SpingBoot集成Rabbitmq及Docker部署

介绍

RabbitMQ是由Erlang语言开发的AMQP的开源实现

AMQP：Advanced Message Queue，高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言等条件的限制。

RabbitMQ的特点

• 可靠性(Reliablity)：使用了一些机制来保证可靠性，比如持久化、传输确认、发布确认。
• 灵活的路由(Flexible Routing)：在消息进入队列之前，通过Exchange来路由消息。对于典型的路由功能，Rabbit已经提供了一些内置的Exchange来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个Exchange绑定在一起，也通过插件机制实现自己的Exchange。
• 消息集群(Clustering)：多个RabbitMQ服务器可以组成一个集群，形成一个逻辑Broker。
• 高可用(Highly Avaliable Queues)：队列可以在集群中的机器上进行镜像，使得在部分节点出问题的情况下队列仍然可用。
• 多种协议(Multi-protocol)：支持多种消息队列协议，如STOMP、MQTT等。
• 多种语言客户端(Many Clients)：几乎支持所有常用语言，比如Java、.NET、Ruby等。
• 管理界面(Management UI)：提供了易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面。
• 跟踪机制(Tracing)：如果消息异常，RabbitMQ提供了消息的跟踪机制，使用者可以找出发生了什么。
• 插件机制(Plugin System)：提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编辑自己的插件

Rabbitmq术语

• 消费者：订阅某个队列

• 生产者：:创建消息，然后发布到队列中(queue)，最终将消息发送到监听的消费者。

• Broker：标识消息队列服务器实体.

• Virtual Host：虚拟主机。标识一批交换机、消息队列和相关对象。虚拟主机是共享相同的身份认证和加密环境的独立服务器域。每个vhost本质上就是一个mini版的RabbitMQ服务器，拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost是AMQP概念的基础，必须在链接时指定，RabbitMQ默认的vhost是 /。

• Exchange：交换机，用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。

• Queue：消息队列，用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。

• Banding：绑定，用于消息队列和交换机之间的关联。一个绑定就是基于路由键将交换机和消息队列连接起来的路由规则，所以可以将交换机理解成一个由绑定构成的路由表。

• Channel：通道，多路复用连接中的一条独立的双向数据流通道。通道是建立在真实的TCP连接内的虚拟链接，AMQP命令都是通过通道发出去的，不管是发布消息、订阅队列还是接收消息，这些动作都是通过通道完成。因为对于操作系统来说，建立和销毁TCP都是非常昂贵的开销，所以引入了通道的概念，以复用一条TCP连接。

• Connection：网络连接，比如一个TCP连接。

• Publisher：消息的生产者，也是一个向交换器发布消息的客户端应用程序。

• Consumer：消息的消费者，表示一个从一个消息队列中取得消息的客户端应用程序。

• Message：消息，消息是不具名的，它是由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则是由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key(路由键)、priority(优先级)、delivery-mode(消息可能需要持久性存储[消息的路由模式])等。

消息发布接收流程

1.发送消息

• 生产者和Broker建立TCP连接。
• 生产者和Broker建立通道。
• 生产者通过通道消息发送给Broker，由Exchange将消息进行转发。
• Exchange将消息转发到指定的Queue（队列）

2.接收消息

• 消费者和Broker建立TCP连接 。
• 消费者和Broker建立通道
• 消费者监听指定的Queue（队列）
• 当有消息到达Queue时Broker默认将消息推送给消费者。
• 消费者接收到消息。

Docker部署

查询rabbitmq最新版本

docker search rabbitmq #查询镜像 已经集成了erlang，无需单独安装erlang
docker pull rabbitmq  #拉取镜像 最新版，或指定版本 docker pull rabbitmq:3.13-management 自带管理界面
docker images # 查看拉取的镜像
#启动容器 指定管理界面登陆账号和密码
# 15672 管理界面端口
# 5672 amqp协议端口，程序连接端口 
# -v /mnt/data/rabbitmq/conf:/etc/rabbitmq 配置文件目录
# -v /mnt/data/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq 数据目录
# -v /mnt/data/rabbitmq/log:/var/log/rabbitmq 日志目录
# -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=tlmroot 管理界面登陆账号
# -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 管理界面登陆密码
# 最好限制容器内存 --memory 2g
docker run -d --hostname rabbitmq --name rabbitmq --restart=always -v /mnt/data/rabbitmq/conf:/etc/rabbitmq -v /mnt/data/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq -v /mnt/data/rabbitmq/log:/var/log/rabbitmq -p 15672:15672 -p 5672:5672 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=tlmroot -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 rabbitmq:latest
# docker ps 如果容器启动失败，需要提高日志挂载目录的访问权限后重启服务
chmod 777 /mnt/data/rabbitmq/log
# 进入容器内部安装管理界面插件
docker exec -it rabbitmq /bin/bash
# 容器内部创建管理界面插件 安装完成即可访问 服务器IP加15672，如无法访问 关闭防火墙 systemctl stop firewalld
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
# 容器内部启用所有功能标志,也可以在管理界面操作(Admin/Feature Flags)
enable all feature flags
#至此创建完成 服务器需要开放15672和5672端口

管理界面说明

• Overview: 这个页面显示了RabbitMQ服务器的一般信息，例如集群节点的名字、状态、运行时间等。

Totals 消息数，队列消息、连接数、通道数、交换机数、队列数、消费者数
Nodes：节点信息 进程数、磁盘数据、运行时间、等
Churn statistics: 流失率统计，最后一分钟连接操作、通道操作、队列操作
Ports and contexts: 端口信息及网络环境信息
Export definitions: 导出配置
Import definitions：导入配置

