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关于消息队列，从前年开始断断续续看了些资料，想写很久了，但一直没腾出空，近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型，是时候把这块的知识整理记录一下了。
市面上的消息队列产品有很多，比如老牌的 ActiveMQ、RabbitMQ ，目前我看最火的 Kafka ，还有 ZeroMQ ，去年底阿里巴巴捐赠给 Apache 的 RocketMQ ，连 redis 这样的 NoSQL 数据库也支持 MQ 功能。总之这块知名的产品就有十几种，就我自己的使用经验和兴趣只打算谈谈 RabbitMQ、Kafka 和 ActiveMQ ，本文先讲 RabbitMQ ，在此之前先看下消息队列的相关概念。

1. 什么叫消息队列

消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

2. 为何用消息队列

从上面的描述中可以看出消息队列是一种应用间的异步协作机制，那什么时候需要使用 MQ 呢？
以常见的订单系统为例，用户点击【下单】按钮之后的业务逻辑可能包括：扣减库存、生成相应单据、发红包、发短信通知。在业务发展初期这些逻辑可能放在一起同步执行，随着业务的发展订单量增长，需要提升系统服务的性能，这时可以将一些不需要立即生效的操作拆分出来异步执行，比如发放红包、发短信通知等。这种场景下就可以用 MQ ，在下单的主流程（比如扣减库存、生成相应单据）完成之后发送一条消息到 MQ 让主流程快速完结，而由另外的单独线程拉取MQ的消息（或者由 MQ 推送消息），当发现 MQ 中有发红包或发短信之类的消息时，执行相应的业务逻辑。
以上是用于业务解耦的情况，其它常见场景包括最终一致性、广播、错峰流控等等。

  • 解耦 ： 一个业务的非核心流程需要依赖其他系统，但结果并不重要，有通知即可。
  • 最终一致性 ： 指的是两个系统的状态保持一致，可以有一定的延迟，只要最终达到一致性即可。经常用在解决分布式事务上。
  • 广播 ： 消息队列最基本的功能。生产者只负责生产消息，订阅者接收消息。
  • 错峰和流控

    3. RabbitMQ 特点

    RabbitMQ 是一个由 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 最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。具体特点包括：

  1. 可靠性（Reliability）
    RabbitMQ 使用一些机制来保证可靠性，如持久化、传输确认、发布确认。
  2. 灵活的路由（Flexible Routing）
    在消息进入队列之前，通过 Exchange 来路由消息的。对于典型的路由功能，RabbitMQ 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 。
  3. 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 。
  4. 高可用（Highly Available 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。
  5. 多种协议（Multi-protocol）
    RabbitMQ 支持多种消息队列协议，比如 STOMP、MQTT 等等。
  6. 多语言客户端（Many Clients）
    RabbitMQ 几乎支持所有常用语言，比如 Java、.NET、Ruby 等等。
  7. 管理界面（Management UI）
    RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息 Broker 的许多方面。
  8. 跟踪机制（Tracing）
    如果消息异常，RabbitMQ 提供了消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么。

  9. 插件机制（Plugin System）

    1.  RabbitMQ 提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件。

    4. RabbitMQ 中的概念模型

    4.1 消息模型

    所有 MQ 产品从模型抽象上来说都是一样的过程：
    消费者（consumer）订阅某个队列。生产者（producer）创建消息，然后发布到队列（queue）中，最后将消息发送到监听的消费者。
    image.png

    4.2 RabbitMQ 基本概念

    上面只是最简单抽象的描述，具体到 RabbitMQ 则有更详细的概念需要解释。上面介绍过 RabbitMQ 是 AMQP 协议的一个开源实现，所以其内部实际上也是 AMQP 中的基本概念：
    image.png

  10. Message
    消息，消息是不具名的，它由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key（路由键）、priority（相对于其他消息的优先权）、delivery-mode（指出该消息可能需要持久性存储）等。

