一、MQ的相关概念

1.1 什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常 见的上下游「逻辑解耦 + 物理解耦」的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。

1.2 为什么要用MQ

1. 流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分 散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

2. 应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

3. 异步处理

有些服务间调用是异步的，例如A调用B，B需要花费很长时间执行，但是A需要知道B什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用B的查询api查询，或者A提供一个callback api，B执行完之后调用api通知A服务，这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题，A调用B服务后，只需要监听B处理完成的消息，当B处理完成后，会发送一个消息给MQ，MQ会将此消息转发给A服务，这样A服务既不用循环调用B的查询api，也不用提供callback api。同样B服务也不用做这些操作了，A服务还能及时的得到异步处理结果的消息。

1.3 MQ的分类

• ActiveMQ

优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较 低的概率丢失数据

缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用

• Kafka

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber，Twitter，Netflix 等大公司所采纳。

优点: 性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采用 Pull 方式获取消息，消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次；有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持：功能 较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点：Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢

• RocketMQ

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场景。

优点：单机吞吐量十万级，可用性非常高，分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降，源码是 java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ

缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++ 不成熟；社区活跃度一般,没有在 MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

• RabbitMQ

2007 年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

优点：由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高

缺点：商业版需要收费,学习成本较高

1.4 MQ的选择

• Kafka

Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选 kafka 了。

• RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。

• RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分 方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。

二、RabbitMQ 介绍

2.1 RabbitMQ的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件：它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ 是 一个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收，存储和转发消息数据。

2.2 四大核心概念

• 生产者：产生数据发送消息的程序
• 交换机：是 RabbitMQ 非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息 推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定
• 队列：是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构，尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序，但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式
• 消费者：消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

2.3 RabbitMQ特性

2.4 各个名词介绍

• Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
• Virtual host：出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue 等
• Connection：publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
• Channel：如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯，AMQP method 包含了 channel id 帮助客 户端和 message broker 识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的 Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
• Exchange：message 到达 broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发 消息到 queue 中去。常用的类型有：direct (point-to-point)，topic (publish-subscribe) and fanout (multicast)
• Queue：消息最终被送到这里等待 consumer 取走
• Binding：exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key，Binding 信息被保 存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据

三、RabbitMQ 安装

安装包安装https://frxcat.fun/middleware/RabbitMQ/RabbitMQ_install/#%E7%8E%AF%E5%A2%83

docker安装Rabbitmq教程（详细图文）

四、RabbitMQ 入门案例

4.1 Hello RabbitMQ

用 Java 编写两个程序。发送单个消息的生产者和接收消息并打印出来的消费者

在下图中，“ P” 是我们的生产者，“ C” 是我们的消费者。中间的框是一个队列 RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区

注意

Java 进行连接的时候，需要 Linux 开放 5672 端口，否则会连接超时访问 Web 界面的端口是 15672，连接服务器的端口是 5672

4.2 添加依赖

先创建好 Maven 工程，pom.xml 添入依赖：

    <dependencies>
        <!--rabbitmq 依赖客户端-->
        <dependency>
            <groupId>com.rabbitmq</groupId>
            <artifactId>amqp-client</artifactId>
            <version>5.8.0</version>
        </dependency>
        <!--操作文件流的一个依赖-->
        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <!--指定 jdk 编译版本-->
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

版本根据需求选择

4.3 消息生产者

创建一个类作为生产者，最终生产消息到 RabbitMQ 的队列里

步骤：

1. 创建 RabbitMQ 连接工厂
2. 进行 RabbitMQ 工厂配置信息
3. 创建 RabbitMQ 连接
4. 创建 RabbitMQ 信道
5. 生成一个队列
6. 发送一个消息到交换机，交换机发送到队列。“” 代表默认交换机

/**
 * 生产者发送消息
 */
public class Producer {

    //对列名称
    public static final String QUEUE_NAME="hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP 连接RabbitMQ对列
        factory.setHost("192.168.91.200");
        //用户名
        factory.setUsername("admin");
        //密码
        factory.setPassword("admin");
        //多租户
        //factory.setVirtualHost("my_vhost"); 
        //端口号
        //factory.setPort(5672);
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 生产一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化，默认情况下，消息储存在内存中
         * 3.该队列是否只提供一个消费者进行消费，是否进行消息共享，true可以多个消费者消费 false：只能一个消费者消费
         * 4.是否自动删除，最后一个消费者断开连接后，该队列是否自动删除，true表示自动删除
         * 5.其他参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        //发消息
        String message = "Hello,world2";
        /**
         * 发送一个消息
         * 1.发送到那个交换机
         * 2.路由的key值是那个。    本次是队列的名称
         * 3. 其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕");

    }
}

声明队列：

channel.queueDeclare(队列名/String, 持久化/boolean, 共享消费/boolean, 自动删除/boolean, 配置参数/Map);