• Connections: 在这里，可以查看、管理和关闭当前所有的TCP连接。

  Virtual host： 所属的虚拟主机。Name： 名称。User name： 使用的用户名。State： 当前的状态，running：运行中；idle：空闲。SSL/TLS： 是否使用ssl进行连接。Protocol： 使用的协议。Channels： 创建的channel的总数。From client： 每秒发出的数据包。To client： 每秒收到的数据包。

• Channels: 这个页面展示了所有当前打开的通道以及它们的详细信息。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

channel：名称。
Virtual host：所属的虚拟主机。
User name：使用的用户名。
Mode：渠道保证模式。 可以是以下之一，或者不是：C: confirm。T：transactional(事务)。
State ：当前的状态，running：运行中；idle：空闲。
Unconfirmed：待confirm的消息总数。
Prefetch：设置的prefetch的个数。
Unacker：待ack的消息总数。
publish：生产端 pub消息的速率。
confirm：生产端确认消息的速率。
deliver/get：消费端获取消息的速率。
ack：消费端 ack消息的速率

• Exchanges: 可以在这里查看、创建和删除交换机。

 Name：名称。Type：exchange type，具体的type可以查看RabbitMq系列之一：基础概念。Features：持久化，D:持久化 I：内部 AD：自动删除Message rate in：消息输入速率。Message rate out：消息输出速率Add a new exchange:Virtual host:属于哪个Virtual host，我这里只有一个所以不显示Name：名字，同一个Virtual host里面的Name不能重复。Durability： 是否持久化，Durable：持久化。Transient：不持久化。Auto delete：当最后一个绑定（队列或者exchange）被unbind之后，该exchange自动被删除。Internal： 是否是内部专用exchange，是的话，就意味着我们不能往该exchange里面发消息。Arguments： 参数，是AMQP协议留给AMQP实现做扩展使用的

• Queues: 这个页面展示了所有当前的队列以及它们的详细信息。

Virtual host： 所属的虚拟主机。
Name： 名称。
Features： 功能。（参数参考上述交换机页面）
State： 当前的状态，running：运行中；idle：空闲。
Ready： 待消费的消息总数。
Unacked： 待应答的消息总数。
Total： 总数 Ready+Unacked。
incoming： 消息进入的速率。
deliver/get： 消息获取的速率。
ack： 消息应答的速率。
Add a new queue:Virtual host:属于哪个Virtual hostName：名字，同一个Virtual host里面的Name不能重复。Durability： 是否持久化，Durable：持久化。Transient：不持久化。Auto delete：当最后一个绑定（队列或者exchange）被unbind之后，该 queue 自动被删除。Arguments： 参数，是AMQP协议留给AMQP实现做扩展使用的

• Admin: 在这里，可以查看系统中所有的操作用户。

Name： 名称。
Tags： 角色标签，只能选取一个。
Can access virtual hosts： 允许进入的vhost。
Has password： 设置了密码。

Virtual Host：虚拟主机

虚拟主机（vhost）提供逻辑分组和资源分离。每一个vhost本质上是一个mini版的RabbitMQ服务器，拥有自己的connection、exchange、queue、binding等，拥有自己的权限。vhost之于RabbitMQ就像虚拟机于物理机一样，他们通过在各个实例间提供逻辑上分离，允许为不同的应用程序安全保密的运行数据。

Feature Flags：功能标志开关

Deprecated Features：已废特性

Policies：策略配置

策略分为“用户策略”和“系统策略”
策略使用的是正则表达匹配规则，按名称匹配一个或多个队列，并将其定义的一些规则（参数）到匹配队列中。换句话说，可以使用策略一次为多个队列配置参数。策略可以理解为给“队列”和“分发器”设置额外的“Arguments”参数。每个“分发器”和“队列”只能生效一个“策略”，并且是是立即生效的。参数：Apply to：指定策略是只匹配队列、还是只匹配交换，或两则两者都匹配。Priority：表示的是策略的优先级、值越大，优先级越高。Definition：才是真正的规则。有四大类，分别是HA（高可用性）、federation（联合）、Queues(队列)、Exchanges（备用分发器）HA(高可用性)：表示将队列怎么镜像到节点的策略。ha-mode：选项有三个，分别是“all“（表示同步到所有节点),“exactly”,“nodes”。"exactly"和"nodes"需要结合ha-params才能决定同步策略ha-params：为数值、表示个数ha-sync-mode:（手动（manual）/自动（automatic）同步）

Limits 可以设置最大连接数

Cluster 集群 更改集群名称

延时队列插件下载安装

延时插件链接地址3.13.0，下载版本和rabbitmq版本要一致 我安装的是 3.13.0

# 下载插件到/home/目录,
curl -JL https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/download/v3.13.0/rabbitmq_delayed_message_exchange-3.13.0.ez  -o /home/rabbitmq_delayed_message_exchange-3.13.0.ez
# 可省略，进入容器查询插件目录，三方插件需要放在这里 (ez结尾的文件，/opt/rabbitmq/plugins)
rabbitmq-plugins directories -s
# 容器/opt/rabbitmq/plugins 为插件目录 延时队列插件需要复制到这里
docker cp /home/rabbitmq_delayed_message_exchange-3.13.0.ez rabbitmq:/opt/rabbitmq/plugins
# 进入容器内部查询插件，
docker exec -it rabbitmq /bin/bash
# rabbitmq-plugins list 如下图
rabbitmq-plugins list
# 安装插件命令同安装管理界面命令 rabbitmq-plugins enable 《plugin_name》
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
# 安装完成后 界面Exchanges（交换机），新增的时候就会出现x-delayed-message

rabbitmq.conf配置文件示例

容器运行后，默认没有配置文件，自带的配置足够使用，自行创建放在主机/mnt/data/rabbitmq/conf/目录，或是放在容器/etc/rabbitmq目录，创建容器时已映射

