微服务学习高级篇【5】之服务异步通信(rabbitmq的高级特性)

╰半橙微兮° 2024-03-23 13:44 67阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  环境准备：MQ部署【docker环境】
 *  消息可靠性
 *   *  生产者消息确认
     *   *  项目配置
         *  定义Return回调和ConfirmCallback
     *  消息持久化
     *   *  交换机持久化
         *  队列持久化
         *  消息持久化
     *  消费者消息确认
     *   *  none模式演示
     *  消费失败重试机制
     *   *  本地重试
         *  失败策略
     *  总结
 *  死信交换机
 *   *  初识死信交换机
     *  死信交换机接收死信演示
     *  TTL(Time-To-Live)
     *  延迟队列
     *   *  安装DelayExchange插件
         *  使用插件
         *  DelayExchange原理
         *  使用DelayExchange
     *  惰性队列
     *   *  消息堆积问题
     *  惰性队列
     *   *  基于命令行设置lazy-queue\[了解\]
         *  基于@Bean声明lazy-queue
         *  基于@RabbitListener声明LazyQueue
         *  实践
 *  MQ集群
 *   *  集群分类
     *  普通集群
     *   *  集群结构和特征
         *  普通集群的部署
         *   *  获取cookie
             *  准备集群配置
             *  启动集群
             *  测试
             *  数据共享测试
     *  镜像模式
     *   *  集群结构和特征
         *   *  镜像模式的配置
             *  测试exactly模式
             *  测试数据共享
             *  测试高可用
     *  仲裁队列
     *   *  集群特征
         *  部署：添加仲裁队列
         *  Java代码创建仲裁队列
         *  SpringAMQP连接MQ集群
         *  集群扩容
         *   *  加入集群
             *  增加仲裁队列副本

*  MQ的一些常见问题  
    ![在这里插入图片描述][aa010406fc004207801136659f6b5ac3.png]

## 环境准备：MQ部署【docker环境】 ##

1.  下载镜像
    
        docker pull rabbitmq:3.8-management
    
    ![在这里插入图片描述][8ab8da1d66c7461d8aa4b8af26f64965.png]
2.  安装MQ
    
        docker run \
         -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
         -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
         -v mq-plugins:/plugins \
         --name mq1 \
         --hostname mq1 \
         -p 15672:15672 \
         -p 5672:5672 \
         -d \
         rabbitmq:3.8-management
3.  测试
    
        [root@kongyue ~]# docker ps
        CONTAINER ID   IMAGE                     COMMAND                   CREATED          STATUS          PORTS                                                                                                                                                 NAMES
        7eea857604d3   rabbitmq:3.8-management   "docker-entrypoint.s…"   17 seconds ago   Up 16 seconds   4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp   mq1

## 消息可靠性 ##

*  消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程。其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：  
    ![在这里插入图片描述][1299ba8796ee4e12bf23cfdcc9918d02.png]
 *  针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：
    
     *  生产者确认机制
     *  mq持久化
     *  消费者确认机制
     *  失败重试机制

### 生产者消息确认 ###

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。这种机制必须给每个消息指定一个唯一ID。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。返回结果有两种方式：

*  publisher-confirm，发送者确认
    
     *  消息成功投递到**交换机**，返回ack
     *  消息未投递到**交换机**，返回nack
     *  消息发送过程中出现异常，没有收到回执
 *  publisher-return，发送者回执
    
     *  **消息投递到交换机，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因。**  
        ![在这里插入图片描述][7363275eb99d45f793ea029a28581236.gif_pic_center]
 *  **注意：确认机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一id，以区分不同消息，避免ack冲突**

#### 项目配置 ####

*  首先，修改**生产者服务**中的application.yml文件，添加下面的内容：
    
        spring:
          rabbitmq:
            publisher-confirm-type: correlated #生产者确认类型
            publisher-returns: true #开启publish-return功能
            template:
              mandatory: true #定义消息路由失败时的策略
    
     *  `publish-confirm-type`：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
        
         *  `simple`：同步等待confirm结果，直到超时
         *  `correlated`：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
     *  `publish-returns`：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
     *  `template.mandatory`：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

#### 定义Return回调和ConfirmCallback ####

*  消息成功发送到exchange，但没有路由到queue，调用ReturnCallback

--------------------

1.  每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目加载时配置：

*  修改**生产者服务**，添加一个：
    
        import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
        import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
        import org.springframework.beans.BeansException;
        import org.springframework.context.ApplicationContext;
        import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
        import org.springframework.context.annotation.Configuration;
        
        @Slf4j
        @Configuration
        public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
              
            @Override
            public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
              
                // 获取RabbitTemplate
                RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
                // 设置ReturnCallback
                rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
              
                    // 投递失败，记录日志
                    log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
                             replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
                    // 如果有业务需要，可以重发消息
                });
            }
        }

--------------------

1.  ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同。

*  定义一个单元测试方法：
    
        public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {
              
            // 1.消息体
            String message = "hello, spring amqp!";
            // 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
            // 3.添加callback
            correlationData.getFuture().addCallback(
                result -> {
              
                    if(result.isAck()){
              
                        // 3.1.ack，消息成功
                        log.debug("消息发送成功, ID:{}", correlationData.getId());
                    }else{
              
