微服务---RabbitMQ进阶(消息可靠性,延迟队列,惰性队列,集群部署)

news/2024/5/17 12:11:55/文章来源:https://blog.csdn.net/kuangzeng/article/details/130518443

RabbitMQ进阶(消息可靠性,延迟队列,惰性队列,集群部署)

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：

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1.消息可靠性

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：

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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

下面我们就通过案例来演示每一个步骤。

项目结构如下：

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1.1.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。

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注意：

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1.1.1.修改配置

首先，修改publisher服务中的application.yml文件，添加下面的内容：

spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlatedpublisher-returns: truetemplate:mandatory: true

说明：

  • 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

1.1.2.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：

修改publisher服务，添加一个：

package cn.java.mq.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {// 获取RabbitTemplateRabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);// 设置ReturnCallbackrabbitTemplate.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});}
}

1.1.3.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publisher服务的cn.java.mq.spring.SpringAmqpTest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callbackcorrelationData.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);
}

1.2.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

1.2.1.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);
}

事实上，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：

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1.2.2.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();
}

事实上，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：

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1.2.3.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：

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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。

1.3.消费者消息确认

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

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。

设想这样的场景：

  • 1）RabbitMQ投递消息给消费者
  • 2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
  • 3）RabbitMQ删除消息
  • 4）消费者宕机，消息尚未处理

这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。

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。

•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

•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

由此可知：

  • none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失
  • auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack
  • manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack

一般，我们都是使用默认的auto即可。

1.3.1.演示none模式

修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: none # 关闭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！");
}

测试可以发现，当消息处理抛异常时，消息依然被RabbitMQ删除了。

1.3.2.演示auto模式

再次把确认机制修改为auto:

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: auto # 关闭ack

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）：

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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：

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1.4.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：

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怎么办呢？

1.4.1.本地重试

我们可以利用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consumer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-intervalmax-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consumer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，说明本地重试触发了
  • 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删除消息了

结论：

  • 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

1.4.2.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，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将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。

1）在consumer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(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
}

2）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：

package cn.java.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 {@Beanpublic DirectExchange errorMessageExchange(){return new DirectExchange("error.direct");}@Beanpublic Queue errorQueue(){return new Queue("error.queue", true);}@Beanpublic Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");}@Beanpublic MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");}
}

1.5.总结

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

  • 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确认消息处理成功后完成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

2.死信交换机

2.1.初识死信交换机

2.1.1.什么是死信交换机

什么是死信？

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，检查DLX）。

如图，一个消息被消费者拒绝了，变成了死信：

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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：

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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：

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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。

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2.1.2.利用死信交换机接收死信（拓展）

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。

我们可以给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。

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我们在consumer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");
}

2.1.3.总结

什么样的消息会成为死信？

  • 消息被消费者reject或者返回nack
  • 消息超时未消费
  • 队列满了

死信交换机的使用场景是什么？

  • 如果队列绑定了死信交换机，死信会投递到死信交换机；
  • 可以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。

2.2.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

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2.2.1.接收超时死信的死信交换机

在consumer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);
}

2.2.2.声明一个队列，并且指定TTL

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");
}

发送消息的日志：

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查看下接收消息的日志：

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因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。

2.2.3.发送消息时，设定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("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);log.debug("发送消息成功");
}

查看发送消息日志：

image-20210718191939140

接收消息日志：

image-20210718192004662

这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信。

2.2.4.总结

消息超时的两种方式是？

  • 给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
  • 给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信

如何实现发送一个消息20秒后消费者才收到消息？

  • 给消息的目标队列指定死信交换机
  • 将消费者监听的队列绑定到死信交换机
  • 发送消息时给消息设置超时时间为20秒

2.3.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：

  • 延迟发送短信
  • 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，20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

image-20210718192529342

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

2.3.1.安装DelayExchange插件

官方的安装指南地址为：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

上述文档是基于linux原生安装RabbitMQ，然后安装插件。

因为我们之前是基于Docker安装RabbitMQ，所以下面我们会讲解基于Docker来安装RabbitMQ插件。

下载插件

RabbitMQ有一个官方的插件社区，地址为：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

其中包含各种各样的插件，包括我们要使用的DelayExchange插件：

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大家可以去对应的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

因为我们是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。如果不是基于Docker的同学，请参考第一章部分，重新创建Docker容器。

我们之前设定的RabbitMQ的数据卷名称为mq-plugins，所以我们使用下面命令查看数据卷：

docker volume inspect mq-plugins

可以得到下面结果：

image-20210713105135701

接下来，将插件上传到这个目录即可：

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安装插件

最后就是安装了，需要进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq，所以执行下面命令：

docker exec -it mq bash

执行时，请将其中的 -it 后面的mq替换为你自己的容器名.

