常用命令

启动与关闭

rabbitmq-server 前台启动服务
rabbitmq-server -detached 后台启动服务
rabbitmqctl stop 停止服务

终止与启动应用

rabbitmq 进程还在，只是暂时停止队列服务

rabbitmqctl start_app 启动应用
rabbitmqctl stop_app 终止应用

用户管理

# 创建用户
rabbitmqctl add_user {username} {password}
# 删除用户
rabbitmqctl delete_user {username}
# 重置密码
rabbitmqctl change_password {username} {newpassword}
# 授予用户角色（tag）
rabbitmqctl set_user_tags {username} {tag}
# 设置用户允许访问的vhost
rabbitmqctl set_permissions -p / user_admin '.*' '.*' '.*'

RabbitMQ用户四种角色（Tag）

超级管理员（administrator）
可登陆管理控制台（启用management plugin的情况下），可查看所有的信息，并且可以对用户，策略（policy）进行操作。
监控者（monitoring）
登陆管理控制台（启用management plugin的情况下）同时可以查看rabbitmq节点的相关信息（进程数，内存使用情况，磁盘使用情况等等）。
策略制定者（policymarker）
登陆管理控制台（启用management plugin的情况下）同时可以对policy进行管理，但无法查看节点的相关信息
普通管理者（management）
仅可登陆管理控制台（启用management plugin的情况下），无法看到节点信息，也无法对策略进行管理。

AMQP

AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol, 一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件涉及。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。Erlang中实现有Rabbitmq等。

基本概念

在这里插入图片描述

Producer：生产者，消息的提供者
Consumer：消费者，消息的使用者
Message：消息，程序间通信的数据
Queue：队列，消息存放的容器，消息先进先出
Vhost：虚拟主机，相当于MQ的 "数据库"，用于存储队列

消息状态

Ready

消息已被送入队列，等待被消费

Unacked

消息已经被消费者认领，但还未被确认“已被消费”
Unacked 状态下，消费者断开连接则消息回到 Ready
没有确认，客户没有断开连接，则一直处于Unacked

Finished

调用basicAck()方法后，表示消息已经被消费，从队列中移除。

RabbitMQ六种工作模式

Hello World
工作队列模式（Work queues）
发布/订阅模式（Publish/Subscribe）
路由模式（Routing）
主题模式（Topics）
RPC

下面我们测试一下rabbitmq这些工作模式的使用

创建一个maven工程，引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.rabbitmq</groupId>
    <artifactId>amqp-client</artifactId>
    <version>5.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
    <version>2.8.6</version>
</dependency>

一些工具和常量类：

工具类：RabbitUtils

public class RabbitUtils {
    private static ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();

    static {
        connectionFactory.setHost("127.0.0.1");
        // 5672是RabbitMQ的默认端口号
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setUsername("guest");
        connectionFactory.setPassword("guest");
        connectionFactory.setVirtualHost("/test");
    }

    public static Connection getConnection() {
        Connection connection = null;
        try {
            connection = connectionFactory.newConnection();
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return connection;
    }
}

常量类：RabbitConstant

public class RabbitConstant {

    public static final String QUEUE_HELLOWORLD = "helloworld";
    public static final String QUEUE_SMS = "sms";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER = "weather";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER_ROUTING = "weather_routing";
    public static final String QUEUE_BAIDU = "baidu";
    public static final String QUEUE_SINA = "sina";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER_TOPIC = "weather_topic";
}

Hello World

先创建一个消费者进程：

public class Consumer {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection conn = RabbitUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = conn.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, false, false, false, null);
        //创建一个消息消费者
        //第二个参数代表是否自动确认收到消息，false代表手动编程来确认消息，这是MQ的推荐做法
        //第三个参数要传入DefaultConsumer的实现类
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, false, new MyConsumer(channel));

    }
}

class MyConsumer extends DefaultConsumer {
    private Channel channel;

    // 重写构造函数,Channel通道对象需要从外层传入，在handleDelivery中要用到
    public MyConsumer(Channel channel) {
        super(channel);
        this.channel = channel;
    }

    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {

        /*super.handleDelivery(consumerTag,envelope,properties,body);*/
        String messageBody = new String(body);
        System.out.println("消费者接收到：" + messageBody);
        //签收消息,确认消息
        //envelope.getDeliveryTag() 获取这个消息的TagId
        //false只确认签收当前的消息，设置为true的时候则代表签收该消费者所有未签收的消息
        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    }
}