                        // 3.2.nack，消息失败
                        log.error("消息发送失败, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(), result.getReason());
                    }
                },
                ex -> log.error("消息发送异常, ID:{}, 原因{}",correlationData.getId(),ex.getMessage())
            );
            // 4.发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);
        
            // 休眠一会儿，等待ack回执
            Thread.sleep(2000);
        }

### 消息持久化 ###

*  MQ默认是内存存储消息，要想确保消息在RabbitMQ中安全保存，必须开启消息持久化机制，确保缓存在MQ中的消息不丢失。
    
     *  交换机持久化
     *  队列持久化
     *  消息持久化

#### 交换机持久化 ####

*  SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：
    
        @Bean
        public DirectExchange simpleExchange(){
              
            // 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
            return new DirectExchange("simple.direct", true, false);
        }
    
     *  **默认情况下，由SpringAMQP声明的交换机都是持久化的。**
 *  在RabbitMQ控制台看到持久化的交换机都会带上`D`的标示：![在这里插入图片描述][7b050b0d48154b1f9d9381f56262aa21.png]

#### 队列持久化 ####

*  SpringAMQP中可以通过代码指定交换机持久化：
    
        @Bean
        public Queue simpleQueue(){
              
            // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
            return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();
        }
    
     *  **默认情况下，由SpringAMQP声明的队列都是持久化的。**
 *  RabbitMQ控制台看到持久化的队列都会带上`D`的标示：  
    ![在这里插入图片描述][5eb59bba1f3c4d23976d5ffbea09f481.png]

#### 消息持久化 ####

利用SpringAMQP发送消息时，可以设置消息的属性（MessageProperties），指定delivery-mode：

*  1：非持久化
 *  2：持久化

@Test
        public void testDuarbleMessage() {
        
            //创建消息
            Message message = MessageBuilder.withBody("hello, ttl queue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                    .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)
                    .build();
            //消息ID,需要封装到需要封装到CorrelationData中
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
            //发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue",message,correlationData);
            log.debug("发送消息成功！");
        }

*  **默认情况下，SpringAMQP发出的任何消息都是持久化的，不用特意指定。**

### 消费者消息确认 ###

*  RabbitMQ是**阅后即焚**机制，RabbitMQ确认消息被消费者消费后会立刻删除。而RabbitMQ支持消费者确认机制，即：消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执，MQ收到ack回执后才会删除该消息。

--------------------

设想这样的场景：

*  1）RabbitMQ投递消息给消费者
 *  2）消费者获取消息后，返回ACK给RabbitMQ
 *  3）RabbitMQ删除消息
 *  4）消费者宕机，消息尚未处理  
    这样，消息就丢失了。因此消费者返回ACK的时机非常重要。

--------------------

而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

*  manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。
 *  auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack
 *  none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除

--------------------

由此可知：

*  none模式下，消息投递是不可靠的，可能丢失
 *  auto模式类似事务机制，出现异常时返回nack，消息回滚到mq；没有异常，返回ack
 *  manual：自己根据业务情况，判断什么时候该ack  
    一般，我们都是使用默认的auto即可。

#### none模式演示 ####

*  修改确认机制：
    
        spring:
          rabbitmq:
            listener:
              simple:
                acknowledge-mode: auto # 关闭ack
 *  在异常位置打断点，再次发送消息，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unack（未确定状态）：  
    ![在这里插入图片描述][c017541451394bc5bf8d1d0340304472.png]
 *  抛出异常后，因为Spring会自动返回nack，所以消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：  
    ![在这里插入图片描述][f1f0c9add59243cfbd2c4f63ecd5dff7.png]

### 消费失败重试机制 ###

*  当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力：  
    ![在这里插入图片描述][99ed7c56ea53488d97c1bee32d4027ac.png] ![在这里插入图片描述][effe9ecc0bc94c6ead660a5eb7c73c29.png]

#### 本地重试 ####

*  利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。
 *  修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：
    
        spring:
          rabbitmq:
            listener:
              simple:
                retry:
                  enabled: true # 开启消费者失败重试
                  initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
                  multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
                  max-attempts: 3 # 最大重试次数
                  stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false
 *  重启consumer服务，重复测试：
    
     *  SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException
     *  查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息  
        ![在这里插入图片描述][ce01815a89b9483691756b3d30edc1cd.png]

--------------------

结论：

*  开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试
 *  重试达到最大次数后，Spring会返回ack，消息会被丢弃

#### 失败策略 ####

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecoverer接口来处理，它包含三种不同的实现：

*  RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式
 *  ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队
 *  RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机

![在这里插入图片描述][7b67db09ded74697ad205678536e8bb9.gif_pic_center]

1.  在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列
    
        @Bean
        public DirectExchange errorMessageExchange(){
              
            return new DirectExchange("error.direct");
        }
        @Bean
        public Queue errorQueue(){
              
            return new Queue("error.queue", true);
        }
        @Bean
        public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
              
            return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
        }
2.  定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机
    
        @Bean
        public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
              
            return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
        }

--------------------

*  完整代码：
    
        import org.springframework.amqp.core.Binding;
        import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
        import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
        import org.springframework.amqp.core.Queue;
        import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
        import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
        import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
        import org.springframework.context.annotation.Bean;
        
