RabbitMQ之延迟队列

news/2024/11/15 21:23:30/

1 概念

​ 延时队列，队列内部是有序的，最重要的特性体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望再指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列

2 使用场景

  • 订单在十分钟之内未支付则自动取消
  • 新创建的店铺，如果十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒
  • 用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒
  • 用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员

这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如： 发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭；看起来似乎使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？如果 数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求， 如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支 付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：“订单十 分钟内未支付则关闭“，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万 级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单 的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下。

在这里插入图片描述

3 RabbitMQ中的TTL

​ TTL是RabbitMQ中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有消息的最大存活时间

​ 单位是毫秒，如果一条消息设置了TTL属性或者进入了设置TTL属性的队列，那么这条消息如果在TTL设置的时间内没有被消费，则会成为“死信”，如果同时配置了队列的TTL和消息的TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方法设置TTL

3.1 消息设置TTL

rabbitTemplate.convertAndSend("X", "XC", message, correlationData -> {correlationData.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);return correlationData;
})

3.2队列设置TTL

//声明队列的 TTL
args.put("x-message-ttl", 10000);
return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();

3.3 区别

​ 如果设置了队列的TTL属性，那么一旦过期，就会被队列丢弃（如果配置了死信队列被丢到死信队列中），而第二种方式，消息即使过期，也不一定马上被丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间。如果不设置TTL，表示消息永远不会过期i，如果将TTL设置为0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。

​

4 整合SpringBoot

4.1 添加依赖

    <dependencies><!--RabbitMQ 依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.47</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><!--swagger--><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger2</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><!--RabbitMQ 测试依赖--><dependency><groupId>org.springframework.amqp</groupId><artifactId>spring-rabbit-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies>

7.4.2 修改配置文件

spring.rabbitmq.host=192.168.238.100
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=admin
spring.rabbitmq.password=123456

4.3 添加Swagger配置类

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.service.Contact;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
import springfox.documentation.swagger2.annotations.EnableSwagger2;
@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {@Beanpublic Docket webApiConfig(){return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2).groupName("webApi").apiInfo(webApiInfo()).select().build();}private ApiInfo webApiInfo(){return new ApiInfoBuilder().title("rabbitmq 接口文档").description("本文档描述了 rabbitmq 微服务接口定义").version("1.0").contact(new Contact("xfcyLx", "http://xfcylx.top","1625378509@qq.com")).build();}
}

5 队列TTL

5.1 队列架构

​ 创建两个队列QA和QB，两者队列TTL分别设置为10s和40s，然后在创建一个交换机X和死信交换机Y，他们的类型都是direct，创建一个死信队列QD，他们的绑定关系是

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YVEeIJqA-1684671306167)(RabbitMQ.assets/image-20230521094844128.png)]

5.2 配置文件类代码

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** @Author:晓风残月Lx* @Date: 2022/10/26 10:49*  TTL 队列  配置文件类代码*/
@Configuration
public class TtLQueueConfig {// 普通交换机名称public static final String X_EXCHANGE = "X";// 普通队列名称public static final String QUEUE_A = "QA";public static final String QUEUE_B = "QB";// 死信队列名称public static final String DEAD_LETTER_QUEUE = "QD";// 声明 xExchange@Bean("xExchange")public DirectExchange xExchange(){return new DirectExchange(X_EXCHANGE);}// 声明 xExchange@Bean("yExchange")public DirectExchange yExchange(){return new DirectExchange(Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);}//声明队列 A ttl 为 10s 并绑定到对应的死信交换机@Bean("queueA")public Queue queueA(){Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//声明当前队列绑定的死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);//声明当前队列的死信路由 keyargs.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");//声明队列的 TTLargs.put("x-message-ttl", 10000);return QueueBuilder.durable(QUEUE_A).withArguments(args).build();}// 声明队列 A 绑定 X 交换机@Beanpublic Binding queueaBindingX(@Qualifier("queueA") Queue queueA,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){return BindingBuilder.bind(queueA).to(xExchange).with("XA");}//声明队列 B ttl 为 40s 并绑定到对应的死信交换机@Bean("queueB")public Queue queueB(){Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//声明当前队列绑定的死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange", Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);//声明当前队列的死信路由 keyargs.put("x-dead-letter-routing-key", "YD");//声明队列的 TTLargs.put("x-message-ttl", 40000);return QueueBuilder.durable(QUEUE_B).withArguments(args).build();}//声明队列 B 绑定 X 交换机@Beanpublic Binding queuebBindingX(@Qualifier("queueB") Queue queue1B,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange){return BindingBuilder.bind(queue1B).to(xExchange).with("XB");}//声明死信队列 QD@Bean("queueD")public Queue queueD(){return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUE);}//声明死信队列 QD 绑定关系@Beanpublic Binding deadLetterBindingQAD(@Qualifier("queueD") Queue queueD,@Qualifier("yExchange") DirectExchange yExchange){return BindingBuilder.bind(queueD).to(yExchange).with("YD");}
}

