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一文搞懂RabbitMQ

程序员大彬
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简介

RabbitMQ是一个由erlang开发的消息队列。消息队列用于应用间的异步协作。

基本概念

Message:由消息头和消息体组成。消息体是不透明的,而消息头则由一系列的可选属性组成,这些属性包括routing-key、priority、delivery-mode(是否持久性存储)等。

Publisher:消息的生产者。

Exchange:接收消息并将消息路由到一个或多个Queue。default exchange 是默认的直连交换机,名字为空字符串,每个新建队列都会自动绑定到默认交换机上,绑定的路由键名称与队列名称相同。

Binding:通过Binding将Exchange和Queue关联,这样Exchange就知道将消息路由到哪个Queue中。

Queue:存储消息,队列的特性是先进先出。一个消息可分发到一个或多个队列。

Virtual host:每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器,拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost 是 AMQP 概念的基础,必须在连接时指定,RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。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和queue。

Broker:消息队列服务器实体。

什么时候使用MQ

对于一些不需要立即生效的操作,可以拆分出来,异步执行,使用消息队列实现。

以常见的订单系统为例,用户点击下单按钮之后的业务逻辑可能包括:扣减库存、生成相应单据、发短信通知。这种场景下就可以用 MQ 。将短信通知放到 MQ 异步执行,在下单的主流程(比如扣减库存、生成相应单据)完成之后发送一条消息到 MQ, 让主流程快速完结,而由另外的线程消费MQ的消息。

优缺点

缺点:使用erlang实现,不利于二次开发和维护;性能较kafka差,持久化消息和ACK确认的情况下生产和消费消息单机吞吐量大约在1-2万左右,kafka单机吞吐量在十万级别。

优点:有管理界面,方便使用;可靠性高;功能丰富,支持消息持久化、消息确认机制、多种消息分发机制。

Exchange 类型

Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略不同,目前共四种类型:direct、fanout、topic、headers 。headers 模式根据消息的headers进行路由,此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致,但性能差很多。

Exchange规则。

类型名称类型描述
fanout把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中
directRouting Key==Binding Key
topic模糊匹配
headersExchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息,而是根据发送的消息内容中的header属性进行匹配。

direct

direct交换机会将消息路由到binding key 和 routing key完全匹配的队列中。它是完全匹配、单播的模式。

fanout

所有发到 fanout 类型交换机的消息都会路由到所有与该交换机绑定的队列上去。fanout 类型转发消息是最快的。

topic

topic交换机使用routing key和binding key进行模糊匹配,匹配成功则将消息发送到相应的队列。routing key和binding key都是句点号“. ”分隔的字符串,binding key中可以存在两种特殊字符“*”与“#”,用于做模糊匹配,其中“*”用于匹配一个单词,“#”用于匹配多个单词。

headers

headers交换机是根据发送的消息内容中的headers属性进行路由的。在绑定Queue与Exchange时指定一组键值对;当消息发送到Exchange时,RabbitMQ会取到该消息的headers(也是一个键值对的形式),对比其中的键值对是否完全匹配Queue与Exchange绑定时指定的键值对;如果完全匹配则消息会路由到该Queue,否则不会路由到该Queue。

消息丢失

消息丢失场景:生产者生产消息到RabbitMQ Server消息丢失、RabbitMQ Server存储的消息丢失和RabbitMQ Server到消费者消息丢失。

消息丢失从三个方面来解决:生产者确认机制、消费者手动确认消息和持久化。

生产者确认机制

生产者发送消息到队列,无法确保发送的消息成功的到达server。

解决方法:

  1. 事务机制。在一条消息发送之后会使发送端阻塞,等待RabbitMQ的回应,之后才能继续发送下一条消息。性能差。
  2. 开启生产者确认机制,只要消息成功发送到交换机之后,RabbitMQ就会发送一个ack给生产者(即使消息没有Queue接收,也会发送ack)。如果消息没有成功发送到交换机,就会发送一条nack消息,提示发送失败。

在 Springboot 是通过 publisher-confirms 参数来设置 confirm 模式:

spring:
    rabbitmq:   
        #开启 confirm 确认机制
        publisher-confirms: true

在生产端提供一个回调方法,当服务端确认了一条或者多条消息后,生产者会回调这个方法,根据具体的结果对消息进行后续处理,比如重新发送、记录日志等。

// 消息是否成功发送到Exchange
final RabbitTemplate.ConfirmCallback confirmCallback = (CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) -> {
            log.info("correlationData: " + correlationData);
            log.info("ack: " + ack);
            if(!ack) {
                log.info("异常处理....");
            }
    };

rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallback);

