服务异步通讯—

文章目录

RabbitMQ
- - 异步通讯
  - 技术对比
- 安装RabbitMQ
- - 下载镜像
- 安装MQ
- RabbitMQ消息模型
- 入门案例
- - publisher实现
  - consumer实现
  - 总结
SpringAMQP
- Basic Queue 简单队列模型
- - 消息发送
  - 消息接收
- WorkQueue
- - 消息发送
  - 消息接收
  - 测试
  - 总结
- 发布/订阅
- Fanout
- - 声明队列和交换机
  - 消息发送
  - 消息接收
- Direct
- - 基于注解声明队列和交换机
  - 消息发送
- Topic
- - 说明
  - 消息发送
  - 消息接收
- 消息转换器
- - 默认转换器
  - 配置JSON转换器
消息可靠性
- 生产者消息确认
- 消息持久化
- - 交换机持久化
  - 队列持久化
  - 消息持久化
  - 消费者消息确认
  - 消费失败重试机制
  - - 本地重试
    - 失败策略
死信交换机
- 定义
- 利用死信交换机接收死信
- TTL
- 延迟队列
- - 安装DelayExchange插件
  - DelayExchange原理
  - 使用DelayExchange
  - - 声明DelayExchange交换机
惰性队列
- 消息堆积问题
- 惰性队列
- - 基于命令行设置lazy-queue
  - 基于@Bean声明lazy-queue
  - 基于@RabbitListener声明LazyQueue
MQ集群
- 集群的分类
- 普通集群
- - 部署
  - - 获取Cookie
    - 准备集群配置
    - 启动集群
- 镜像集群
- - 部署
  - - exactly模式
    - all模式
    - nodes模式
- 仲裁队列
- 添加仲裁队列
- - 控制台添加
  - SpringAMQP创建
- 集群扩容
- - 增加仲裁队列副本

RabbitMQ

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是一个人却不能跟多个人同时通话。而发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

同步调用的优点：

时效性较强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

耦合度高：每次加入新的需求，都要修改原来的代码。
性能和吞吐能力下降：调用者需要等待服务提供者响应，如果调用链过长则响应时间等于每次调用的时间之和。
有额外的资源消耗：调用链中的每个服务在等待响应过程中，不能释放请求占用的资源，高并发场景下会极度浪费系统资源。
有级联失败问题：如果服务提供者出现问题，所有调用方都会跟着出问题，如同多米诺骨牌一样，迅速导致整个微服务群故障。

异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个类似于数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

异步通讯的优点：

吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
需要依赖于Broker的可靠、安全、性能。

技术对比

现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是MQ技术。

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

ActiveMQ
RabbitMQ
RocketMQ
Kafka

几种常见MQ的对比：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

如果追求可用性，可以选择Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ

如果追求可靠性，可以选择RabbitMQ、RocketMQ

如果追求吞吐能力，选择RocketMQ、Kafka

追求消息低延迟，选择RabbitMQ、Kafka

为什么选择RabbitMQ而不是其它的MQ？

kafka是以吞吐量高而闻名，不过其数据稳定性一般，而且无法保证消息有序性。RabbitMQ基于面向并发的语言Erlang开发，吞吐量不如Kafka，但消息可靠性较好，并且消息延迟极低，集群搭建比较方便。支持多种协议，并且有各种语言的客户端，比较灵活。Spring对RabbitMQ的支持也比较好，使用起来比较方便。

安装RabbitMQ

在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

下载镜像

在线拉取镜像

docker pull rabbitmq:3-management

安装MQ

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \  
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

RabbitMQ的基本结构：

RabbitMQ中的一些角色：

publisher：生产者
consumer：消费者
exchange：交换机，负责消息路由
queue：队列，存储消息
Virtual Host：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

RabbitMQ消息模型

MQ的官方文档中给出了5个MQ的Demo示例，对应了几种不同的用法：

基本消息队列（BasicQueue）
工作消息队列（WorkQueue）

发布订阅（Publish、Subscribe），又根据交换机类型不同分为三种：

Fanout Exchange：广播
Direct Exchange：路由
Topic Exchange：主题

入门案例

简单队列模式的模型图：

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
queue：消息队列，负责接受并缓存消息
consumer：订阅队列，处理队列中的消息

publisher实现

实现思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
发送消息
关闭连接和channel

代码实现：

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.xxx.xxx");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

consumer实现

实现思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
订阅消息

代码实现：

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.xxx.xxx");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