容器内部查询有效配置 
rabbitmqctl environment
RabbitMQ 常用的三种自定义服务器的通用方法：配置文件 rabbitmq.conf环境变量文件 rabbitmq-env.conf补充配置文件 advanced.configrabbitmq.conf和rabbitmq-env.conf的位置在二进制安装中路径是在 ：安装目录下的/etc/rabbitmq/rpm 安装： /etc/rabbitmq/如果rabbitmq.conf和rabbitmq-env.conf 的两个文件不存在，那么我们可以创建该文件，然后我们可以通过环境变量
指定该文件的位置。补充 ：rabbitmqctl rabbitmqctl 是管理虚拟主机和用户权限的工具rabbitmq-plugins 是管理插件的工具

1.1 rabbitmq.conf

属性	描述	默认值
listeners	要监听 AMQP 0-9-1 and AMQP 1.0 的端口	listeners.tcp.default = 5672
num_acceptors.tcp	接受tcp连接的erlang 进程数	num_acceptors.tcp = 10
handshake_timeout	AMQP 0-9-1 超时时间，也就是最大的连接时间，单位毫秒	handshake_timeout = 10000
listeners.ssl	启用TLS的协议	默认值为none
num_acceptors.ssl	接受基于TLS协议的连接的erlang 进程数	num_acceptors.ssl = 10
ssl_options	TLS 配置	ssl_options =none
ssl_handshake_timeout	TLS 连接超时时间 单位为毫秒	ssl_handshake_timeout = 5000
vm_memory_high_watermark	触发流量控制的内存阈值，可以为相对值(0.5),或者绝对值 vm_memory_high_watermark.relative = 0.6 ,vm_memory_high_watermark.absolute = 2GB	默认vm_memory_high_watermark.relative = 0.4
vm_memory_calculation_strategy	内存使用报告策略，assigned：使用Erlang内存分配器统计信息 rss：使用操作系统RSS内存报告。这使用特定于操作系统的方法，并可能启动短期子进程。legacy：使用遗留内存报告（运行时认为将使用多少内存）。这种策略相当不准确。erlang 与legacy一样 是为了向后兼容	vm_memory_calculation_strategy = allocated
vm_memory_high_watermark_paging_ratio	当内存的使用达到了50%后,队列开始将消息分页到磁盘	vm_memory_high_watermark_paging_ratio = 0.5
total_memory_available_override_value	该参数用于指定系统的可用内存总量，一般不使用，适用于在容器等一些获取内存实际值不精确的环境	默认未设置
disk_free_limit	Rabbitmq存储数据的可用空间限制，当低于该值的时候，将触发流量限制，设置可参考vm_memory_high_watermark参数	disk_free_limit.absolute = 50MB
log.file.level	控制记录日志的等级，有info,error,warning,debug	log.file.level = info
channel_max	最大通道数，但不包含协议中使用的特殊通道号0，设置为0表示无限制，不建议使用该值，容易出现channel泄漏	channel_max = 2047
channel_operation_timeout	通道操作超时，单位为毫秒	channel_operation_timeout = 15000
heartbeat	表示连接参数协商期间服务器建议的心跳超时的值。如果两端都设置为0，则禁用心跳,不建议禁用	heartbeat = 60
default_vhost	rabbitmq安装后启动创建的虚拟主机	default_vhost = /
default_user	默认创建的用户名	default_user = guest
default_pass	默认用户的密码	default_pass = guest
default_user_tags	默认用户的标签	default_user_tags.administrator = true
default_permissions	在创建默认用户是分配给默认用户的权限	default_permissions.configure = .* default_permissions.read = .* default_permissions.write = .*
loopback_users	允许通过回环地址连接到rabbitmq的用户列表,如果要允许guest用户远程连接(不安全)请将该值设置为none,如果要将一个用户设置为仅localhost连接的话，配置loopback_users.username =true(username要替换成用户名)	loopback_users.guest = true(默认为只能本地连接)
cluster_formation.classic_config.nodes	设置集群节点cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@hostname1
cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@hostname2	默认为空，未设置
collect_statistics	统计收集模式，none 不发出统计信息事件，coarse每个队列连接都发送统计一次,fine每发一条消息的统计数据	collect_statistics = none
collect_statistics_interval	统计信息收集间隔，以毫秒为单位	collect_statistics_interval = 5000
delegate_count	用于集群内通信的委托进程数。在多核的服务器上我们可以增加此值	delegate_count = 16
tcp_listen_options	默认的套接字选项	tcp_listen_options.backlog = 128 …
hipe_compile	设置为true以使用HiPE预编译RabbitMQ的部分，HiPE是Erlang的即时编译器,启用HiPE可以提高吞吐量两位数，但启动时会延迟几分钟。Erlang运行时必须包含HiPE支持。如果不是，启用此选项将不起作用。HiPE在某些平台上根本不可用，尤其是Windows。	hipe_compile = false
cluster_keepalive_interval	节点应该多长时间向其他节点发送keepalive消息(以毫秒为单位),keepalive的消息丢失不会被视为关闭	cluster_keepalive_interval = 10000
queue_index_embed_msgs_below	消息的字节大小,低于该大小，消息将直接嵌入队列索引中 bytes	queue_index_embed_msgs_below = 4096
mnesia_table_loading_retry_timeout	等待集群中Mnesia表可用的超时时间，单位毫秒	mnesia_table_loading_retry_timeout = 30000
mnesia_table_loading_retry_limit	集群启动时等待Mnesia表的重试次数，不适用于Mnesia升级或节点删除。	mnesia_table_loading_retry_limit = 10
mirroring_sync_batch_size	要在队列镜像之间同步的消息的批处理大小	mirroring_sync_batch_size = 4096
queue_master_locator	队列主节点的策略，有三大策略 min-masters，client-local，random	queue_master_locator = client-local
proxy_protocol	如果设置为true ,则连接需要通过反向代理连接，不能直连接	proxy_protocol = false
management.listener.port	rabbitmq web管理界面使用的端口	management.listener.port = 15672