        @Configuration
        public class ErrorMessageConfig {
              
            @Bean
            public DirectExchange errorMessageExchange(){
              
                return new DirectExchange("error.direct");
            }
            @Bean
            public Queue errorQueue(){
              
                return new Queue("error.queue", true);
            }
            @Bean
            public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange){
              
                return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");
            }
        
            @Bean
            public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
              
                return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
            }
        }
 *  重启测试：
    
     *  重启项目，利用之前的模拟异常，进行测试，在错误队列中可以看到具体的异常信息

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
        public void listenSimpleQueue(String msg) {
        
            System.out.println("消费者接收到simple.queue的消息：【" + msg + "】");
            //模拟异常
            System.out.println(1/0);
            log.debug("消息处理完毕！！！");
        }

![在这里插入图片描述][ecb02727581145919dd91d3fe1312c4c.png]  
![在这里插入图片描述][e5d22bbe97cd4df999c504eef6fc7f90.png]

### 总结 ###

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

*  开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
 *  开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
 *  开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
 *  开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

## 死信交换机 ##

### 初识死信交换机 ###

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

*  消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
 *  消息是一个过期消息，超时无人消费
 *  要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了`dead-letter-exchange`属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为**死信交换机**（Dead Letter Exchange，检查DLX）。

![在这里插入图片描述][b1c9c533a88246bebc7e20e2b15aa1f8.gif_pic_center]  
队列将死信投递给死信交换机时，必须知道两个信息：

*  死信交换机名称
 *  死信交换机与死信队列绑定的RoutingKey

这样才能确保投递的消息能到达死信交换机，并且正确的路由到死信队列。

![在这里插入图片描述][dad2d45b5bc04dc2b1d6b7462b44e7f9.png]

### 死信交换机接收死信演示 ###

*  给simple.queue添加一个死信交换机，给死信交换机绑定一个队列。这样消息变成死信后也不会丢弃，而是最终投递到死信交换机，路由到与死信交换机绑定的队列。
 *  在consumer服务中，定义一组死信交换机、死信队列：

// 声明普通的 simple.queue队列，并且为其指定死信交换机：dl.direct
    @Bean
    public Queue simpleQueue2(){
        
        return QueueBuilder.durable("simple.queue") // 指定队列名称，并持久化
            .deadLetterExchange("dl.direct") // 指定死信交换机
            .build();
    }
    // 声明死信交换机 dl.direct
    @Bean
    public DirectExchange dlExchange(){
        
        return new DirectExchange("dl.direct", true, false);
    }
    // 声明存储死信的队列 dl.queue
    @Bean
    public Queue dlQueue(){
        
        return new Queue("dl.queue", true);
    }
    // 将死信队列 与 死信交换机绑定
    @Bean
    public Binding dlBinding(){
        
        return BindingBuilder.bind(dlQueue()).to(dlExchange()).with("simple");
    }

### TTL(Time-To-Live) ###

一个队列中的消息如果超时未消费，则会变为死信，超时分为两种情况：

*  消息所在的队列设置了超时时间
 *  消息本身设置了超时时间  
    ![在这里插入图片描述][2986683e1ee04ce39ffa4a8b1bd3be5b.png]

--------------------

1.  在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明 死信交换机、死信队列
    
        @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
            key = "ttl"
        ))
        public void listenDlQueue(String msg){
              
            log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：{}", msg);
        }
2.  声明一个队列，并且指定TTL&声明交换机，将ttl与交换机绑定
    
        @Bean
        public Queue ttlQueue(){
              
            return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
                .ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
                .deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
                .build();
        }
        @Bean
        public DirectExchange ttlExchange(){
              
            return new DirectExchange("ttl.direct");
        }
        @Bean
        public Binding ttlBinding(){
              
            return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");
        }
3.  **发送消息，但是不要指定TTL**
    
        @Test
        public void testTTLQueue() {
              
            // 创建消息
            String message = "hello, ttl queue";
            // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
            // 发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
            // 记录日志
            log.debug("发送消息成功");
        }

*  发送消息的日志：  
    ![在这里插入图片描述][c72c489866dc4dfcaf3865b455b86d12.png]
 *  查看下接收消息的日志：  
    ![在这里插入图片描述][268cc2a2099a42eb944f7ee8c66c69c7.png]
 *  **因为队列的TTL值是是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。**

1.  发送消息时，设定TTL
    
        @Test
        public void testTTLMsg() {
              
            // 创建消息
            Message message = MessageBuilder
                .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                .setExpiration("5000")
                .build();
            // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
            CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
            // 发送消息
            rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
            log.debug("发送消息成功");
        }

*  查看发送消息日志：
    
        15:12:16:804 DEBUG 21600 --- [           main] cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest       : 发送消息成功
 *  接收消息日志：
    
        15:12:21:810  INFO 14572 --- [ntContainer#0-1] c.i.mq.listener.SpringRabbitListener     : 接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：hello, ttl message
 *  当队列、消息都设置TTL时，任意一个到期就会成为死信。

