RabbitMQ幂等性、优先级队列、惰性队列
目录
1、幂等性
什么是幂等性?用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用。
拿支付来说,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,用户查询余额发现多扣钱了,流水记录也变成了两条【显然这是有问题的】。
在以前的单应用系统中,我们只需要把数据操作放入事务中即可,发生错误立即回滚。
1.1 消息重复消费
消费者在消费 MQ 中的消息时,MQ 已把消息发送给消费者,消费者在给 MQ 返回 ack 时网络中断, 故 MQ 未收到确认信息,该条消息会重新发给其他的消费者,或者在网络重连后再次发送给该消费者,但实际上该消费者已成功消费了该条消息,造成消费者消费了重复的消息。
解决思路:
MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局 ID 或者写个唯一标识比如时间戳 或者 UUID 或者可按自己的规则生成一个全局唯一 id,每次消费消息时用该 id 先判断该消息是否已消费过。
也可以理解为验证码,只能输入一次,再次重新输入会刷新验证码,原来的验证码失效。
1.2 消费端的幂等性保障
在海量订单生成的业务高峰期,生产端有可能就会重复发送了消息,这时候消费端就要实现幂等性,这就意味着我们的消息永远不会被消费多次,即使我们收到了一样的消息。
业界主流的幂等性有两种操作:
- 唯一 ID 指纹码机制,利用数据库主键去重
指纹码:我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码,它并不一定是我们系统生成的,基本都是由我们的业务规则拼接而来,但是一定要保证唯一性,然后就利用查询语句进行判断这个 id 是否存在数据库中,优势就是实现简单就一个拼接,然后查询判断是否重复;劣势就是在高并发时,如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈,当然也可以采用分库分表提升性能,不过并不推荐使用这种方式。
- Redis 的原子性(推荐)
利用 redis 执行 setnx 命令,天然具有幂等性。从而实现不重复消费。
2、优先级队列
2.1 使用场景
举个例子,客户在某宝下的订单,某宝会及时将订单推送给我们,如果在用户设定的时间内未付款那么就会给用户推送一条短信提醒。
但是,对于某宝来说,肯定是要分大客户和小客户的,比如像苹果,小米这样大商家一年能创造很大的利润;所以理应当然的,他们的订单必须得到优先处理。所以订单量大了后采用 RabbitMQ 进行改造和优化,如果发现是大客户的订单就赋予一个相对比较高的优先级, 否则就是默认优先级。
2.2 设置优先级队列(在web页面添加)
设置队列的最大优先级 最大可以设置到 255,官网推荐 1-10,如果设置太高比较吃内存和 CPU。
2.3 设置优先级队列(声明队列的时候添加优先级)
设置队列的最大优先级 最大可以设置到 255,官网推荐 1-10,如果设置太高比较吃内存和 CPU。
-
Map<String, Object> params = new HashMap();
-
// 优先级为 10
-
params.put("x-max-priority", 10);
-
channel.queueDeclare("hello", true, false, false, params);
注意事项:
(1)队列需要设置为优先级队列,消息需要设置消息的优先级,只有这两个都设置了才能进行优先级排序。
(2)消费者需要等待消息已经发送到队列中才去消费,因为这样才有机会对消息进行排序。
2.4 实例代码
生产者发送10个消息,如果消息为 info5
,则优先级是最高的,当消费者从队列获取消息的时候,优先获取 info5
消息。
1、生产者代码
-
public class PriorityProducer {
-
-
private static final String QUEUE_NAME = "priority_queue";
-
-
public static void main(String[] args) throws Exception {
-
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
-
-
//给消息赋予一个priority属性
-
AMQP.BasicProperties properties =
-
new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
-
-
//设置队列的最大优先级 最大可以设置到255 官网推荐1-10 如果设置太高比较吃内存和CPU
-
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
-
params.put("x-max-priority",10);
-
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,params);
-
-
for (int i = 1; i < 11; i ) {
-
String message = "info" i;
-
if(i==5){
-
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,properties,message.getBytes());
-
}else {
-
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
-
}
-
System.out.println("消息发送完成:" message);
-
}
-
}
-
}
2、消费者代码
-
public class PriorityConsumer {
-
-
private final static String QUEUE_NAME = "priority_queue";
-
-
public static void main(String[] args) throws Exception {
-
Channel channel = RabbitMQUtils.getChannel();
-
-
//推送消息如何进行消费的接口回调
-
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) ->{
-
String message = new String(delivery.getBody());
-
System.out.println("消费的消息: " message);
-
};
-
-
//取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了
-
CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) ->{
-
System.out.println("消息消费被中断");
-
};
-
-
channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
-
}
-
}
3、效果演示
info 5 的优先级为 5,优先级最高。消费者消费信息效果如图:
3、惰性队列
3.1 使用场景
RabbitMQ 从 3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中,而在消费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中,它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列,即支持更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致使长时间内不能消费消息造成堆积时,惰性队列就很有必要了。
默认情况下,当生产者将消息发送到 RabbitMQ 的时候,队列中的消息会尽可能的存储在内存之中,这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息,在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当 RabbitMQ 需要释放内存的时候,会将内存中的消息换页至磁盘中,这个操作会耗费较长的时间,也会阻塞队列的操作,进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMQ 的开发者们一直在升级相关的算法, 但是效果始终不太理想,尤其是在消息量特别大的时候。
3.2 队列的两种模式
队列具备两种模式:default 和 lazy。默认的为 default 模式,在 3.6.0 之前的版本无需做任何变更。lazy 模式即为惰性队列的模式,可以通过调用 channel.queueDeclare
方法的时候在参数中设置,也可以通过 Policy 的方式设置,如果一个队列同时使用这两种方式设置的话,那么 Policy 的方式具备更高的优先级。如果要通过声明的方式改变已有队列的模式的话,那么只能先删除队列,然后再重新声明一个新的。
3.3 声明方式
在队列声明的时候可以通过 x-queue-mode
参数来设置队列的模式,取值为 default 和 lazy。下面示例中演示了一个惰性队列的声明细节:
-
Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
-
args.put("x-queue-mode", "lazy");
-
channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);
也可以在 Web 页面添加队列时,选择 Lazy mode:
3.4 内存开销对比
在发送 1 百万条消息,每条消息大概占 1KB 的情况下,普通队列占用内存是 1.2GB,而惰性队列仅仅占用 1.5MB。
两种模式各有优缺点,适合的才是最好的,真正应用时要根据业务场景进行选择。
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