RabbitMQ---TTL与死信

news2025/4/7 16:57:41

(一)TTL

1.TTL概念

 TTL又叫过期时间

RabbitMQ可以对队列和消息设置TTL,当消息到达过期时间还没有被消费时就会自动删除

注:这里我们说的对队列设置TTL,是对队列上的消息设置TTL并不是对队列本身,不是说队列过期时间到了,队列被删除,而是消息到达此队列后会给他设定一个过期时间,这个时间到了,消息会删除,不是队列删除(如果同时此消息本身带有TTL过期时间,按短的来)

2.设置消息的TTL

  那我们说可以对队列和消息设置TTL

  那我们现在来先写对每条消息设置TTL(就是针对每一条消息设置消息的expiration参数,单位是毫秒)

那我们来看生产者代码(这里配置文件不需要去更改)

@RequestMapping("ttl")
    public String TTLPro(){
        String s1="ttl test";
        Message message=new Message(s1.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        message.getMessageProperties().setExpiration("10000");
        RabbitTemplate.convertAndSend(Constants.TTL_EXCHANGE,"ttl",message);
        return "发送成功";
    }

  我们来看现象,我这里设置过期时间为10s,按理说到达队列后,如果10s钟还没有被消费掉,就会自动过期 

10s后 

 如果我们不设置TTL就表示消息不会过期,如果设置为0的化,就表示除非此时可以直接将消息给消费者,否者就会被丢弃

 3.设置队列的TTL

  设置队列的TTL是比较简单的,但是注意,我们队列如果存在的话,我们是不可以直接改代码,然后更改队列的配置信息的,同时交换机也是这样,如果我们想改,可以再声明个队列,或者把队列先删了再创建(此时队列上的消息会丢失)

设置队列过期时间,只需要在队列上配置ttl属性就可以,我这里设置了5s

此时我们队列的特性就又多了个TTL 

 然后我们继续向接口发送消息

5s后就变成了(真的是5s 骗人是g)

4.两者区别 

 设置队列TTL属性的方法,一旦消息过期,就会立即从队列中删除

 设置消息TTL的方法,一旦消息过期(且不是队列中第一个消息),消息并不会立即删除,而是在要发送给消费者之前进行判定,如果过期了再删

 那我们就有疑问了,这是为什么呢?   本质上,是为了提高性能,因为设置队列的过期时间,他们消息的最长存在时间就是队列的过期时间,所有消息的存在时间都小于等于队列过期时间,所以此时队列中已过期的元素大部分都在队列头部,RabbitMQ只需要定期从队头开始扫描是否有过期消息即可

  而设置消息TTL,每条消息的过期时间都不同,如果想要删除所有过期时间,就需要扫描整个队列,很影响性能,所以不如等到用到了此消息,再判定是否过期,如果过期了再删除

(二)死信

1.死信概念

 死信就是因为一些原因(包括消息过期,消息被拒绝接收,队列达到最大长度)无法被消费的消息。

 那既然有这些无法被处理的信息,那一定就有存储他们的队列,有队列就要有交换机,那么这个队列就叫做死信队列(DLQ),这个交换机就叫死信交换机(DLX)

 本质上与正常的交换机和队列没什么区别

消息变成死信后,会被发送到死信交换机,然后由死信交换机绑定到死信队列中

2.代码演示

首先我们要声明一个死信队列和死信交换机进行绑定,哪至于正常的队列,我们就用刚刚的TTL为5的队列吧

   @Bean("ttlExchange")
    public Exchange ttlExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(Constants.TTL_EXCHANGE).durable(true).build();
    }
    @Bean("ttlQueue")
    public Queue ttlQueue(){
        return QueueBuilder.durable(Constants.TTL_QUEUE).ttl(5000)
                .deadLetterExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE).deadLetterRoutingKey("dead")
                .build();
    }
    @Bean("ttlBind")
    public Binding ttlBind(@Qualifier("ttlExchange") Exchange ackExchange,@Qualifier("ttlQueue") Queue queue){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(ackExchange).with("ttl").noargs();
    }
    @Bean("deadExchange")
    public Exchange deadExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE).durable(true).build();
    }
    @Bean("deadQueue")
    public Queue deadQueue(){
        return QueueBuilder.durable(Constants.DEAD_QUEUE).build();
    }
    @Bean("deadBind")
    public Binding deadBind(@Qualifier("deadExchange") Exchange ackExchange,@Qualifier("deadQueue") Queue queue){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(ackExchange).with("dead").noargs();
    }

然后我们发送消息等待5s看一下

 

然后我们看看刚才绑定死信交换机的那个队列特征 

我们发现又多了两个特征

那验证完TTL过后,我们来看消息被拒绝的情况

首先我们要把消息确认模式改成手动确认,然后拒绝接收消息

 @RabbitListener(queues = Constants.TTL_QUEUE)
    public void ListenerQueue2(Message message,Channel channel) throws IOException {
        long Tag=message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        try {
            System.out.println("接收到消息: "+ new String(message.getBody())+" TagID: "
                    +Tag);
            int num=3/0;     //模拟失败
            channel.basicAck(Tag,false);
            System.out.println("处理完成");
        }catch (Exception e){
            channel.basicReject(Tag,false);
        }
    }

然后我们调用接口,看死信队列,我们发现确实多了一条死信消息 

 

那第三种产生死信的消息是,队列满了,那我们就需要更改一下我们队列 

@Bean("ttlQueue")
    public Queue ttlQueue(){
        return QueueBuilder.durable(Constants.TTL_QUEUE).ttl(5000)
                .deadLetterExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE)
                .deadLetterRoutingKey("dead")
                .maxLength(5l)
                .build();
    }

 

此时我们注意我们要的是long类型,如果传错了会给我们报错的

那我们再来看这个队列

 我们发现又多了一个特征

我们到此已经给队列设置5个特征了,我们来分别看一下

1)D:设置队列为持久化的

2)TTL:设置队列的过期时间

3)Lim:设置队列的最大长度

4)DLX:设置了死信交换机

5)DLK:设置了死信RoutingKey

3.死信面试题

死信概念,死信来源,死信场景

前两个我们都说过了,这里主要说一下死信的应用场景

比如我们用户支付订单,支付系统会给我们订单系统返回当前订单的支付状态

 为了保障支付信息不丢失,需要使用死信队列机制,当消息消费异常时,会放到死信队列中(有可能存在用户支付,但是消息没有被消费或者异常拒绝的情况),此时我们放到死信队列中,再对这个数据进行处理(可能是人工确认)

还有一些应用场景包括:

消息丢弃,直接丢弃这些无法处理的消息,避免他们占用系统资源

日志收集:将死信消息作为日志收集,用于后续分析和定位

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