1.消息可靠性
消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：
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 MQ宕机，queue将消息丢失 consumer接收到消息后未消费就宕机
针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：
生产者确认机制 mq持久化 消费者确认机制 失败重试机制
1.1.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。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 publisher-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。
确认机制发送消息的时候，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
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ReturnConfirm 回调
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.core.*;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@Slf4j
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
@Override
public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean b, String s) {
if(b) {
log.info("消息发送成功到达交换机");
}else {
log.info("消息发送失败");
}
}
});
/**
* 返回消息
* 状态码
* 回复内容
* 交换机
* 路由
*/
rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {
@Override
public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {
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());
}
});
}
@Bean
public DirectExchange simpleDirect() {
return new DirectExchange("simple.direct");
}
@Bean
public Queue simpleQueue() {
return new Queue("simple.queue",true);
}
@Bean
public Binding binding() {
return BindingBuilder.bind(simpleQueue()).to(simpleDirect()).with("simple");
}
}
package cn.itcast.mq.config;
@Slf4j
@Configuration spring生命周期得接口 创建完bean吧容器对象给你
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
@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
});
rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
/**
* @param correlationData 自定义的数据
* @param ack 是否确认
* @param cause 原因
*/
@Override
public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
if(ack){
// 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(), cause);
}
}
});
}
@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", false, false);
}
@Bean
public Queue simpleQueue(){
return new Queue("simple.queue",false);
}
@Bean
public Binding binding(){
return BindingBuilder.bind(simpleQueue()).to(simpleExchange()).with("simple");
}
}
1.1.3.发送消息测试
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());
// 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);
}
设置不存在的交换机尝试发送 交换机: task.direct 路由: task 结果: 发送确认回调返回false消息没有正确发送到MQ中 return回调未触发
设置存在的交换机,不存在的路由尝试发送 交换机: simple.direct 路由: task 结果: 发送确认回调返回true消息已经发送到MQ中 return回调触发，返回了消息，并提示路由错误
设置正确的交换机，正确的路由 交换机: simple.direct 路由: simple 结果: 发送确认回调返回true消息已经发送到MQ中 return回调未触发
结论：
通过发送确认 和 消息返还机制可以确保消息 一定能够投递到指定的队列中，如果消息没有投递成功 或返还了
也可以通过定时重新投递的方式进行补偿
1.2.消息持久化
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);
}
事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。
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中队列如果设置成非持久化的，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(){
return new Queue("simple.queue",true);
}
事实上，默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。
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：
默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。
@Test
public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
String routingKey = "simple";
String message = "hello, spring amqp!";
// 自定义数据
CorrelationData data = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("simple.direct", routingKey, message, new MessagePostProcessor() {
// 后置处理消息
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
// 设置消息的持久化方式
message.getMessageProperties().setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT);
return message;
}
},data);
}
1.3.消费者消息确认
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。
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。
•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
•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
由此可知：
none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失 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 manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack
一般，我们都是使用默认的auto即可。
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 # 关闭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：
package cn.itcast.mq.listener;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.MessageBuilder;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
@Component
@Slf4j
public class SpringRabbitListener {
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg, Channel channel, Message message) {
log.info("消费者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);
// 模拟异常
//System.out.println(1 / 0);
try {
channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(),false);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println("消费者接收到simple.queue的消息：【" + msg + "】");
}
}
1.4.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
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: 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-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
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
1.4.2.失败策略
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：
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
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 {
@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");
}
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
}
}