配置参数现在是 null，后面死信队列延迟队列等会用到，如：

• 队列的优先级
• 队列里的消息如果没有被消费，何去何从？（死信队列）

Map<String, Object> params = new HashMap();
// 设置队列的最大优先级 最大可以设置到 255 官网推荐 1-10 如果设置太高比较吃内存和 CPU
params.put("x-max-priority", 10);
// 声明当前队列绑定的死信交换机
params.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);
// 声明当前队列的死信路由 key
params.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, params);

发布消息：

channel.basicPublish(交换机名/String, 队列名/String, 配置参数/Map, 消息/String);

配置参数现在是 null，后面死信队列、延迟队列等会用到，如：

• 发布的消息优先级
• 发布的消息标识符 id

// 给消息赋予 优先级 ID 属性
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(10).messageId("1")build();
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, properties, message.getBytes());

4.4 消息消费者

创建一个类作为消费者，消费 RabbitMQ 队列的消息

/**
 * @author frx
 * @version 1.0
 * @date 2022/7/23  22:21
 * desc:消费者：接受消息
 */
public class Consumer {

    //队列的名称
    public static final String QUEUE_NAME="hello";
    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.91.200");
        factory.setUsername("root");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();

        Channel channel = connection.createChannel();

        //声明接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        //取消消息时的回调
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{
            System.out.println("消息消费被中断");
        };

        /**
         * 消费者消费消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答true：代表自动应答false:代表手动应答
         * 3.消费者成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

值得一提的是，basicConsume 的参数中，第三个和第四个参数都是接口，所以需要实现该接口的方法

channel.basicConsume(队列名字/String, 是否自动签收/boolean, 消费时的回调/接口类, 无法消费的回调/接口类);

4.5 Work Queues

Work Queues 是工作队列（又称任务队列）的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

轮询消费

轮询消费消息指的是轮流消费消息，即每个工作队列都会获取一个消息进行消费，并且获取的次数按照顺序依次往下轮流。

案例中生产者叫做 Task，一个消费者就是一个工作队列，启动两个工作队列消费消息，这个两个工作队列会以轮询的方式消费消息。

轮询案例

首先把 RabbitMQ 的配置参数封装为一个工具类：RabbitMQUtils

/**
 * desc:此类为连接工厂创建信道的工具类
 */
public class RabbitMQUtils {

    public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {

        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP 连接RabbitMQ对列
        factory.setHost("192.168.91.200");
        //用户名
        factory.setUsername("root");
        //密码
        factory.setPassword("123");

        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();

        return channel;
    }
}

创建两个工作队列，并且启动

/**
 * desc:这是一个工作线程，相当于之间的Consumer
 */
public class Work01 {
    //队列的名称
    public static final String QUEUE_NAME="hello";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();

        //消息的接受
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) ->{
            System.out.println("接收到的消息:"+new String(message.getBody()));
        };

        //消息接受被取消时，执行下面的内容
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag+"消息被消费者取消消费接口回调逻辑");
        };

        //消息的接受
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

创建好一个工作队列，只需要以多线程方式启动两次该 main 函数即可，以 first、second 区别消息队列。

要开启多线程功能，首先启动该消息队列，然后如图开启多线程：

两个工作队列都启动后

创建一个生产者，发送消息进程

/**
 * desc:生产者：可以发送大量的消息
 */
public class Task01 {

    //队列名称
    public static final String QUEUE_NAME="hello";

    //发送大量消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        //发送消息
        //从控制台当中接受信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
            System.out.println("消息发送完成:"+message);
        }
    }
}

结果演示

通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 first 和消费者 second 分别分得两个消息，并且是按照有序的一个接收一次消息

五、RabbitMQ 消息应答与发布

5.1 消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费者的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，引入消息应答机制，消息应答就是：消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq 它已经处理了，rabbitmq 可以把该消息删除了。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以 某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

手动消息应答的方法

• Channel.basicAck (肯定确认应答)：

basicAck(long deliveryTag, boolean multiple);

第一个参数是消息的标记，第二个参数表示是否应用于多消息，RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了

• Channel.basicReject (否定确认应答)

basicReject(long deliveryTag, boolean requeue);

第一个参数表示拒绝 deliveryTag 对应的消息，第二个参数表示是否 requeue：true 则重新入队列，false 则丢弃或者进入死信队列。

该方法 reject 后，该消费者还是会消费到该条被 reject 的消息。

• Channel.basicNack (用于否定确认)：表示己拒绝处理该消息，可以将其丢弃了

basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue);

第一个参数表示拒绝 deliveryTag 对应的消息，第二个参数是表示否应用于多消息，第三个参数表示是否 requeue，与 basicReject 区别就是同时支持多个消息，可以 拒绝签收 该消费者先前接收未 ack 的所有消息。拒绝签收后的消息也会被自己消费到。