1.2 advanced.config

某些配置设置不可用或难以使用sysctl格式进行配置。因此，可以使用Erlang术语格式的其他配置文件advanced.config
它将与rabbitmq.conf 文件中提供的配置合并。

属性	描述	默认值
msg_store_index_module	设置队列索引使用的模块	{rabbit，[ {msg_store_index_module，rabbit_msg_store_ets_index} ]}
backing_queue_module	队列内容的实现模块。	{rabbit，[ {backing_queue_module，rabbit_variable_queue} ]}
msg_store_file_size_limit	消息储存的文件大小,现有的节点更改是危险的，可能导致数据丢失	默认值16777216
trace_vhosts	内部的tracer使用，不建议更改	{rabbit，[ {trace_vhosts，[]} ]}
msg_store_credit_disc_bound	设置消息储存库给队列进程的积分,默认一个队列进程被赋予4000个消息积分	{rabbit, [{msg_store_credit_disc_bound, {4000, 800}}]}
queue_index_max_journal_entries	队列的索引日志超过该阈值将刷新到磁盘	{rabbit, [{queue_index_max_journal_entries, 32768}]}
lazy_queue_explicit_gc_run_operation_threshold	在内存压力下为延迟队列设置的值，该值可以触发垃圾回收和减少内存使用，降低该值，会降低性能，提高该值，会导致更高的内存消耗	{rabbit,[{lazy_queue_explicit_gc_run_operation_threshold, 1000}]}
queue_explicit_gc_run_operation_threshold	在内存压力下，正常队列设置的值，该值可以触发垃圾回收和减少内存使用，降低该值，会降低性能，提高该值，会导致更高的内存消耗	{rabbit, [{queue_explicit_gc_run_operation_threshold, 1000}]}

1.3 rabbitmq-env.conf

通过rabbitmq-env.conf 来定义环境变量
RABBITMQ_NODENAME 指定节点名称

属性	描述	默认值
RABBITMQ_NODE_IP_ADDRESS	绑定的网络接口	默认为空字符串表示绑定本机所有的网络接口
RABBITMQ_NODE_PORT	端口	默认为5672
RABBITMQ_DISTRIBUTION_BUFFER_SIZE	节点之间通信连接的数据缓冲区大小	默认为128000,该值建议不要使用低于64MB
RABBITMQ_IO_THREAD_POOL_SIZE	运行时用于io的线程数	建议不要低于32，linux默认为128 ，windows默认为64
RABBITMQ_NODENAME	rabbitmq节点名称，集群中要注意节点名称唯一	linux 默认节点名为 rabbit@$hostname
RABBITMQ_CONFIG_FILE	rabbitmq 的配置文件路径，注意不要加文件的后缀(.conf)	默认 $RABBITMQ_HOME/etc/rabbitmq/rabbitmq(二进制安装) /etc/rabbitmq/rabbitmq(rpm 安装)
RABBITMQ_ADVANCED_CONFIG_FILE	advanced.config文件路径	默认 $RABBITMQ_HOME/etc/rabbitmq/advanced(二进制安装) /etc/rabbitmq/advanced(rpm 安装)
RABBITMQ_CONF_ENV_FILE	环境变量配置文件路径	默认 $RABBITMQ_HOME/etc/rabbitmq/rabbitmq-env.conf(二进制安装) /etc/rabbitmq/rabbitmq-env.conf(rpm 安装)
RABBITMQ_SERVER_CODE_PATH	在使用HiPE 模块时需要使用	默认为空
RABBITMQ_LOGS	指定日志文件位置	默认为 $RABBITMQ_HOME/etc/var/log/rabbitmq/

RABBITMQ_DISTRIBUTION_BUFFER_SIZE 节点间通信缓冲区大小,默认值 128Mb,节点流量比较多的集群中，可以提升该值，建议该值不要低于64MB。

tcp 缓存区大小
下示例将AMQP 0-9-1连接的TCP缓冲区设置为192 KiB：

tcp_listen_options.backlog = 128
tcp_listen_options.nodelay = true
tcp_listen_options.linger.on = true
tcp_listen_options.linger.timeout = 0
tcp_listen_options.sndbuf = 196608
tcp_listen_options.recbuf = 196608

Java配置

<!-- Maven依赖,Springboot默认集成-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

