本篇文章为你整理了RabbitMQ消息队列入门及解决常见问题（消息队列 rabbitmq kafka）的详细内容，包含有rabbitmq队列消息数量 消息队列 rabbitmq kafka rabbitmq消息堆积怎么解决 rabbitmq消息机制 RabbitMQ消息队列入门及解决常见问题，希望能帮助你了解 RabbitMQ消息队列入门及解决常见问题。
同步通讯：就像打电话，需要实时响应。
异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
同步调用的优点：
时效性较强，可以立即得到结果
同步调用的问题：
性能和吞吐能力下降
有额外的资源消耗
有级联失败问题
流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件
我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。
常用的消息队列组件对比
MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现：
ActiveMQ
RabbitMQ
RocketMQ
Kafka
几种常见MQ的对比：
在课前资料已经提供了镜像包：
上传到虚拟机中后，使用命令加载镜像即可：
#启动docker
systemctl start docker
docker load -i mq.tar
② 安装MQ
执行下面的命令来运行MQ容器：
docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
-v mq-plugins:/plugins \
--name mq \
--hostname mq1 \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
-d \
rabbitmq:3.8-management
-v mq-plugins:/plugins \ ：将MQ的插件目录挂载出去
然后访问：http://192.168.194.131:15672 账号：itcast 密码：123321 进入到RabbitMQ的后台管理UI界面
1.2 集群部署
后面的常见问题有说如何集群部署
2. RabbitMQ消息模型
MQ的基本结构：
RabbitMQ中的一些角色：
publisher：生产者
consumer：消费者
exchange个：交换机，负责消息路由
queue：队列，存储消息
virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：
3. 导入Demo工程
课前资料提供了一个Demo工程，mq-demo:
本地idea导入后可以看到结构如下：
包括三部分：
mq-demo：父工程，管理项目依赖
publisher：消息的发送者
consumer：消息的消费者
4. 入门案例
简单队列模式的模型图：
官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：
publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
queue：消息队列，负责接受并缓存消息
consumer：订阅队列，处理队列中的消息
4.1 publisher实现
思路：
创建Channel
关闭连接和channel
代码实现：
package cn.itcast.mq.helloworld;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class PublisherTest {
@Test
public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
// 1.建立连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.150.101");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("itcast");
factory.setPassword("123321");
// 1.2.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 2.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();
// 3.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
// 4.发送消息
String message = "hello, rabbitmq!";
channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");
// 5.关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();
4.2 consumer实现
代码思路：
创建Channel
代码实现：
package cn.itcast.mq.helloworld;
import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 1.建立连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.150.101");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("itcast");
factory.setPassword("123321");
// 1.2.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 2.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();
// 3.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
// 4.订阅消息
channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
// 5.处理消息
String message = new String(body);
System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
System.out.println("等待接收消息。。。。");
5. 总结
基本消息队列的消息发送流程：
无论使用哪种模型，消息发送者和接收者都需要设置如下配置：
0. 部署并创建运行RabbitMQ容器
在前面安装RabbitMQ中的单机部署有教
1. 导入依赖
!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--
dependency
groupId org.springframework.boot /groupId
artifactId spring-boot-starter-amqp /artifactId
/dependency
2. 添加配置yaml
记得改主机名为虚拟机ip地址
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: itcast # 用户名
password: 123321 # 密码
这个是只有在任务模型时的接收者需要配置的：
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. 配置消息转换器
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：
dependency
groupId com.fasterxml.jackson.dataformat /groupId
artifactId jackson-dataformat-xml /artifactId
version 2.9.10 /version
/dependency
发送者和接收者都在启动类中添加一个Bean即可：
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
return new Jackson2JsonMessageConverter();
4. 根据不同的模型写发送类和接收类
写完这些类后记得，先启动接收者服务，再运行发送者测试。因为队列和交换机写在接收者了，所以需要先启动创建队列和交换机，发送者才能成功发送到队列。【同理也可以把队列和交换机写在发送者中】
Basic Queue 简单队列模型
@Configuration
public class BasicConfig {
@Bean
public Queue fanoutQueue1(){
return new Queue("simple.queue");
在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：
package cn.itcast.mq.spring;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Test
public 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);
在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：
package cn.itcast.mq.listener;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class SpringRabbitListener {
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
WorkQueue 任务模型
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
Work queues，也被称为（Task 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，速度就能大大提高了。
@Configuration
public class WorkConfig {
@Bean
public Queue fanoutQueue1(){
return new Queue("simple.queue");
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。
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
// 队列名称
String queueName = "simple.queue";
// 消息
String message = "hello, message_";
for (int i = 0; i i++) {
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
Thread.sleep(20);
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 = "simple.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 = "simple.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);
注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。
发布/订阅模型
发布订阅的模型如图：
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，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
Exchange：交换机，图中的X。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。Exchange有以下3种类型：
Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。
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！
Fanout广播模型
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，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
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：
创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout
声明队列和交换机
Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：
在接收者consumer中创建一个配置类，声明队列和交换机：把绑定代码写在接收者的代码上，这样交换机和队列可以根据需求绑定