  11. 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。
  12. Exchange
    交换器，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。
  13. Binding
    绑定，用于消息队列和交换器之间的关联。一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则，所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。
  14. 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。
  15. Connection
    网络连接，比如一个TCP连接。
  16. Channel
    信道，多路复用连接中的一条独立的双向数据流通道。信道是建立在真实的TCP连接内地虚拟连接，AMQP 命令都是通过信道发出去的，不管是发布消息、订阅队列还是接收消息，这些动作都是通过信道完成。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，所以引入了信道的概念，以复用一条 TCP 连接。
  17. Consumer
    消息的消费者，表示一个从消息队列中取得消息的客户端应用程序。
  18. Virtual Host
    虚拟主机，表示一批交换器、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，必须在连接时指定，RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。
  19. Broker
    表示消息队列服务器实体。

    4.3 AMQP 中的消息路由

    AMQP 中消息的路由过程和 Java 开发者熟悉的 JMS 存在一些差别，AMQP 中增加了 Exchange 和 Binding 的角色。生产者把消息发布到 Exchange 上，消息最终到达队列并被消费者接收，而 Binding 决定交换器的消息应该发送到那个队列。

image.png

4.4 Exchange 类型

Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略有区别，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers 。headers 匹配 AMQP 消息的 header 而不是路由键，此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多，目前几乎用不到了，所以直接看另外三种类型：

4.4.1 direct

image.png
消息中的路由键（routing key）如果和 Binding 中的 binding key 一致， 交换器就将消息发到对应的队列中。路由键与队列名完全匹配，如果一个队列绑定到交换机要求路由键为“dog”，则只转发 routing key 标记为“dog”的消息，不会转发“dog.puppy”，也不会转发“dog.guard”等等。它是完全匹配、单播的模式。

4.4.2 fanout

image.png
每个发到 fanout 类型交换器的消息都会分到所有绑定的队列上去。fanout 交换器不处理路由键，只是简单的将队列绑定到交换器上，每个发送到交换器的消息都会被转发到与该交换器绑定的所有队列上。很像子网广播，每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。fanout 类型转发消息是最快的。

4.4.3 topic

image.png
topic 交换器通过模式匹配分配消息的路由键属性，将路由键和某个模式进行匹配，此时队列需要绑定到一个模式上。它将路由键和绑定键的字符串切分成单词，这些单词之间用点隔开。它同样也会识别两个通配符：符号“#”和符号“”。#匹配0个或多个单词，匹配不多不少一个单词。

5. RabbitMQ 安装

一般来说安装 RabbitMQ 之前要安装 Erlang ，可以去Erlang官网下载。接着去RabbitMQ官网下载安装包，之后解压缩即可。根据操作系统不同官网提供了相应的安装说明：Windows、Debian / Ubuntu、RPM-based Linux、Mac。
如果是Mac 用户，个人推荐使用 HomeBrew 来安装，安装前要先更新 brew：

brew update

接着安装 rabbitmq 服务器：

brew install rabbitmq

这样 RabbitMQ 就安装好了，安装过程中会自动其所依赖的 Erlang 。

6. RabbitMQ 运行和管理

  1. 启动
    启动很简单，找到安装后的 RabbitMQ 所在目录下的 sbin 目录，可以看到该目录下有6个以 rabbitmq 开头的可执行文件，直接执行 rabbitmq-server 即可，下面将 RabbitMQ 的安装位置以 . 代替，启动命令就是：

    ./sbin/rabbitmq-server

  2. 启动正常的话会看到一些启动过程信息和最后的 completed with 7 plugins，这也说明启动的时候默认加载了7个插件。
    image.png

  3. 后台启动
    如果想让 RabbitMQ 以守护程序的方式在后台运行，可以在启动的时候加上 -detached 参数：

    ./sbin/rabbitmq-server -detached

  4. 查询服务器状态
    sbin 目录下有个特别重要的文件叫 rabbitmqctl ，它提供了 RabbitMQ 管理需要的几乎一站式解决方案，绝大部分的运维命令它都可以提供。
    查询 RabbitMQ 服务器的状态信息可以用参数 status ：

