「 从0到1学习微服务SpringCloud 」11 补充篇 RabbitMq实现延迟消费和延迟重试

Mq的使用中,延迟队列是不少业务都须要用到的,最近我也是刚在项目中用到,就在跟你们讲讲吧。

何为延迟队列？

延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而通常的队列，消息一旦入队了以后就会被消费者立刻消费。

业务场景

延迟队列能作什么？最多见的是如下两种场景：

• 消费

好比：用户生成订单以后，须要过一段时间校验订单的支付状态，若是订单仍未支付则须要及时地关闭订单；用户注册成功以后，须要过一段时间好比一周后校验用户的使用状况，若是发现用户活跃度较低，则发送邮件或者短信来提醒用户使用。

• 重试

好比消费者从队列里消费消息时失败了，可是想要延迟一段时间后自动重试。

若是不使用延迟队列，那么咱们只能经过一个轮询扫描程序去完成。这种方案既不优雅，也不方便作成统一的服务便于开发人员使用。可是使用延迟队列的话，咱们就能够垂手可得地完成。

实现思路

在介绍具体思路钱，先介绍RabbitMQ的两个特性：Time-To-Live Extensions(消息存活时间) 和 Dead Letter Exchanges(死信交换机)

Time-To-Live Extensions

RabbitMQ容许咱们为消息或者队列设置TTL(time to live)，也就是过时时间。TTL代表了一条消息可在队列中存活的最大时间，单位为毫秒。当某条消息被设置了TTL或者当某条消息进入了设置了TTL的队列时，这条消息会在通过TTL秒后“死亡”，成为Dead Letter(死信)。若是既配置了消息的TTL，又配置了队列的TTL，那么较小的那个值会被取用。

Dead Letter Exchanges

设置了TTL的消息在过时后会成为Dead Letter。其实在RabbitMQ中，一共有三种消息的“死亡”形式：

• 消息被拒绝。经过调用basic.reject或者basic.nack而且设置的requeue参数为false。

• 消息由于设置了TTL而过时。

• 消息进入了一条已经达到最大长度的队列。

若是队列设置了Dead Letter Exchange（DLX），那么这些Dead Letter就会被从新publish(推送)到Dead Letter Exchange，经过Dead Letter Exchange路由到其余队列。

实现流程

延迟消费

延迟消费是延迟队列最为经常使用的使用模式。以下图所示，生产者产生的消息首先会进入缓冲队列（图中红色队列）。经过RabbitMQ提供的TTL扩展,这些消息会被设置过时时间,等消息过时以后,这些消息会经过配置好的DLX转发到实际消费队列（图中蓝色队列）,以此达到延迟消费的效果。

延迟重试

延迟重试本质上也是延迟消费的一种。

以下图所示，消费者发现该消息处理出现了异常，好比是由于网络波动引发的异常。那么若是不等待一段时间，直接就重试的话，极可能会致使在这期间内一直没法成功，形成必定的资源浪费。那么咱们能够将其先放在缓冲队列中（图中红色队列），等消息通过一段的延迟时间后再次进入实际消费队列中（图中蓝色队列），此时因为已通过了“较长”的时间了，异常的一些波动一般已经恢复，这些消息能够被正常地消费。

代码实现

这里只贴上最主要的代码，所有的代码可查看github

1.延迟消费

Mq队列与交换机实例建立

/**
     * 缓冲队列
     */
    private String DELAY_BUFFER_QUEUE = "delay_buffer_queue";

    /**
     * 实际消费交换机(DLX)
     */
    private String DELAY_SERVICE_EXCHANGE = "delay_service_exchange";

    /**
     * 实际消费队列
     */
    private String DELAY_SERVICE_QUEUE = "delay_service_queue";

    /**
     * 消息过时时间 3秒
     */
    private Integer QUEUE_EXPIRATION = 3 * 1000;

    /**
     * 实际消费队列
     * @return
     */
    @Bean
    Queue delayServiceQueue(){
        return QueueBuilder.durable(DELAY_SERVICE_QUEUE).build();
    }

    /**
     * 实际消费交换机
     * @return
     */
    @Bean
    DirectExchange delayServiceExchange() {
        return new DirectExchange(DELAY_SERVICE_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 实际消费队列绑定实际消费交换机(DLX)
     * @param delayServiceQueue
     * @param delayServiceExchange
     * @return
     */
    @Bean
    Binding delayBinding(Queue delayServiceQueue, DirectExchange delayServiceExchange) {
        return BindingBuilder.bind(delayServiceQueue)
                .to(delayServiceExchange)
                .with(DELAY_SERVICE_QUEUE);
    }

    /**
     * 缓冲队列配置
     * @return
     */
    @Bean
    Queue delayBufferQueue(){
        return QueueBuilder.durable(DELAY_BUFFER_QUEUE)
                // 死信交换机 DLX
                .withArgument("x-dead-letter-exchange", DELAY_SERVICE_EXCHANGE)
                // 目标routing key
                .withArgument("x-dead-letter-routing-key", DELAY_SERVICE_QUEUE)
                // 设置队列的过时时间
                .withArgument("x-message-ttl", QUEUE_EXPIRATION)
                .build();
    }

监听实际消费队列

@Component
public class DelayMsgListener {
    @RabbitListener(queues="delay_service_queue")
    public void listenServiceMsg(Message message){
        System.out.println(new Date()+ "收到延迟消息啦:"+new String(message.getBody()));
    }
}

测试:发送消息到缓冲队列

@Test
    public void send1(){
        System.out.println(new Date() +"发送延迟消息!!!");
        amqpTemplate.convertAndSend("delay_buffer_queue","Hello!Delay Message!");
    }