### 延迟队列 ###

*  延迟队列（Delay Queue）模式：利用TTL结合死信交换机，实现消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。  
    ![在这里插入图片描述][536e00621a894184929da9b723c71255.gif_pic_center]
 *  延迟队列的使用场景包括：
    
     *  延迟发送短信
     *  用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
     *  预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出DelayExchange插件，原生支持延迟队列效果。参考[RabbitMQ的插件列表页面][RabbitMQ]  
![在这里插入图片描述][7f88aa92441d4056bcc5509da90e1e9f.png]

*  [使用方式可以参考官网地址][Link 1]

#### 安装DelayExchange插件 ####

1.  [3.8.9版本下载地址][3.8.9]

*  **注意DelayExchange插件和RabbitMQ的版本兼容问题**：DelayExchange3.8.9插件对应RabbitMQ的3.8.5以上版本。

1.  上传插件
    
     *  因为是基于Docker安装，所以需要先查看RabbitMQ的插件目录对应的数据卷。
    
        docker volume inspect mq-plugins
    
    ![在这里插入图片描述][7690734bd3894bd7a6c71549253cab31.png]
    
     *  接下来，将插件上传到这个目录即可：  
        ![在这里插入图片描述][1b6def4c722242e4abdaafd71baa2f1d.png]
2.  安装插件
    
     *  进入MQ容器内部来执行安装，执行一下命令（注意容器名称）
    
        docker exec -it mq1 bash
    
     *  进入容器内部后，执行下面命令开启插件：
    
        rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
    
     *  结果如下：
    
        [root@kongyue ~]# docker exec -it mq1 bash
        root@mq1:/# rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
        Enabling plugins on node rabbit@mq1:
        rabbitmq_delayed_message_exchange
        The following plugins have been configured:
          rabbitmq_delayed_message_exchange
          rabbitmq_management
          rabbitmq_management_agent
          rabbitmq_prometheus
          rabbitmq_web_dispatch
        Applying plugin configuration to rabbit@mq1...
        The following plugins have been enabled:
          rabbitmq_delayed_message_exchange
        
        started 1 plugins.
        root@mq1:/# exit
        exit

#### 使用插件 ####

DelayExchange插件的原理是对官方原生的Exchange做了功能的升级：

*  将DelayExchange接受到的消息暂存在内存中（官方的Exchange是无法存储消息的）
 *  在DelayExchange中计时，超时后才投递消息到队列中
 *  在RabbitMQ的管理平台声明一个DelayExchange  
    ![在这里插入图片描述][85d2a922e77f42308e83b574e2848a8b.png]
 *  消息延迟时间需要在发送消息的时候指定  
    ![在这里插入图片描述][738ab15e3a8349e9b05e54b2782a69b6.png]

#### DelayExchange原理 ####

DelayExchange需要将一个交换机声明为delayed类型。当我们发送消息到delayExchange时，流程如下：

*  接收消息
 *  判断消息是否具备x-delay属性
 *  如果有x-delay属性，说明是延迟消息，持久化到硬盘，读取x-delay值，作为延迟时间
 *  返回routing not found结果给消息发送者
 *  x-delay时间到期后，重新投递消息到指定队列

#### 使用DelayExchange ####

1.  插件的使用也非常简单：声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，只需要设定delayed属性为true即可，然后声明队列与其绑定即可。
    
     *  注解方式（推荐）：
    
        @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
                    value = @Queue(name = "delay.queue",durable = "true"),
                    exchange = @Exchange(name = "delay.direct",delayed = "true"),
                    key = "delay"
            ))
            public void listenDelayedQueue(String msg) {
              
                log.info("接收到delay.queue的延迟消息：{}"+msg);
            }
    
     *  基于@Bean的方式：  
        ![在这里插入图片描述][6d06d791610a47a6bf1e7faf1768561f.png]
2.  发送消息
    
     *  发送消息时，一定要携带x-delay属性，指定延迟的时间：
    
        @Test
            public void testDelayedMsg() {
              
                // 创建消息
                Message message = MessageBuilder
                        .withBody("hello, delay message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                        .setHeader("x-delay",10000)
                        .build();
                // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
                CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
                // 发送消息
                rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, correlationData);
                log.debug("发送消息成功");
            }

--------------------

*  由于交换机将信息存入硬盘，返回routing not found结果给消息发送者，所以会出现以下的报错信息
    
        15:24:47:054 DEBUG 6124 --- [           main] cn.itcast.mq.spring.SpringAmqpTest       : 
        发送消息成功
        15:24:47:056  INFO 6124 --- [nectionFactory1] cn.itcast.mq.config.CommonConfig         : 
        消息发送失败，应答码312，原因NO_ROUTE，交换机delay.direct，路由键delay,
        消息(Body:'[B@18f05d55(byte[18])' MessageProperties [headers={
              spring_returned_message_correlation=aac9ebb8-f8eb-4c39-a64b-c1bf35b0c639}, 
        contentType=application/octet-stream, contentLength=0, receivedDeliveryMode=PERSISTENT, priority=0, receivedDelay=10000, deliveryTag=0])

1.  解决报错问题
    
        import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
        import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
        import org.springframework.beans.BeansException;
        import org.springframework.context.ApplicationContext;
        import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
        import org.springframework.context.annotation.Configuration;
        