1.5.总结
如何确保RabbitMQ消息的可靠性？
开启生产者确认机制，确保消息到达交换机，开启生产消息回执 确保消息能到达队列 队列和消息开启持久化功能，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
2.死信交换机
2.1.初识死信交换机
2.1.1.什么是死信交换机
什么是死信？
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：
因为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。
2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展）
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。
在consumer中CommonConfig 修改消息策略
// 修改 失败消息策略
@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
// return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
return new RejectAndDontRequeueRecoverer();
}
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producer服务CommonConfig中，定义一组死信交换机、死信队列：
@Bean
public Queue simpleQueue(){
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
.deadLetterRoutingKey("dl")
.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("dl");
}
注意:
之前我们已经声明过simple.queue队列了，而再次声明的simple.queue 多了些属性。 启动时不会覆盖之前队列，而是会报错，
需要删除simple.queue队列后再次创建
2.1.3.总结
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
死信交换机的使用场景是什么？
如果队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机； 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。
2.2.TTL
一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：
消息所在的队列设置了超时时间 消息本身设置了超时时间
2.2.1.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.声明一个队列，并且指定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：
@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
.deadLetterRoutingKey("ttl")
.build();
}
注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct
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");
}
发送消息，但是不要指定TTL：
@Test
public void testTTLQueue() {
// 创建消息
String message = "hello, ttl queue";
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
// 记录日志
log.debug("发送消息成功");
}
发送消息的日志：
查看下接收消息的日志：
因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。
2.2.3.发送消息时，设定TTL
在发送消息时，也可以指定TTL：
@Test
public void testTTLMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setExpiration("5000")
.build();
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
log.debug("发送消息成功");
}
查看发送消息日志：
接收消息日志：
这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信。
2.2.4.总结
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
2.3.延迟队列
利用TTL结合死信交换机，我们实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式。
延迟队列的使用场景包括：
延迟发送短信 用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消 预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员
因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果。
这个插件就是DelayExchange插件。参考RabbitMQ的插件列表页面：Community Plugins — RabbitMQ
使用方式可以参考官网地址：Scheduling Messages with RabbitMQ | RabbitMQ - Blog
2.3.2.DelayExchange原理
DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下：
接收消息 判断消息是否具备x-delay属性 如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间 返回routing not found结果给消息发送者 x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列
2.3.3.使用DelayExchange
插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。
1）声明DelayExchange交换机
基于注解方式（推荐）：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
exchange = @Exchange(name = "delay.direct",delayed = "true"),
key = "delay"
))
public void listenDelayedQueue(String msg){
log.info("接收到 delay.queue的延迟消息：{}", msg);
}
也可以基于@Bean的方式：
2）发送消息
发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：
@Test
public void testDelayedMsg() {
// 创建消息
Message message = MessageBuilder
.withBody("hello, delay message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
.setHeader("x-delay",10000)
.build();
// 消息ID，需要封装到CorrelationData中
CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);
log.debug("发送消息成功");
}
2.3.4.总结
延迟队列插件的使用步骤包括哪些？
•声明一个交换机，添加delayed属性为true
•发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间
3.惰性队列
3.1.消息堆积问题
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。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。
解决消息堆积有两种思路：
增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式 扩大队列容积，提高堆积上限
要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的
3.2.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 支持数百万条的消息存储
3.2.1.基于命令行设置lazy-queue
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$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues
命令解读：
rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具 set_policy ：添加一个策略 Lazy ：策略名称，可以自定义 "^lazy-queue$" ：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
3.2.2.基于@Bean声明lazy-queue
3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue
测试 ：
声明一个惰性队列 一个普通队列
// 惰性队列
@Bean
public Queue lazyQueue(){
return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
.lazy()
.build();
}
// 普通队列
@Bean
public Queue normalQueue(){
return QueueBuilder.durable("normal.queue")
.build();
}
测试发送20万条消息，到普通队列 及 惰性队列
@Test
public void testSendManyMsg(){
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 200000; i++) {
CorrelationData data = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
rabbitTemplate.convertAndSend( "","lazy.queue", "message "+i,data);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("批量发送消息 消耗时间: " + (endTime - startTime));
}
3.3.总结
消息堆积问题的解决方案？
队列上绑定多个消费者，提高消费速度 使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息
惰性队列的优点有哪些？
基于磁盘存储，消息上限高 没有间歇性的page-out，性能比较稳定
惰性队列的缺点有哪些？
基于磁盘存储，消息时效性会降低 性能受限于磁盘的IO
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