@Configuration
public class FanoutConfig {
* 声明交换机
* @return Fanout类型交换机
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange(){
return new FanoutExchange("itcast.fanout");
* 第1个队列
@Bean
public Queue fanoutQueue1(){
return new Queue("fanout.queue1");
* 第2个队列
@Bean
public Queue fanoutQueue2(){
return new Queue("fanout.queue2");
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：
@Test
public void testFanoutExchange() {
// 队列名称
String exchangeName = "itcast.fanout";
// 消息
String message = "hello, everyone!";
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message); //注意第二个参数为空字符串，且必须要传
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "fanout.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.fanout", type = ExchangeTypes.Fanout)
public void listenDirectQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到fanout.queue1的消息：【" + msg + "】");
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "fanout.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.fanout", type = ExchangeTypes.Fanout),
key = {"red", "yellow"}
public void listenDirectQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到fanout.queue2的消息：【" + msg + "】");
Direct指定模型
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
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？
@Queue
@Exchange
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
案例需求如下：
声明队列和交换机
在接收者consumer中创建一个配置类，声明队列和交换机：把绑定代码写在接收者的代码上，这样交换机和队列可以根据需求绑定
@Configuration
public class DirectConfig {
* 声明交换机
* @return Direct类型交换机
@Bean
public DirectExchange directExchange(){
return new DirectExchange("itcast.direct");
* 第1个队列
@Bean
public Queue directQueue1(){
return new Queue("direct.queue1");
* 第2个队列
@Bean
public Queue directQueue2(){
return new Queue("direct.queue2");
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 = "itcast.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);
在consumer的SpringRabbitListener类中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "blue"}
public void listenDirectQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "yellow"}
public void listenDirectQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
Topic 话题模型
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
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Routing key 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.spu
item.*：只能匹配item.spu
图示：
解释：
Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news
案例需求：
实现思路如下：
声明队列和交换机
在接收者consumer中创建一个配置类，声明队列和交换机：把绑定代码写在接收者的代码上，这样交换机和队列可以根据需求绑定
@Configuration
public class TopicConfig {
* 声明交换机
* @return Topic类型交换机
@Bean
public TopicExchange topicExchange(){
return new TopicExchange("itcast.topic");
* 第1个队列
@Bean
public Queue topicQueue1(){
return new Queue("topic.queue1");
* 第2个队列
@Bean
public Queue topicQueue2(){
return new Queue("topic.queue2");
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 = "itcast.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);
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "china.#"
public void listenTopicQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "#.news"
public void listenTopicQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
消息转换器
之前说过，Spring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
我们来测试一下。
测试默认转换器
我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
// 准备消息
Map String,Object msg = new HashMap ();
msg.put("name", "Jack");
msg.put("age", 21);
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
停止consumer服务
发送消息后查看控制台：
配置JSON转换器【重要】
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：
dependency
groupId com.fasterxml.jackson.dataformat /groupId
artifactId jackson-dataformat-xml /artifactId
version 2.9.10 /version
/dependency
配置消息转换器。
发送者和接收者都在启动类中添加一个Bean即可：
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
return new Jackson2JsonMessageConverter();
消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：
1. 消息可靠性问题
如何确保RabbitMQ消息的可靠性？
开启生产者确认机制；确保生产者的消息能到达队列
开启持久化功能；确保消息未消费前在队列中不会丢失
开启消费者确认机制为auto；由spring确认消息处理成功后完成ack
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
消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：
其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：
发送时丢失：
生产者发送的消息未送达exchange
消息到达exchange后未到达queue
RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。
返回结果有两种方式：
publisher-confirm，发送者确认
消息成功投递到交换机，返回ack
消息未投递到交换机，返回nack
注意：
1.1.1 修改配置
首先，修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：
spring:
rabbitmq:
publisher-confirm-type: correlated
publisher-returns: true
template:
mandatory: true
说明：
publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
simple：同步等待confirm结果，直到超时
correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息
1.1.2 定义Return回调
publisher-return，发送者回执
每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置：
修改publisher服务，添加一个：
package cn.itcast.mq.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {//实现该类就是在项目加载时配置
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
// 获取RabbitTemplate
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
// 设置ReturnCallback
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) - {
// 投递失败，记录日志
log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
// 如果有业务需要，可以重发消息
1.1.3定义ConfirmCallback
publisher-confirm，发送者确认
ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。
在publisher服务的cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest类中，定义一个单元测试方法：
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
// 1.消息体
String message = "hello, spring amqp!";
// 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 3.添加callback
correlationData.getFuture().addCallback(
result - {
if(result.isAck()){
// 3.1.ack，消息成功
log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
}else{
// 3.2.nack，消息失败
log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
ex - log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