    ./sbin/rabbitmqctl status

  5. 该命令将输出服务器的很多信息，比如 RabbitMQ 和 Erlang 的版本、OS 名称、内存等等。

  6. 关闭 RabbitMQ 节点
    我们知道 RabbitMQ 是用 Erlang 语言写的，在Erlang 中有两个概念：节点和应用程序。节点就是 Erlang 虚拟机的每个实例，而多个 Erlang 应用程序可以运行在同一个节点之上。节点之间可以进行本地通信（不管他们是不是运行在同一台服务器之上）。比如一个运行在节点A上的应用程序可以调用节点B上应用程序的方法，就好像调用本地函数一样。如果应用程序由于某些原因奔溃，Erlang 节点会自动尝试重启应用程序。
    如果要关闭整个 RabbitMQ 节点可以用参数 stop ：

    ./sbin/rabbitmqctl stop

  7. 它会和本地节点通信并指示其干净的关闭，也可以指定关闭不同的节点，包括远程节点，只需要传入参数 -n ：

    ./sbin/rabbitmqctl -n rabbit@server.example.com stop

  8. -n node 默认 node 名称是 rabbit@server ，如果你的主机名是 server.example.com ，那么 node 名称就是 rabbit@server.example.com 。

  9. 关闭 RabbitMQ 应用程序
    如果只想关闭应用程序，同时保持 Erlang 节点运行则可以用 stop_app：

    ./sbin/rabbitmqctl stop_app

  10. 这个命令在后面要讲的集群模式中将会很有用。

  11. 启动 RabbitMQ 应用程序

    ./sbin/rabbitmqctl start_app

  12. 重置 RabbitMQ 节点

    ./sbin/rabbitmqctl reset

  13. 该命令将清除所有的队列。

  14. 查看已声明的队列

    ./sbin/rabbitmqctl list_queues

  15. 查看交换器

    ./sbin/rabbitmqctl list_exchanges

  16. 该命令还可以附加参数，比如列出交换器的名称、类型、是否持久化、是否自动删除：

    ./sbin/rabbitmqctl list_exchanges name type durable auto_delete

  17. 查看绑定

    ./sbin/rabbitmqctl list_bindings

    7. Java 客户端访问

    RabbitMQ 支持多种语言访问，以 Java 为例看下一般使用 RabbitMQ 的步骤。

  18. maven工程的pom文件中添加依赖

    <dependency>
 <groupId>com.rabbitmq</groupId>
 <artifactId>amqp-client</artifactId>
 <version>4.1.0</version>
</dependency>

  19. 消息生产者

    package org.study.rabbitmq;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
   //创建连接工厂
   ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
   factory.setUsername("guest");
   factory.setPassword("guest");
   //设置 RabbitMQ 地址
   factory.setHost("localhost");
   //建立到代理服务器到连接
   Connection conn = factory.newConnection();
   //获得信道
   Channel channel = conn.createChannel();
   //声明交换器
   String exchangeName = "hello-exchange";
   channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct", true);
   String routingKey = "hola";
   //发布消息
   byte[] messageBodyBytes = "quit".getBytes();
   channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, null, messageBodyBytes);
   channel.close();
   conn.close();
}
}

  20. 消息消费者

    package org.study.rabbitmq;
import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
   ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
   factory.setUsername("guest");
   factory.setPassword("guest");
   factory.setHost("localhost");
   //建立到代理服务器到连接
   Connection conn = factory.newConnection();
   //获得信道
   final Channel channel = conn.createChannel();
   //声明交换器
   String exchangeName = "hello-exchange";
   channel.exchangeDeclare(exchangeName, "direct", true);
   //声明队列
   String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
   String routingKey = "hola";
   //绑定队列，通过键 hola 将队列和交换器绑定起来
   channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
   while(true) {
       //消费消息
       boolean autoAck = false;
       String consumerTag = "";
       channel.basicConsume(queueName, autoAck, consumerTag, new DefaultConsumer(channel) {
           @Override
           public void handleDelivery(String consumerTag,
                                      Envelope envelope,
                                      AMQP.BasicProperties properties,
                                      byte[] body) throws IOException {
               String routingKey = envelope.getRoutingKey();
               String contentType = properties.getContentType();
               System.out.println("消费的路由键：" + routingKey);
               System.out.println("消费的内容类型：" + contentType);
               long deliveryTag = envelope.getDeliveryTag();
               //确认消息
               channel.basicAck(deliveryTag, false);
               System.out.println("消费的消息体内容：");
               String bodyStr = new String(body, "UTF-8");
               System.out.println(bodyStr);
           }
       });
   }
}
}