总结

基本消息队列的消息发送流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
定义consumer的消费行为handleDelivery()
利用channel将消费者与队列绑定

SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

自动声明队列、交换机及其绑定关系
基于注解的监听器模式，异步接收消息
封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

Basic Queue 简单队列模型

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.xxx.xxx # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123456 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.xxx.xxx # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123456 # 密码

然后在consumer服务的listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息。

WorkQueue

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，效率就能大大提高了。

消息发送

利用循环发送，来模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

总结

Work模型的使用过程：

多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

发布/订阅

发布订阅的模型如图：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
- Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
- Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式）的队列
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

Fanout

Fanout，英文翻译是扇出，在MQ中译为广播更合适。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

可以有多个队列
每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
交换机把消息发送给绑定过的所有队列
订阅队列的消费者都能拿到消息

案例测试：

创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 队列名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

小结

交换机的作用是什么？

接收publisher发送的消息。
将消息按照规则路由到与之绑定的队列。
不能缓存消息，路由失败，消息丢失。
FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列。

声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？

Queue
FanoutExchange
Binding

Direct

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
消息的发送方在向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

案例需求如下：

利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2
在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息。

基于注解声明队列和交换机

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

总结

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？

Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列。
Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列。
如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似。

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？

@Queue
@Exchange

Topic

说明

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

举例：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

item.*：只能匹配item.spu

图示

解释：

Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

实现思路如下：

并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2
在publisher中编写测试方法，向item. topic发送消息。

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
     * topicExchange
     */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

总结

描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？

Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 **.** 分割
Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#：代表0个或多个词
*：代表1个词

消息转换器

Spring会把发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

数据体积过大
有安全漏洞
可读性差

默认转换器

修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

配置JSON转换器

显然，JDK序列化方式并不合适。可以使用JSON方式来做序列化和反序列化，使得消息体的体积更小、可读性更高。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

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

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。

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。

修改配置

首先，修改生产者服务中的application.yml文件，添加下面的内容：

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated
    publisher-returns: true
    template:
      mandatory: true

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

定义Return回调

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置。

在生产者服务中添加一个Config配置类

@Configuration
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
        });
    }
}

定义ConfirmCallback

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。

在生产者服务的测试类中，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());
    // 3.添加callback
    correlationData.getFuture().addCallback(
        result -> {
            if(result.isAck()){
                // 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(), result.getReason());
            }
        },
        ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
    );
    // 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);
}

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

必须保证上述三点都持久化，才是真正的消息持久化。

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);
}

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：

队列持久化

RabbitMQ中队列默认是非持久化的，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 Queue simpleQueue(){
    // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
}

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：

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

@Test
public void testDurableMessage(){
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello,TTL Queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue",message,correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功！");
}

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。

消费者消息确认

RabbitMQ是阅后即焚机制，即RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除此消息。

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。

如果RabbitMQ投递消息给消费者，消费者获取消息后，并返回ACK给RabbitMQ，RabbitMQ删除消息之后，此时消费者宕机，接收到的消息还未来得及处理。这样，消息就丢失了，因此消费者返回ACK的时机相当重要。

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(根据业务情况，自行判断什么时候该返回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(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)。

•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(消息投递是不可靠的，可能丢失)。

配置确认模式

修改消费者服务的application.yml文件，添加下面内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: auto # 自动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！");
}

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：

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

此时有两种解决办法：1、本地重试。2、失败策略。

本地重试

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。

修改消费者服务的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: 1000 # 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

重启消费者服务，重复之前的测试。可以发现：

在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明触发本地重试。
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将消息删除了。

由此可见当开启本地重试时，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。

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。

配置失败策略

在消费者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(){
    return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
}

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

@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(){
        return BindingBuilder.bind(errorQueue()).to(errorMessageExchange()).with("error");
    }

