Java?RabbitMQ的持久化和發(fā)布確認詳解
更新時間：2022年03月08日 11:49:06 作者：江海i
這篇文章主要為大家詳細介紹了RabbitMQ的持久化和發(fā)布確認，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下,希望能夠給你帶來幫助
1. 持久化
當RabbitMQ服務停掉以后消息生產(chǎn)者發(fā)送過的消息不丟失。默認情況下RabbitMQ退出或者崩潰時，會忽視掉隊列和消息。為了保證消息不丟失需要將隊列和消息都標記為持久化。
1.1 實現(xiàn)持久化
1.隊列持久化：在創(chuàng)建隊列時將channel.queueDeclare();第二個參數(shù)改為true。
2.消息持久化：在使用信道發(fā)送消息時channel.basicPublish();將第三個參數(shù)改為：MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示持久化消息。
/**
* @Description 持久化MQ
* @date 2022/3/7 9:14
*/
public class Producer3 {
private static final String LONG_QUEUE = "long_queue";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
// 持久化隊列
channel.queueDeclare(LONG_QUEUE,true,false,false,null);
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int i = 0;
while (scanner.hasNext()){
i++;
String msg = scanner.next() + i;
// 持久化消息
channel.basicPublish("",LONG_QUEUE, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println("發(fā)送消息：'" + msg + "'成功");
}
}
}
但是存儲消息還有存在一個緩存的間隔點，沒有真正的寫入磁盤，持久性保證不夠強，但是對于簡單隊列而言也綽綽有余。
1.2 不公平分發(fā)
輪詢分發(fā)的方式在消費者處理效率不同的情況下并不適用。所以真正的公平應該是遵循能者多勞的前提。
在消費者處修改channel.basicQos(1);表示開啟不公平分發(fā)
/**
* @Description 不公平分發(fā)消費者
* @date 2022/3/7 9:27
*/
public class Consumer2 {
private static final String LONG_QUEUE = "long_queue";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
// 模擬并發(fā)沉睡三十秒
try {
Thread.sleep(30000);
System.out.println("線程B接收消息："+ new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
};
// 設置不公平分發(fā)
channel.basicQos(1);
channel.basicConsume(LONG_QUEUE,false,deliverCallback,
consumerTag -> {
System.out.println(consumerTag + "消費者取消消費");
});
}
}
1.3 測試不公平分發(fā)
測試目的：是否能實現(xiàn)能者多勞。
測試方法：兩個消費者睡眠不同的事件來模擬處理事件不同，如果處理時間(睡眠時間)短的能夠處理多個消息就代表目的達成。
先啟動生產(chǎn)者創(chuàng)建隊列，再分別啟動兩個消費者。
生產(chǎn)者按照順序發(fā)四條消息：
睡眠時間短的線程A接收到了三條消息
而睡眠時間長的線程B只接收到的第二條消息：
因為線程B在處理消息時消耗的時間較長，所以就將其他消息分配給了線程A。
實驗成功！
1.4 預取值
消息的發(fā)送和手動確認都是異步完成的，因此就存在一個未確認消息的緩沖區(qū)，開發(fā)人員希望能夠限制緩沖區(qū)的大小，用來避免緩沖區(qū)里面無限制的未確認消息問題。
這里的預期值就值得是上述方法channel.basicQos();里面的參數(shù)，如果在當前信道上存在等于參數(shù)的消息就不會在安排當前信道進行消費消息。
1.4.1 代碼測試
測試方法：
1.新建兩個不同的消費者分別給定預期值5個2。
2.給睡眠時間長的指定為5，時間短的指定為2。
3.假如按照指定的預期值獲取消息則表示測試成功，但并不是代表一定會按照5和2分配，這個類似于權(quán)重的判別。
代碼根據(jù)上述代碼修改預期值即可。
2. 發(fā)布確認
發(fā)布確認就是生產(chǎn)者發(fā)布消息到隊列之后，隊列確認進行持久化完畢再通知給生產(chǎn)者的過程。這樣才能保證消息不會丟失。
需要注意的是需要開啟隊列持久化才能使用確認發(fā)布。
開啟方法：channel.confirmSelect();
2.1 單個確認發(fā)布
是一種同步發(fā)布的方式，即發(fā)送完一個消息之后只有確認它確認發(fā)布后，后續(xù)的消息才會繼續(xù)發(fā)布，在指定的時間內(nèi)沒有確認就會拋出異常。缺點就是特別慢。
/**
* @Description 確認發(fā)布——單個確認
* @date 2022/3/7 14:49
*/
public class SoloProducer {
private static final int MESSAGE_COUNT = 100;
private static final String QUEUE_NAME = "confirm_solo";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
// 產(chǎn)生隊列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
// 開啟確認發(fā)布
channel.confirmSelect();
// 記錄開始時間
long beginTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
String msg = ""+i;
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
// 單個發(fā)布確認
boolean flag = channel.waitForConfirms();
if (flag){
System.out.println("發(fā)送消息：" + i);
}
}
// 記錄結(jié)束時間
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("發(fā)送" + MESSAGE_COUNT + "條消息消耗："+(endTime - beginTime) + "毫秒"); }
}
2.2 批量確認發(fā)布
一批一批的確認發(fā)布可以提高系統(tǒng)的吞吐量。但是缺點是發(fā)生故障導致發(fā)布出現(xiàn)問題時，需要將整個批處理保存在內(nèi)存中，后面再重新發(fā)布。
/**
* @Description 確認發(fā)布——批量確認
* @date 2022/3/7 14:49
*/
public class BatchProducer {
private static final int MESSAGE_COUNT = 100;
private static final String QUEUE_NAME = "confirm_batch";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
// 產(chǎn)生隊列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
// 開啟確認發(fā)布
channel.confirmSelect();