  21. 启动 RabbitMQ 服务器

    ./sbin/rabbitmq-server

  22. 运行 Consumer
    先运行 Consumer ，这样当生产者发送消息的时候能在消费者后端看到消息记录。

  23. 运行 Producer
    接着运行 Producer ，发布一条消息，在 Consumer 的控制台能看到接收的消息：
    image.png

    8. RabbitMQ 集群

    RabbitMQ 最优秀的功能之一就是内建集群，这个功能设计的目的是允许消费者和生产者在节点崩溃的情况下继续运行，以及通过添加更多的节点来线性扩展消息通信吞吐量。RabbitMQ 内部利用 Erlang 提供的分布式通信框架 OTP 来满足上述需求，使客户端在失去一个 RabbitMQ 节点连接的情况下，还是能够重新连接到集群中的任何其他节点继续生产、消费消息。

    8.1 RabbitMQ 集群中的一些概念

    RabbitMQ 会始终记录以下四种类型的内部元数据：

  24. 队列元数据
    包括队列名称和它们的属性，比如是否可持久化，是否自动删除。

  25. 交换器元数据
    交换器名称、类型、属性。
  26. 绑定元数据
    内部是一张表格记录如何将消息路由到队列。
  27. vhost 元数据
    为 vhost 内部的队列、交换器、绑定提供命名空间和安全属性。

在单一节点中，RabbitMQ 会将所有这些信息存储在内存中，同时将标记为可持久化的队列、交换器、绑定存储到硬盘上。存到硬盘上可以确保队列和交换器在节点重启后能够重建。而在集群模式下同样也提供两种选择：存到硬盘上（独立节点的默认设置），存在内存中。
如果在集群中创建队列，集群只会在单个节点而不是所有节点上创建完整的队列信息（元数据、状态、内容）。结果是只有队列的所有者节点知道有关队列的所有信息，因此当集群节点崩溃时，该节点的队列和绑定就消失了，并且任何匹配该队列的绑定的新消息也丢失了。还好RabbitMQ 2.6.0之后提供了镜像队列以避免集群节点故障导致的队列内容不可用。
RabbitMQ 集群中可以共享 user、vhost、exchange等，所有的数据和状态都是必须在所有节点上复制的，例外就是上面所说的消息队列。RabbitMQ 节点可以动态的加入到集群中。
当在集群中声明队列、交换器、绑定的时候，这些操作会直到所有集群节点都成功提交元数据变更后才返回。集群中有内存节点和磁盘节点两种类型，内存节点虽然不写入磁盘，但是它的执行比磁盘节点要好。内存节点可以提供出色的性能，磁盘节点能保障配置信息在节点重启后仍然可用，那集群中如何平衡这两者呢？
RabbitMQ 只要求集群中至少有一个磁盘节点，所有其他节点可以是内存节点，当节点加入火离开集群时，它们必须要将该变更通知到至少一个磁盘节点。如果只有一个磁盘节点，刚好又是该节点崩溃了，那么集群可以继续路由消息，但不能创建队列、创建交换器、创建绑定、添加用户、更改权限、添加或删除集群节点。换句话说集群中的唯一磁盘节点崩溃的话，集群仍然可以运行，但知道该节点恢复，否则无法更改任何东西。

8.2 RabbitMQ 集群配置和启动

如果是在一台机器上同时启动多个 RabbitMQ 节点来组建集群的话，只用上面介绍的方式启动第二、第三个节点将会因为节点名称和端口冲突导致启动失败。所以在每次调用 rabbitmq-server 命令前，设置环境变量 RABBITMQ_NODENAME 和 RABBITMQ_NODE_PORT 来明确指定唯一的节点名称和端口。下面的例子端口号从5672开始，每个新启动的节点都加1，节点也分别命名为test_rabbit_1、test_rabbit_2、test_rabbit_3。
启动第1个节点：

RABBITMQ_NODENAME=test_rabbit_1 RABBITMQ_NODE_PORT=5672 ./sbin/rabbitmq-server -detached

