SpringCloud微服务技术栈.黑马跟学(十二)

SpringCloud微服务技术栈.黑马跟学 十二

  • 今日目标
  • 服务异步通信-高级篇
  • 1.消息可靠性
    • 1.1.生产者消息确认
      • 1.1.1.修改配置
      • 1.1.2.定义Return回调
      • 1.1.3.定义ConfirmCallback
    • 1.2.消息持久化
      • 1.2.1.交换机持久化
      • 1.2.2.队列持久化
      • 1.2.3.消息持久化
    • 1.3.消费者消息确认
      • 1.3.1.演示none模式
      • 1.3.2.演示auto模式
    • 1.4.消费失败重试机制
      • 1.4.1.本地重试
      • 1.4.2.失败策略
    • 1.5.总结
  • 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
      • 2.1.2.利用死信交换机接收死信(拓展)
      • 2.1.3.总结
    • 2.2.TTL
      • 2.2.1.接收超时死信的死信交换机
      • 2.2.2.声明一个队列,并且指定TTL
      • 2.2.3.发送消息时,设定TTL
      • 2.2.4.总结
    • 2.3.延迟队列
      • 2.3.1.安装DelayExchange插件
        • 1.安装DelayExchange插件
        • 2.下载插件
        • 3.上传插件
        • 4.安装插件
      • 2.3.2.DelayExchange原理
      • 2.3.3.使用DelayExchange
        • 1)声明DelayExchange交换机
        • 2)发送消息
      • 2.3.4.总结
  • 3.惰性队列
    • 3.1.消息堆积问题
    • 3.2.惰性队列
      • 3.2.1.基于命令行设置lazy-queue
      • 3.2.2.基于@Bean声明lazy-queue
      • 3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue
      • 3.3.总结
  • 4.MQ集群
    • 4.1.集群分类
    • 4.2.普通集群
      • 4.2.1.集群结构和特征
      • 4.2.2.部署
        • 1.集群分类
        • 2.获取cookie
        • 3.准备集群配置
        • 4.启动集群
        • 5.测试
          • 6.数据共享测试
          • 7.可用性测试
    • 4.3.镜像集群
      • 4.3.1.集群结构和特征
      • 4.3.2.部署
      • 1.镜像模式的特征
        • 2.镜像模式的配置
        • 3.exactly模式
        • 4.模式
        • 5.nodes模式
        • 6.测试
        • 7.测试数据共享
        • 8.测试高可用
  • 5.仲裁队列
    • 4.4.仲裁队列
      • 4.4.1.集群特征
      • 4.4.2.部署
        • 1.添加仲裁队列
        • 2.测试
        • 3.集群扩容
        • 4.加入集群
        • 5.增加仲裁队列副本
      • 4.4.3.Java代码创建仲裁队列
      • 4.4.4.SpringAMQP连接MQ集群

今日目标

在这里插入图片描述

服务异步通信-高级篇

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。
首先,导入课前资料提供的demo工程:
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项目结构如下:
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用docker启动即可

docker start mq

要创建一个队列起名simple.queue
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然后在交换机中把amq.topic交换机,和上面创建的队列simple.queue绑定,我们手动配置
在这里插入图片描述
进入amq.topic交换机后,绑定队列
在这里插入图片描述
绑定后如图:
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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。

在这里插入图片描述
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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: correlated
    publisher-returns: true
    template:
      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.itcast.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 {
    @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
        });
    }
}

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.itcast.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);
}

全部配置完后,运行测试类SpringAmqpTest.java,这说明消息发送成功
在这里插入图片描述
然后呢,我们来一个消息发送失败的情况,我们故意填错交换机的名字
在这里插入图片描述
调用后,后台打印日志如下:
在这里插入图片描述
然后我们尝试填错,routingKey看一下
在这里插入图片描述
报错信息如下:
在这里插入图片描述
之后我们恢复代码,都保证正确即可

总结:
SpringAMQP中处理消息确认的几种情况:
● publisher-comfirm:

  • 消息成功发送到exchange,返回ack
  • 消息发送失败,没有到达交换机,返回nack
  • 消息发送过程中出现异常,没有收到回执

● 消息成功发送到exchange, 但没有路由到queue,

  • 调用ReturnCallback

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。

我们通过命令
重启mq

docker restart mq

然后查看队列、交换机的情况,比如我们创建的是持久化队列
在这里插入图片描述
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:

我们可以先去mq图形化界面把simple.queue删除

@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:
在这里插入图片描述

这些做完后,我们启动ConsumerApplication.java,然后查看mq的图形化界面
交换机是持久的
在这里插入图片描述
队列是持久的
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1.2.3.消息持久化

首先把consumer服务停了,不要消费我们的消息
我们在mq的图形化界面,点击simple.queue队列,然后编辑消息,点击发送
在这里插入图片描述
查看有1条消息
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然后我们重启docker中的mq

docker restart mq

然后再回来看mq的图形化界面,发现队列还在,但是消息没了
在这里插入图片描述

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。
运行测试类SpringAmqpTest.java之后,查看mq的图形化界面
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查看一下具体消息
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然后我们重启一下docker的mq容器

docker restart mq

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注意:AMQP中创建的交换机、队列、消息默认都是持久的
交换机:
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队列:
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消息:
在这里插入图片描述
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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:
修改SpringRabbitListener.java

@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。
dubug启动Consumer
发现消息还没接收呢,直接就没了
在这里插入图片描述

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也就是说,消费者虽然接收到了消息,但是假如消费者还没有读取,发生了报错或者宕机,这个消息就会丢失

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

我们去mq的图形化界面创建消息
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发送后,我们看到图形化界面中有1条消息
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IDEA后台因为我们认为写了1/0的错误算数运算,导致IDEA不停重发请求重试消息的推送,这显然也不符合我们的要求
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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 # 初始的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 4 # 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

修改SpringRabbitListener.java
修改为日志打印的形式

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueue(String msg) {
        log.debug("消费者接收到simple.queue的消息:【" + msg + "】");
        System.out.println(1 / 0);
        log.info("消费者处理消息成功!");
    }

重启consumer服务,重复之前的测试。可以发现:
在这里插入图片描述

  • 在重试4次后,SpringAMQP会抛出异常

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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⭐
    在这里插入图片描述

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.itcast.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 {
    @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");
    }

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

以上配置完之后,我们再重复步骤发送消息
在这里插入图片描述
发送后我们看到失败交换机有了
在这里插入图片描述
队列也有了
在这里插入图片描述
看一下IDEA的后台
在这里插入图片描述
看一下error.queue中的消息,很清晰把错误栈都输出了
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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
    在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

查看下接收消息的日志:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

接收消息日志:
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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

参考课前资料:
在这里插入图片描述

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。

2.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:

在这里插入图片描述

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。

课前资料也提供了下载好的插件:
在这里插入图片描述

3.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:

在这里插入图片描述
接下来,将插件上传到这个目录即可:
在这里插入图片描述

4.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:
在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

  • 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):
在这里插入图片描述
SpringRabbitListener.java

/**
     * 延迟交换机和队列
     *
     * @param message
     */
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),
            key = "delay"
    ))
    public void listenDelayExchange(String message) {
        log.info("消费者接收到了delay.queue的消息" + message);
    }

也可以基于@Bean的方式:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述
SpringAmqpTest.java

    /**
     * 发送延迟消息
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testSendDealyMessage() throws InterruptedException {
        String routingKey = "delay";

        // 创建消息
        Message message = MessageBuilder.withBody("hello, delay message !".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
                .setHeader("x-delay", 5000)
                .build();
        // 准备CorrelationData
        CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
        rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", routingKey, message, correlationData);
    }
    log.info("发送delay消息成功!");

看一下mq的图形界面
在这里插入图片描述

运行测试类SpringAmqpTest.java发送消息,虽然发送delay消息成功,但是下面报了错误
在这里插入图片描述
查看consumer,5秒后接收消息成功
在这里插入图片描述

