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柚子快報邀請碼778899分享：面試 RabbitMQ高級

Ciceksepeti跨境花漾購綜合2025-05-05470

柚子快報邀請碼778899分享：面試 RabbitMQ高級

http://yzkb.51969.com/

MQ高級

消息隊列在使用過程中，面臨著很多實際問題需要思考：

消息可靠性

消息從發(fā)送到消費者接收，會經(jīng)歷多個過程：

其中的每一步都可能導(dǎo)致消息丟失，常見的丟失原因包括：

發(fā)送時丟失：

生產(chǎn)者發(fā)送的消息未送達exchange

消息到達exchange后未到達queue

MQ宕機，queue將消息丟失

consumer接收到消息后未消費就宕機

針對這些問題，RabbitMQ分別給出了解決方案：

生產(chǎn)者確認機制

mq持久化

消費者確認機制

失敗重試機制

生產(chǎn)者消息確認

RabbitMQ提供了publisher confirm機制來避免消息發(fā)送到MQ過程中丟失。這種機制必須給每個消息指定一個唯一ID。消息發(fā)送到MQ以后，會返回一個結(jié)果給發(fā)送者，表示消息是否處理成功。

返回結(jié)果有兩種方式：

publisher-confirm，發(fā)送者確認

消息成功投遞到交換機，返回ack消息未投遞到交換機，返回nack publisher-return，發(fā)送者回執(zhí)

消息投遞到交換機了，但是沒有路由到隊列。返回ACK，及路由失敗原因。

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注意

確認機制發(fā)送消息時，需要給每個消息設(shè)置一個全局唯一id，以區(qū)分不同消息，避免ack沖突

修改配置

首先，修改publisher服務(wù)中的application.yml文件，添加下面的內(nèi)容：

spring:

rabbitmq:

publisher-confirm-type: correlated

publisher-returns: true

template:

mandatory: true

說明：

publisher-confirm-type：開啟publisher-confirm，這里支持兩種類型：

? simple：同步等待confirm結(jié)果，直到超時

? correlated：異步回調(diào)，定義ConfirmCallback，MQ返回結(jié)果時會回調(diào)這個ConfirmCallback

publisher-returns：開啟publisher-return功能，同樣是基于callback機制，不過是定義ReturnCallback

template.mandatory：定義消息路由失敗時的策略。true，這調(diào)用ReturnCallback；false：則直接丟棄消息

定義ReturnConfirm回調(diào)

每個RabbitTemplate只能配置一個ReturnCallback，因此需要在項目加載時配置：

修改publisher服務(wù)，添加一個：

package cn.itcast.mq.config;

@Slf4j

@Configuration

public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {

@Override

public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {

// 獲取RabbitTemplate

RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);

// 設(shè)置ReturnCallback

rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {

// 投遞失敗，記錄日志

log.info("消息發(fā)送失敗，應(yīng)答碼{}，原因{}，交換機{}，路由鍵{},消息{}",

replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());

// 如果有業(yè)務(wù)需要，可以重發(fā)消息

});

rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {

/**

* @param correlationData 自定義的數(shù)據(jù)

* @param ack 是否確認

* @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("消息發(fā)送成功, ID:{}", correlationData.getId());

}else{

// 3.2.nack，消息失敗

log.error("消息發(fā)送失敗, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), cause);

}

});

}

@Bean

public DirectExchange simpleExchange(){

// 三個參數(shù)：交換機名稱、是否持久化、當(dāng)沒有queue與其綁定時是否自動刪除

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");

}

發(fā)送消息測試

ConfirmCallback可以在發(fā)送消息時指定，因為每個業(yè)務(wù)處理confirm成功或失敗的邏輯不一定相同。

在publisher服務(wù)的cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest類中，定義一個單元測試方法：

public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {

// 1.消息體

String message = "hello, spring amqp!";

// 2.全局唯一的消息ID，需要封裝到CorrelationData中

CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());

// 4.發(fā)送消息

rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);

// 休眠一會兒，等待ack回執(zhí)

Thread.sleep(2000);