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

结果如下：

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2.3.2.DelayExchange原理

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到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

2.3.3.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。

1）声明DelayExchange交换机

基于注解方式（推荐）：

image-20210718193747649

也可以基于@Bean的方式：

image-20210718193831076

2）发送消息

发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：

image-20210718193917009

2.3.4.总结

延迟队列插件的使用步骤包括哪些？

•声明一个交换机，添加delayed属性为true

•发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间

3.惰性队列

3.1.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。

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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

要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。

3.2.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

3.2.1.基于命令行设置lazy-queue

而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

命令解读：

  • 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

3.2.2.基于@Bean声明lazy-queue

image-20210718194522223

3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue

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3.3.总结

消息堆积问题的解决方案？

  • 队列上绑定多个消费者，提高消费速度
  • 使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息

惰性队列的优点有哪些？

  • 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

惰性队列的缺点有哪些？

  • 基于磁盘存储，消息时效性会降低
  • 性能受限于磁盘的IO

4.MQ集群

4.1.集群分类

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。

4.2.普通集群

4.2.1.集群结构和特征

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

结构如图：

image-20210718220843323

4.2.2.部署

接下来，我们看看如何安装RabbitMQ的集群。

集群分类

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

  • 普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
  • 镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

我们先来看普通模式集群，我们的计划部署3节点的mq集群：

主机名控制台端口amqp通信端口
mq18081 —> 156728071 —> 5672
mq28082 —> 156728072 —> 5672
mq38083 —> 156728073 —> 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。

我们先在之前启动的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

可以看到cookie值如下：

WQZRZXTHZJRYNWTWNTWB

接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群。

docker rm -f mq

image-20210717212345165

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 "WQZRZXTHZJRYNWTWNTWB" > .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

创建一个网络：

docker network create mq-net

docker volume create

运行命令

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=root \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq1 \
--hostname mq1 \
-p 8071:5672 \
-p 8081:15672 \
rabbitmq:3.8-management

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=root \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq2 \
--hostname mq2 \
-p 8072:5672 \
-p 8082:15672 \
rabbitmq:3.8-management

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=root \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management

测试

在mq1这个节点上添加一个队列：

image-20210717222833196

如图，在mq2和mq3两个控制台也都能看到：

image-20210717223057902

数据共享测试

点击这个队列，进入管理页面：

image-20210717223421750

然后利用控制台发送一条消息到这个队列：

image-20210717223320238

结果在mq2、mq3上都能看到这条消息：

image-20210717223603628

可用性测试

我们让其中一台节点mq1宕机：

docker stop mq1

然后登录mq2或mq3的控制台，发现simple.queue也不可用了：

image-20210717223800203

说明数据并没有拷贝到mq2和mq3。

4.3.镜像集群

4.3.1.集群结构和特征

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

结构如图：

image-20210718221039542

4.3.2.部署

镜像模式的配置

镜像模式的配置有3种模式：

ha-modeha-params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）。
nodesnode 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。

这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。

语法示例：

exactly模式

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

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

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

测试

我们使用exactly模式的镜像，因为集群节点数量为3，因此镜像数量就设置为2.

运行下面的命令：

docker exec -it mq1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

下面，我们创建一个新的队列：

image-20210717231751411

在任意一个mq控制台查看队列：

image-20210717231829505

测试数据共享

给two.queue发送一条消息：

image-20210717231958996

然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息：

image-20210717232108584

测试高可用

现在，我们让two.queue的主节点mq1宕机：

docker stop mq1

查看集群状态：

image-20210717232257420

查看队列状态：

image-20210717232322646

发现依然是健康的！并且其主节点切换到了rabbit@mq2上

4.4.仲裁队列

4.4.1.集群特征

仲裁队列：仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能，用来替代镜像队列，具备下列特征：

  • 与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步
  • 使用非常简单，没有复杂的配置
  • 主从同步基于Raft协议，强一致

4.4.2.部署

添加仲裁队列

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。

image-20210717234329640

在任意控制台查看队列：

image-20210717234426209

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.

测试

可以参考对镜像集群的测试，效果是一样的。

4.4.3.Java代码创建仲裁队列

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

4.4.4.SpringAMQP连接MQ集群

注意，这里用address来代替host、port方式

spring:rabbitmq:addresses: 192.168.150.105:8071, 192.168.150.105:8072, 192.168.150.105:8073username: javapassword: 123321virtual-host: /

4.5.集群扩容

加入集群

1）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=java \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq4 \
--hostname mq5 \
-p 8074:15672 \
-p 8084:15672 \
rabbitmq:3.8-management

2）进入容器控制台：

docker exec -it mq4 bash

3）停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

4）重置RabbitMQ中的数据：

rabbitmqctl reset

5）加入mq1：

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

6）再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

image-20210718001909492

增加仲裁队列副本

我们先查看下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"

结果：

image-20210718002118357

现在，我们让mq4也加入进来：

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

结果：

image-20210718002253226

再次查看：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

image-20210718002342603

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

image-20210718002422365

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