5.3 消息生产者代码

import com.lv.rabbitmq.springbootrabbitmq.config.DealyedQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import javax.annotation.security.PermitAll;
import java.util.Date;/*** @Author:晓风残月Lx* @Date: 2022/10/26 11:08**  发送延迟消息*  http://localhost:8080/ttl/sendMsg/*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("ttl")
public class SendMessageController {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;// 开始发消息@RequestMapping("/sendMsg/{message}")public void sendMsg (@PathVariable String message){log.info("当前时间：{},发送一条信息给两个TTL队列：{}",new Date().toString(),message);rabbitTemplate.convertAndSend("X","XA","消息来自TTL为10s的队列:"+message);rabbitTemplate.convertAndSend("X","XB","消息来自TTL为40s的队列:"+message);}
}

5.4 消息消费者代码

import com.rabbitmq.client.Channel;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Date;/*** @Author:晓风残月Lx* @Date: 2022/10/26 11:13*    队列TTL 消费者*/
@Slf4j
@Component
public class DeadLetterQueueConsumer {// 接收消息@RabbitListener(queues = "QD")public void receiveD(Message message, Channel channel) throws Exception{String msg = new String(message.getBody());log.info("当前时间：{}，收到死信队列的消息：{}",new Date().toString(),msg);}
}

​ 第一条消息在 10S 后变成了死信消息，然后被消费者消费掉，第二条消息在 40S 之后变成了死信消息， 然后被消费掉，这样一个延时队列就打造完成了。

​ 如果这样使用的话，岂不是每增加一个新的时间需求，就要新增一个队列，这里只有 10S 和 40S 两个时间选项，如果需要一个小时后处理，那么就需要增加 TTL 为一个小时的队列，如果是预定会议室然 后提前通知这样的场景，岂不是要增加无数个队列才能满足需求？

6 延时队列优化

6.1 代码架构图

​ 在这里新增了一个队列QC，绑定关系如下，该队列不设置TTL时间

6.2 配置文件类代码

    // 普通队列的名称public static final String QUEUE_C = "QC";// 死信交换机名称public static final String Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE = "Y";// 声明普通队列QC   不设置TTL@Bean("queueC")public Queue queueC (){Map<String, Object> args = new HashMap<>(3);//设置死信交换机args.put("x-dead-letter-exchange",Y_DEAD_LETTER_EXCHANGE);// 设置死信的RoutingKeyargs.put("x-dead-letter-routing-key","YD");return QueueBuilder.durable(QUEUE_C).withArguments(args).build();}@Beanpublic Binding queueCBindingX(@Qualifier("queueC") Queue queueC,@Qualifier("xExchange") DirectExchange xExchange ){return BindingBuilder.bind(queueC).to(xExchange).with("XC");}

6.3 消费生产者代码

    // 开始发消息  TTL QC@RequestMapping("/sendExpirationMsg/{message}/{ttlTime}")public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable String ttlTime){log.info("当前时间：{}，发送一条时长{}msTTL信息给队列QC:{}",new Date().toString(),ttlTime,message);rabbitTemplate.convertAndSend("X","XC",message,msg -> {// 发送消息时候的 延迟时长msg.getMessageProperties().setExpiration(ttlTime);return msg;});}

   RabbitMQ 只会检查第一个消息是否过期，如果过期则丢到死信队列， 如果第一个消息的延时时长很长，而第二个消息的延时时长很短，第二个消息并不会优先得到执行。

7 Rabbitmq插件实现延迟队列

​ 上文中提到的问题，确实是一个问题，如果不能实现在消息粒度上的 TTL，并使其在设置的 TTL 时间 及时死亡，就无法设计成一个通用的延时队列。那如何解决呢，接下来我们就去解决该问题。