那这里为什么会报错呢,这是因为delay的交换机是将消息持有了5秒后发送的,这里其实不是报错,而是消息暂存了5秒,过了5秒才发送到队列,那我们能不让它们报错吗,当然可以,我们继续修改。
根据receivedDelay是否有值判断是否重发,有就不重发
修改publisher中的CommonConfig.java
在这里插入图片描述

    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        // 获取RabbitTemplate对象
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
        // 配置eturnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
            // 判断是否是延迟消息
            if (message.getMessageProperties().getReceivedDelay() > 0) {
                // 是一个延迟消息,忽略报错信息
                return;
            }
            // 记录日志
            log.error("消息发送到队列失败,响应码:{},失败原因:{},交换机:{},routingKey:{},消息:{}",
                    replyCode, replyText, exchange, routingKey, message);
            // 如果有失败的,可以进行消息的重发

        });
    }

再此通过测试类发送消息,报错就没有了
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述
解决消息堆积有三种思路:

  • 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
  • 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
  • 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

在这里插入图片描述
新建类LazyConfig.java

@Configuration
public class LazyConfig {
    /**
     * 惰性队列
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue lazyQueue() {
        return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy().build();
    }

    /**
     * 普通队列
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue normalQueue() {
        return QueueBuilder.durable("normal.queue").build();
    }
}

启动Consumer服务,查看mq图形界面
在这里插入图片描述
修改SpringAmqpTest.java

    /**
     * 测试惰性队列
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testSendLazyQueue() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            String routingKey = "lazy.queue";

            // 创建消息
            Message message = MessageBuilder.withBody("hello, lazy queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                    .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)
                    .build();
            rabbitTemplate.convertAndSend(routingKey, message);
            //log.info("发送lazy队列消息成功!");
        }
    }

    /**
     * 测试惰性队列
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @Test
    public void testSendNormalQueue() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            String routingKey = "normal.queue";

            // 创建消息
            Message message = MessageBuilder.withBody("hello, normal queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                    .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)
                    .build();
            rabbitTemplate.convertAndSend(routingKey, message);
            //log.info("发送normal队列消息成功!");
        }
    }

我们看到lazy queue中,memory中没有,直接写磁盘,比较稳定
在这里插入图片描述
我们看normal queue中,往内存中写,而且写一会儿就会往磁盘刷新一部分,稳定性不好
在这里插入图片描述

3.2.3.基于@RabbitListener声明LazyQueue

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

4.2.2.部署

参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》

集群部署
接下来,我们看看如何安装RabbitMQ的集群。

1.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

2.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:

FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ

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

在这里插入图片描述
清理数据卷

docker volume prune

3.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

4.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=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--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=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--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=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name mq3 \
--hostname mq3 \
-p 8073:5672 \
-p 8083:15672 \
rabbitmq:3.8-management

5.测试

在mq1这个节点上添加一个队列:
在这里插入图片描述

如图,在mq2和mq3两个控制台也都能看到:
在这里插入图片描述

6.数据共享测试

点击这个队列,进入管理页面:
在这里插入图片描述

然后利用控制台发送一条消息到这个队列:
在这里插入图片描述

结果在mq2、mq3上都能看到这条消息:

在这里插入图片描述

7.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:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

4.3.2.部署

参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》
镜像模式

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

1.镜像模式的特征

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。

总结如下:

  • 镜像队列结构是一主多从(从就是镜像)
  • 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)

2.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:

3.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

4.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

5.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

6.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:

在这里插入图片描述

在任意一个mq控制台查看队列:
在这里插入图片描述

7.测试数据共享

给two.queue发送一条消息:
在这里插入图片描述

然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息:

在这里插入图片描述

8.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:
在这里插入图片描述

查看队列状态:
在这里插入图片描述

发现依然是健康的!并且其主节点切换到了rabbit@mq2上

5.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。

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

参考课前资料:《RabbitMQ部署指南.md》

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。

1.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。
在这里插入图片描述
在任意控制台查看队列:
在这里插入图片描述

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.