        @Slf4j
        @Configuration
        public class CommonConfig implements ApplicationContextAware {
              
            @Override
            public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
              
                // 获取RabbitTemplate
                RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
                // 设置ReturnCallback
                rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {
              
                    //判断是否有延迟消息
                    if(message.getMessageProperties().getReceivedDelay()>0) {
              
                        //判断是一个延迟消息，忽视错误
                        return;
                    }
                    // 投递失败，记录日志
                    log.info("消息发送失败，应答码{}，原因{}，交换机{}，路由键{},消息{}",
                             replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
                    // 如果有业务需要，可以重发消息
                });
            }
        }

### 惰性队列 ###

#### 消息堆积问题 ####

*  当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。
    
    ![在这里插入图片描述][00610a3e1f9c4547a9feadf03382a350.gif_pic_center]
 *  解决消息堆积有三种种思路：
    
     *  增加更多消费者，提高消费速度
     *  在消费者内开启线程池加快消息处理速度
     *  扩大队列容积，提高堆积上限

### 惰性队列 ###

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：

*  接收到消息后直接存入磁盘而非内存
 *  消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
 *  支持数百万条的消息存储

#### 基于命令行设置lazy-queue\[了解\] ####

而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues

命令解读：

*  `rabbitmqctl` ：RabbitMQ的命令行工具
 *  `set_policy` ：添加一个策略
 *  `Lazy` ：策略名称，可以自定义
 *  `"^lazy-queue$"` ：用正则表达式匹配队列的名字
 *  `'{"queue-mode":"lazy"}'` ：设置队列模式为lazy模式
 *  `--apply-to queues`：策略的作用对象，是所有的队列

#### 基于@Bean声明lazy-queue ####

@Bean
        public Queue lazyQueue() {
        
            return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
                    .lazy()
                    .build();
        }

#### 基于@RabbitListener声明LazyQueue ####

@RabbitListener(queuesToDeclare = cQueue(
    	name = "lazy.queue",
    	arguments = @Argument(name = "x-queue-mode" ,value = "lazy")
    ))
    public void listenLazyQueue(string msg){
        
    	log.info("接收到lazy.queue的消息:{",msg);
    }

#### 实践 ####

1.  新建LazyConfig类
    
        import org.springframework.amqp.core.Queue;
        import org.springframework.amqp.core.QueueBuilder;
        import org.springframework.context.annotation.Bean;
        import org.springframework.context.annotation.Configuration;
        
        @Configuration
        public class LazyConfig {
              
            @Bean
            public Queue lazyQueue() {
              
                return QueueBuilder.durable("lazy.queue")
                        .lazy()
                        .build();
            }
            @Bean
            public Queue normalQueue() {
              
                return QueueBuilder.durable("normal.queue").build();
            }
        
        }

*  这里未显式指定交换机，默认会走springAMQP的默认交换机
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th>Name</th> 
       <th>Type</th> 
       <th>Features</th> 
       <th>Message rate in</th> 
       <th>Message rate out</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td><a href="http://192.168.188.112:15672/#/exchanges/%2F/amq.default" rel="nofollow">(AMQP default)</a></td> 
       <td>direct</td> 
       <td>D</td> 
       <td>0.00/s</td> 
       <td>0.00/s</td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>
 *  默认交换机隐式绑定到每个队列，路由键等于队列名。不能显式地绑定到默认交换，也不能从默认交换取消绑定。也不能删除。

@Test
        public void testLazyQueue() {
        
            for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
        
            Message message = MessageBuilder.withBody("hello lazyQueue".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
                    .build();
    
            rabbitTemplate.convertAndSend("lazy.queue",message);
            }
        }

![在这里插入图片描述][3e0d4ddb57ed44ec8bf5b25bb6d88ae9.png]

## MQ集群 ##

### 集群分类 ###

RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：

*  **普通集群**：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力。普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
 *  **镜像集群**：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性。与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：**仲裁队列**来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性。

### 普通集群 ###

#### 集群结构和特征 ####

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

*  会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
 *  当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
 *  队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失  
    ![在这里插入图片描述][62bc88e3c52f482a93364553fe422b5b.gif_pic_center]  
    ![在这里插入图片描述][1145972b2803470ba1095f33bacbd3a5.gif_pic_center]

#### 普通集群的部署 ####

*  计划部署3节点的mq集群

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>主机名</th> 
   <th>控制台端口</th> 
   <th>amqp通信端口</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>mqNode1</td> 
   <td>8081 —&gt; 15672</td> 
   <td>8071 —&gt; 5672</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mqNode2</td> 
   <td>8082 —&gt; 15672</td> 
   <td>8072 —&gt; 5672</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mqNode3</td> 
   <td>8083 —&gt; 15672</td> 
   <td>8073 —&gt; 5672</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  集群中的节点标示默认都是：`rabbit@[hostname]`，因此以上三个节点的名称分别为：
    