}

設(shè)置不存在的交換機嘗試發(fā)送交換機: task.direct 路由: task 結(jié)果: 發(fā)送確認回調(diào)返回false消息沒有正確發(fā)送到MQ中 ? return回調(diào)未觸發(fā) 設(shè)置存在的交換機,不存在的路由嘗試發(fā)送交換機: simple.direct 路由: task 結(jié)果: 發(fā)送確認回調(diào)返回true消息已經(jīng)發(fā)送到MQ中 ? return回調(diào)觸發(fā)，返回了消息，并提示路由錯誤設(shè)置正確的交換機，正確的路由交換機: simple.direct 路由: simple 結(jié)果: 發(fā)送確認回調(diào)返回true消息已經(jīng)發(fā)送到MQ中 ? return回調(diào)未觸發(fā)

結(jié)論：

通過發(fā)送確認和消息返還機制可以確保消息一定能夠投遞到指定的隊列中，如果消息沒有投遞成功或返還了也可以通過定時重新投遞的方式進行補償

消息持久化

生產(chǎn)者確認可以確保消息投遞到RabbitMQ的隊列中，但是消息發(fā)送到RabbitMQ以后，如果突然宕機，也可能導(dǎo)致消息丟失。

要想確保消息在RabbitMQ中安全保存，必須開啟消息持久化機制。

交換機持久化

隊列持久化

消息持久化

交換機持久化

RabbitMQ中交換機默認是非持久化的，mq重啟后就丟失。

SpringAMQP中可以通過代碼指定交換機持久化：

@Bean

public DirectExchange simpleExchange(){

// 三個參數(shù)：交換機名稱、是否持久化、當(dāng)沒有queue與其綁定時是否自動刪除

return new DirectExchange("simple.direct", true, false);

}

事實上，默認情況下，由SpringAMQP聲明的交換機都是持久化的。

在RabbitMQ控制臺上，持久化的交換機都會帶上D的標(biāo)識：

隊列持久化

RabbitMQ中隊列如果設(shè)置成非持久化的，mq重啟后就丟失。

SpringAMQP中可以通過代碼指定交換機持久化：

@Bean

public Queue simpleQueue(){

return new Queue("simple.queue",true);

}

事實上，默認情況下，由SpringAMQP聲明的隊列都是持久化的。

可以在RabbitMQ控制臺看到持久化的隊列都會帶上D的標(biāo)示：

消息持久化

利用SpringAMQP發(fā)送消息時，可以設(shè)置消息的屬性（MessageProperties），指定delivery-mode：

? 1：非持久化

? 2：持久化

用java代碼指定：

默認情況下，SpringAMQP發(fā)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!";

// 自定義數(shù)據(jù)

CorrelationData data = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());

// 發(fā)送消息

rabbitTemplate.convertAndSend("simple.direct", routingKey, message, new MessagePostProcessor() {

// 后置處理消息

@Override

public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {

// 設(shè)置消息的持久化方式

message.getMessageProperties().setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT);

return message;

}

},data);

}

消費者消息確認

RabbitMQ是閱后即焚機制，RabbitMQ確認消息被消費者消費后會立刻刪除。

而RabbitMQ是通過消費者回執(zhí)來確認消費者是否成功處理消息的：消費者獲取消息后，應(yīng)該向RabbitMQ發(fā)送ACK回執(zhí)，表明自己已經(jīng)處理消息。

設(shè)想這樣的場景：

1：RabbitMQ投遞消息給消費者

2：消費者獲取消息后，返回ACK給RabbitMQ

3：RabbitMQ刪除消息

4：消費者宕機，消息尚未處理

這樣消息就丟失了，因此消費者返回ACK的實際非常重要

而SpringAMQP則允許配置三種確認模式：

?manual：手動ack，需要在業(yè)務(wù)代碼結(jié)束后，調(diào)用api發(fā)送ack。

?auto：自動ack，由spring監(jiān)測listener代碼是否出現(xiàn)異常，沒有異常則返回ack；拋出異常則返回nack

?none：關(guān)閉ack，MQ假定消費者獲取消息后會成功處理，因此消息投遞后立即被刪除

由此可知：

none模式下，消息投遞是不可靠的，可能丟失auto模式類似事務(wù)機制，出現(xiàn)異常時返回nack，消息回滾到mq；沒有異常，返回ackmanual：自己根據(jù)業(yè)務(wù)情況，判斷什么時候該ack