启动第2个节点：

RABBITMQ_NODENAME=test_rabbit_2 RABBITMQ_NODE_PORT=5673 ./sbin/rabbitmq-server -detached

启动第2个节点前建议将 RabbitMQ 默认激活的插件关掉，否则会存在使用了某个插件的端口号冲突，导致节点启动不成功。
现在第2个节点和第1个节点都是独立节点，它们并不知道其他节点的存在。集群中除第一个节点外后加入的节点需要获取集群中的元数据，所以要先停止 Erlang 节点上运行的 RabbitMQ 应用程序，并重置该节点元数据，再加入并且获取集群的元数据，最后重新启动 RabbitMQ 应用程序。
停止第2个节点的应用程序：

./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_2 stop_app

重置第2个节点元数据：

./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_2 reset

第2节点加入第1个节点组成的集群：

./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_2 join_cluster test_rabbit_1@localhost

启动第2个节点的应用程序

./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_2 start_app

第3个节点的配置过程和第2个节点类似：

RABBITMQ_NODENAME=test_rabbit_3 RABBITMQ_NODE_PORT=5674 ./sbin/rabbitmq-server -detached
./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_3 stop_app
./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_3 reset
./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_3 join_cluster test_rabbit_1@localhost
./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_3 start_app

8.3 RabbitMQ 集群运维

停止某个指定的节点，比如停止第2个节点：

RABBITMQ_NODENAME=test_rabbit_2 ./sbin/rabbitmqctl stop

查看节点3的集群状态：

./sbin/rabbitmqctl -n test_rabbit_3 cluster_status

9. 死信队列

为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到RabbitMQ的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中。但由于对死信队列的概念及配置不熟悉，导致曾一度陷入百度的汪洋大海，无法自拔，很多文章都看起来可行，但是实际上却并不能帮我解决实际问题。最终，在官网文档中找到了我想要的答案，通过官网文档的学习，才发现对于死信队列存在一些误解，导致配置死信队列之路困难重重。

9.1 死信队列是什么

死信，在官网中对应的单词为“Dead Letter”，可以看出翻译确实非常的简单粗暴。那么死信是个什么东西呢？
“死信”是RabbitMQ中的一种消息机制，当你在消费消息时，如果队列里的消息出现以下情况：

  1. 消息被否定确认，使用 channel.basicNack 或 channel.basicReject ，并且此时requeue 属性被设置为false。
  2. 消息在队列的存活时间超过设置的TTL时间。
  3. 消息队列的消息数量已经超过最大队列长度。

那么该消息将成为“死信”。
“死信”消息会被RabbitMQ进行特殊处理，如果配置了死信队列信息，那么该消息将会被丢进死信队列中，如果没有配置，则该消息将会被丢弃。

9.2 如何配置死信队列

这一部分将是本文的关键，如何配置死信队列呢？其实很简单，大概可以分为以下步骤：

  1. 配置业务队列，绑定到业务交换机上。

  2. 为业务队列配置死信交换机和路由key。

    @Bean
 public Queue delayProcessQueue() {
     Map<String, Object> params = new HashMap<>(3);
     params.put("x-dead-letter-exchange", MQ_MAIN_EXCHANGE);
     params.put("x-dead-letter-routing-key", MQ_MAIL_KEY);
     params.put("x-message-ttl", Integer.valueOf(mailDelayTtl));
     return new Queue(MQ_MAIL_DELAY_QUEUE, true, false, false, params);
 }

  3. 为死信交换机配置死信队列。

注意，并不是直接声明一个公共的死信队列，然后所以死信消息就自己跑到死信队列里去了。而是为每个需要使用死信的业务队列配置一个死信交换机，这里同一个项目的死信交换机可以共用一个，然后为每个业务队列分配一个单独的路由key。
有了死信交换机和路由key后，接下来，就像配置业务队列一样，配置死信队列，然后绑定在死信交换机上。也就是说，死信队列并不是什么特殊的队列，只不过是绑定在死信交换机上的队列。死信交换机也不是什么特殊的交换机，只不过是用来接受死信的交换机，所以可以为任何类型【Direct、Fanout、Topic】。一般来说，会为每个业务队列分配一个独有的路由key，并对应的配置一个死信队列进行监听，也就是说，一般会为每个重要的业务队列配置一个死信队列。
有了前文这些陈述后，接下来就是惊险刺激的实战环节，这里省略了RabbitMQ环境的部署和搭建环节。
先创建一个Springboot项目。然后在pom文件中添加 spring-boot-starter-amqp 和 spring-boot-starter-web 的依赖，接下来创建一个Config类，这里是关键：