     *  rabbit@mqNode1
     *  rabbit@mqNode2
     *  rabbit@mqNode3

##### 获取cookie #####

*  RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。
 *  要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为**Erlang cookie**。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。
 *  每个集群节点必须具有**相同的 cookie**。实例之间也需要它来相互通信。
 *  先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令：
    
        docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
 *  cookie值如下：
    
        FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ
 *  接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群
    
        docker rm -f mq

##### 准备集群配置 #####

echo FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ> .erlang.cookie

*  在/tmp/rabbitMqCluster目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：
    
        cd /tmp/rabbitMqCluster
        touch rabbitmq.conf
 *  文件内容如下：
    
        loopback_users.guest = false
        listeners.tcp.default = 5672
        cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config
        cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mqNode1
        cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mqNode2
        cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mqNode3
 *  再创建一个文件，记录cookie
    
        cd /tmp/rabbitMqCluster
        # 创建cookie文件
        touch .erlang.cookie
        # 写入cookie 请使用自己生成的cookie
        echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
        # 修改cookie文件的权限
        chmod 600 .erlang.cookie
 *  准备三个目录,mqNode1、mqNode2、mqNode3：
    
        cd /tmp/rabbitMqCluster
        # 创建目录
        mkdir mqNode1 mqNode2 mqNode3
 *  然后拷贝rabbitmq.conf
    
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# mkdir mqNode1 mqNode2 mqNode3
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp .erlang.cookie mqNode1
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp .erlang.cookie mqNode2
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp .erlang.cookie mqNode3
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp rabbitmq.conf mqNode1
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp rabbitmq.conf mqNode2
        [root@kongyue rabbitMqCluster]# cp rabbitmq.conf mqNode3

##### 启动集群 #####

*  创建一个网络：
    
        docker network create mq-net
 *  运行命令
    
        docker run -d --net mq-net \
        -v ${
              PWD}/mqNode1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
        -v ${
              PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
        -v mq-plugins:/plugins \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
        --name mqNode1 \
        --hostname mqNode1 \
        -p 8071:5672 \
        -p 8081:15672 \
        rabbitmq:3.8-management
    
        docker run -d --net mq-net \
        -v ${
              PWD}/mqNode2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
        -v ${
              PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
        -v mq-plugins:/plugins \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
        --name mqNode2 \
        --hostname mqNode2 \
        -p 8072:5672 \
        -p 8082:15672 \
        rabbitmq:3.8-management
    
        docker run -d --net mq-net \
        -v ${
              PWD}/mqNode3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
        -v ${
              PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
        -v mq-plugins:/plugins \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
        --name mqNode3 \
        --hostname mqNode3 \
        -p 8073:5672 \
        -p 8083:15672 \
        rabbitmq:3.8-management

##### 测试 #####

*  登录任意节点，查看节点  
    ![在这里插入图片描述][9ae2323694594e0a8e1a8401cd830151.png]
 *  在mq1这个节点上添加一个队列：  
    ![在这里插入图片描述][268d4fc7c0a84112ad581755216f21cd.png]
 *  在mq2和mq3两个控制台也都能看到：  
    ![在这里插入图片描述][ded006fdeb4e4e4396a09f1a794cd88c.png]

##### 数据共享测试 #####

*  利用控制台发送一条消息到这个队列  
    ![在这里插入图片描述][79c289685e4a47e8830dab22b0ae0b69.png]  
    ![在这里插入图片描述][61cd34f6fc1e4fdfbd003d07a48086f0.png]

### 镜像模式 ###

#### 集群结构和特征 ####

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征：

*  交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
 *  创建队列的节点被称为该队列的**主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像**节点。
 *  一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
 *  所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
 *  主宕机后，镜像节点会替代成新的主

![在这里插入图片描述][7b8e6cfa953e4a108527faa2311f073d.gif_pic_center]  
总结：

*  镜像队列结构是一主多从（从就是镜像）
 *  所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
 *  主宕机后，镜像节点会替代成新的主（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）
 *  不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成（但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量）

##### 镜像模式的配置 #####

*  镜像模式的配置有3种模式：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">ha-mode</th> 
   <th align="left">ha-params</th> 
   <th align="left">效果</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">准确模式exactly</td> 
   <td align="left">队列的副本量count</td> 
   <td align="left">集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出现故障，则将在另一个节点上创建一个新的镜像。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">all</td> 
   <td align="left">(none)</td> 
   <td align="left">队列在群集中的所有节点之间进行镜像。队列将镜像到任何新加入的节点。镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力，包括网络I / O，磁盘I / O和磁盘空间使用情况。推荐使用exactly，设置副本数为（N / 2 +1）。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">nodes</td> 
   <td align="left"><em>node names</em></td> 
   <td align="left">指定队列创建到哪些节点，如果指定的节点全部不存在，则会出现异常。如果指定的节点在集群中存在，但是暂时不可用，会创建节点到当前客户端连接到的节点。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

--------------------

*  以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。

1.  exactly模式
    
        rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

*  `rabbitmqctl set_policy`：固定写法
 *  `ha-two`：策略名称，自定义
 *  `"^two\."`：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以`two.`开头的队列名称
 *  `'{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'`: 策略内容
    
     *  `"ha-mode":"exactly"`：策略模式，此处是exactly模式，指定副本数量
     *  `"ha-params":2`：策略参数，这里是2，就是副本数量为2，1主1镜像
     *  `"ha-sync-mode":"automatic"`：同步策略，默认是manual，即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic，则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步，会带来额外的网络开销

