.morning.xyyplp.cn.gov.cn.xyyplp.cn http://www.morning.okiner.com.gov.cn.okiner.com