@Configuration
public class RabbitMQConfig {
    public static final String BUSINESS_EXCHANGE_NAME = "dead.letter.demo.simple.business.exchange";
    public static final String BUSINESS_QUEUEA_NAME = "dead.letter.demo.simple.business.queuea";
    public static final String BUSINESS_QUEUEB_NAME = "dead.letter.demo.simple.business.queueb";
    public static final String DEAD_LETTER_EXCHANGE = "dead.letter.demo.simple.deadletter.exchange";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUEA_ROUTING_KEY = "dead.letter.demo.simple.deadletter.queuea.routingkey";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUEB_ROUTING_KEY = "dead.letter.demo.simple.deadletter.queueb.routingkey";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUEA_NAME = "dead.letter.demo.simple.deadletter.queuea";
    public static final String DEAD_LETTER_QUEUEB_NAME = "dead.letter.demo.simple.deadletter.queueb";
    // 声明业务Exchange
    @Bean("businessExchange")
    public FanoutExchange businessExchange(){
        return new FanoutExchange(BUSINESS_EXCHANGE_NAME);
    }
    // 声明死信Exchange
    @Bean("deadLetterExchange")
    public DirectExchange deadLetterExchange(){
        return new DirectExchange(DEAD_LETTER_EXCHANGE);
    }
    // 声明业务队列A
    @Bean("businessQueueA")
    public Queue businessQueueA(){
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
//       x-dead-letter-exchange    这里声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_LETTER_EXCHANGE);
//       x-dead-letter-routing-key  这里声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_QUEUEA_ROUTING_KEY);
        return QueueBuilder.durable(BUSINESS_QUEUEA_NAME).withArguments(args).build();
    }
    // 声明业务队列B
    @Bean("businessQueueB")
    public Queue businessQueueB(){
        Map<String, Object> args = new HashMap<>(2);
//       x-dead-letter-exchange    这里声明当前队列绑定的死信交换机
        args.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_LETTER_EXCHANGE);
//       x-dead-letter-routing-key  这里声明当前队列的死信路由key
        args.put("x-dead-letter-routing-key", DEAD_LETTER_QUEUEB_ROUTING_KEY);
        return QueueBuilder.durable(BUSINESS_QUEUEB_NAME).withArguments(args).build();
    }
    // 声明死信队列A
    @Bean("deadLetterQueueA")
    public Queue deadLetterQueueA(){
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUEA_NAME);
    }
    // 声明死信队列B
    @Bean("deadLetterQueueB")
    public Queue deadLetterQueueB(){
        return new Queue(DEAD_LETTER_QUEUEB_NAME);
    }
    // 声明业务队列A绑定关系
    @Bean
    public Binding businessBindingA(@Qualifier("businessQueueA") Queue queue,
                                    @Qualifier("businessExchange") FanoutExchange exchange){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange);
    }
    // 声明业务队列B绑定关系
    @Bean
    public Binding businessBindingB(@Qualifier("businessQueueB") Queue queue,
                                    @Qualifier("businessExchange") FanoutExchange exchange){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange);
    }
    // 声明死信队列A绑定关系
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingA(@Qualifier("deadLetterQueueA") Queue queue,
                                    @Qualifier("deadLetterExchange") DirectExchange exchange){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(DEAD_LETTER_QUEUEA_ROUTING_KEY);
    }
    // 声明死信队列B绑定关系
    @Bean
    public Binding deadLetterBindingB(@Qualifier("deadLetterQueueB") Queue queue,
                                      @Qualifier("deadLetterExchange") DirectExchange exchange){
        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with(DEAD_LETTER_QUEUEB_ROUTING_KEY);
    }
}