// 設置一個多少一批確認一次。
int batchSize = MESSAGE_COUNT / 10;
// 記錄開始時間
long beginTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
String msg = ""+i;
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
// 批量發(fā)布確認
if (i % batchSize == 0){
if (channel.waitForConfirms()){
System.out.println("發(fā)送消息：" + i);
}
}
}
// 記錄結(jié)束時間
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("發(fā)送" + MESSAGE_COUNT + "條消息消耗："+(endTime - beginTime) + "毫秒");
}
}
顯然效率要比單個確認發(fā)布的高很多。
2.3 異步確認發(fā)布
在編程上比上述兩個要復雜，但是性價比很高，無論是可靠性還行效率的都好很多，利用回調(diào)函數(shù)來達到消息可靠性傳遞的。
/**
* @Description 確認發(fā)布——異步確認
* @date 2022/3/7 14:49
*/
public class AsyncProducer {
private static final int MESSAGE_COUNT = 100;
private static final String QUEUE_NAME = "confirm_async";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
// 產(chǎn)生隊列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
// 開啟確認發(fā)布
channel.confirmSelect();
// 記錄開始時間
long beginTime = System.currentTimeMillis();
// 確認成功回調(diào)
ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTab,multiple) ->{
System.out.println("確認成功消息：" + deliveryTab);
};
// 確認失敗回調(diào)
ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTab,multiple) ->{
System.out.println("未確認的消息：" + deliveryTab);
};
// 消息監(jiān)聽器
/**
* addConfirmListener:
* 1. 確認成功的消息；
* 2. 確認失敗的消息。
*/
channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
String msg = "" + i;
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
}
// 記錄結(jié)束時間
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("發(fā)送" + MESSAGE_COUNT + "條消息消耗："+(endTime - beginTime) + "毫秒");
}
}
2.4 處理未確認的消息
最好的處理方式把未確認的消息放到一個基于內(nèi)存的能被發(fā)布線程訪問的隊列。
例如：ConcurrentLinkedQueue可以在確認隊列confirm callbacks與發(fā)布線程之間進行消息的傳遞。
處理方式：
1.記錄要發(fā)送的全部消息；
2.在發(fā)布成功確認處刪除；
3.打印未確認的消息。
使用一個哈希表存儲消息，它的優(yōu)點：
可以將需要和消息進行關(guān)聯(lián)；輕松批量刪除條目；支持高并發(fā)。
ConcurrentSkipListMap<Long,String > map = new ConcurrentSkipListMap<>();
/**
* @Description 異步發(fā)布確認，處理未發(fā)布成功的消息
* @date 2022/3/7 18:09
*/
public class AsyncProducerRemember {
private static final int MESSAGE_COUNT = 100;
private static final String QUEUE_NAME = "confirm_async_remember";
public static void main(String[] args) throws Exception {
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
// 產(chǎn)生隊列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,null);
// 開啟確認發(fā)布
channel.confirmSelect();
// 線程安全有序的一個hash表，適用與高并發(fā)
ConcurrentSkipListMap< Long, String > map = new ConcurrentSkipListMap<>();
// 記錄開始時間
long beginTime = System.currentTimeMillis();
// 確認成功回調(diào)
ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTab, multiple) ->{
//2. 在發(fā)布成功確認處刪除；
// 批量刪除
if (multiple){
ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmMap = map.headMap(deliveryTab);
confirmMap.clear();
}else {
// 單獨刪除
map.remove(deliveryTab);
}
System.out.println("確認成功消息：" + deliveryTab);
};
// 確認失敗回調(diào)
ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTab,multiple) ->{
// 3. 打印未確認的消息。
System.out.println("未確認的消息：" + map.get(deliveryTab) + ",標記：" + deliveryTab);
};
// 消息監(jiān)聽器
/**
* addConfirmListener:
* 1. 確認成功的消息；
* 2. 確認失敗的消息。
*/
channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);
for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
String msg = "" + i;
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
// 1. 記錄要發(fā)送的全部消息；
map.put(channel.getNextPublishSeqNo(),msg);
}
// 記錄結(jié)束時間
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("發(fā)送" + MESSAGE_COUNT + "條消息消耗："+(endTime - beginTime) + "毫秒");
}
}
總結(jié)
顯然來說，異步處理除了在編碼處有些麻煩，在處理時間效率和可用性上都是比單處理和批處理好很多。
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
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