目前队列（QUEUE_HELLOWORLD常量的值）中还没有消息
在这里插入图片描述
接着再创建一个生产者进程：

public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //TCP 物理连接
        Connection conn = RabbitUtils.getConnection();
        //创建通信“通道”，相当于TCP中的虚拟连接
        Channel channel = conn.createChannel();
        //创建队列,声明并创建一个队列，如果队列已存在，则使用这个队列
        //第一个参数：队列名称ID
        //第二个参数：是否持久化，false对应不持久化数据，MQ停掉数据就会丢失
        //第三个参数：是否队列私有化，false则代表所有消费者都可以访问，true代表只有第一次拥有它的消费者才能一直使用，其他消费者不让访问
        //第四个：是否自动删除,false代表连接停掉后不自动删除掉这个队列
        //其他额外的参数, null
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, false, false, false, null);
        //四个参数
        //exchange 交换机，暂时用不到，在后面进行发布订阅时才会用到
        //队列名称
        //额外的设置属性
        //最后一个参数是要传递的消息字节数组
        String message = "HelloWorld";
        channel.basicPublish("", RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, null, message.getBytes());
        channel.close();
        conn.close();
        System.out.println("发送数据成功");
    }
}

在这里插入图片描述

接着查看消费者控制台的结果：
在这里插入图片描述

工作队列模式

工作队列（Work queue），它会发送一些耗时的任务给你多个工作者（Worker）。
在多个消息的情况下，Work Queue会将消息分派给不同的消费者，每个消费者都会收到不同的消息，并且可以根据处理消息的速度来接受消息的数量，进而让消费者程序发挥最大的性能。
Work Queue 提别适合在集群环境中做异步处理，能最大程序发挥每一台服务器的性能。

下面以一个订票系统的简单例子来演示工作队列模式：
短信类：

public class Message {
    private String name;
    private String mobile;
    private String content;

    public Message(String name, String mobile, String content) {
        this.name = name;
        this.mobile = mobile;
        this.content = content;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getMobile() {
        return mobile;
    }

    public void setMobile(String mobile) {
        this.mobile = mobile;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
}

三个消费者：

消费者1

public class MessageSender1 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);
        //如果不写basicQos（1），则自动MQ会将所有请求平均发送给所有消费者
        //basicQos,MQ不再对消费者一次发送多个请求，而是消费者处理完一个消息后（确认后），在从队列中获取一个新的
        channel.basicQos(1);//处理完一个取一个
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SMS , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String jsonSMS = new String(body);
                System.out.println("SMSSender1-短信发送成功:" + jsonSMS);
                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

消费2

public class MessageSender2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SMS , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String jsonSMS = new String(body);
                System.out.println("SMSSender2-短信发送成功:" + jsonSMS);
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

消费者3

public class MessageSender3 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SMS , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String jsonSMS = new String(body);
                System.out.println("SMSSender3-短信发送成功:" + jsonSMS);
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

生产者：一个订票系统

public class OrderSystem {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);
        for(int i = 100 ; i <= 200 ; i++) {
            Message message = new Message("乘客" + i, "13900000" + i, "您的车票已预订成功");
            String messageJsonStr = new Gson().toJson(message);
            channel.basicPublish("" , RabbitConstant.QUEUE_SMS , null , messageJsonStr.getBytes());
        }
        System.out.println("发送数据成功");
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

生产者发送101条消息到RabbitConstant.QUEUE_SMS队列：
在这里插入图片描述
三个消费者一共消费这101条消息：

发布（Publish）/订阅（Subscribe）模式

发布/订阅模式中，生产者不再直接与队列绑定，而是将数据发送至交换机Exchange
交换机用于将数据按某种规则送入与之绑定的队列，进而供消费者使用。
发布/订阅模式中，交换机将无差别的将所有消息送入与之绑定的队列，所有消费者拿到的消息完全相同，交换机的类型为fanout。

适用于数据提供商与应用商，例如，气象局提供天气数据送入交换机，各大平台（百度，新浪等）接入通过队列绑定到该交换机，自动获取气象局推送的气象数据。

下面就通过代码的方式来实现一个天气的例子

使用本机的rabbitmq（单机模式），在rabbitmq管理页面手动创建交换器和队列
在这里插入图片描述
队列baidu和sina会自动创建

大平台-百度（消费者）

public class Baidu {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于将队列与交换机绑定
        //参数1：队列名 参数2：交互机名  参数三：路由key（暂时用不到)
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER, "");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

大平台-新浪（消费者）

public class Sina {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);
        //queueBind用于将队列与交换机绑定
        //参数1：队列名 参数2：交互机名  参数三：路由key（暂时用不到)
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER, "");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

气象台（生产者）

public class WeatherBureau {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        String message = "上海明天天气，晴转多云！";
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER, "", null, message.getBytes());
        channel.close();
        connection.close();
        System.out.println("天气发布成功");
    }
}

执行结果：
在这里插入图片描述

路由Routinig模式

路由模式是在发布订阅模式基础上的变种。
发布订阅是无条件将所有消息分发给所有消费者队列。
路由模式则是交换机根据Routing Key有条件的将数据筛选后发给消费者队列。
路由模式下交换机的类型被称为direct。

