RabbitMQ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：

一、消息可靠性

消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：

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，项目结构如下：

https://github.com/user0819/mq-advanced-demo.git

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。

注意：

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
  • none: 不等待
• 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@Configurationpublic 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.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：

@Beanpublic 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：

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：

@Beanpublic 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：

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：

@Testpublic void testDurableMessage() {// 1.准备消息Message message = MessageBuilder.withBody("hello, spring".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT).build();// 2.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue", message);}

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：

一般，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）：

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：

1.4 消费失败重试机

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：

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

@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");}

2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机

@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

二、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：

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：

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：

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。

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。

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@Beanpublic 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.deadLetterRoutingKey("simple")// 指定死信RoutingKey.build();}// 声明死信交换机 dl.direct@Beanpublic DirectExchange dlExchange(){return new DirectExchange("dl.direct", true, false);}// 声明存储死信的队列 dl.queue@Beanpublic Queue dlQueue(){return new Queue("dl.queue", true);}// 将死信队列 与 死信交换机绑定@Beanpublic 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

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：

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：

@Beanpublic 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();}@Beanpublic DirectExchange ttlExchange(){return new DirectExchange("ttl.direct");}@Beanpublic Binding ttlBinding(){return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");}

发送消息，但是不要指定TTL：

@Testpublic 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：

查看下接收消息的日志：

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：

@Testpublic 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");}

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：Community Plugins — RabbitMQ

使用方式可以参考官网地址：Scheduling Messages with RabbitMQ | RabbitMQ – Blog

2.3.1 安装DelayExchange插件

1、下载插件包

下载地址：Release v3.12.0 · rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange · GitHub

下载后放入plugins目录下：

2、启用插件

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

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）：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"),exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"),key = "delay"))public void listenDelayExchange(String msg) {log.info("消费者接收到了delay.queue的延迟消息");}

也可以基于@Bean的方式：

@Beanpublic DirectExchange delayedExchange(){return ExchangeBuilder.directExchange("delay.direct").delayed().durable(true).build();}@Beanpublic Queue delayedQueue(){return new Queue("delay.queue");}@Beanpublic Binding delayBinding(){return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayedExchange()).with("delay");}

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：

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。

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

@Beanpublic Queue lazyQueue() {return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy().build();}

3.2.3 基于@RabbitListener声明LazyQueue

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(name = "lazy.queue",durable = "true",arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")))public void listenLazyQueue(String msg) {log.info("lazy.queue的延迟消息");}

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

四、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：

4.2.2 部署

4.2.2.1 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。

计划部署服务：

4.2.2.2 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

4.2.2.3 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 = falselisteners.tcp.default = 5672cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_configcluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2cluster_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cookieecho "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/tmpcd /tmp# 拷贝cp rabbitmq.conf mq1cp rabbitmq.conf mq2cp rabbitmq.conf mq3cp .erlang.cookie mq1cp .erlang.cookie mq2cp .erlang.cookie mq3

4.2.2.4 启动集群

创建一个网络：

docker network create mq-netdocker 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

4.2.2.5 测试

在mq1这个节点上添加一个队列：

如图，在mq2和mq3两个控制台也都能看到：

1、数据共享测试

点击这个队列，进入管理页面，然后利用控制台发送一条消息到这个队列：

在mq2、mq3上都能看到这条消息：

2、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：

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：

4.3.2 部署

4.3.2.1 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）

4.3.2.2 镜像模式的配置

镜像模式的配置有3种模式：

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

4.3.2.3 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：

在任意一个mq控制台查看队列：

1、测试数据共享

给two.queue发送一条消息：

然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息：

2、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：

查看队列状态：

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

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。

4.4.2.1 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。

在任意控制台查看队列：

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，因此总数量就是3.

4.4.2.2 测试

可以参考对镜像集群的测试，效果是一样的。

4.4.2.3 集群扩容

1.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 mq4 \-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

2.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：

现在，我们让mq4也加入进来：

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

结果：

再次查看：

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

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

4.4.3 Java代码创建仲裁队列

@Beanpublic 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: itcastpassword: 123321virtual-host: /