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java中RabbitMQ高级应用方法

发表于：2024-12-12 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2024年12月12日，这篇文章主要介绍了java中RabbitMQ高级应用方法的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇java中RabbitMQ高级应用方法文章都会有所收获，下面我们一起

千家信息网最后更新 2024年12月12日java中RabbitMQ高级应用方法

这篇文章主要介绍了java中RabbitMQ高级应用方法的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇java中RabbitMQ高级应用方法文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

1、消息可靠性投递

在使用 RabbitMQ 的时候，生产者在进行消息投递的时候如果想知道消息是否成功的投递到对应的交换机和队列中，有两种方式可以用来控制消息投递的可靠性模式。

由上图的整个消息的投递过程来看，生产者的消息进入到中间件中会首先到达交换机，然后再从交换机传递到队列中去，也就是分为两步走战略。那么消息的丢失情况也就是会出现在这两个阶段中，RabbitMQ 贴心的为我们提供了针对于这两个部分的可靠新传递模式：

confirm 模式。
return 模式。

利用这两个回调模式来确保消息的传递可靠。

1.1、确认模式

消息从生产者到交换机之间传递会返回一个 confirmCallback 的回调。可以直接在 rabbitTemplate 实例中进行确认逻辑的设置。如果是使用 XML 配置的话需要在工厂配置开启 publisher-confirms="true"，YAML 的配置就直接 publisher-confirm-type: correlated，他默认是 NONE ，需要手动开启。

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-rabbitmq.xml")public class Producer {    @Autowired    private RabbitTemplate rabbitTemplate;    @Test    public void producer() throws InterruptedException {        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {            @Override            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {                System.out.println();                if (!b) {                    //      消息重发之类的处理                    System.out.println(s);                } else {                    System.out.println("交换机成功接收消息");                }            }        });        rabbitTemplate.convertAndSend("default_exchange", "default_queue",                "hello world & beordie");        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);    }}

上面的确认是由一个 confirm 的函数执行的，里面携带了三个参数，第一个是配置的相关信息，第二个表示交换机是否成功的接收到消息，第三个参数是指没有成功接收消息的原因。

1.2、退回模式

从交换机到消息队列投递失败会返回一个 returnCallback 。在工厂配置中开启回退模式 publisher-returns="true" ，设置交换机处理消息失败的模式（默认 false 直接将消息进行丢弃），添加退回处理的逻辑。

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-rabbitmq.xml")public class Producer {    @Autowired    private RabbitTemplate rabbitTemplate;    @Test    public void producer() throws InterruptedException {        rabbitTemplate.setMandatory(true);        rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {            @Override            public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {                //  重发逻辑处理                System.out.println(message.getBody() + " 投递消息队列失败");            }        });        rabbitTemplate.convertAndSend("default_exchange", "default_queue",                "hello world & beordie");        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);    }}

returnedMessage 中携带五个参数、分别指的是消息对象、错误码、错误信息、交换机、路由键。

1.3、确认机制

在消费者抓取消息队列中的数据取消费之后会有一个确认机制进行消息的确认，防止因为抓取消息之后但没有消费成功而导致的消息丢失。有三种确认方式：

自动确认：acknowledge="none"
手动确认：acknowledge="manual"
根据异常情况确认：acknowledge="auto"

其中自动确认是指一旦消息被消费者抓取就自动默认成功，并将消息从消息队列中进行移除，如果这个时候消费端消费出现问题，那么也会是默认消息消费成功，但是实际上是没有消费成功的，也就是当前的消息丢失了。默认的情况就是自动确认机制。

如果设置手动确认的方式，就需要在正常消费消息之后进行回调确认 channel.basicAck()，手动签收。如果业务处理过程中发生了异常则调用 channel.basicNack() 重新发送消息。

首先需要在队列绑定时进行确认机制的配置，设置为手动签收。

生产者一端不用更改，只需要改变消费者的实现进行消息自动签收就可以了，正常执行业务则签收消息，业务发生错误则选择消息拒签，消息重发或者丢弃。

public class ConsumerAck implements ChannelAwareMessageListener {    @Override    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {        //  消息唯一ID        long tag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();        try {            String msg = new String(message.getBody(), "utf-8");            channel.basicAck(tag, true);            System.out.println("接收消息: " + msg);        } catch (Exception e) {            System.out.println("接收消息异常");            channel.basicNack(tag, true, true);            e.printStackTrace();        }    }}

里面涉及三个简单的签收函数，一是正确签收的 basicAck ，二是单条拒签的 basicReject ，三是批量拒签的 basicNack 。

basicAck 第一个参数表示消息在通道中的唯一ID，只针对当前的 Channel；第二个参数表示是否批量同意，如果是 false 的话只会同意签收当前ID的一条消息，将其从消息队列中进行删除，而如果是 true 的话将会把此ID之前的消息一起给同意签收了。
basicReject 第一个参数依旧表示消息的唯一ID，第二个参数表示是否重新回队发送，false 表示直接丢弃该条消息或者有死信队列可以接收， true 则表示重新回队进行消息发送，所有操作只针对当前的消息。
basicNack 比第二个多了一个参数，也就是处于中间位置的布尔值，表示是否批量进行。

2、消费端限流

在用户请求和DB服务处理之间增加消息中间件的隔离，使得突发流量全部让消息队列来抗，降低服务端被冲垮的可能性。让所有的请求都往队列中存，消费端只需要匀速的取出消息进行消费，这样就能保证运行效率，也不会因为后台的阻塞而导致客户端得不到正常的响应（当然指的是一些不需要同步回显的任务）。

只需要在消费者绑定消息队列时指定取出消息的速率即可，需要使用手动签收的方式，每进行一次的签收才会从队列中再取出下一条数据。

3、消息过期时间

消息队列提供了存储在队列中消息的过期时间，分为两个方向的实现，一个是针对于整个队列中的所有消息，也就是队列的过期时间，另一个是针对当前消息的过期时间，也就是针对于单条消息单独设置。

队列的过期时间设置很简单，只需要在创建队列时进行过期时间的指定即可，也可以通过控制台直接创建指定过期时间。一旦队列过期时间到了，队列中还未被消费的消息都将过期，进行队列的过期处理。

单条消息的过期时间需要在发送的时候进行单独的指定，发送的时候指定配置的额外信息，配置的编写由配置类完成。

如果一条消息的过期时间到了，但是他此时处于队列的中间，那么他将不会被处理，只有当之后处理到时候才会进行判断是否过期。

MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {    @Override    public Message postProcessMessage(Message message) throws        AmqpException {        //      设置 message 的过期时间        message.getMessageProperties().setExpiration("5000");        //      返回该消息        return message;    }};rabbitTemplate.convertAndSend("exchange", "route", "msg", messagePostProcessor);

如果说同时设置了消息的过期时间和队列的过期时间，那么最终的过期时间由最短的时间进行决定，也就是说如果当前消息的过期时间没到，但是整个队列的过期时间到了，那么队列中的所有消息也自然就过期了，执行过期的处理策略。