• Channel.basicRecover

basicRecover(boolean requeue);

是否恢复消息到队列，参数是是否 requeue，true 则重新入队列，并且尽可能的将之前 recover 的消息投递给其他消费者消费，而不是自己再次消费。false 则消息会重新被投递给自己。

Multiple 的解释：

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

• true 代表批量应答 channel 上未应答的消息

比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时 5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答

• false 同上面相比只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答

消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

手动应答案例

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改为手动应答

消费者启用两个线程，消费 1 一秒消费一个消息，消费者 2 十秒消费一个消息，然后在消费者 2 消费消息的时候，停止运行，这时正在消费的消息是否会重新进入队列，而后给消费者 1 消费呢？

• 工具类

/**
 * 睡眠工具类
 */
public class SleepUtils {
    public static void sleep(int second){
        try {
            Thread.sleep(1000*second);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

消息生产者：

/**
 * desc:消息在手动应答是不丢失、放回队列中重新消费
 */
public class Producer {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        //在控制台中输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:"+ message);
        }
    }
}

消费者 1：

消费者在简单案例代码的基础上增加了以下内容

channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
// 采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);

完整代码

/**
 * 消息在手动应答是不丢失、放回队列中重新消费
 */
public class ConsumerAck {
    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        //声明接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            SleepUtils.sleep(1);            //沉睡1S
            System.out.println("接受到的消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
            //手动应答
            /**
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });
        boolean autoack=false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoack,deliverCallback,cancelCallback);

    }
}

消费者 2：
将 20 行代码的睡眠时间改为 10 秒：

SleepUtils.sleep(10);

效果演示
正常情况下消息生产者发送两个消息， first 和 second 分别接收到消息并进行处理

当发送者发送消息 DD 到队列，此时是 second 来消费该消息，但是由于它处理时间较长，在还未处理完时间里停止运行，也就是说 second 还没有执行到 ack 代码的时候，second 被停掉了，此时会看到消息被 first 接收到了，说明消息 DD 被重新入队，然后分配给能处理消息的 first 处理了

5.2 RabbitMQ持久化

当 RabbitMQ 服务停掉以后，消息生产者发送过来的消息不丢失要如何保障？默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的，RabbitMQ 如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为true，代表开启持久化

在消息生产者开启持久化：

public class Task02 {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();

        //开启持久化
        boolean durable = true;
        //声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,durable,false,false,null);
        //在控制台中输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入信息：");
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息:"+ message);
        }

    }
}

注意
如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列

不然就会出现如下错误：

消息持久化

需要在消息生产者发布消息的时候，开启消息的持久化

在 basicPublish 方法的第三个参数添加这个属性： MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,如 13 行代码

//设置生产者发送消息为持久化消息(要求保存到磁盘上)
channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes("UTF-8"));

将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候 但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没 有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。

如果需要更强有力的持久化策略，参考后边发布确认章节。

5.3 不公平分发

介绍

在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮询分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者 1 处理任务的速度非常快，而另外一个消费者 2 处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮询分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是 RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

为了避免这种情况，在消费者中消费消息之前，设置参数 channel.basicQos(1);

public class Work03 {

    //队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ACK_QUEUE";

    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback =(consumerTag,message) ->{

            //沉睡1S
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接受到的消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8"));
            //手动应答
            /**
             * 1.消息的标记Tag
             * 2.是否批量应答 false表示不批量应答信道中的消息
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);

        };

        CancelCallback cancelCallback = (consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");

        });
        //设置不公平分发
        int prefetchCount = 1;
        channel.basicQos(prefetchCount);
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

开启成功，会看到如下结果：

不公平分发思想：如果一个工作队列还没有处理完或者没有应答签收一个消息，则拒绝 RabbitMQ 分配新的消息到该工作队列。此时 RabbitMQ 会优先分配给其他已经处理完消息或者空闲的工作队列。如果所有的消费者都没有完成手上任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能就会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加新的 worker (工作队列)或者改变其他存储任务的策略。

效果演示

5.4 预取值分发

介绍

带权的消息分发

默认消息的发送是异步发送的，所以在任何时候，channel 上不止只有一个消息来自消费者的手动确认，所以本质上是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置「预取计数」值来完成的。

该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。

通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度**。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗**(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。

预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境 中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

不公平分发和预取值分发都用到 basic.qos 方法，如果取值为 1，代表不公平分发，取值不为1，代表预取值分发

5.5 发布确认

生产者发布消息到 RabbitMQ 后，需要 RabbitMQ 返回「ACK（已收到）」给生产者，这样生产者才知道自己生产的消息成功发布出去。

发布确认配合之前队列和消息持久化，才能保证消息不丢失

发布确认逻辑

生产者将信道设置成 confirm 模式，一旦信道进入 confirm 模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号，此外 broker 也可以设置 basic.ack 的 multiple 域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm 模式最大的好处在于是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条 nack 消息， 生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。

