一、幂等性

1.1 概念

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。举个最简单的例子，那就是支付，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。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入到事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。

在 MQ 中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。

1.2 消息重复消费

消费者在消费 MQ 中的消息时，MQ 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 未收到确认消息，该条消息会重新发给其他的消费者，后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。

1.3 解决思路

MQ 消费者的幂等性解决思路是：通过使用全局 ID 或者唯一标识，比如时间戳或者 UUID，也可以按照自己的规则生成一个全局唯一 id，每次消费消息时先通过该消息的 id 来判断当前消息是否已经消费过。

1.4 消费端的幂等性保障

在海量订单生成的业务高峰期，生产者有可能会重发发送消息，这时候消费者就要实现幂等性，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：a.唯一ID + 指纹码机制，利用数据库主键去重，b.利用 Redis 的原子性去实现。

1.5 唯一 ID + 指纹码机制

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，然后利用查询语句进行判断这个 id 是否存在数据库中。如果不存在，则正常消费该消息，消费完后将数据写入数据库。如果存在，则说明该消息已经消费过，直接丢弃，不作处理。
优势：实现简单，就一个拼接，然后查询判断是否重复
劣势：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。
并不推荐使用这种方式。

1.6 Redis 原子性

利用 Redis 执行 SETNX 命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费。
步骤：

先获取到全局唯一 ID
消费者获取到消息后，先根据全局唯一 ID 去 Redis 中查询是否存在该消息
如果不存在（即 SETNX 命令返回结果为 0），则正常消费该消息。SETNX 命令在执行时，除了可以判断当前消息是否被消费过，还可以自动将数据保存至 Redis 中，表明该消息已经被消费过。
如果 Redis 中存在（即 SETNX 命令返回结果为 1），则说明该消息已经消费过，直接丢弃，不作处理

二、优先级队列

不同优先级的队列其执行顺序不同，优先级越高的队列，其内部消息则会被优先消费。

2.1 如何添加

1、控制台页面添加
在这里插入图片描述
2、队列中代码添加优先级

Map<String, Object> params = new HashMap<>(1);
params.put("x-max-priority", 10);
channel.queueDeclare("hello", false, false, false, params);

3、消息中代码添加优先级

AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();
channel.basicPublish("exchange", "routingKey", properties, message.getBytes());

4、SpringBoot 整合 RabbitMQ：队列中代码添加优先级

Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
arguments.put("x-max-priority", 5);
Queue queue =  new Queue("queueName", true, false, false, arguments);

5、SpringBoot 整合 RabbitMQ：消息中代码添加优先级

MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
    @Override
    public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
        message.getMessageProperties().setPriority(6);
        return message;
    }
};
rabbitTemplate.convertAndSend("exchangeName", "routingKey", "message", messagePostProcessor);

2.2 SpringBoot 整合 RabbitMQ 方式

2.2.1 添加配置类

@Configuration
public class PriorityConfig {

    private static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority.exchange";
    private static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority.queue";
    private static final String PROPRITY_ROUTING_KEY = "priority";

    /**
     * 声明 priorityExchange
     */
    @Bean("priorityExchange")
    public DirectExchange priorityExchange(){
        return new DirectExchange(PRIORITY_EXCHANGE_NAME);
    }

    /**
     * 声明队列priorityQueue
     */
    @Bean("priorityQueue")
    public Queue priorityQueue(){
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        arguments.put("x-max-priority", 5);
        return new Queue(PRIORITY_QUEUE_NAME, true, false, false, arguments);
    }

    @Bean
    public Binding priorityQueueBindingPriorityExchange(
            @Qualifier("priorityQueue") Queue priorityQueue,
            @Qualifier("priorityExchange") DirectExchange priorityExchange){
        return BindingBuilder.bind(priorityQueue).to(priorityExchange).with(PROPRITY_ROUTING_KEY);
    }

}

2.2.2 消息生产者

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/priority")
public class PriorityController {

    private static final String PRIORITY_EXCHANGE_NAME = "priority.exchange";
    private static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority.queue";
    private static final String PROPRITY_ROUTING_KEY = "priority";

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/sendMsg/{message}")
    public String sendMsg(@PathVariable String message){
        for (int i = 1; i < 11; i++) {
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(i + "");
            if(i == 6){
                log.info("当前时间：{}，发送消息：{}给队列 priority.queue，优先级：6", new Date(), message+i, correlationData);
                MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
                    @Override
                    public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                        message.getMessageProperties().setPriority(6);
                        return message;
                    }
                };
                rabbitTemplate.convertAndSend(PRIORITY_EXCHANGE_NAME, PROPRITY_ROUTING_KEY, message+i, messagePostProcessor);
            } else {
                log.info("当前时间：{}，发送消息：{}给队列 priority.queue，优先级：1", new Date(), message+i, correlationData);
                MessagePostProcessor messagePostProcessor = new MessagePostProcessor() {
                    @Override
                    public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
                        message.getMessageProperties().setPriority(1);
                        return message;
                    }
                };
                rabbitTemplate.convertAndSend(PRIORITY_EXCHANGE_NAME, PROPRITY_ROUTING_KEY, message+i, messagePostProcessor);
            }
        }

        return "发送成功";
    }


}

2.2.3 消息消费者

@Slf4j
@Component
public class PriorityConsumer {

    @RabbitListener(queues = "priority.queue")
    public void receiveWarningMessage(Message message, CorrelationData correlationData){
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("接收到队列 priority.queue 的消息内容：{}，消息 ID：{}，优先级为：{}",
                msg, correlationData.getId(),message.getMessageProperties().getPriority());
    }
}

2.3 测试结果分析

先将消费者代码注释掉，启动服务后访问：http://localhost:8080/priority/sendMsg/你好啊
在这里插入图片描述

接着将消费者代码的注释取消掉，重启服务。

可以看到优先级为 6 的消息在服务重启后被优先消费掉。这说明，数字越大，优先级越高，消息就会被优先消费。优先级最大可以设置为 255，但是一般推荐 1~10，队列在接收到消息后会在内部进行排序，如果设置太高，那么需要进行排队的消息以及次数就会变多，增加了内存压力。

三、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到磁盘中，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的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）而长时间不能消费消息，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。

3.2 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。

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("queueName",false,false,false,args);

SpringBoot 方式：

Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
arguments.put("x-queue-mode", "lazy");
Queue queue =  new Queue("queueName", false, false, false, arguments);