在这里插入图片描述

下面还是通过一个例子来测试下：

手动创建一个带路由件的交换器：
在这里插入图片描述

大平台-百度（消费者）

public class Baidu {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于将队列与交换机绑定
        //参数1：队列名 参数2：交互机名  参数三：路由key
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.xuzhou.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.shuqian.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.lianyungang.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.huaian.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.yancheng.20210311");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

大平台-新浪（消费者）

public class Sina {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.nanjing.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.yangzhou.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.taizhou.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.nantong.20210311");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.jiangsu.zhenjiang.20210311");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

气象台（生产者）

public class WeatherBureau {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map<String, String> area = new LinkedHashMap<>();
        // 苏北五虎
        area.put("china.jiangsu.xuzhou.20210311", "中国江苏<<徐州>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.shuqian.20210311", "中国江苏<<宿迁>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.lianyungang.20210311", "中国江苏<<连云港>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.huaian.20210311", "中国江苏<<淮安>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.yancheng.20210311", "中国江苏<<盐城>>2021年3月11日天气数据");

        // 苏中
        area.put("china.jiangsu.nanjing.20210311", "中国江苏<<南京>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.yangzhou.20210311", "中国江苏<<扬州>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.taizhou.20210311", "中国江苏<<泰州>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.nantong.20210311", "中国江苏<<南通>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.zhenjiang.20210311", "中国江苏<<镇江>>2021年3月11日天气数据");

        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        for (Map.Entry<String, String> me : area.entrySet()) {
            //Routing key 第二个参数相当于数据筛选的条件
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, me.getKey(), null, me.getValue().getBytes());
        }

        channel.close();
        connection.close();
    }
}

运行代码，先启动消费者，再启动生产者，可以清楚看到消费者根据路由件去匹配获取的数据，百度消费的是苏北的天气情况，新浪消费的是苏中的天气情况。
在这里插入图片描述

主题Topic模式

主题模式是在Routing模式基础上，提供了对Route Key模式匹配的功能，可以简化程序的编写。
主题模式下，模糊匹配表达式规则为
* 匹配单个关键字
# 匹配所有关键字
主题模式下交换机的类型为topic

手动新建一个主题模式的交换器：
在这里插入图片描述
生产者：

public class WeatherBureau {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map<String, String> area = new LinkedHashMap<>();

        // 苏北
        area.put("china.jiangsu.xuzhou.20210311", "中国江苏<<徐州>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.shuqian.20210311", "中国江苏<<宿迁>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.lianyungang.20210311", "中国江苏<<连云港>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.huaian.20210311", "中国江苏<<淮安>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.yancheng.20210311", "中国江苏<<盐城>>2021年3月11日天气数据");

        // 上海·
        area.put("china.shanghai.songjiangqu.20210311", "中国上海<<松江区>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.shanghai.jinganqu.20210312", "中国上海<<静安区>>2021年3月12日天气数据");
        area.put("china.shanghai.xuhuiqu.20210312", "中国上海<<徐汇区>>2021年3月12日天气数据");

        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        Iterator<Map.Entry<String, String>> itr = area.entrySet().iterator();
        while (itr.hasNext()) {
            Map.Entry<String, String> me = itr.next();
            //Routing key 第二个参数相当于数据筛选的条件
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC,me.getKey() , null , me.getValue().getBytes());
        }

        channel.close();
        connection.close();
        System.out.println("天气数据发布成功");
    }
}

消费者：

public class Baidu {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于将队列与交换机绑定
        //参数1：队列名 参数2：交互机名  参数三：路由key
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "china.jiangsu.#");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

public class Sina {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "*.*.*.20210312");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪收到气象信息：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        });
    }
}

结果:
在这里插入图片描述

RabbitMQ消息确认机制

RabbitMQ在传递消息的过程中充当了代理人（Broker）的角色，那生产者（Producer）怎样知道消息被正确投递到Broker了呢？
RabbitMQ提供了监听器（Listener）来接收消息投递的状态。
消息确认涉及两种状态：Confirm和Return。

Confirm和Return

Confirm 代表生产者将消息送到Broker时产生的状态，后续会出现两种情况：
ack 代表Broker已经将数据接收
nack 代表Broker拒收消息。原因可能是：队列已满，限流，IO异常等等
Return 代表消息被Broker正常接收（ack）后，但Broker没有对应的队列进行投递时产生的状态，消息被退给生产者。
注意：上面两种状态只代表生产者与Broker之间消息投递的情况。与消费者是否接收/确认消息无关。