Yml完整配置

spring:rabbitmq:host: 127.0.0.1 #ipport: 5672      #端口username: tlmroot #账号password: 123456 #密码virtualHost:    #链接的虚拟主机 ，切换不同环境 dev\test\prodaddresses: 127.0.0.1:5672     #多个以逗号分隔，与host功能一样。requestedHeartbeat: 60 #指定心跳超时，单位秒，0为不指定；默认60spublisherConfirms: true  #发布确认机制是否启用publisherReturns: #发布返回是否启用connectionTimeout: #链接超时。单位ms。0表示无穷大不超时### ssl相关ssl:enabled: #是否支持sslkeyStore: #指定持有SSL certificate的key store的路径keyStoreType: #key store类型 默认PKCS12keyStorePassword: #指定访问key store的密码trustStore: #指定持有SSL certificates的Trust storetrustStoreType: #默认JKStrustStorePassword: #访问密码algorithm: #ssl使用的算法，例如，TLSv1.1verifyHostname: #是否开启hostname验证### cache相关cache:channel: size: #缓存中保持的channel数量checkoutTimeout: #当缓存数量被设置时，从缓存中获取一个channel的超时时间，单位毫秒；如果为0，则总是创建一个新channelconnection:mode: #连接工厂缓存模式：CHANNEL 和 CONNECTIONsize: #缓存的连接数，只有是CONNECTION模式时生效### listenerlistener:type: #两种类型，SIMPLE，DIRECT 默认simple## simple类型 simple: # 一对一concurrency: #最小消费者数量maxConcurrency: #最大的消费者数量transactionSize: #指定一个事务处理的消息数量，最好是小于等于prefetch的数量missingQueuesFatal: #是否停止容器当容器中的队列不可用## 与direct相同配置部分autoStartup: #是否自动启动容器acknowledgeMode: #表示消息确认方式，其有三种配置方式，分别是none、manual和auto；默认autoprefetch: #指定一个请求能处理多少个消息，如果有事务的话，必须大于等于transaction数量defaultRequeueRejected: #决定被拒绝的消息是否重新入队；默认是true（与参数acknowledge-mode有关系）idleEventInterval: #container events发布频率，单位ms##重试机制retry: stateless: #有无状态enabled:  #是否开启maxAttempts: #最大重试次数,默认3initialInterval: #重试间隔multiplier: #对于上一次重试的乘数maxInterval: #最大重试时间间隔direct: # 一对多consumersPerQueue: #每个队列消费者数量missingQueuesFatal:#...其余配置看上方公共配置## template相关template:mandatory: #是否启用强制信息；默认falsereceiveTimeout: #`receive()`接收方法超时时间replyTimeout: #`sendAndReceive()`超时时间exchange: #默认的交换机routingKey: #默认的路由defaultReceiveQueue: #默认的接收队列## retry重试相关retry: enabled: true #是否重试功能 默认falsemaxAttempts: 3 #最大重试次数 默认为3initialInterval: 1000ms #重试间隔时间 可以使用ms、s、m、h、dmultiplier: #重试乘数，默认为1，即每次重试间隔时间保持不变maxInterval: 10000ms #最大重试间隔时间 与乘数结合使用

配置文件

package com.tecloman.cloud.singleton.rabbitmq.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.QueueBuilder;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** @author Administrator*/
@Configuration
@Slf4j
public class RabbitConfig {@Beanpublic RabbitTemplate rabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory) {final RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(connectionFactory);// 序列化配置rabbitTemplate.setMessageConverter(jsonMessageConverter());rabbitTemplate.setMandatory(true);// 推送到server回调rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData, ack, cause) ->log.info("ConfirmCallback correlationData:{},ack:{},cause:{}",correlationData,ack,cause));// 消息返回给生产者, 路由不到队列时返回给发送者  先returnCallback,再 confirmCallbackrabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {log.info("ReturnCallback message:{},replyCode:{},replyText:{},exchange:{},routingKey:{}",message,replyCode,replyText,exchange,routingKey);});return rabbitTemplate;}@Beanpublic Jackson2JsonMessageConverter jsonMessageConverter() {return new Jackson2JsonMessageConverter();}
}

RabbitMQ的六种工作模式

消费者@RabbitListener注解下的配置内容

@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD, ElementType.ANNOTATION_TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@MessageMapping
@Documented
@Repeatable(RabbitListeners.class)
public @interface RabbitListener {String id() default ""; // 用于为监听器指定一个唯一标识符,不指定则自动生成。String containerFactory() default "";// 指定要使用的消息监听容器工厂 bean 的名称。String[] queues() default {}; // 指定要监听的队列名称。可以是'队列名称'，'属性占位符键'或'表达式'，队列必须存在，queues 属性与 bindings() 和   queuesToDeclare() 属性互斥，不能同时使用Queue[] queuesToDeclare() default {}; // 用于声明要监听的队列，可以通过 @Queue 注解定义队列的属性。与 bindings() 和 queues() 属性互斥，不能同时使用，允许动态声明队列。boolean exclusive() default false; // 指定是否为独占模式，即只有一个消费者可以消费该队列，为true时要求并发数=1。String priority() default ""; // 指定消息的优先级，越大优先级越高。默认为容器优先级，可以为负数。String admin() default ""; // 属性用于指定一个 RabbitAdmin bean 的引用。QueueBinding[] bindings() default {}; // 用于绑定队列和交换机，以便监听指定的交换机中的消息。与 queues() 和 queuesToDeclare() 属性互斥，不能同时使用。String group() default ""; // 指定消费者所属的分组。可以用于实现分组消费，确保同一组内的消费者共享消息。String returnExceptions() default ""; // 定义一个异常处理策略，用于处理消息发送失败时的异常情况。String errorHandler() default ""; // 指定消息监听容器的错误处理器，用于处理在消息处理过程中发生的错误。String concurrency() default ""; // 指定消费者的并发数量，表示同时处理消息的线程数或者并发消费者的数量。String autoStartup() default ""; // 指定容器是否自动启动，如果设置为 true，则容器会在启动时自动开始侦听消息。String executor() default ""; // 定义用于处理消息的执行器，可以指定一个线程池来处理消息的消费逻辑。String ackMode() default ""; // 指定消息确认模式，用于控制消息的确认方式，包括自动、手动、批量确认等。String replyPostProcessor() default ""; // 定义一个后处理器，用于在发送响应时对响应消息进行处理。String messageConverter() default ""; // 指定消息转换器，用于将消息从字节流转换为目标对象，或者将目标对象转换为字节流。String replyContentType() default ""; // 指定回复消息的内容类型。String converterWinsContentType() default "true"; // 指定转换器是否覆盖内容类型。
}