    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

由此可以得出，确保RabbitMQ消息的可靠性的措施有：

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确定消息处理成功之后完成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。

死信交换机

定义

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，简称DLX）。

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。

利用死信交换机接收死信

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。

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。

在消费者服务中，定义一组死信交换机、死信队列

// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
@Bean
public Queue simpleQueue2(){
    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
        .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("simple");
}

使用场景：

队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机。
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。

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

声明队列时指定TTL

在消费者服务的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);
}

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
        .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");
}

发送消息时指定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("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("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    log.debug("发送消息成功");
}

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：

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，10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：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

使用方式可以参考官网地址：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

安装DelayExchange插件

可以去对应的GitHub页面下载3.8.9版本的插件，地址为https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9

这个对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。

上传插件

因为是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。但是前面安装MQ时并未挂载数据卷，所以这里重新创建一个MQ容器。

先移除之前创建的容器

docker rm -f mq

创建MQ容器

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

使用下面命令查看数据卷

docker volume inspect mq-plugins

可以得知挂载的位置在/var/lib/docker/volumes/mq-plugins/_data

将下载好的插件上传至该目录即可。

安装插件

安装需要进入MQ容器内部执行安装，执行以下命令

docker exec -it mq bash

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

安装成功结果如下：

DelayExchange原理

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当有消息发送到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

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。

声明DelayExchange交换机

基于注解方式(推荐)

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "dl.queue", durable = "true"),
    exchange = @Exchange(name = "dl.direct"),
    key = "dl" ))public void listenDlQueue(String msg){
    log.info("接收到 dl.queue的延迟消息：{}", msg);
}

基于@Bean方式

@Bean
public DirectExchange ttlExchange(){
    return new DirectExchange("ttl.direct");
}
@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.direct") // 指定死信交换机
            .deadLetterRoutingKey("dl") // 指定死信RoutingKey
        .build();
}
@Bean
public Binding simpleBinding(){
    return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
}

发送消息时，一定要携带x-delay属性，并指定延迟的时间。

@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);
}

惰性队列

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

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

基于命令行设置lazy-queue

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

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

基于@Bean声明lazy-queue

@Bean
public Queue lazyQueue(){
    return QueueBuilder
        .durable("lazy.queue")
        .lazy() // 开启x-queue-mode为lazy
        .build();
}

基于@RabbitListener声明LazyQueue

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
	name = "lazy.queue",
    durable = "true",
    arguments = @Argument(name = "x-queue-mode",value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String message){
    log.info("接收到 lazy.queue 的消息：{}",message);
}

惰性队列的优点：

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：

基于磁盘存储，消息时效性会降低
性能受限于磁盘的IO

MQ集群

集群的分类

RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：

普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力。
镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。

镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：

仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

普通集群

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失

结构如下

部署

计划部署三节点的mq集群：

主机名	控制台端口	amqp通信端口
mq1	8081 —> 15672	8071 —> 5672
mq2	8082 —> 15672	8072 —> 5672
mq3	8083 —> 15672	8073 —> 5672

集群中的节点标示默认都是：rabbit@[hostname]，因此以上三个节点的名称分别为：

rabbit@mq1
rabbit@mq2
rabbit@mq3

获取Cookie

RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。

要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。

每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令

docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

记录保存获取到的Cookie值，以备后用。

接下来，停止并删除当前的mq容器，重新搭建集群。

docker rm -f mq

准备集群配置

在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：

cd /tmp
# 创建文件
touch rabbitmq.conf

文件内容如下：

loopback_users.guest = false
listeners.tcp.default = 5672
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config
cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1
cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2
cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3

再创建一个文件，记录cookie

cd /tmp
# 创建cookie文件
touch .erlang.cookie
# 写入cookie
echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限
chmod 600 .erlang.cookie

准备三个目录,mq1、mq2、mq3：

cd /tmp
# 创建目录
mkdir mq1 mq2 mq3

然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3：

# 进入/tmp
cd /tmp
# 拷贝
cp rabbitmq.conf mq1
cp rabbitmq.conf mq2
cp rabbitmq.conf mq3
cp .erlang.cookie mq1
cp .erlang.cookie mq2
cp .erlang.cookie mq3