开启发布确认的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在 channel 上调用该方法

//开启发布确认
channel.confirmSelect();

单个确认发布

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布，waitForConfirmsOrDie(long) 这个方法只有在消息被确认的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

这种确认方式有一个最大的缺点就是：发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。

public class ConfirmMessage {

    //单个发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000; //Ctrl+Shift+U 变大写

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {
        publishMessageIndividually();//发布1000个单独确认消息，耗时:599ms
    }
    //单个确认
    public static void publishMessageIndividually() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,true,false,null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        //批量发消息
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            String message = i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
            //单个消息就马上进行发布确认
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if(flag){
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }
        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个单独确认消息，耗时:"+(end-begin)+"ms");
        
    }
}

确认发布指的是成功发送到了队列，并不是消费者消费了消息。

批量确认发布

单个确认发布方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是：当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

public class ConfirmMessage2 {

    //批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000; //Ctrl+Shift+U 变大写

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {
        publishMessageBatch(); //发布1000个批量确认消息，耗时:111ms
    }

    //批量发布确认
    public static void publishMessageBatch() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, true, false, null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        //批量确认消息大小
        int batchSize =100;

        //批量发送消息，批量发布确认
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());

            //判断达到100条消息的时候，批量确认一次
            if((i+1)%batchSize==0){
                //发布确认
                channel.waitForConfirms();
            }
        }
        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个批量确认消息，耗时:"+(end-begin)+"ms");
    }
}

异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都很好，利用了回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，下面详细讲解异步确认是怎么实现的。

public class ConfirmMessage3 {

    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000; //Ctrl+Shift+U 变大写
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        publishMessageAsync(); //发布1000个异步发布确认消息，耗时:43ms
    }

    //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception{

        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, true, false, null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        //消息确认回调的函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiple) ->{
            System.out.println("确认的消息:"+deliveryTag);
        };
        /**
         * 1.消息的标记
         * 2.是否为批量确认
         */
        //消息确认失败回调函数
        ConfirmCallback nackCallback= (deliveryTag,multiple) ->{
            System.out.println("未确认的消息:"+deliveryTag);
        };

        //准备消息的监听器 监听那些消息成功了，哪些消息失败了
        /**
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);//异步通知

        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"消息";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
        }

        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步发布确认消息，耗时:"+(end-begin)+"ms");
    }
}

实际案例里，将发布的消息存入 Map 里，方便获取。headMap 方法用于将已确认的消息存入新的 Map 缓存区里，然后清除该新缓存区的内容。因为 headMap 方法是浅拷贝，所以清除了缓存区，相当于清除了内容的地址，也就清除了队列的确认的消息。

如何处理异步未确认消息?

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

public class ConfirmMessage3 {

    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000; //Ctrl+Shift+U 变大写
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        publishMessageAsync(); //发布1000个异步发布确认消息，耗时:43ms
    }

    //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception{

        Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, true, false, null);

        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        /**
         * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况下
         * 1.轻松的将序号与消息进行关联
         * 2.轻松批量删除条目 只要给到序号
         * 3.支持高并发(多线程)
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long,String> outstandingConfirms=
                new ConcurrentSkipListMap<>();

        //消息确认回调的函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiple) ->{
            if(multiple) {
                //2.删除掉已经确认的消息 剩下的就是未确认的消息
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed =
                        outstandingConfirms.headMap(deliveryTag);
                confirmed.clear();
            }else {
                outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            }
            System.out.println("确认的消息:" + deliveryTag);
        };
        /**
         * 1.消息的标记
         * 2.是否为批量确认
         */
        //消息确认失败回调函数
        ConfirmCallback nackCallback= (deliveryTag,multiple) ->{
            //3.打印一下未确认的消息都有哪些
            String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag);
            System.out.println("未确认的消息是:"+message+":::未确认的消息tag:"+deliveryTag);
        };

        //准备消息的监听器 监听那些消息成功了，哪些消息失败了
        /**
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);//异步通知

        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"消息";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
            //1.此处记录下所有要发送的消息 消息的总和
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
        }

        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步发布确认消息，耗时:"+(end-begin)+"ms");
    }
}

以上 3 种发布确认速度对比:

• 单独发布消息

同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。

• 批量发布消息

批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。

• 异步处理

最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些

应答和发布区别

应答功能属于消费者，消费完消息告诉 RabbitMQ 已经消费成功。

发布功能属于生产者，生产消息到 RabbitMQ，RabbitMQ 需要告诉生产者已经收到消息。