7.1 安装延时队列插件

​ 在官网上下载 https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html，下载 rabbitmq_delayed_message_exchange 插件，然后解压放置到 RabbitMQ 的插件目录。 进入 RabbitMQ 的安装目录下的 plgins 目录，执行下面命令让该插件生效，然后重启RabbitMQ /usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.8.8/plugins

执行rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

7.2 代码架构图

​ 在这里新增了一个队列 delayed.queue，一个自定义交换机 delay.exchange,绑定关系如下

在这里插入图片描述

7.3 配置文件类代码

​ 在我们自定义的交换机中，这是一种新的交换类型，该类型消息支持延迟投递机制 消息传递后并 不会立即投递到目标队列中，而是存储在 mnesia(一个分布式数据系统)表中，当达到投递时间时，才 投递到目标队列中。

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.CustomExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** @Author:晓风残月Lx* @Date: 2022/10/26 14:45*   基于插件的延迟队列*/
@Configuration
public class DealyedQueueConfig {// 队列public static final String DELAYED_QUEUE_NAME = "delayed.queue";// 交换机public static final String DELAYED_EXCHANGE_NAME = "delayed.exchange";// routingKeypublic static final String DELAYED_ROUTING_KEY = "delayed.routingkey";@Beanpublic Queue delayedQueue(){return  new Queue(DELAYED_QUEUE_NAME);}// 声明交换机  基于插件@Beanpublic CustomExchange delayedExchange(){Map<String,Object> params = new HashMap<>();params.put("x-delayed-type","direct");/*** 1.交换机名称* 2.交换机类型* 3.是否需要持久化* 4.是否需要自动删除*/return new CustomExchange(DELAYED_EXCHANGE_NAME,"x-delayed-message",true,false,params);}//绑定@Beanpublic Binding delayedQueueBindDelayedExchange(@Qualifier("delayedQueue") Queue delayedQueue,@Qualifier("delayedExchange") CustomExchange delayedExchange){return BindingBuilder.bind(delayedQueue).to(delayedExchange).with(DELAYED_ROUTING_KEY).noargs();}
}

7.4 消息生产者代码

    // 开始发消息  基于插件的消息及延时的时间@RequestMapping("/sendDelayedMsg/{message}/{delayTime}")public void sendMsg(@PathVariable String message,@PathVariable Integer delayTime){log.info("当前时间：{}，发送一条时长{}ms信息给延迟队列delayed.queue：{}",new Date().toString(),delayTime,message);rabbitTemplate.convertAndSend(DealyedQueueConfig.DELAYED_EXCHANGE_NAME,DealyedQueueConfig.DELAYED_ROUTING_KEY,message, msg -> {// 发送消息时候的 延迟时长msg.getMessageProperties().setDelay(delayTime);return msg;});}

7.5 消息消费者代码

import com.lv.rabbitmq.springbootrabbitmq.config.DealyedQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Date;import static jdk.nashorn.internal.runtime.regexp.joni.Config.log;/*** @Author:晓风残月Lx* @Date: 2022/10/26 15:09**  消费者 基于插件的延迟消息*/
@Component
@Slf4j
public class DelayQueueConsumer {// 监听消息@RabbitListener(queues = DealyedQueueConfig.DELAYED_QUEUE_NAME)public void receiveDelayQueue(Message message){String msg = new String(message.getBody());log.info("当前时间：{}，收到延迟队列的消息：{}",new Date().toString(),msg);}
}

第二个消息被先消费掉了，符合预期

8 总结

​ 延时队列在需要延时处理的场景下非常有用，使用 RabbitMQ 来实现延时队列可以很好的利用 RabbitMQ 的特性，如：消息可靠发送、消息可靠投递、死信队列来保障消息至少被消费一次以及未被正 确处理的消息不会被丢弃。另外，通过 RabbitMQ 集群的特性，可以很好的解决单点故障问题，不会因为 单个节点挂掉导致延时队列不可用或者消息丢失。

​ 当然，延时队列还有很多其它选择，比如利用 Java 的 DelayQueue，利用 Redis 的 zset，利用 Quartz 或者利用 kafka 的时间轮，这些方式各有特点,看需要适用的场景。


http://www.ppmy.cn/news/80357.html

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