// 4.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);
// 休眠一会儿，等待ack回执
Thread.sleep(2000);
1.2 消息持久化
解决消息可靠性的 MQ中间可能会出的问题
Spring默认MQ都是持久化的（包括交换机、队列、消息等）；本节是告诉客户端对不需要持久化的消息可以设为非持久化
生产者确认可以确保消息投递到RabbitMQ的队列中，但是消息发送到RabbitMQ以后，如果突然宕机，也可能导致消息丢失。
要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制。
交换机持久化
队列持久化
消息持久化
1.2.1 交换机持久化
RabbitMQ中交换机默认是非持久化的，mq重启后就丢失。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：
@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
// 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
//第二个参数：交换机是否持久化，第三个参数：交换机绑定的队列都不存在的时候该交换机自动删除
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上D的标示：
1.2.2 队列持久化
RabbitMQ中队列默认是非持久化的，mq重启后就丢失。
SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：
@Bean
public Queue simpleQueue(){
// 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
可以在RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上D的标示：
1.2.3 消息持久化
利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：
1：非持久化
2：持久化
用java代码指定：
1.3 消费者消息确认
解决消息可靠性的 消费者接收环节可能会出的问题
RabbitMQ是阅后即焚机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。而RabbitMQ是通过消费者回执来确认消费者是否成功处理消息的：消费者获取消息后，应该向RabbitMQ发送ACK回执，表明自己已经处理消息。
阅后即焚可能出现的问题：设想这样的场景
1）RabbitMQ投递消息给消费者
2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
3）RabbitMQ删除消息
4）消费者宕机，消息尚未处理
这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。
而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：
•manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。
自己根据业务情况，判断什么时候该ack
•auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack
auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack【默认且常用】
•none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除
消息投递是不可靠的，可能丢失
1.3.1 演示none模式
修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: none # 关闭ack
修改consumer服务的SpringRabbitListener类中的方法，模拟一个消息处理异常：
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
// 模拟异常
System.out.println(1 / 0);
log.debug("消息处理完成！");
测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。
1.3.2 演示auto模式
再次把确认机制修改为auto:
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
acknowledge-mode: auto
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unack（未确定状态）：
抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：
1.4 消费失败重试机制
解决消息可靠性的 消费者接收环节后消息的回收处理问题
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，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力：
1.4.1 本地重试
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ack，消息会被丢弃
我们可以利用Spring的retry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: 1000 # 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-interval
max-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：
在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息了
1.4.2 失败策略
本地重试失败后的消息可以通过失败策略回收消息并传到指定的服务，该服务一般是人工处理的。
在之前的测试中，达到最大重试次数后，消息会被丢弃，这是由Spring内部机制决定的。
在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecovery接口来处理，它包含三种不同的实现：
RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机（如下图）【推荐】
error.queue的消息在传送到指定的人工处理客户端，由人工来处理
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。
图中consumer绑定错误交换机的完整代码：
package cn.itcast.mq.config;
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;
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
//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");
//第三种策略的代码:本地服务抛出异常到指定的错误交换机（定义一个RepublishMessageRecoverer，绑定服务到错误交换机）
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
2. 延迟消息问题
2.1 前置知识：死信交换机
什么样的消息会成为死信？
消息被消费者reject或者返回nack
消息超时未消费
死信交换机的使用场景是什么？
可以利用死信交换机收集所有消费者处理失败的消息（死信），交由人工处理，进一步提高消息队列的可靠性。
【对于异常消息以及兜底方式，还是建议使用前面失败策略中的的异常处理交换机】
2.1.1 死信交换机是什么
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
如果这个包含死信的队列配置了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，而这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange，检查DLX）
如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信；simple.queue绑定了死信交换机 dl.direct，因此死信会投递给这个交换机；如果这个死信交换机也绑定了一个队列，则消息最终会进入这个存放死信的队列：
另外，队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：
死信交换机名称
死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey
这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。
2.1.1 利用死信交换机接收死信
在失败重试策略中，默认的RejectAndDontRequeueRecoverer会在本地重试次数耗尽后，发送reject给RabbitMQ，消息变成死信，被丢弃。
我们可以给simple.queue添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。
我们在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：（这里没有写出配置simple的交换机以及队列）
// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化
.deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
.build();
// 声明死信交换机 dl.direct
@Bean
public DirectExchange dlExchange(){
return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
// 声明存储死信的队列 dl.queue
@Bean
public Queue dlQueue(){
return new Queue("dl.queue", true);
// 将死信队列 与 死信交换机绑定
@Bean
public Binding dlBinding(){
return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
2.2 实现延迟消息方法一：TTL
消息超时的两种方式是？
给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信
如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息？
给消息的目标队列指定死信交换机
将消费者监听的队列绑定到死信交换机
发送消息时给消息设置超时时间为20秒
2.2.1 设置接收超时死信的死信交换机
在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明死信交换机、死信队列：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
key = "ttl"
public void listenDlQueue(String msg){
log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
2.2.2 声明队列时，队列设置TTL
要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：
注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct
@Bean
public Queue ttlQueue(){
return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
.ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
.build();
声明交换机，将ttl与交换机绑定：
@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
return new DirectExchange("ttl.direct");
@Bean
public Binding ttlBinding(){
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
发送者发送消。
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