RabbitMQ---TTL与死信

（一）TTL

1.TTL概念

 TTL又叫过期时间
RabbitMQ可以对队列和消息设置TTL，当消息到达过期时间还没有被消耗时就会自动删除
注：这里我们说的对队列设置TTL,是对队列上的消息设置TTL并不是对队列自己，不是说队列过期时间到了，队列被删除，而是消息到达此队列后会给他设定一个过期时间，这个时间到了，消息会删除，不是队列删除（如果同时此消息自己带有TTL过期时间，按短的来）
2.设置消息的TTL

  那我们说可以对队列和消息设置TTL
  那我们现在来先写对每条消息设置TTL(就是针对每一条消息设置消息的expiration参数，单元是毫秒)
那我们来看生产者代码（这里设置文件不需要去更改）

1. @RequestMapping("ttl")
2.     public String TTLPro(){
3.         String s1="ttl test";
4.         Message message=new Message(s1.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
5.         message.getMessageProperties().setExpiration("10000");
6.         RabbitTemplate.convertAndSend(Constants.TTL_EXCHANGE,"ttl",message);
7.         return "发送成功";
8.     }

复制代码

  我们来看征象，我这里设置过期时间为10s，按理说到达队列后，如果10s钟还没有被消耗掉，就会自动过期 

10s后 

 如果我们不设置TTL就表现消息不会过期，如果设置为0的化，就表现除非此时可以直接将消息给消耗者，否者就会被丢弃
 3.设置队列的TTL

  设置队列的TTL是比较简单的，但是注意，我们队列如果存在的话，我们是不可以直接改代码，然后更改队列的设置信息的，同时交换机也是这样，如果我们想改，可以再声明个队列，大概把队列先删了再创建（此时队列上的消息会丢失）

设置队列过期时间，只需要在队列上设置ttl属性就可以，我这里设置了5s

此时我们队列的特性就又多了个TTL 
 然后我们继承向接口发送消息

5s后就酿成了（真的是5s 哄人是g）

4.两者区别 

 设置队列TTL属性的方法，一旦消息过期，就会立刻从队列中删除
 设置消息TTL的方法，一旦消息过期（且不是队列中第一个消息），消息并不会立刻删除，而是在要发送给消耗者之进步行判定，如果过期了再删
 那我们就有疑问了，这是为什么呢？   本质上，是为了提高性能，因为设置队列的过期时间，他们消息的最长存在时间就是队列的过期时间，所有消息的存在时间都小于等于队列过期时间，所以此时队列中已过期的元素大部分都在队列头部，RabbitMQ只需要定期从队头开始扫描是否有过期消息即可
  而设置消息TTL，每条消息的过期时间都不同，如果想要删除所有过期时间，就需要扫描整个队列，很影响性能，所以不如等到用到了此消息，再判定是否过期，如果过期了再删除
（二）死信

1.死信概念

 死信就是因为一些原因（包括消息过期，消息被拒绝接收，队列到达最大长度）无法被消耗的消息。
 那既然有这些无法被处理的信息，那一定就有存储他们的队列，有队列就要有交换机，那么这个队列就叫做死信队列（DLQ），这个交换机就叫死信交换机（DLX）
 本质上与正常的交换机和队列没什么区别

消息酿成死信后，会被发送到死信交换机，然后由死信交换机绑定到死信队列中
2.代码演示

起首我们要声明一个死信队列和死信交换机举行绑定，哪至于正常的队列，我们就用刚刚的TTL为5的队列吧

1.    @Bean("ttlExchange")
2.     public Exchange ttlExchange(){
3.         return ExchangeBuilder.directExchange(Constants.TTL_EXCHANGE).durable(true).build();
4.     }
5.     @Bean("ttlQueue")
6.     public Queue ttlQueue(){
7.         return QueueBuilder.durable(Constants.TTL_QUEUE).ttl(5000)
8.                 .deadLetterExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE).deadLetterRoutingKey("dead")
9.                 .build();
10.     }
11.     @Bean("ttlBind")
12.     public Binding ttlBind(@Qualifier("ttlExchange") Exchange ackExchange,@Qualifier("ttlQueue") Queue queue){
13.         return BindingBuilder.bind(queue).to(ackExchange).with("ttl").noargs();
14.     }
15.     @Bean("deadExchange")
16.     public Exchange deadExchange(){
17.         return ExchangeBuilder.directExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE).durable(true).build();
18.     }
19.     @Bean("deadQueue")
20.     public Queue deadQueue(){
21.         return QueueBuilder.durable(Constants.DEAD_QUEUE).build();
22.     }
23.     @Bean("deadBind")
24.     public Binding deadBind(@Qualifier("deadExchange") Exchange ackExchange,@Qualifier("deadQueue") Queue queue){
25.         return BindingBuilder.bind(queue).to(ackExchange).with("dead").noargs();
26.     }

复制代码

然后我们发送消息等待5s看一下

 
然后我们看看刚才绑定死信交换机的谁人队列特征

 
我们发现又多了两个特征
那验证完TTL过后，我们来看消息被拒绝的情况
起首我们要把消息确认模式改成手动确认，然后拒绝接收消息

1. @RabbitListener(queues = Constants.TTL_QUEUE)
2.     public void ListenerQueue2(Message message,Channel channel) throws IOException {
3.         long Tag=message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
4.         try {
5.             System.out.println("接收到消息: "+ new String(message.getBody())+" TagID: "
6.                     +Tag);
7.             int num=3/0;     //模拟失败
8.             channel.basicAck(Tag,false);
9.             System.out.println("处理完成");
10.         }catch (Exception e){
11.             channel.basicReject(Tag,false);
12.         }
13.     }

复制代码

然后我们调用接口，看死信队列，我们发现确实多了一条死信消息 

 
那第三种产存亡信的消息是，队列满了，那我们就需要更改一下我们队列 

1. @Bean("ttlQueue")
2.     public Queue ttlQueue(){
3.         return QueueBuilder.durable(Constants.TTL_QUEUE).ttl(5000)
4.                 .deadLetterExchange(Constants.DEAD_EXCHANGE)
5.                 .deadLetterRoutingKey("dead")
6.                 .maxLength(5l)
7.                 .build();
8.     }

复制代码

 
此时我们注意我们要的是long范例，如果传错了会给我们报错的

那我们再来看这个队列

 我们发现又多了一个特征
我们到此已经给队列设置5个特征了，我们来分别看一下
1）D：设置队列为长期化的
2）TTL：设置队列的过期时间
3）Lim：设置队列的最大长度
4）DLX：设置了死信交换机
5）DLK：设置了死信RoutingKey
3.死信面试题

死信概念，死信来源，死信场景
前两个我们都说过了，这里主要说一下死信的应用场景
比如我们用户付出订单，付出体系会给我们订单体系返回当前订单的付出状态
 为了保障付出信息不丢失，需要使用死信队列机制，当消息消耗异常时，会放到死信队列中（有可能存在用户付出，但是消息没有被消耗大概异常拒绝的情况），此时我们放到死信队列中，再对这个数据举行处理（可能是人工确认）
还有一些应用场景包括：
消息丢弃，直接丢弃这些无法处理的消息，避免他们占用体系资源
日志收集：将死信消息作为日志收集，用于后续分析和定位


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