消息可靠性、延迟消息问题、高可用问题、消息堆积问题
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一、消息可靠性
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消息可靠性问题： 消息从生产者发送到Exchange，再到queue，再到消费者，有哪些导致消息丢失的可能性？
发送时丢失： - 生产者发送的消息为送达exchange - 消息到达exchange后未到达queueMQ宕机，queue将消息丢失consumer接收到消息后未消费就宕机 ①生产者消息确认
RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。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。结果有两种请求：
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nackpublisher-return，发送者回执 =消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。 注意：确认机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一id，以区分不同消息，避免ack冲突 接下来我们通过代码来实现生产者确认：看代码
1）在publisher这个微服务的application.yml中添加配置：
spring:
rabbitmq:
publisher-confirm-type: correlated
publisher-returns: true
template:
mandatory: true
#配置说明:======================================
publisher-confirm-type: 开启publish-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
publisher-returns: 开启publisher-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。trun,则调用ReturnCallback;false,则直接丢弃消息
2）每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目启动过程中配置
@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {//SpringBean工程的通知接口ApplicationContextAware
//全局的ReturnCallback
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
//获取RabbitTemplate对象
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
//配置ReturnCallback
rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
//记录日志
log.error("消息交换机到队列发送失败，响应码：{}，失败原因：{}，交换机：{}，路由key：{}，消息：{}", message, replyCode, replyText, exchange, routingKey);
//TODO 如果有需要的话可以自定义的去处理。
});
}
}
3)发送消息，指定消息ID、消费ConfirmCallback
@Test
public void testSendMessage2SimpleQueue() {
//1.准备消息
String message = "test confirmCallback";
//2.准备CorrelationData
//2.1消息id用uuid
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
//2.2准备confirmacallback
correlationData.getFuture().addCallback(
result -> {
//判断结果
if (result.isAck()) {
//ACK
log.debug("消息成功投递到交换机！消息ID：{}", correlationData.getId());
} else {
//NACK
log.debug("消息投递到交换机失败！消息ID：{}", correlationData.getId());
}
}, ex -> {
//记录日志
log.error("消息发送失败！！！",ex);
//自定义业务
});
//3.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("bugz.topic","simple.test",message,correlationData);
}
SpringAMQP中处理消息确认的几种情况:
- publisher-comfirm:
消息成功发送到exchange，返回ack
消息发送失败，没有到达交换机，返回nack
消息发送过程中出现异常，没有收到回执
- 消息成功发送到exchange，但没有路由到queue
调用ReturnCallback
②消息持久化 MQ默认是内存存储消息，开启持久化功能可以确保缓存在MQ中的消息不丢失
1.交换机持久化
@Bean
public DirectExchange simpleDirect() {
//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);
}
2.队列持久化
@Bean
public Queue simpleQueue() {
//使用QueueuBuilder构建队列，durable就是持久化的
return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}
3.消息持久化，SpringAMQP中的消息默认是持久的，可以通过MessageProperties中的DeliveryMode来指定的：
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, spring".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))//消息体
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)//持久化
.build();
RabbitMQ中交换机、队列、消息默认都是持久的。
③消费者消息确认
RabbitMQ支持消费者确认机制，即：消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执，MQ收到ack回执后才会删除该信息。 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。auto：自动ack，由spring检测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nacknone：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
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
prefetch: 1
acknowledge-mode: auto #none:关闭nck;manual:手动ack;auto:自动ack
④消费失败重试机制 当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重新入队）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： 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。
spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
prefetch: 1
acknowledge-mode: auto
retry:
enabled: true #开启消费者失败重试
initial-interval: 1000 #初次的失败等待时长为1秒
multiplier: 3 #下次失败的等待时长倍数，下次等待时长=multiplier*last-interval
max-attempts: 4 #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
max-interval: 10000 #重试的最大时长
消费者失败处理策略
在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要由MessageRecoverer接口来处理，它包含三种不同的实现：
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 首先定义接收失败的交换机、队列及其绑定：
@Configuration
public class ErrorMessageConfig {
@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange(){
return new DirectExchange("error.direct");
}
@Bean
public Queue errorQueue(){
return new Queue("error.queue");
}
@Bean
public Binding errorMessageBinding(){
return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
}
//覆盖Rabbit默认的Bean自定义这个Bean
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
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
二、死信交换机
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或者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堆积满了，最早的消息可能成为死信 如果该队列配置了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，而且这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange,简称DLX ）。
什么样的消息会成为死信？
消息被消费者reject或者返回nack消息超时未消费队列满了
如何给队列绑定死信交换机？
给队列设置dead-letter-exchange属性，指定一个交换机给队列设置dead-letter-routing-key属性，设置死信交换机与死信队列的Routingkey
TTL过期时间
TTL,也就是Tim-To-Live。如果一个队列中的消息TTL结束仍未消费，则会变为死信，ttl超时分两种情况：
消息所在的队列设置了存活时间消息本身设置了存活时间
根据上面流程图实现代码如下： 生产者代码：①给消息添加时间
@Test
public void testTTLMessage() {
// 1.准备消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl messsage".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
.setExpiration("5000") //指定消息的过期时间
.build();
// 2.发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message);
// 3.记录日志
log.info("消息已经成功发送！");
}
消费者代码：②给队列添加时间
//先绑定一个队列然后指定队列之后的死信交换机
//ttl消息发送
@Configuration
public class TTLMessageConfig {
//声明交换机
@Bean
public DirectExchange ttlDirectExchange() {
return new DirectExchange("ttl.direct");
}
//声明队列
@Bean
public Queue ttlQueue() {
return QueueBuilder
.durable("ttl.queuq") //消息持久化
.ttl(10000) //队列ttl时间
.deadLetterExchange("dl.direct") //死信交换机
.deadLetterRoutingKey("dl") //指定死信交换机的routingkey
.build();
}
//绑定
@Bean
public Binding ttlBinding() {
return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlDirectExchange()).with("ttl");
}
消费代码
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "dl.queue"),
exchange = @Exchange(name = "dl.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = "dl"
))
public void listenDLQueue(String msg) {
log.debug("死信消息是：{}", msg);
}
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时间后变为死信两者共存时，以时间端的ttl为准。
延迟队列 使用插件===暂略~~~
三、消息堆积、惰性队列
消息堆积
当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。最早接收到的消息，可能就会成为死信，会被丢弃，这就是消息堆积问题。 解决消息堆积有三种思路：
增加更多消费者，提高消费速度在消费者内开启线程池加快消息处理速度扩大队列容积，提高堆积上限
惰性队列
从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，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费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支持数百万条的消息存储
而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列:
rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues
2.用SpringAMQP声明惰性队列
@Bean的方式@Bean
public Queue lazyQueue() {
return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
.lazy() //开启 x-queue-mode为lazy
.build();
}
注解方式@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);
}
四、MQ集群
这里比较繁琐直接去这里看视频吧 B站黑马虎哥
好文阅读
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