RabbitMQ死信队列

死信队列是什么

死信，Dead Letter，一种消息机制，当消费者去消费队列中的消息时，如果队列中的消息出现了以下的情况：

• 消费端执行nack或者reject时，设置requeue=false;
• 消息在队列中的时间超过设置的TTL（Time To Live）时间;
• 队列中消息的数量超过设置的最大数量；

那么这些消息就可以被称之为死信消息，在配置了死信队列的情况下，死信消息会进入死信队列，如果没有配置死信队列，这些死信消息会被丢弃。

理解死信队列

死信队列并不仅仅只是一个queue，还包含死信交换机（Dead Letter Exchange），关于死信队列和死信交换机要说明几点：

死信交换机可以是fanout、direct、topic等类型，和普通交换机并无不同；

死信交换机要绑定要业务队列上才会生效；

给死信交换机绑定的队列称之为死信队列，其实就是普通的队列，没有任何特殊之处；

并不是整个项目只能设置一个死信交换机和死信队列，可以根据业务需要设置多个或者单个死信交换机使用不同的routing-key；

代码示例

配置文件

spring:
  rabbitmq:
    addresses: 127.0.0.1:5672
    username: lzm
    password: lzm
    virtual-host: test
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manual  # 手动ack
        default-requeue-rejected: false # 设置为false，requeue或reject

创建交换机和队列以及绑定

 /**
 * 死信交换机
 */
@Bean
public DirectExchange dlxExchange(){
	return new DirectExchange(dlxExchangeName);
}

/**
 * 死信队列
 */
@Bean
public Queue dlxQueue(){
	return new Queue(dlxQueueName);
}

/**
 * 死信队列绑定死信交换机
 */
@Bean
public Binding dlcBinding(Queue dlxQueue, DirectExchange dlxExchange){
	return BindingBuilder.bind(dlxQueue).to(dlxExchange).with(dlxRoutingKey);
}

/**
 * 业务队列
 */
@Bean
public Queue queue(){
	Map<String,Object> params = new HashMap<>();
	params.put("x-dead-letter-exchange",dlxExchangeName);//声明当前队列绑定的死信交换机
	params.put("x-dead-letter-routing-key",dlxRoutingKey);//声明当前队列的死信路由键
	params.put("x-message-ttl",10000);//设置队列消息的超时时间，单位毫秒，超过时间进入死信队列
	params.put("x-max-length", 10);//生命队列的最大长度，超过长度的消息进入死信队列
	return QueueBuilder.durable(queueName).withArguments(params).build();
}

/**
 * 业务交换机
 */
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange(){
	return new FanoutExchange(exchangeName,true,false);
}

/**
 * 业务队列和业务交换机的绑定
 */
@Bean
public Binding binding(Queue queue, FanoutExchange fanoutExchange){
	return  BindingBuilder.bind(queue).to(fanoutExchange);
}

注意创建业务队列的部分，设置业务队列的超时时间是10s，队列中消息最大数量为10。

上面代码中，业务交换机为fanout类型的交换机，死信交换机为Direct类型的交换机。

生产者

public void send(){
	for (int i = 0; i < 5; i++) {
		CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
		rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName,"","消息==>"+i,message -> {
			message.getMessageProperties().setExpiration(3000+"");//发送消息时设置消息的超时时间
			return message;
		},correlationData);
	}
}

注意：

队列中消息的超时时间可以是在创建队列时设置，表示对队列中所有的消息生效，也可以在发送消息时设置，两者相比取最小值作为TTL的值。

先不启动消费者，此时启动生产者并向其中发送消息，刚发送完消息时如下所示：

三秒后消息自动进入死信队列中

这也就验证了上述所说的，当消息在队列中的时间超过TTL的时间时，消息会自动进入死信队列。针对这一特性，可以给消息设置过期时间后发送到某个队列，从而来进行延迟消费

注意看上图的红框中的内容：

Lim：表示设置了队列中消息数量x-max-length参数

DLX：表示设置了死信交换机x-dead-letter-exchange参数

DLK：表示设置了死信路由键x-dead-letter-routing-key参数，不设置该值时，消息在进入死信队列后，路由键保持原来的不变，设置了该值，消息的路由键就变为新设置的值。

下面我们启动消费者，并且模拟在某些情况下执行nack操作，先看消费者代码

@RabbitHandler
@RabbitListener(queues = {"${platform.queue-name}"},concurrency = "1")
public void msgConsumer(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException {
	try {
		if(msg.indexOf("5")>-1){
			throw new RuntimeException("抛出异常");
		}
		log.info("消息{}消费成功",msg);
		channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
	} catch (Exception e) {
		log.error("接收消息过程中出现异常，执行nack");
		//第三个参数为true表示异常消息重新返回队列，会导致一直在刷新消息，且返回的消息处于队列头部，影响后续消息的处理
		channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, false);
		log.error("消息{}异常",message.getMessageProperties().getHeaders());
	}
}

当消息中包含5时抛出异常，执行nack，其他消息都执行ack，生产者发送0-9共10条消息，执行结果如下：

同时查看死信队列中的数据，确实只有1条

并且消息的交换机以及路由键都是我们在代码中设置好的值

同时消息的headers中也会将进入死信队列的原因以及次数等进行说明

也就是说在执行nack，同时设置requeue=false时，消息会自动进入死信队列

最后我们再测试一下最大数量的问题，前面我们设置队列中最大数量是10，此时关闭消费者，同时删除队列的TTL，然后发送20条数据到业务队列中

可以看到业务队列和死信队列各有10条数据，也就是说队列中的消息数量超过设置的最大数量时，消息会进入死信队列

总结

死信交换机和死信队列都只是普通的交换机和队列，只不过被用来处理死信消息，而死信消息的产生是由于TTL过期或者队列中的消息数超过最大消息数，再或者时消费端reject或者nack消息时设置了requeue=false，消息变为死信后，由死信交换机路由到死信队列，再由专门的消费者消费死信队列中的消息。

死信队列更多的是用来保证消息的可靠性，主要用于比较重要的队列，用以确保未被正确消费的消息不会丢失，其实也可以不用死信队列，在消费端出现异常时，可以将消息从当前队列ack掉，再将其发送到其他队列，然后再单独处理其他队列，这都是可以的。

本节测试代码参考码云.