RabbitMQ发布确认

发布确认的原理

生产者将信道设置成confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker回传给生产者的确认消息中delivery-tag域包含了确认消息的序列号，此外 broker也可以设置basic.ack的multiple域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm模式最大的好处在于他是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果 RabbitMQ因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条nack消息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该nack.消息。

开启发布确认的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在channel 上调用该方法

package com.yuan.rabbitmq.two;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
import com.yuan.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import java.util.Scanner;

/**
 * 生产者
 */
public class Task01 {
    //消息队列的名称
    public static  final String QUEUE_NAME="queue4";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //通过工具类获取连接
      Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
      //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
      //然队列持久化
        boolean durable=true;
        /**
         * 生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化（磁盘）默认情况消息存储在内存中
         * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费是否进行消息共享，true可以多个消费者消费false:只能一个消费者消费*
         * 4.是否自动删除最后一个消费者端开连接以后该队一句是否自动删除 true自动删除false不自动删除
         *5.其它参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,durable,false,false,null);
        //从控制台接收消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            String message=scanner.next();
            /**
             * 1.发送一个消费
             * 2.路由的key值是哪个  本次是队列的名称
             * 3.其他参数消息
             * 4.发送消息的消息体
             */
            //设置生产者发送消息为持久化消息（要求保存到磁盘上）保存在内存中 MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes("utf-8"));
            System.out.println(message+"消息发送成功");
        }
    }
}

单个发布确认

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布, waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。

package com.yuan.rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.yuan.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import java.util.UUID;

/**
 * 发布确认
 */
public class ConfirmMessage {
    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT=1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1、单个确认
       ConfirmMessage.publishMessageIndiually();//耗时：发布1000单个独确认消息，耗时28864ms
    }
    //单个确认
    public static  void  publishMessageIndiually() throws Exception {
        Channel channel= RabbitMqUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName= UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        //批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes("utf-8"));
            //单个消息马上就进行发布确认
            boolean flag=channel.waitForConfirms();
            if (flag) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }else {
                System.out.println("消息发送失败");
            }
        }
        //结束时间
        long end=System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"单个独确认消息，耗时"+(end-begin)+"ms");
    }
}

批量发布确认

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

package com.yuan.rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.yuan.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import java.util.UUID;

/**
 * 发布确认
 */
public class ConfirmMessage {
    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT=1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
       //2、批量确认
        ConfirmMessage.publishMessageBatch();//发布1000批量确认消息，耗时759ms
    }

    //批量发送消息
    public static void  publishMessageBatch() throws Exception {
        Channel channel= RabbitMqUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName= UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        //批量消息大小
        int batchSize=100;
        //批量发送消息 批量发布确认
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message=i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes("utf-8"));
            //判断到达100条消息的时候 批量确认一次
            if (i%batchSize == 0){
                //发布确认
                channel.waitForConfirms();
            }
        }

        //结束时间
        long end=System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"批量确认消息，耗时"+(end-begin)+"ms");
    }
}

异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的,这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

package com.yuan.rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import com.yuan.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import java.util.UUID;


/**
 * 发布确认
 */
public class ConfirmMessage {
    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT=1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 3、异步批量确认
        ConfirmMessage.publishMessageAsync();//发布1000个异步确认消息，耗时60ms
    }

   //异步发送消息
    public static void  publishMessageAsync() throws Exception {
        Channel channel= RabbitMqUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName= UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        //消息成功，回调函数
        ConfirmCallback ackCallback=(deliveryTag, multiple)->{
            System.out.println("确认的消息====>"+deliveryTag);
        };
        /**
         * 1.消息的标记
         * 2.确认是否为批量确认
         */
        //消息失败回调函数
        ConfirmCallback nackCallback=(deliveryTag, multiple)->{
            System.out.println("未确认的消息====>"+deliveryTag);
        };
        //准备消息的监听器 监听哪些消息成功了 哪些消息失败了
        /**
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);//异步通知

        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT;i++) {
        String message="消息"+i;
        channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
        }

        //结束时间
        long end=System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步确认消息，耗时"+(end-begin)+"ms");
    }
}

如何处理异步未确认消息

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，比如说用ConcurrentLinkedQueue这个队列在confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递。

package com.yuan.rabbitmq.three;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import com.yuan.rabbitmq.utils.RabbitMqUtils;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;

/**
 * 发布确认
 */
public class ConfirmMessage {
    //批量发送消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT=1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 3、异步批量确认
        ConfirmMessage.publishMessageAsync();//发布1000个异步确认消息，耗时60ms
    }

    //异步发送消息
    public static void  publishMessageAsync() throws Exception {
        Channel channel= RabbitMqUtils.getChannel();
        //队列的声明
        String queueName= UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,true,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        /**
         * 线程安全的一个有序的哈希表，适用与高并发的情况下
         * 1.轻松的讲序号消息进行关联
         * 2.轻松批量删除条目，只有给序号
         * 3.支持高并发，（多线程）
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long,String> outstandingConfirmSelections=new ConcurrentSkipListMap<>();

        //消息成功，回调函数
        ConfirmCallback ackCallback=(deliveryTag, multiple)->{

            //判断是否未批量确认，是就是批量删除，否则就是删除单个
            if (multiple) {
                //2.删除到已经确认的消息 剩下的就是未确认的消息
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirmSelections.headMap(deliveryTag);
                confirmed.clear();
            }else {
                outstandingConfirmSelections.remove(deliveryTag);
            }
            System.out.println("确认的消息====>"+deliveryTag);
        };
        /**
         * 1.消息的标记
         * 2.确认是否为批量确认
         */
        //消息失败回调函数
        ConfirmCallback nackCallback=(deliveryTag, multiple)->{
            //3.打印一下未确认的消息又哪些
            String msg = outstandingConfirmSelections.get(deliveryTag);
            System.out.println("未确认的消息是:"+msg+":::未确认的消息tag"+deliveryTag);
            //System.out.println("未确认的消息====>"+deliveryTag);
        };
        //准备消息的监听器 监听哪些消息成功了 哪些消息失败了
        /**
         * 1.监听哪些消息成功了
         * 2.监听哪些消息失败了
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);//异步通知
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT;i++) {
        String message="消息"+i;
        channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
        //1.此处记录下所有要发送的消息 消息的总和
            outstandingConfirmSelections.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
        }

        //结束时间
        long end=System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步确认消息，耗时"+(end-begin)+"ms");
    }
}

RabbitMQ的核心组成部分

RabbitMQ的核心组成部分

核心概念： Server：又称Broker ,接受客户端的连接，实现AMQP实体服务。安装rabbitmq-server Connection：连接，应用程序与Broker的网络连接 TCP/IP/ 三次握手和四次挥手 Channel：网络信道，几乎所有的操作都在Channel中进行，Channel是进行消息读写的通道，客户端可以建立对各Channel，每个Channel代表一个会话任务。 Message :消息：服务与应用程序之间传送的数据，由Properties和body组成，Properties可是对消息进行修饰，比如消息的优先级，延迟等高级特性，Body则就是消息体的内容。 Virtual Host 虚拟地址，用于进行逻辑隔离，最上层的消息路由，一个虚拟主机理由可以有若干个Exhange和Queueu，同一个虚拟主机里面不能有相同名字的Exchange Exchange：交换机，接受消息，根据路由键发送消息到绑定的队列。(==不具备消息存储的能力==) Bindings：Exchange和Queue之间的虚拟连接，binding中可以保护多个routing key. Routing key：是一个路由规则，虚拟机可以用它来确定如何路由一个特定消息。 Queue：队列：也成为Message Queue,消息队列，保存消息并将它们转发给消费者。