一般，我們都是使用默認的auto即可。

演示none模式

修改consumer服務(wù)的application.yml文件，添加下面內(nèi)容：

spring:

rabbitmq:

listener:

simple:

acknowledge-mode: none # 關(guān)閉ack

修改consumer服務(wù)的SpringRabbitListener類中的方法，模擬一個消息處理異常：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")

public void listenSimpleQueue(String msg) {

log.info("消費者接收到simple.queue的消息：【{}】", msg);

// 模擬異常

System.out.println(1 / 0);

log.debug("消息處理完成！");

}

測試可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)消息處理拋異常時，消息依然被RabbitMQ刪除了。

演示auto模式

再次把確認機制修改為auto:

spring:

rabbitmq:

listener:

simple:

acknowledge-mode: auto # 關(guān)閉ack

在異常位置打斷點，再次發(fā)送消息，程序卡在斷點時，可以發(fā)現(xiàn)此時消息狀態(tài)為unack（未確定狀態(tài)）：

拋出異常后，因為Spring會自動返回nack，所以消息恢復(fù)至Ready狀態(tài)，并且沒有被RabbitMQ刪除：

消費失敗重試機制

當(dāng)消費者出現(xiàn)異常后，消息會不斷requeue（重入隊）到隊列，再重新發(fā)送給消費者，然后再次異常，再次requeue，無限循環(huán)，導(dǎo)致mq的消息處理飆升，帶來不必要的壓力：

解決辦法：

本地重試

我們可以利用Spring的retry機制，在消費者出現(xiàn)異常時利用本地重試，而不是無限制的requeue到mq隊列。

修改consumer服務(wù)的application.yml文件，添加內(nèi)容：

spring:

rabbitmq:

listener:

simple:

retry:

enabled: true # 開啟消費者失敗重試

initial-interval: 1000ms # 初識的失敗等待時長為1秒

multiplier: 1 # 失敗的等待時長倍數(shù)，下次等待時長 = multiplier * last-interval

max-attempts: 3 # 最大重試次數(shù)

stateless: true # true無狀態(tài)；false有狀態(tài)。如果業(yè)務(wù)中包含事務(wù)，這里改為false

重啟consumer服務(wù)，重復(fù)之前的測試?？梢园l(fā)現(xiàn)：

在重試3次后，SpringAMQP會拋出異常AmqpRejectAndDontRequeueException，說明本地重試觸發(fā)了查看RabbitMQ控制臺，發(fā)現(xiàn)消息被刪除了，說明最后SpringAMQP返回的是ack，mq刪除消息了

結(jié)論：

開啟本地重試時，消息處理過程中拋出異常，不會被requeue到隊列，而是在消費者本地重試

重試達到最大次數(shù)后，spring會返回ack，消息會被丟棄

失敗策略

在之前的測試中，達到最大重試次數(shù)后，消息會被丟棄，這是由Spring內(nèi)部機制決定的。

在開啟重試模式后，重試次數(shù)耗盡，如果消息依然失敗，則需要有MessageRecovery接口來處理，它包含三種不同的實現(xiàn)：

RejectAndDontRequeueRecoverer：重試耗盡后，直接reject，丟棄消息。默認就是這種方式 ImmediateRequeueMessageRecoverer：重試耗盡后，返回nack，消息重新入隊 RepublishMessageRecoverer：重試耗盡后，將失敗消息投遞到指定的交換機

比較優(yōu)雅的一種處理方案是RepublishMessageRecoverer，失敗后將消息投遞到一個指定的，專門存放異常消息的隊列，后續(xù)由人工集中處理。

1）在consumer服務(wù)中定義處理失敗消息的交換機和隊列

@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）定義一個RepublishMessageRecoverer，關(guān)聯(lián)隊列和交換機

@Bean

public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){

return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");

}

完整代碼：

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");