2.测试

可以参考对镜像集群的测试,效果是一样的。

3.集群扩容

4.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=itcast \
-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

在这里插入图片描述

5.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:
在这里插入图片描述
现在,我们让mq4也加入进来:

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

结果:
在这里插入图片描述

再次查看:

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

在这里插入图片描述
查看控制台,发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3:
在这里插入图片描述

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, 192.168.150.105:8073
    username: itcast
    password: 123321
    virtual-host: /

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目录 一、实验内容 二、实验环境 三、实验步骤 一、实验内容 在配置NAT实验的基础上&#xff0c;增加R0到R1的GRE VPN隧道&#xff0c;并将10.0.0.0/24网络和192.168.0.0/24网络通过GRE隧道192.168.2.0/24网络连通&#xff0c;使用OSPF协议路由&#xff0c;使得PC2能访问PC0…

MongoDB - 索引知识

索引简介 什么是索引 索引最常用的比喻就是书籍的目录&#xff0c;查询索引就像查询一本书的目录。 索引支持 MongoDB 查询的高效执行。如果没有索引&#xff0c;MongoDB 必须扫描集合中每一个文档&#xff0c;以选择与查询语句相匹配的文档。如果查询存在适当的索引&#x…

深入学习JavaScript系列(七)——Promise async/await generator

本篇属于本系列第七篇 第一篇&#xff1a;#深入学习JavaScript系列&#xff08;一&#xff09;—— ES6中的JS执行上下文 第二篇&#xff1a;# 深入学习JavaScript系列&#xff08;二&#xff09;——作用域和作用域链 第三篇&#xff1a;# 深入学习JavaScript系列&#xff…

ChatGPT探索系列之二:学习GPT模型系列的发展历程和原理

文章目录前言一、GPT的起源GPT系列二、GPT的原理1. GPT原理&#xff1a;自注意2. GPT原理&#xff1a;位置编码3. GPT原理&#xff1a;Masked Language Modeling4. GPT原理&#xff1a;预训练5. GPT原理&#xff1a;微调6. GPT原理&#xff1a;多任务学习三、GPT模型的风险与挑…

二叉搜索树BST的学习

文章目录二叉搜索树BST什么是BST&#xff1f;用BST做什么&#xff1f;一、BST的特性BST的特性是什么&#xff1f;1.[230. 二叉搜索树中第K小的元素](https://leetcode.cn/problems/kth-smallest-element-in-a-bst/)2.[538. 把二叉搜索树转换为累加树](https://leetcode.cn/prob…

Git Commit Message 应该怎么写?

原文链接&#xff1a; Git Commit Message 应该怎么写&#xff1f; 最近被同事吐槽了&#xff0c;说我代码提交说明写的太差。其实都不用他吐槽&#xff0c;我自己心里也非常清楚。毕竟很多时候犯懒&#xff0c;都是直接一个 -m "fix" 就提交上去了。 这样做是非常…

C语言变量

C 变量 变量其实只不过是程序可操作的存储区的名称。C 中每个变量都有特定的类型&#xff0c;类型决定了变量存储的大小和布局&#xff0c;该范围内的值都可以存储在内存中&#xff0c;运算符可应用于变量上。 变量的名称可以由字母、数字和下划线字符组成。它必须以字母或下…

机器学习-卷积神经网络CNN中的单通道和多通道图片差异

背景 最近在使用CNN的场景中&#xff0c;既有单通道的图片输入需求&#xff0c;也有多通道的图片输入需求&#xff0c;因此又整理回顾了一下单通道或者多通道卷积的差别&#xff0c;这里记录一下探索过程。 结论 直接给出结论&#xff0c;单通道图片和多通道图片在经历了第一…

【hello C语言】结构体(下)