这里声明了两个Exchange，一个是业务Exchange，另一个是死信Exchange，业务Exchange下绑定了两个业务队列，业务队列都配置了同一个死信Exchange，并分别配置了路由key，在死信Exchange下绑定了两个死信队列，设置的路由key分别为业务队列里配置的路由key。
下面是配置文件application.yml：

spring:
  rabbitmq:
    host: localhost
    password: guest
    username: guest
    listener:
      type: simple
      simple:
          default-requeue-rejected: false
          acknowledge-mode: manual

这里记得将default-requeue-rejected属性设置为false。
接下来，是业务队列的消费代码：

@Slf4j
@Component
public class BusinessMessageReceiver {
    @RabbitListener(queues = BUSINESS_QUEUEA_NAME)
    public void receiveA(Message message, Channel channel) throws IOException {
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("收到业务消息A：{}", msg);
        boolean ack = true;
        Exception exception = null;
        try {
            if (msg.contains("deadletter")){
                throw new RuntimeException("dead letter exception");
            }
        } catch (Exception e){
            ack = false;
            exception = e;
        }
        if (!ack){
            log.error("消息消费发生异常，error msg:{}", exception.getMessage(), exception);
            channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, false);
        } else {
            channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
        }
    }
    @RabbitListener(queues = BUSINESS_QUEUEB_NAME)
    public void receiveB(Message message, Channel channel) throws IOException {
        System.out.println("收到业务消息B：" + new String(message.getBody()));
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
    }
}

然后配置死信队列的消费者：

@Component
public class DeadLetterMessageReceiver {
    @RabbitListener(queues = DEAD_LETTER_QUEUEA_NAME)
    public void receiveA(Message message, Channel channel) throws IOException {
        System.out.println("收到死信消息A：" + new String(message.getBody()));
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
    }
    @RabbitListener(queues = DEAD_LETTER_QUEUEB_NAME)
    public void receiveB(Message message, Channel channel) throws IOException {
        System.out.println("收到死信消息B：" + new String(message.getBody()));
        channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
    }
}

最后，为了方便测试，写一个简单的消息生产者，并通过controller层来生产消息。

@Component
public class BusinessMessageSender {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    public void sendMsg(String msg){
        rabbitTemplate.convertSendAndReceive(BUSINESS_EXCHANGE_NAME, "", msg);
    }
}

@RequestMapping("rabbitmq")
@RestController
public class RabbitMQMsgController {
    @Autowired
    private BusinessMessageSender sender;
    @RequestMapping("sendmsg")
    public void sendMsg(String msg){
        sender.sendMsg(msg);
    }
}

一切准备就绪，启动！
可以从RabbitMQ的管理后台中看到一共有四个队列，除默认的Exchange外还有声明的两个Exchange。
image.png
image.png
接下来，访问一下url，来测试一下：

http://localhost:8080/rabbitmq/sendmsg?msg=msg

日志：

收到业务消息A：msg
收到业务消息B：msg

表示两个Consumer都正常收到了消息。这代表正常消费的消息，ack后正常返回。然后我们再来测试nck的消息。

http://localhost:8080/rabbitmq/sendmsg?msg=deadletter

这将会触发业务队列A的NCK，按照预期，消息被NCK后，会抛到死信队列中，因此死信队列将会出现这个消息，日志如下：

收到业务消息A：deadletter
消息消费发生异常，error msg:dead letter exception
java.lang.RuntimeException: dead letter exception
...
收到死信消息A：deadletter

可以看到，死信队列的Consumer接受到了这个消息，所以流程到此为止就打通了。

9.3 死信消息的变化

那么“死信”被丢到死信队列中后，会发生什么变化呢？
如果队列配置了参数 x-dead-letter-routing-key 的话，“死信”的路由key将会被替换成该参数对应的值。如果没有设置，则保留该消息原有的路由key。
举个栗子：
如果原有消息的路由key是testA，被发送到业务Exchage中，然后被投递到业务队列QueueA中，如果该队列没有配置参数x-dead-letter-routing-key，则该消息成为死信后，将保留原有的路由keytestA，如果配置了该参数，并且值设置为testB，那么该消息成为死信后，路由key将会被替换为testB，然后被抛到死信交换机中。
另外，由于被抛到了死信交换机，所以消息的Exchange Name也会被替换为死信交换机的名称。
消息的Header中，也会添加很多奇奇怪怪的字段，修改一下上面的代码，在死信队列的消费者中添加一行日志输出：

log.info("死信消息properties：{}", message.getMessageProperties());