1.simple简单模式（点对点模式）

• 消息的生产者将消息放入队列

• 消息的消费者(consumer) 监听 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失)应用场景:聊天(中间有一个过度的服务器;p端,c端)

  	/*** 配置文件添加，简单模式队列* @return*/@Beanpublic Queue simpleQueue(){//持久化 非独占 非自动删除return QueueBuilder.durable("simpleQueue").build();}/*** 简单模式生产者*/@GetMapping("/simple")public R simple(@RequestParam String msg){Map<String, Object> map = createMsg(msg);// 预先要创建好队列rabbitTemplate.convertAndSend("simpleQueue",map);return R.ok();}/*** 简单模式的消费者** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容* @throws IOException*///使用queuesToDeclare属性，如果不存在则会创建队列@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "simpleQueue"))public void simple(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();// 这个tag每次服务重启会清0long tag = properties.getDeliveryTag();log.info("简单模式的消费者收到:{}", msg);// 简单模式下，消息其实无需确认// 由于在yml设置手动回执，此处需要手动回执，false不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}
  

2.work工作模式(一对多)

• 消息生产者将消息放入队列消费者可以有多个,消费者1,消费者2,同时监听同一个队列，C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用)

• 应用场景:红包;大项目中的资源调度(任务分配系统不需知道哪一个任务执行系统在空闲,直接将任务扔到消息队列中,空闲的系统自动争抢)

  

  	/*** 配置文件添加，Work模式队列work队列 默认是轮询发到消息者，priority="10" 设置消费者优先级，优先级相同轮询* @return*/@Beanpublic Queue workQueue(){//持久化 非独占 非自动删除return QueueBuilder.durable("workQueue").build();}/*** 生产者，一次性生产50条消费，消费者轮询消费，消费者可设置优先级priority="10"，越大越优先*/@GetMapping("/work")public R work(@RequestParam String msg) {for (int i = 0; i < 50; i++) {rabbitTemplate.convertAndSend("workQueue", createMsg(i), message -> {MessageProperties messageProperties = message.getMessageProperties();//默认消息持久化，设置消息不持久化messageProperties.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT);return message;});}return R.ok();}/*** 工作模式的消费者1,group分组属性不会生效** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容* @throws IOException*///使用queuesToDeclare属性，如果不存在则会创建队列@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "workQueue"))public void work1(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("工作模式的消费者1收到:{}", msg);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}/*** 工作模式的消费者2** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容* @throws IOException*///使用queuesToDeclare属性@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "workQueue"))public void work2(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("工作模式的消费者2收到:{}", msg);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}
  

3.publish/subscribe发布订阅(共享资源)

• 生产者通过fanout扇出交换机群发消息给消费者，同一条消息每一个消费者都可以收到,消息生产者将消息放入交换机,交换机发布订阅把消息发送到所有消息队列中,对应消息队列的消费者拿到消息进行消费

• 相关场景:邮件群发,群聊天,广播(广告)

//------------------方法1：生产者创建交换机，消费者创建队列与监听队列------------------  /*** 配置文件定义交换机** @return*/@Beanpublic Exchange fanout() {//持久化 非自动删除return ExchangeBuilder.fanoutExchange("fanout").build();}//创建初始化RabbitAdmin对象@Beanpublic RabbitAdmin fanoutRabbitAdmin(ConnectionFactory connectionFactory) {RabbitAdmin rabbitAdmin = new RabbitAdmin(connectionFactory);// 只有设置为 true，spring 才会加载 RabbitAdmin 这个类rabbitAdmin.setAutoStartup(true);// 声明交换机 fanoutrabbitAdmin.declareExchange(fanout());return rabbitAdmin;}/** 生产者 发送50条消息，消费者各自消费50条，*/@GetMapping("/fanout")public R fanout(@RequestParam String msg){for (int i = 0; i < 50; i++) {Map<String, Object> map = createMsg(i);// 第二个参数为路由KeyrabbitTemplate.convertAndSend("fanout",null,map);}return R.ok();}/*** 发布订阅模式方法1的消费者1,group分组属性不会生效** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*/@RabbitListener(// 这里定义随机队列,默认属性: 随机命名,非持久,排他,自动删除// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换bindings = @QueueBinding(value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "fanout", declare = "false")))public void fanout1(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("发布订阅模式方法1的消费者1收到:{}", msg);// 手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}@RabbitListener(// 这里定义随机队列,默认属性: 随机命名,非持久,排他,自动删除// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换bindings = @QueueBinding(value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "fanout", declare = "false")))public void fanout2(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("发布订阅模式方法1的消费者2收到:{}", msg);// 手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}
//------------------方法2：生产者创建队列与交换机，消费者监听队列------------------/*** 定义队列 持久 非排他 非自动删除* @return*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return QueueBuilder.durable("fanout-queue1").build();}@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return QueueBuilder.durable("fanout-queue2").build();}/*** 定义扇出交换机 持久  非自动删除* @return*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return ExchangeBuilder.fanoutExchange("fanout2").build();}/*** 将队列1与交换机绑定* @return*/@Beanpublic Binding fanoutBinding1(){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1()).to(fanoutExchange());}@Beanpublic Binding fanoutBinding2(){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2()).to(fanoutExchange());}//创建初始化RabbitAdmin对象@Beanpublic RabbitAdmin fanoutRabbitAdmin(ConnectionFactory connectionFactory) {RabbitAdmin rabbitAdmin = new RabbitAdmin(connectionFactory);// 只有设置为 true，spring 才会加载 RabbitAdmin 这个类rabbitAdmin.setAutoStartup(true);// 声明交换机和队列rabbitAdmin.declareExchange(fanoutExchange());rabbitAdmin.declareQueue(fanoutQueue1());rabbitAdmin.declareQueue(fanoutQueue2());return rabbitAdmin;}// 不同消费者绑定在同一个交换机，队列相同，轮询消费，队列不同，各自消费/*** 发布订阅模式方法2的消费者1 ，队列不同，生产者发送50条消息，各自消费50条** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*///使用queuesToDeclare属性，如果不存在则会创建队列,注：此处声明的队列要和生产者属性保持一致@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "fanout-queue1"))public void fanout1(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("发布订阅模式方法2的消费者1收到:{}", msg);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(value = "fanout-queue2"))public void fanout2(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();long tag = properties.getDeliveryTag();log.error("发布订阅模式方法2的消费者2收到:{}", msg);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息channel.basicAck(tag, false);} catch (IOException e) {log.error(this.getClass().getName());}}