路由不可达消息

生产者确认机制只确保消息正确到达交换机,对于从交换机路由到Queue失败的消息,会被丢弃掉,导致消息丢失。

对于不可路由的消息,有两种处理方式:Return消息机制和备份交换机。

Return消息机制

Return消息机制提供了回调函数 ReturnCallback,当消息从交换机路由到Queue失败才会回调这个方法。需要将mandatory 设置为 true ,才能监听到路由不可达的消息。

spring:
    rabbitmq:
        #触发ReturnCallback必须设置mandatory=true, 否则Exchange没有找到Queue就会丢弃掉消息, 而不会触发ReturnCallback
        template.mandatory: true

通过 ReturnCallback 监听路由不可达消息。

    final RabbitTemplate.ReturnCallback returnCallback = (Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) ->
            log.info("return exchange: " + exchange + ", routingKey: "
                    + routingKey + ", replyCode: " + replyCode + ", replyText: " + replyText);
rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallback);

当消息从交换机路由到Queue失败时,会返回 return exchange: , routingKey: MAIL, replyCode: 312, replyText: NO_ROUTE

备份交换机

备份交换机alternate-exchange 是一个普通的exchange,当你发送消息到对应的exchange时,没有匹配到queue,就会自动转移到备份交换机对应的queue,这样消息就不会丢失。

消费者手动消息确认

有可能消费者收到消息还没来得及处理MQ服务就宕机了,导致消息丢失。因为消息者默认采用自动ack,一旦消费者收到消息后会通知MQ Server这条消息已经处理好了,MQ 就会移除这条消息。

解决方法:消费者设置为手动确认消息。消费者处理完逻辑之后再给broker回复ack,表示消息已经成功消费,可以从broker中删除。当消息者消费失败的时候,给broker回复nack,根据配置决定重新入队还是从broker移除,或者进入死信队列。只要没收到消费者的 acknowledgment,broker 就会一直保存着这条消息,但不会 requeue,也不会分配给其他 消费者。

消费者设置手动ack:

#设置消费端手动 ack
spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual

消息处理完,手动确认:

    @RabbitListener(queues = RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE)
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {

        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        //手工ack;第二个参数是multiple,设置为true,表示deliveryTag序列号之前(包括自身)的消息都已经收到,设为false则表示收到一条消息
        channel.basicAck(deliveryTag, true);
        System.out.println("mail listener receive: " + new String(message.getBody()));
    }

当消息消费失败时,消费端给broker回复nack,如果consumer设置了requeue为false,则nack后broker会删除消息或者进入死信队列,否则消息会重新入队。

持久化

如果RabbitMQ服务异常导致重启,将会导致消息丢失。RabbitMQ提供了持久化的机制,将内存中的消息持久化到硬盘上,即使重启RabbitMQ,消息也不会丢失。

消息持久化需要满足以下条件:

  1. 消息设置持久化。发布消息前,设置投递模式delivery mode为2,表示消息需要持久化。
  2. Queue设置持久化。
  3. 交换机设置持久化。

当发布一条消息到交换机上时,Rabbit会先把消息写入持久化日志,然后才向生产者发送响应。一旦从队列中消费了一条消息的话并且做了确认,RabbitMQ会在持久化日志中移除这条消息。在消费消息前,如果RabbitMQ重启的话,服务器会自动重建交换机和队列,加载持久化日志中的消息到相应的队列或者交换机上,保证消息不会丢失。

镜像队列

当MQ发生故障时,会导致服务不可用。引入RabbitMQ的镜像队列机制,将queue镜像到集群中其他的节点之上。如果集群中的一个节点失效了,能自动地切换到镜像中的另一个节点以保证服务的可用性。

通常每一个镜像队列都包含一个master和多个slave,分别对应于不同的节点。发送到镜像队列的所有消息总是被直接发送到master和所有的slave之上。除了publish外所有动作都只会向master发送,然后由master将命令执行的结果广播给slave,从镜像队列中的消费操作实际上是在master上执行的。

重复消费

消息重复的原因有两个:1.生产时消息重复,2.消费时消息重复。

生产者发送消息给MQ,在MQ确认的时候出现了网络波动,生产者没有收到确认,这时候生产者就会重新发送这条消息,导致MQ会接收到重复消息。

消费者消费成功后,给MQ确认的时候出现了网络波动,MQ没有接收到确认,为了保证消息不丢失,MQ就会继续给消费者投递之前的消息。这时候消费者就接收到了两条一样的消息。由于重复消息是由于网络原因造成的,无法避免。

解决方法:发送消息时让每个消息携带一个全局的唯一ID,在消费消息时先判断消息是否已经被消费过,保证消息消费逻辑的幂等性。具体消费过程为:

  1. 消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息
  2. 如果不存在,则正常消费,消费完毕后写入redis/db
  3. 如果存在,则证明消息被消费过,直接丢弃

消费端限流

当 RabbitMQ 服务器积压大量消息时,队列里的消息会大量涌入消费端,可能导致消费端服务器奔溃。这种情况下需要对消费端限流。

Spring RabbitMQ 提供参数 prefetch 可以设置单个请求处理的消息个数。如果消费者同时处理的消息到达最大值的时候,则该消费者会阻塞,不会消费新的消息,直到有消息 ack 才会消费新的消息。

