rabbitmq的消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成

了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消

息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续

发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq 引入消息应答机制，消息应答就是: 消费者在接

收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq 它已经处理了，rabbitmq 可以把该消息删除了。

消息应答的方法 

Channel.basicAck(用于肯定确认)

RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了

Channel.basicNack(用于否定确认)

Channel.basicReject(用于否定确认)

与 Channel.basicNack 相比少一个参数

不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了

自动应答 

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在 高吞吐量和数据传输安全性方面做权

衡 ,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢

失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息， 没有对传递的消息数量进行限制 ，

当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终

使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死， 所以这种模式仅适用在消费者可以高效并

以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。默认消息采用的是自动应答.

手动应答

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵multiple 的 true 和 false 代表不同意思

true 代表批量应答 channel 上未应答的消息

比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时

5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答

false 同上面相比

只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答

消费者1 

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;public class Worker01 {private static final String QUEUE_NAME="hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较短");DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String receivedMessage = new String(delivery.getBody());System.out.println("接收到消息:"+receivedMessage);try {// 睡眠1秒Thread.sleep(1000*1);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}// 消息标记tag，2.false代表只应答接收到的那个传递的消息，true为应答所有消息包括传递过来的消息channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);};CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");};System.out.println("C1 消费者启动等待消费......");boolean autoAck=false;channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);}
}

 消费者2

import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;public class Worker02 {private static final String QUEUE_NAME="hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();System.out.println("C2 等待接收消息处理时间较长");DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String receivedMessage = new String(delivery.getBody());System.out.println("接收到消息:"+receivedMessage);try {// 睡眠30秒Thread.sleep(1000*30);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}// 消息标记tag，2.false代表只应答接收到的那个传递的消息，true为应答所有消息包括传递过来的消息channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);};CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");};System.out.println("C2 消费者启动等待消费......");boolean autoAck=false;channel.basicConsume(QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);}
}

生产者 

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class Producer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {//创建一个连接工厂ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("43.139.59.28");factory.setUsername("guest");factory.setPassword("guest");//channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭try(Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel()) {/*** 生成一个队列* 1.队列名称* 2.队列里面的消息是否持久化 默认消息存储在内存中* 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否进行共享 true 可以多个消费者消费* 4.是否自动删除 最后一个消费者端开连接以后 该队列是否自动删除 true 自动删除* 5.其他参数*/channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);String message="hello world!!!!";/*** 发送一个消息* 1.发送到那个交换机* 2.路由的 key 是哪个* 3.其他的参数信息* 4.发送消息的消息体*/for (int i = 0; i < 10; i++) {channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());}System.out.println("消息发送完毕");}}
}

结果

在发送者发送消息 ，发出消息之后的把 C2 消费者停掉，按理说该 C2 来处理该消息，但是

由于它处理时间较长，在还未处理完，也就是说 C2 还没有执行 ack 代码的时候，C2 被停掉了，

此时会看到消息被 C1 接收到了，说明消息  被重新入队，然后分配给能处理消息的 C1 处理了 

消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息

未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者

可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确

保不会丢失任何消息。