}

總結(jié)

如何確保RabbitMQ消息的可靠性？

開啟生產(chǎn)者確認機制，確保生產(chǎn)者的消息能到達隊列

開啟持久化功能，確保消息未消費前在隊列中不會丟失

開啟消費者確認機制為auto，由spring確認消息處理成功后完成ack

開啟消費者失敗重試機制，并設(shè)置MessageRecoverer，多次重試失敗后將消息投遞到異常交換機，交由人工處理

死信交換機

初識死信交換機

什么是死信交換機

什么是死信？

當(dāng)一個隊列中的消息滿足下列情況之一時，可以成為死信（dead letter）：

? 消費者使用basic.reject或basic.nack聲明消費失敗，并且消息的requeue參數(shù)設(shè)置為false

? 消息是一個過期消息，超時無人消費

? 要投遞的隊列消息滿了，無法投遞

如果這個包含死信的隊列配置了dead-letter-exchange屬性，指定了一個交換機，那么隊列中的死信就會投遞到這個交換機中，而這個交換機稱為死信交換機（Dead Letter Exchange，簡稱DLX）。

如圖，一個消息被消費者拒絕了，變成了死信：

因為simple.queue綁定了死信交換機 dl.direct，因此死信會投遞給這個交換機：

如果這個死信交換機也綁定了一個隊列，則消息最終會進入這個存放死信的隊列：

另外，隊列將死信投遞給死信交換機時，必須知道兩個信息：

死信交換機名稱死信交換機與死信隊列綁定的RoutingKey

這樣才能確保投遞的消息能到達死信交換機，并且正確的路由到死信隊列。

利用死信交換機接收死信

在失敗重試策略中，默認的RejectAndDontRequeueRecoverer會在本地重試次數(shù)耗盡后，發(fā)送reject給RabbitMQ，消息變成死信，被丟棄。

在consumer中CommonConfig 修改消息策略

// 修改失敗消息策略

@Bean

public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){

// return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");

return new RejectAndDontRequeueRecoverer();

}

我們可以給simple.queue添加一個死信交換機，給死信交換機綁定一個隊列。這樣消息變成死信后也不會丟棄，而是最終投遞到死信交換機，路由到與死信交換機綁定的隊列。

總結(jié)

什么樣的消息會成為死信？

消息被消費者reject或者返回nack

消息超時未消費

隊列滿了

死信交換機的使用場景是什么？

如果隊列綁定了死信交換機，死信會投遞到死信交換機

可以利用死信交換機手機所有消費者處理失敗的消息（死信），交由人工處理，進一步提高消息隊列的可靠性

TTL

一個隊列中的消息如果超時未消費，則會變成死信，超時分為兩種情況：

? 消息所在的隊列設(shè)置了超時時間

? 消息本身設(shè)置了超時時間

接收超時死信的死信交換機

在consumer服務(wù)的SpringRabbitListener中，定義一個新的消費者，并且聲明死信交換機、死信隊列：

@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的延遲消息：{}", msg);

聲明一個隊列，并且指定TTL

要給隊列設(shè)置超時時間，需要在聲明隊列時配置x-message-ttl屬性：

@Bean

public Queue ttlQueue(){

return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定隊列名稱，并持久化

.ttl(10000) // 設(shè)置隊列的超時時間，10秒

.deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交換機

.build();

}

注意，這個隊列設(shè)定了死信交換機為dl.ttl.direct

聲明交換機，將ttl與交換機綁定：

@Bean

public DirectExchange ttlExchange(){

return new DirectExchange("ttl.direct");

}

@Bean

public Binding ttlBinding(){

return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");

}

總結(jié)

消息超時的兩種方式是？

? 給隊列設(shè)置ttl屬性，進入隊列后超過ttl時間的消息變成死信

? 給消息設(shè)置ttl屬性，隊列接收到消息超過ttl時間后變?yōu)樗佬?/p>

如何實現(xiàn)發(fā)送一個消息20秒后消費者才收到消息？

? 給消息的目標(biāo)隊列指定死信交換機

? 將消費者監(jiān)聽的隊列綁定到死信交換機

? 發(fā)送消息時給消息設(shè)置超時時間為20秒

延遲隊列

利用TTL結(jié)合死信交換機，我們實現(xiàn)了消息發(fā)出后，消費者延遲收到消息的效果。這種消息模式就稱為延遲隊列（Delay Queue）模式。