4.routing路由模式

• 消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;

• 根据业务功能定义路由字符串

• 从系统的代码逻辑中获取对应的功能字符串,将消息任务扔到对应的队列中

  

      /*** 定义直流交换机* @return*/@Beanpublic Exchange routeExchange(){//持久化 非自动删除return ExchangeBuilder.directExchange("route").build();}// 创建初始化RabbitAdmin对象@Beanpublic RabbitAdmin RabbitAdminRoute(ConnectionFactory connectionFactory) {RabbitAdmin rabbitAdmin = new RabbitAdmin(connectionFactory);// 只有设置为 true，spring 才会加载 RabbitAdmin 这个类rabbitAdmin.setAutoStartup(true);// 声明直流交换机rabbitAdmin.declareExchange(routeExchange());return rabbitAdmin;}// 消费者发送消息，key=dev,test,prod@GetMapping("/router")public R router(@RequestParam String msg,@RequestParam String routerKey){Map<String, Object> map = createMsg(msg);rabbitTemplate.convertAndSend("route",routerKey,map);return R.ok();}/*** 路由式消费者1** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*/@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换机value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "route", declare = "false"),key = {"prod"}//路由键))public void route1(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();String routingKey = properties.getReceivedRoutingKey();log.error("路由模式方法1的消费者1收到:{},路由键:{}", msg, routingKey);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息long tag = properties.getDeliveryTag();channel.basicAck(tag, false);} catch (Exception e) {log.error(this.getClass().getName());}}/*** 路由式消费者2** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*/@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换机value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "route", declare = "false"),key = {"dev","test"}//路由键))public void route2(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();String routingKey = properties.getReceivedRoutingKey();log.error("路由模式方法1的消费者2收到:{},路由键:{}", msg, routingKey);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息long tag = properties.getDeliveryTag();channel.basicAck(tag, false);} catch (Exception e) {log.error(this.getClass().getName());}}
  

5.topic 主题模式(路由模式的一种)

• 路由功能添加模糊匹配

• 消息生产者生产消息,把消息交给交换机

• 交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

• topic必须是 星号或#.dev.星号,不能以 molo/pcs/q0/*/data_up 这样匹配不了

    /*** 定义主题交换机* @return*/@Beanpublic Exchange themeExchange(){//持久化 非自动删除return ExchangeBuilder.topicExchange("topic").build();}//创建初始化RabbitAdmin对象@Beanpublic RabbitAdmin rabbitAdminTopic(ConnectionFactory connectionFactory) {RabbitAdmin rabbitAdmin = new RabbitAdmin(connectionFactory);// 只有设置为 true，spring 才会加载 RabbitAdmin 这个类rabbitAdmin.setAutoStartup(true);rabbitAdmin.declareExchange(themeExchange());return rabbitAdmin;}// 生产者，routerKey,****.dev.***，*****.test.****,分别走消费者1，和消费者2// 通配符*，#不能和 / 一起@GetMapping("/topic")public R topic(@RequestParam String msg, @RequestParam String routerKey) {Map<String, Object> map = createMsg(msg);rabbitTemplate.convertAndSend("topic", routeKey, map);return R.ok();}/*** 主题方法1的消费者1** @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*/@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换机value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = {"#.dev.*"}))public void topic1(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();String routingKey = properties.getReceivedRoutingKey();log.error("主题模式方法1的消费者1收到:{},路由键:{}", msg, routingKey);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息long tag = properties.getDeliveryTag();channel.basicAck(tag, false);} catch (Exception e) {log.error(this.getClass().getName());}}/*** 路由式方法1的消费者2* # 号匹配多个 .分隔* @param message 消息属性* @param channel 通道* @param msg     消息内容*/@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(// declare = "false"：生产者已定义交换机，此处不再声明交换机value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = {"#.molo.*"}))public void topic2(Message message, Channel channel, JSONObject msg) {try {MessageProperties properties = message.getMessageProperties();String routingKey = properties.getReceivedRoutingKey();log.error("主题模式方法1的消费者2收到:{},路由键:{}", msg, routingKey);//手动回执，不批量签收,回执后才能处理下一批消息long tag = properties.getDeliveryTag();channel.basicAck(tag, false);} catch (Exception e) {log.error(this.getClass().getName());}}

6.RPC (基于消息的远程过程调用)

• RPC即客户端远程调用服务端的方法 ，使用MQ可以实现RPC的异步调用，基于Direct交换机实现，流程如下：
• 客户端即是生产者也是消费者，向RPC请求队列发送RPC调用消息，同时监听RPC响应队列。
• 服务端监听RPC请求队列的消息，收到消息后执行服务端的方法，得到方法返回的结果。
• 服务端将RPC方法 的结果发送到RPC响应队列。
• 客户端（RPC调用方）监听RPC响应队列，接收到RPC调用结果。