开启消费端限流:

#在单个请求中处理的消息个数,unack的最大数量
spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=2

原生 RabbitMQ 还提供 prefetchSize 和 global 两个参数。Spring RabbitMQ没有这两个参数。

//单条消息大小限制,0代表不限制
//global:限制限流功能是channel级别的还是consumer级别。当设置为false,consumer级别,限流功能生效,设置为true没有了限流功能,因为channel级别尚未实现。
void basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global) throws IOException;

死信队列

消费失败的消息存放的队列。

消息消费失败的原因:

  • 消息被拒绝并且消息没有重新入队(requeue=false)
  • 消息超时未消费
  • 达到最大队列长度

设置死信队列的 exchange 和 queue,然后进行绑定:

    @Bean
    public DirectExchange dlxExchange() {
        return new DirectExchange(RabbitMqConfig.DLX_EXCHANGE);
    }

    @Bean
    public Queue dlxQueue() {
        return new Queue(RabbitMqConfig.DLX_QUEUE, true);
    }

    @Bean
    public Binding bindingDeadExchange(Queue dlxQueue, DirectExchange deadExchange) {
        return BindingBuilder.bind(dlxQueue).to(deadExchange).with(RabbitMqConfig.DLX_QUEUE);
    }

在普通队列加上两个参数,绑定普通队列到死信队列。当消息消费失败时,消息会被路由到死信队列。

    @Bean
    public Queue sendSmsQueue() {
        Map<String,Object> arguments = new HashMap<>(2);
        // 绑定该队列到私信交换机
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", RabbitMqConfig.DLX_EXCHANGE);
        arguments.put("x-dead-letter-routing-key", RabbitMqConfig.DLX_QUEUE);
        return new Queue(RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE, true, false, false, arguments);
    }

生产者完整代码:

@Component
@Slf4j
public class MQProducer {

    @Autowired
    RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Autowired
    RandomUtil randomUtil;

    @Autowired
    UserService userService;

    final RabbitTemplate.ConfirmCallback confirmCallback = (CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) -> {
            log.info("correlationData: " + correlationData);
            log.info("ack: " + ack);
            if(!ack) {
                log.info("异常处理....");
            }
    };


    final RabbitTemplate.ReturnCallback returnCallback = (Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) ->
            log.info("return exchange: " + exchange + ", routingKey: "
                    + routingKey + ", replyCode: " + replyCode + ", replyText: " + replyText);

    public void sendMail(String mail) {
        //貌似线程不安全 范围100000 - 999999
        Integer random = randomUtil.nextInt(100000, 999999);
        Map<String, String> map = new HashMap<>(2);
        String code = random.toString();
        map.put("mail", mail);
        map.put("code", code);

        MessageProperties mp = new MessageProperties();
        //在生产环境中这里不用Message,而是使用 fastJson 等工具将对象转换为 json 格式发送
        Message msg = new Message("tyson".getBytes(), mp);
        msg.getMessageProperties().setExpiration("3000");
        //如果消费端要设置为手工 ACK ,那么生产端发送消息的时候一定发送 correlationData ,并且全局唯一,用以唯一标识消息。
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData("1234567890"+new Date());

        rabbitTemplate.setMandatory(true);
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(confirmCallback);
        rabbitTemplate.setReturnCallback(returnCallback);
        rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMqConfig.MAIL_QUEUE, msg, correlationData);

        //存入redis
        userService.updateMailSendState(mail, code, MailConfig.MAIL_STATE_WAIT);
    }
}

消费者完整代码:

@Slf4j
@Component
public class DeadListener {

    @RabbitListener(queues = RabbitMqConfig.DLX_QUEUE)
    public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {

        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        //手工ack
        channel.basicAck(deliveryTag,false);
        System.out.println("receive--1: " + new String(message.getBody()));
    }
}

当普通队列中有死信时,RabbitMQ 就会自动的将这个消息重新发布到设置的死信交换机去,然后被路由到死信队列。可以监听死信队列中的消息做相应的处理。

其他

pull模式

pull模式主要是通过channel.basicGet方法来获取消息,示例代码如下:

GetResponse response = channel.basicGet(QUEUE_NAME, false);
System.out.println(new String(response.getBody()));
channel.basicAck(response.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);

消息过期时间

在生产端发送消息的时候可以给消息设置过期时间,单位为毫秒(ms)

Message msg = new Message("tyson".getBytes(), mp);
msg.getMessageProperties().setExpiration("3000");

也可以在创建队列的时候指定队列的ttl,从消息入队列开始计算,超过该时间的消息将会被移除。

参考链接

RabbitMQ基础

Springboot整合RabbitMQ

RabbitMQ之消息持久化

RabbitMQ发送邮件代码

线上rabbitmq问题

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