延遲隊列的使用場景包括：

延遲發(fā)送短信用戶下單，如果用戶在15 分鐘內(nèi)未支付，則自動取消預(yù)約工作會議，20分鐘后自動通知所有參會人員

因為延遲隊列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一個插件，原生支持延遲隊列效果。

這個插件就是DelayExchange插件。參考RabbitMQ的插件列表頁面：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

使用方式可以參考官網(wǎng)地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

DelayExchange原理

DelayExchange需要將一個交換機聲明為delayed類型。當(dāng)我們發(fā)送消息到delayExchange時，流程如下：

接受消息

判斷消息是否具備x-delay屬性

如果有，說明是延遲消息，持久化到硬盤，讀取x-delay值，作為延遲時間

返回routing not found結(jié)果給消息發(fā)送者

x-delay時間到期后，重新投遞消息到指定隊列

使用DelayExchange

插件的使用也非常簡單：聲明一個交換機，交換機的類型可以是任意類型，只需要設(shè)定delayed屬性為true即可，然后聲明隊列與其綁定即可。

1）聲明DelayExchange交換機

基于注解方式（推薦）：

@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的延遲消息：{}", msg);

}

也可以基于@Bean的方式：

2）發(fā)送消息

發(fā)送消息時，一定要攜帶x-delay屬性，指定延遲的時間：

@Test

public void testDelayedMsg() {

// 創(chuàng)建消息

Message message = MessageBuilder

.withBody("hello, delay message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))

.setHeader("x-delay",10000)

.build();

// 消息ID，需要封裝到CorrelationData中

CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());

// 發(fā)送消息

rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);

log.debug("發(fā)送消息成功");

}

總結(jié)

延遲隊列插件的使用步驟？

聲明一個交換機，添加delayed屬性為true

發(fā)送消息時，添加x-delay頭，值為超時時間

惰性隊列

消息堆積問題

當(dāng)生產(chǎn)者發(fā)送消息的速度超過了消費者處理消息的速度，就會導(dǎo)致隊列中的消息堆積，直到隊列存儲消息達到上限。之后發(fā)送的消息就會成為死信，可能會被丟棄，這就是消息堆積問題。

解決消息堆積的思路：

增加更多的消費者，提高消費速度，也就是我們之前說的work queue模式

擴大隊列容積，提高堆積上限

要提升隊列容積，把消息保存在內(nèi)存中顯然是不行的。

惰性隊列

從RabbitMQ的3.6.0版本開始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性隊列。惰性隊列的特征如下：

接收到消息后直接存入磁盤而非內(nèi)存消費者要消費消息時才會從磁盤中讀取并加載到內(nèi)存支持數(shù)百萬條的消息存儲

基于命令行設(shè)置lazy-queue

而要設(shè)置一個隊列為惰性隊列，只需要在聲明隊列時，指定x-queue-mode屬性為lazy即可?？梢酝ㄟ^命令行將一個運行中的隊列修改為惰性隊列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues

命令解讀：

rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具set_policy ：添加一個策略Lazy ：策略名稱，可以自定義"^lazy-queue$" ：用正則表達式匹配隊列的名字'{"queue-mode":"lazy"}' ：設(shè)置隊列模式為lazy模式--apply-to queues ：策略的作用對象，是所有的隊列

基于@Bean聲明lazy-queue

基于@RabbitListener聲明LazyQueue

總結(jié)：

消息堆積問題的解決方案？

隊列上綁定多個消費者，提高消費速度

使用惰性隊列，可以在mq中保存更多消息

惰性隊列的優(yōu)點有哪些？

基于磁盤存儲，消息上限高

沒有間歇性的page-out，性能比較穩(wěn)定

惰性隊列的缺點有哪些？

基于磁盤存儲，消息時效性會降低

性能受限于磁盤的IO