然后重新运行一次，即可得到死信消息Header中被添加的信息：

死信消息properties：MessageProperties [headers={x-first-death-exchange=dead.letter.demo.simple.business.exchange, x-death=[{reason=rejected, count=1, exchange=dead.letter.demo.simple.business.exchange, time=Sun Jul 14 16:48:16 CST 2019, routing-keys=[], queue=dead.letter.demo.simple.business.queuea}], x-first-death-reason=rejected, x-first-death-queue=dead.letter.demo.simple.business.queuea}, correlationId=1, replyTo=amq.rabbitmq.reply-to.g2dkABZyYWJiaXRAREVTS1RPUC1DUlZGUzBOAAAPQAAAAAAB.bLbsdR1DnuRSwiKKmtdOGw==, contentType=text/plain, contentEncoding=UTF-8, contentLength=0, receivedDeliveryMode=PERSISTENT, priority=0, redelivered=false, receivedExchange=dead.letter.demo.simple.deadletter.exchange, receivedRoutingKey=dead.letter.demo.simple.deadletter.queuea.routingkey, deliveryTag=1, consumerTag=amq.ctag-NSp18SUPoCNvQcoYoS2lPg, consumerQueue=dead.letter.demo.simple.deadletter.queuea]

Header中看起来有很多信息，实际上并不多，只是值比较长而已。下面就简单说明一下Header中的值：

字段名 含义
x-first-death-exchange 第一次被抛入的死信交换机的名称
x-first-death-reason 第一次成为死信的原因，rejected
：消息在重新进入队列时被队列拒绝，由于default-requeue-rejected
参数被设置为false
。expired
：消息过期。maxlen
： 队列内消息数量超过队列最大容量
x-first-death-queue 第一次成为死信前所在队列名称
x-death 历次被投入死信交换机的信息列表，同一个消息每次进入一个死信交换机，这个数组的信息就会被更新

9.4 死信队列的应用场景

通过上面的信息，我们已经知道如何使用死信队列了，那么死信队列一般在什么场景下使用呢？
一般用在较为重要的业务队列中，确保未被正确消费的消息不被丢弃，一般发生消费异常可能原因主要有由于消息信息本身存在错误导致处理异常，处理过程中参数校验异常，或者因网络波动导致的查询异常等等，当发生异常时，当然不能每次通过日志来获取原消息，然后让运维帮忙重新投递消息（没错，以前就是这么干的= =）。通过配置死信队列，可以让未正确处理的消息暂存到另一个队列中，待后续排查清楚问题后，编写相应的处理代码来处理死信消息，这样比手工恢复数据要好太多了。

9.5 总结

死信队列其实并没有什么神秘的地方，不过是绑定在死信交换机上的普通队列，而死信交换机也只是一个普通的交换机，不过是用来专门处理死信的交换机。
总结一下死信消息的生命周期：

  1. 业务消息被投入业务队列
  2. 消费者消费业务队列的消息，由于处理过程中发生异常，于是进行了nck或者reject操作
  3. 被nck或reject的消息由RabbitMQ投递到死信交换机中
  4. 死信交换机将消息投入相应的死信队列
  5. 死信队列的消费者消费死信消息

死信消息是RabbitMQ为我们做的一层保证，其实我们也可以不使用死信队列，而是在消息消费异常时，将消息主动投递到另一个交换机中，当你明白了这些之后，这些Exchange和Queue想怎样配合就能怎么配合。比如从死信队列拉取消息，然后发送邮件、短信、钉钉通知来通知开发人员关注。或者将消息重新投递到一个队列然后设置过期时间，来进行延时消费。
本篇文章中的demo项目已上传至github，有需要的朋友可以自行下载查阅。https://github.com/MFrank2016/dead-letter-demo
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