结果以下
能够看到,在发消息后3秒(TTL),实际消费队列接收到了消息并被消费

2.延迟重试

Mq队列与交换机实例建立

  /**
     * 缓冲队列
     */
    private String RETRY_BUFFER_QUEUE = "retry_buffer_queue";
    /**
     * 缓冲交换机
     */
    private String RETRY_BUFFER_EXCHANGE = "retry_buffer_exchange";

    /**
     * 实际消费交换机(DLX)
     */
    private String RETRY_SERVICE_EXCHANGE = "retry_service_exchange";

    /**
     * 实际消费队列
     */
    private String RETRY_SERVICE_QUEUE = "retry_service_queue";


    /**
     * 实际消费队列
     * @return
     */
    @Bean
    Queue retryServiceQueue(){
        return QueueBuilder.durable(RETRY_SERVICE_QUEUE).build();
    }

    /**
     * 实际消费交换机
     * @return
     */
    @Bean
    DirectExchange retryServiceExchange() {
        return new DirectExchange(RETRY_SERVICE_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 实际消费队列绑定实际消费交换机(DLX)
     * @param retryServiceQueue
     * @param retryServiceExchange
     * @return
     */
    @Bean
    Binding retryBinding(Queue retryServiceQueue, DirectExchange retryServiceExchange) {
        return BindingBuilder.bind(retryServiceQueue)
                .to(retryServiceExchange)
                .with(RETRY_SERVICE_QUEUE);
    }

    /**
     * 缓冲队列配置
     * @return
     */
    @Bean
    Queue retryBufferQueue(){
        return QueueBuilder.durable(RETRY_BUFFER_QUEUE)
                // 死信交换机 DLX
                .withArgument("x-dead-letter-exchange", RETRY_SERVICE_EXCHANGE)
                // 目标routing key
                .withArgument("x-dead-letter-routing-key", RETRY_SERVICE_QUEUE)
                // 设置队列的过时时间
                .withArgument("x-message-ttl", QUEUE_EXPIRATION)
                .build();
    }

    /**
     * 缓冲交换机
     * @return
     */
    @Bean
    DirectExchange retryBufferExchange() {
        return new DirectExchange(RETRY_BUFFER_EXCHANGE);
    }

    /**
     * 缓冲队列绑定缓冲交换机
     * @param retryBufferQueue
     * @param retryBufferQueue
     * @return
     */
    @Bean
    Binding bufferBinding(Queue retryBufferQueue, DirectExchange retryBufferExchange) {
        return BindingBuilder.bind(retryBufferQueue)
                .to(retryBufferExchange)
                .with(RETRY_BUFFER_QUEUE);
    }

监听实际消费队列

@Component
public class RetryMsgListener {
    /**
     * 缓冲队列
     */
    private String RETRY_BUFFER_QUEUE = "retry_buffer_queue";
    /**
     * 缓冲交换机
     */
    private String RETRY_BUFFER_EXCHANGE = "retry_buffer_exchange";

    @Autowired
    private MessagePropertiesConverter messagePropertiesConverter;

    @RabbitListener(queues="retry_service_queue")
    public void listenServiceMsg(@Payload Message message, Channel channel){
        try {
            System.out.println(new Date() + "收到消息:" + new String(message.getBody()));
            //TODO 业务逻辑
            //忽然出现异常
            throw  new RuntimeException("特殊异常");
        }catch (Exception e){
            Map<String,Object> headers = message.getMessageProperties().getHeaders();
            try{
                Long retryCount = getRetryCount(headers);
                //重试3次
                if(retryCount < 3){
                    retryCount += 1;
                    System.out.println("消费异常,准备重试,第"+retryCount+"次");

                    //转换为RabbitMQ 的Message Properties对象
                    AMQP.BasicProperties rabbitMQProperties =
                            messagePropertiesConverter.fromMessageProperties( message.getMessageProperties(), "UTF-8");
                    //设置headers
                    rabbitMQProperties.builder().headers(headers);
                    //程序异常重试
                    //这里必须把rabbitMQProperties也传进来,不然死信队列没法识别是不是同一条信息,致使重试次数没法递增
                    channel.basicPublish(RETRY_BUFFER_EXCHANGE,RETRY_BUFFER_QUEUE,rabbitMQProperties, message.getBody());
                }else {
                    //TODO 重试失败,须要人工处理 (发送到失败队列或发邮件/信息)
                    System.out.println("已重试3次,需人工处理!");
                }
            }catch (IOException ioe){
                System.out.println("消息重试失败!");
                ioe.printStackTrace();
            }
        }
    }

    /**
     * 获取重试次数
     * 若是这条消息是死信,header中会有一个x-death的记录相关信息
     * 其中包含死亡次数
     * @param headers
     * @return
     */
    private long getRetryCount(Map<String, Object> headers) {
        long retryCount = 0;
        if(null != headers) {
            if(headers.containsKey("x-death")) {
                List<Map<String, Object>> deathList = (List<Map<String, Object>>) headers.get("x-death");
                if(!deathList.isEmpty()) {
                    Map<String, Object> deathEntry = deathList.get(0);
                    retryCount = (Long)deathEntry.get("count");
                }
            }
        }
        return retryCount;
    }
}

测试:发送消息到实际消费队列

@Test
    public void send2(){
        System.out.println(new Date() +"发送延迟重试消息!!!");
        //直接发消息到实际消费队列
        amqpTemplate.convertAndSend("retry_service_queue","Hello!Retry Message!");
    }

结果以下:
能够看到,消费异常后,重试了3次

延迟队列在实际业务中是常常被用到的,同窗们最好都学学哦,代码已上传github
https://github.com/zhangwenkang0/springcloud-learning-from-0-to-1/tree/master/rabbitmq-demo

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