消费者：

public class Baidu {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于将队列与交换机绑定
        //参数1：队列名 参数2：交互机名  参数三：路由key
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "china.jiangsu.#");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度收到气象信息：" + new String(body) + ", DeliveryTag: " + envelope.getDeliveryTag());
                if ("china.jiangsu.lianyungang.20210311".equals(envelope.getRoutingKey())) {
                    channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
                } else {
                    channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                }
            }
        });
    }
}

在百度队列中有五条消息，当消费到第三条时，我做了一个不确认操作，把此消息再重新放回队列，所以就看到下面这种结果（只成功消费了两条）：
在这里插入图片描述
这第三条一直在返回队列，取出来消费做无限循环操作，导致后面两条消息也没机会消费。

如果把上面的代码：channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
改成channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, false); 第三个参数改成了false，那么此消息就相当于被丢弃了，不会重新放入队列。

太平台-新浪（消费者）

public class Sina {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "*.*.*.20210312");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪收到气象信息：" + new String(body) + ", DeliveryTag: " + envelope.getDeliveryTag());
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        });
    }
}

在这里插入图片描述
生产者

public class WeatherBureau {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map<String, String> area = new LinkedHashMap<>();

        // 苏北
        area.put("china.jiangsu.xuzhou.20210311", "中国江苏<<徐州>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.shuqian.20210311", "中国江苏<<宿迁>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.lianyungang.20210311", "中国江苏<<连云港>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.huaian.20210311", "中国江苏<<淮安>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.jiangsu.yancheng.20210311", "中国江苏<<盐城>>2021年3月11日天气数据");

        // 上海·
        area.put("china.shanghai.songjiangqu.20210311", "中国上海<<松江区>>2021年3月11日天气数据");
        area.put("china.shanghai.jinganqu.20210312", "中国上海<<静安区>>2021年3月12日天气数据");
        area.put("china.shanghai.xuhuiqu.20210312", "中国上海<<徐汇区>>2021年3月12日天气数据");

        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //开启confirm监听模式
        channel.confirmSelect();
        channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
            @Override
            public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
                //第二个参数代表接收的数据是否为批量接收，一般我们用不到。
                System.out.println("消息已被Broker 接收, deliveryTag: " + deliveryTag + ", multiple: " + multiple);
            }

            @Override
            public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
                System.out.println("消息已被Broker 拒收, deliveryTag: " + deliveryTag + ", multiple: " + multiple);
            }
        });
        channel.addReturnListener(new ReturnCallback() {
            @Override
            public void handle(Return r) {
                System.err.println("===========================");
                System.err.println("Return编码：" + r.getReplyCode() + ", Return描述:" + r.getReplyText());
                System.err.println("交换器:" + r.getExchange() + ", 路由key:" + r.getRoutingKey());
                System.err.println("Return主题：" + new String(r.getBody()));
                System.err.println("===========================");
            }
        });
        for (Map.Entry<String, String> me : area.entrySet()) {
            //Routing key 第二个参数相当于数据筛选的条件
            //第三个参数为：mandatory true代表如果消息无法正常投递则return回生产者，如果false，则直接将消息放弃。
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, me.getKey(), true, null, me.getValue().getBytes());
        }

        /*channel.close();
        connection.close();*/
    }
}

在生产者中开启了Confirm和Return 的监听，看下生产者的执行结果
在这里插入图片描述
可以看到上海松江区那条消息找不到队列给退回生产者了。

RabbitMQ集群架构模式

四种架构模式：

主备模式（Warren）
镜像模式（Mirror）
远程模式（Shovel）
多活模式（Federation）

主备模式（Warren）

实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模型非常好用且简单。

镜像模式（Mirror）

集群模式非常经典的就是镜像模式，保证100%数据不丢失，在实际工作中是使用最多的。并且实现集群非常的简单，一般大公司都会使用这种镜像模式。

远程模式（Shovel）

远程模式可以实现双活的一种模式，简称Shovel模式，所谓Shovel就是我们可以把消息进行不同数据中心的复制工作，可以跨地域的让两个mq集群互联。

多活模式（Federation）

多活模式是实现异地数据复制的主流模式，因为Shovel模式配置比较复杂，所以一般来说实现异地集群都是使用这种双活或多活模型来实现的。这种模型需要依赖rabbitmq的federation插件，可以实现持续的可靠的AMQP数据通信，多活模式在实际配置与应用非常的简单。

认识RabbitMQ

常用命令

启动与关闭

终止与启动应用

用户管理

RabbitMQ用户四种角色（Tag）

AMQP

基本概念

消息状态

Ready

Unacked

Finished

RabbitMQ六种工作模式

Hello World

工作队列模式

发布（Publish）/订阅（Subscribe）模式

路由Routinig模式

主题Topic模式

RabbitMQ消息确认机制

Confirm和Return

RabbitMQ集群架构模式

主备模式（Warren）

镜像模式（Mirror）

远程模式（Shovel）

多活模式（Federation）