启动集群

创建网络

docker network create mq-net

运行命令

# 运行mq1
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq1 \
--hostname mq1 \
-p 8071:5672 \
-p 8081:15672 \
rabbitmq:3.8-management

# 运行mq2
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq2 \
--hostname mq2 \
-p 8072:5672 \
-p 8082:15672 \
rabbitmq:3.8-management

# 运行mq3
docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management

到此，一个普通的集群就部署完毕。

镜像集群

在刚刚的案例中，一旦创建队列的主机宕机，队列就会不可用。不具备高可用能力。如果要解决这个问题，必须使用官方提供的镜像集群方案。

官方文档地址：https://www.rabbitmq.com/ha.html

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征。

交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
创建队列的节点被称为该队列的主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
主宕机后，镜像节点会替代成新的主(如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失)
不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成(但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量)

结构如下

默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点。

但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。

用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。

当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。

部署

镜像模式的配置有3种模式：

hamode	haparams	效果
准确模式exactly	队列的副本量count	集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出现故障，则将在另一个节点上创建一个新的镜像。
all	(none)	队列在群集中的所有节点之间进行镜像。队列将镜像到任何新加入的节点。镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力，包括网络I / O，磁盘I / O和磁盘空间使用情况。推荐使用exactly，设置副本数为（N / 2 +1）。
nodes	node names	指定队列创建到哪些节点，如果指定的节点全部不存在，则会出现异常。如果指定的节点在集群中存在，但是暂时不可用，会创建节点到当前客户端连接到的节点。

exactly模式

进入任意容器

docker exec -it mq1 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

rabbitmqctl set_policy：固定写法
ha-two：策略名称，自定义
"^two\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以two.开头的队列名称
'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}': 策略内容
- "ha-mode":"exactly"：策略模式，此处是exactly模式，指定副本数量
- "ha-params":2：策略参数，这里是2，就是副本数量为2，1主1镜像。
- "ha-sync-mode":"automatic"：同步策略，默认是manual，即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic，则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步，会带来额外的网络开销。

all模式

进入任意容器

docker exec -it mq2 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}'

ha-all：策略名称，自定义
"^all\."：匹配所有以all.开头的队列名
'{"ha-mode":"all"}'：策略内容
- "ha-mode":"all"：策略模式，此处是all模式，即所有节点都会称为镜像节点

nodes模式

进入容器

docker exec -it mq3 bash

执行命令

rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'

rabbitmqctl set_policy`：固定写法
ha-nodes：策略名称，自定义
"^nodes\."：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以nodes.开头的队列名称
'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}': 策略内容
- "ha-mode":"nodes"：策略模式，此处是nodes模式
- "ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]：策略参数，这里指定副本所在节点名称

仲裁队列

从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。

添加仲裁队列

控制台添加

在任意控制台添加一个队列，一定要选择队列类型为Quorum类型。

在任意控制台查看队列：

可以看到，仲裁队列的 + 2 字样。代表这个队列有2个镜像节点。

因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果你的集群有7个节点，那么镜像数肯定是5；而我们集群只有3个节点，因此镜像数量就是3。

SpringAMQP创建

@Configuration
public class QuorumConfig{
    @Bean
    public Queue quorumQueue() {
        return QueueBuilder
            .durable("quorum.queue") // 持久化 
            .quorum() // 仲裁队列
            .build();
    }
}

SpringAMQP连接集群，只需要在yaml中配置即可

spring:
	rabbitmq:
		addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073
		username: admin 
		password: 123456
		virtual-host: /

集群扩容

启动一个新的MQ容器

docker run -d --net mq-net \
-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq4 \
--hostname mq5 \
-p 8074:15672 \
-p 8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management

进入容器控制台

docker exec -it mq4 bash

停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

重置RabbitMQ中的数据：

rabbitmqctl reset

加入mq1

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

增加仲裁队列副本

先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况，进入mq1容器：

docker exec -it mq1 bash

执行命令：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

现在让mq4也加入进来

rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mq4"

再次查看副本情况

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

查看控制台，发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3