1.  all模式
    
        rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}'

*  `ha-all`：策略名称，自定义
 *  `"^all\."`：匹配所有以`all.`开头的队列名
 *  `'{"ha-mode":"all"}'`：策略内容
    
     *  `"ha-mode":"all"`：策略模式，此处是all模式，即所有节点都会称为镜像节点

1.  nodes模式
    
        rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'

*  `rabbitmqctl set_policy`：固定写法
 *  `ha-nodes`：策略名称，自定义
 *  `"^nodes\."`：匹配队列的正则表达式，符合命名规则的队列才生效，这里是任何以`nodes.`开头的队列名称
 *  `'{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'`: 策略内容
    
     *  `"ha-mode":"nodes"`：策略模式，此处是nodes模式
     *  `"ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]`：策略参数，这里指定副本所在节点名称

##### 测试exactly模式 #####

*  使用exactly模式的镜像，因为集群节点数量为3，因此镜像数量就设置为2，运行下面的命令：
    
        docker exec -it mqNode1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

[root@kongyue rabbitMqCluster]# docker exec -it mqNode1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'
    Setting policy "ha-two" for pattern "^two\." to "{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}" with priority "0" for vhost "/" ...

*  创建一个新的队列：  
    ![在这里插入图片描述][9d9bd21e8a104c4eb714868abc9ad60c.png]
 *  在任意一个mq控制台查看队列：  
    ![在这里插入图片描述][91014975fd6e4a2881f03314f32d995f.png]

##### 测试数据共享 #####

-  给two.queue发送一条消息：

![在这里插入图片描述][54486c26d2534ee7a606aa217137440e.png]

*  然后在mq1、mq2、mq3的任意控制台查看消息：  
    ![在这里插入图片描述][739eeb4650cd4fb9b63cfd530a071988.png]

##### 测试高可用 #####

*  让two.queue的主节点mq1宕机：
    
        docker stop mqNode1
 *  查看集群状态：  
    ![在这里插入图片描述][8cb1eacfe3e94ef78cef24bea44f6f01.png]
 *  查看队列状态：  
    ![在这里插入图片描述][8d93a9ea77d74d4ba09a82d7851858e7.png]

![在这里插入图片描述][02a97fee8d694767bd0bd41b9a4347b5.png]

### 仲裁队列 ###

#### 集群特征 ####

仲裁队列：仲裁队列是3.8版本以后才有的新功能，用来替代镜像队列，具备下列特征：

*  与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步
 *  使用非常简单，没有复杂的配置
 *  主从同步基于Raft协议，强一致

#### 部署：添加仲裁队列 ####

*  **注意：进入每个rabbitMQ容器内部进行开启延迟DelayExchange插件**
 *  在任意控制台添加一个队列，一定要选择队列类型为Quorum类型。  
    ![在这里插入图片描述][1db99110681147b89e7912de6e6907d7.png]
 *  在任意控制台查看队列：  
    ![在这里插入图片描述][b8bc4bb093b14a7cb61fd1e4e70dfdcf.png]
    
     *  仲裁队列的 + 2字样。代表这个队列有2个镜像节点。

>  *  因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果集群有7个节点，那么镜像数肯定是5；现在集群只有3个节点，因此镜像数量就是3.

*  查看队列在各个节点的详细信息  
    ![在这里插入图片描述][79f233640fe34da5905b9663a2943517.png]

#### Java代码创建仲裁队列 ####

@Bean
    public Queue quorumQueue() {
        
        return QueueBuilder
            .durable("quorum.queue") // 持久化
            .quorum() // 仲裁队列
            .build();
    }

#### SpringAMQP连接MQ集群 ####

spring:
      rabbitmq:
        addresses: 192.168.188.112:8071, 192.168.188.112:8072, 192.168.188.112:8073
        username: itcast
        password: 123321
        virtual-host: /

*  重启项目，查看队列：  
    ![在这里插入图片描述][f7c19838b6d84484bf13a85531514fdf.png]

#### 集群扩容 ####

##### 加入集群 #####

1.  启动一个新的MQ容器：
    
        docker run -d --net mq-net \
        -v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
        -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
        --name mqNode4 \
        --hostname mqNode4 \
        -p 8074:15672 \
        -p 8084:15672 \
        rabbitmq:3.8-management
2.  进入容器控制台：
    
        docker exec -it mqNode4 bash
3.  停止mq进程
    
        rabbitmqctl stop_app
4.  重置RabbitMQ中的数据：
    
        rabbitmqctl reset
5.  加入mqNode1：
    
        rabbitmqctl join_cluster rabbit@mqNode1
6.  再次启动mq进程
    
        rabbitmqctl start_app

[root@kongyue rabbitMqCluster]# docker exec -it mqNode4 bash
    root@mqNode4:/# rabbitmqctl stop_app
    Stopping rabbit application on node rabbit@mqNode4 ...
    root@mqNode4:/# rabbitmqctl reset
    Resetting node rabbit@mqNode4 ...
    root@mqNode4:/# rabbitmqctl join_cluster rabbit@mqNode1
    Clustering node rabbit@mqNode4 with rabbit@mqNode1
    root@mqNode4:/# rabbitmqctl start_app
    Starting node rabbit@mqNode4 ...