延时队列、循环队列、兜底机制、定时任务

1.延时队列

使用TTL+死信队列组合实现延迟队列的效果。

​ 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。换句话说，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。TTL并不是延时发送的意思。

​ 死信队列（Dead Letter Queue）是 RabbitMQ 中的一种特殊队列，用于存储无法正常被消费的消息。当消息满足一定条件时，例如消息过期、被拒绝或达到最大重试次数等情况，会被发送到死信队列中，以便后续进行处理。

        // 消息设置TTLMap<String, Object> message = createMsg(msg);rabbitTemplate.convertAndSend("exchange","routingKey", message,i->{MessageProperties properties = i.getMessageProperties();properties.setExpiration("10000");return i;});// 队列设置TTLQueueBuilder.durable("delayedQueue").withArgument("x-message-ttl",10000).build();

​ 可以在队列指定TTL，但这样并不灵活，所以在生产者那指定TTL

    // 配置类public static final String YS_QUEUE ="ys_queue";public static final String YS_EXCHANGE ="ys_exchange";public static final String YS_ROUTING_KEY ="ys_routing_key";// 死信队列、交换机、路由KEYpublic static final String DLX_QUEUE="dlx_queue";public static final String DLX_EXCHANGE="dlx_exchange";public static final String DLX_ROUTING_KEY="dlx_routing_key";// 普通的交换机及队列@Beanpublic Queue normalQueue(){Map map = new HashMap();// message在该队列queue的存活时间最大为10秒//map.put("x-message-ttl", 10000);// x-dead-letter-exchange参数是设置该队列的死信交换器（DLX）map.put("x-dead-letter-exchange", DLX_EXCHANGE);// x-dead-letter-routing-key参数是给这个DLX指定路由键map.put("x-dead-letter-routing-key", DLX_ROUTING_KEY);return new Queue(YS_QUEUE,true,false,false,map);}@Beanpublic DirectExchange normalDirectExchange(){return new DirectExchange(YS_EXCHANGE);}@Beanpublic Binding normalBinding(){return BindingBuilder.bind(normalQueue()).to(normalDirectExchange()).with(YS_ROUTING_KEY);}// 死信交换机及队列@Beanpublic Queue dlxQueue(){return QueueBuilder.durable(DLX_QUEUE).build();}@Beanpublic DirectExchange dlxDirectExchange(){return new DirectExchange(DLX_EXCHANGE);}@Beanpublic Binding dlxBinding(){return BindingBuilder.bind(dlxQueue()).to(dlxDirectExchange()).with(DLX_ROUTING_KEY);}// 生产者 设置setExpiration 消息存活时间，这样更灵活// 超过Time这个时间 就会走到死信队列里面，达到延时效果@GetMapping("/ysmsg")public R ysmsg(String time) {JSONObject msg = new JSONObject();msg.put("msg", "死信交换机 延时发送的消息");msg.put("time", System.currentTimeMillis());rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitmqDLXConfig.YS_EXCHANGE,RabbitmqDLXConfig.YS_ROUTING_KEY,msg, i -> {MessageProperties properties = i.getMessageProperties();properties.setExpiration(time);return i;});return R.ok();}

使用RabbitMQ官方延迟插件，实现延时队列效果。

​ docker部署的时候已经安装了插件，直接使用

​ 不需要死信交换机和死信队列，支持消息延迟投递，消息投递之后没有到达投递时间，是不会投递给队列

​ 而是存储在一个分布式表，当投递时间到达，才会投递到目标队列

public static final String YS_QUEUE_NAME = "YS_queue";public static final String YS_EXCHANGE_NAME = "YS_exchange";public static final String YS_ROUTING_KEY = "YS_routingKey";@Beanpublic Queue delayedQueue(){return new Queue(YS_QUEUE_NAME);}/*** 自定义交换机 定义一个延迟交换机* @return*/@Beanpublic CustomExchange delayedExchange(){Map<String, Object> args = new HashMap<>(1);// 自定义交换机的类型args.put("x-delayed-type", "direct");return new CustomExchange(YS_EXCHANGE_NAME, "x-delayed-message", true, false, args);}@Beanpublic Binding bindingDelayedQueue(){return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayedExchange()).with(YS_ROUTING_KEY).noargs();}// 生产者  由setExpiration改为setDelay，延时，毫秒，消费者监听队列即可@GetMapping("/ysmsg")public R ysmsg(String time) {JSONObject msg = new JSONObject();msg.put("msg", "延时发送的消息");msg.put("time", System.currentTimeMillis());rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitmqDLXConfig.YS_EXCHANGE_NAME, RabbitmqDLXConfig.YS_ROUTING_KEY, msg, i ->{i.getMessageProperties().setDelay(Integer.parseInt(time));return i;});return R.ok();}

2.循环队列

​ Rabbitmq里并没有循环队列的概念，多数都是通过消费者来判断是否重新入队或是转到其它队列

​ 也可以设置消息的重试次数。

​ 手动确认机制下，如果消费者一直不确认消息，RabbitMQ 将会将该消息重新投递给其他消费者或当前消费者。

3.兜底机制

​ 消息重试: 将处理失败的消息重新投递给消费者或其他消费者进行重试。您可以使用 RabbitMQ 的重试机制（例如使用 channel.basicReject()或channel.basicNack()）来将消息重新放回队列中，以供后续的处理尝试。

​ 死信队列: 在消息处理失败时，将消息发送到一个专门的死信队列。死信队列是一个存储无法被消费者正常处理的消息的队列。您可以定义一个死信交换机和死信队列，并将处理失败的消息路由到该死信队列。然后，您可以根据需要对死信队列中的消息进行分析、转发或进一步处理。

4.定时任务

定时任务使用延时队列就可以办到