目录 1.结构体的声明 1.1 结构的声明 1.2 特殊声明&#xff1a;匿名结构体 1.3 结构的自引用 2. 结构体的定义和初始化 3. 结构体的内存对齐 3.1 内存对齐规则 3.2 内存对齐存在的原因 3.3 修改默认对其数 4. 结构体传参 C语言&#x1f6f4; 1.结构体的声明 结构体便是描述复杂…

一种适合容器化部署的雪花算法ID生成器

雪花算法简介 SnowFlake 中文意思为雪花&#xff0c;故称为雪花算法。最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。 雪花算法有以下几个优点&#xff1a; 高并发分布式环境下生成不重复 id&#xff0c;每秒可生成百万个不重复 id。基于时间戳&#xff0c;以及同…

零编程经验,通过 GPT-4 十分钟开发了一个浏览器插件,并成功运行,实现了需求目标!

大佬蓝鸟ID: sundyme零编程经验&#xff0c;通过 GPT-4 十分钟开发了一个浏览器插件&#xff0c;并成功运行&#xff0c;实现了需求目标&#xff01;太不可思意了&#xff0c;真正体会到了自然语言编程的魅力&#xff01; 下一步是利用Pinterest 的 API 接口实现自动发图&#…

No.026<软考>《(高项)备考大全》【第10章】项目沟通和干系人管理(第2部分-干系人管理)

1 干系人管理部分相关 1.1 干系人ITO 1.2 干系人管理 过程过程的定义过程的作用识别干系人识别能影响项目决策、活动或结果的个人、群体或组织&#xff0c;以及被项目决策、活动或者结果影响的个人、群体或者组织&#xff0c;并分析和记录他们的相关信息的过程帮助项目经理建…

此战成硕,我成功上岸西南交通大学了~~~

友友们&#xff0c;好久不见&#xff0c;很长时间没有更一个正式点的文章了&#xff01; 是因为我在去年年底忙着准备初试&#xff0c;今年年初在准备复试&#xff0c;直到3月底拟录取后&#xff0c;终于可以写下这篇上岸贴&#xff0c;和大家分享一下考研至上岸的一个过程 文章…

游戏算法-游戏AI行为树,python实现

参考文章&#xff1a;Behavior trees for AI: How they work (gamedeveloper.com) 本文主要参考上述weizProject Zomboid 的开发者 Chris Simpson文章的概念&#xff0c;用伪代码实现代码例子 AI概述 游戏AI是对游戏内所有非玩家控制角色的行为进行研究和设计&#xff0c;使得游…

电子拣货标签9代系统简介

CK_Label_v9一、产品参数 产品型号 CK_Label_v9 LED 3&#xff08;红&黄&绿&#xff09;独立可控 供电方式 DC 24V 0.2A 通信方式 无线通信 蜂鸣器 支持 尺寸 D60 H307mm 二、革新点 配合标签拣货使用三个灯&#xff08;红黄绿&#xff09;都可以被独立控…

基于MATALB编程的BP神经网络手臂血管分类识别,基于BP神经网络的图像分类

目标 背影 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数&#xff0c; BP神经网络的传递函数 数据 神经网络参数 基于BP神经网络手臂血管识别的MATLAB代码 效果图 结果分析 展望 背影 随着人工智能的发展&#xff0c;智…

贪心算法-删数问题C++

目录 一、题目 二&#xff1a;思路 代码 运行结果 一、题目 有一个长度为n&#xff08;n < 240&#xff09;的正整数&#xff0c;从中取出k&#xff08;k < n&#xff09;个数&#xff0c;使剩余的数保持原来的次序不变&#xff0c;求这个正整数经过删数之后最小是多…

用Python绘制六种可视化图表,简直太好用了

前言 嗨喽~大家好呀&#xff0c;这里是魔王呐 ❤ ~! python资料、源码、教程: 点击此处跳转文末名片获取 可视化图表&#xff0c;有相当多种&#xff0c;但常见的也就下面几种&#xff0c;其他比较复杂一点&#xff0c;大都也是基于如下几种进行组合&#xff0c;变换出来的。 …