*  结果：  
    ![在这里插入图片描述][1384e9229d094d219fb5be1324e16b36.png]

##### 增加仲裁队列副本 #####

*  先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况，进入mqNode1容器，执行命令：

[root@kongyue rabbitMqCluster]# docker exec -it mqNode1 bash
    root@mqNode1:/# rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"
    Status of quorum queue quorum.queue on node rabbit@mqNode1 ...
    ┌────────────────┬────────────┬───────────┬──────────────┬────────────────┬──────┬─────────────────┐
    │ Node Name      │ Raft State │ Log Index │ Commit Index │ Snapshot Index │ Term │ Machine Version │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode3 │ follower   │ 2         │ 2            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode2 │ leader     │ 2         │ 2            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode1 │ follower   │ 2         │ 2            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    └────────────────┴────────────┴───────────┴──────────────┴────────────────┴──────┴─────────────────┘

*  加入mqNode4：

root@mqNode1:/# rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mqNode4"
    Adding a replica for queue quorum.queue on node rabbit@mqNode4...
    root@mqNode1:/# rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"
    Status of quorum queue quorum.queue on node rabbit@mqNode1 ...
    ┌────────────────┬────────────┬───────────┬──────────────┬────────────────┬──────┬─────────────────┐
    │ Node Name      │ Raft State │ Log Index │ Commit Index │ Snapshot Index │ Term │ Machine Version │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode4 │ follower   │ 3         │ 3            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode3 │ follower   │ 3         │ 3            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode2 │ leader     │ 3         │ 3            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    ├────────────────┼────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────┼──────┼─────────────────┤
    │ rabbit@mqNode1 │ follower   │ 3         │ 3            │ undefined      │ 1    │ 1               │
    └────────────────┴────────────┴───────────┴──────────────┴────────────────┴──────┴─────────────────┘

*  查看控制台，quorum.queue的镜像数量也从 +2 变成 +3：  
    ![在这里插入图片描述][e11246a621374e8aae368b08fa6e66bc.png]

[aa010406fc004207801136659f6b5ac3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/0aa76a2596954718a2fe9546b6e82084.png
[8ab8da1d66c7461d8aa4b8af26f64965.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/4459c6aeb7314926bd983a42bd23dc83.png
[1299ba8796ee4e12bf23cfdcc9918d02.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/8d8cbdd136064a98b165ac58c48989a5.png
[7363275eb99d45f793ea029a28581236.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/d65f4e10286a421da413a2e6eb1258c4.png
[7b050b0d48154b1f9d9381f56262aa21.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/19b4f6509e934e2c8a95bc475409cd8e.png
[5eb59bba1f3c4d23976d5ffbea09f481.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/fbd752fe793b4b759a6bd877ffb8e1fa.png
[c017541451394bc5bf8d1d0340304472.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/eadde8cb32394247998a9dfd91d9c605.png
[f1f0c9add59243cfbd2c4f63ecd5dff7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/cb73efd16968412faffc39ec35ccaf72.png
[99ed7c56ea53488d97c1bee32d4027ac.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/99ed7c56ea53488d97c1bee32d4027ac.png
[effe9ecc0bc94c6ead660a5eb7c73c29.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/53c61247fac6476ca0ea150111de2eea.png
[ce01815a89b9483691756b3d30edc1cd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/1920047f64464cd5a760432ff0d51b1a.png
[7b67db09ded74697ad205678536e8bb9.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/a54923115e4448c2847b3a4644a0186e.png
[ecb02727581145919dd91d3fe1312c4c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/0e25ac9f9121498e839a139aa92855bb.png
[e5d22bbe97cd4df999c504eef6fc7f90.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/71a08070153d4806aeed29a56855a165.png
[b1c9c533a88246bebc7e20e2b15aa1f8.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/d599a411491945e291309ac77aee3bfa.png
[dad2d45b5bc04dc2b1d6b7462b44e7f9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/d6732030388b45da820f9651438ab0c6.png
[2986683e1ee04ce39ffa4a8b1bd3be5b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/b0eca35e21324a4aafddf429f56d1772.png
[c72c489866dc4dfcaf3865b455b86d12.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/f504370a3f394e1fad0657b0cd80bbff.png
[268cc2a2099a42eb944f7ee8c66c69c7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/e283ec71efde4da59dfccd12740a0a79.png
[536e00621a894184929da9b723c71255.gif_pic_center]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/f92986766061466694cf4c5284408d01.png
[RabbitMQ]: https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html
[7f88aa92441d4056bcc5509da90e1e9f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/b9666be7df2e4652b001ab856a618a0b.png
[Link 1]: https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq
[3.8.9]: https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases/tag/3.8.9
[7690734bd3894bd7a6c71549253cab31.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/41a26eb872f14234b2999edeb9695fff.png
[1b6def4c722242e4abdaafd71baa2f1d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/101f0f18ad664ae9b6c0b175c95eb254.png
[85d2a922e77f42308e83b574e2848a8b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/bd40602b987c40d587facb185f04f4f5.png
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