【初始RabbitMQ】发布订阅的实现

发布确认原理

生产者将信道设置成 confirm 模式，一旦信道进入 confirm 模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号，此外 broker 也可以设置 basic.ack 的 multiple 域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理

confirm 模式最大的好处在于他是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条 nack 消息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息

简单的来说发布确认的作用就是防止数据丢失

发布确认的策略

开启发布确认的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在channel上调用该方法

单个确认发布

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能够继续发布，waitForConfirmsOrDie(long) 这个方法发只有在消息被确认的时候才能够返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认就会抛出异常

这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了

public static void publicMessageIndividually() throws IOException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        /*
         *生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的信息是否持久化（磁盘）默认情况时在内存
         * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否消费共享 true是允许
         * 4.是否自动删除 最后一个消费者断开连接之后 该队列是否自动删除 true自动删除 false不自动删除
         * 5.其他参数 延迟消息等
         */
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            //服务器返回false或超时内未返回，生产者可以消息重新发送
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if(flag){
                System.out.println("消息发布成功！");
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }

批量确认发布

上面的方式发布时是很慢的，与单个等待确认相比，先发布一批消息让然后一起确认可以极大地提高吞吐量。缺点就是：当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布

    public static void publishMessageBatch() throws IOException, InterruptedException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        //批量确认消息大小
        int batchSize = 100;
        //未确定消息
        int outstandingMessageCount = 0;
        long begin = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i+"";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            outstandingMessageCount++;
            if(outstandingMessageCount==batchSize){
                channel.waitForConfirms();
                outstandingMessageCount=0;
            }
        }
        if(outstandingMessageCount>0){
            channel.waitForConfirms();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }

异步确认发布

异步确认发布通常指的是在消息发布过程中，消息的生产者（或发送方）在发送消息后，不需要等待消息被消费者（或接收方）确认接收，而是可以继续进行其他操作。这种异步确认的机制可以提高系统的并发性和效率

在具体实现上，异步确认发布通常涉及到以下几个步骤：

消息生产者将消息发送到消息队列或中间件中
消息队列或中间件在接收到消息后，会为每条消息分配一个唯一的序列号或ID
消息队列或中间件将消息投递到相应的消费者队列中
消费者从自己的消费者队列中拉取消息并进行处理
消费者在处理完消息后，会向消息队列或中间件发送一个确认消息，表示该消息已经被成功处理
消息队列或中间件在接收到消费者的确认消息后，会将该确认消息与原始消息的序列号或ID进行匹配，确认该消息已经被成功处理
消息队列或中间件会向消息生产者发送一个异步确认消息，通知消息生产者该消息已经被成功处理

public static void publishMessageAsync() throws IOException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
        //开启发布确定
        channel.confirmSelect();
        /**
         * 线程安全有序的一个哈希表，适合用于高并发情况
         * 1、轻松将序号和消息进行关联
         * 2、轻松批量删除条目 只需要给到序列号
         * 3、支持高并发访问
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long,String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiple)->{
            //是否是批量处理
            if(multiple){
                //返回的是小于等于(如果是小于等于需要在参数中加true)当前序列号的未确认消息 是一个 map
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(deliveryTag,true);
                confirmed.clear();
            }else{
                //只清除当前序列号的消息
                outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            }
            System.out.println("确认消息"+deliveryTag);
        };
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag,multiple)->{
            String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag);
            System.out.println("发布的消息"+message+"未被确认，序列号"+deliveryTag);
           // System.out.println("未确认消息"+deliveryTag);
        };
        //准备消息的监听器 监听哪些消息成功 哪些消息失效
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);
        //批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = "消息"+i;
            /**
             * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号
             * 通过序列号与消息体进行一个关联
             * 全部都是未确认的消息体
             */
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }

以上 3 种发布确认速度对比

单独发布消息：同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限

批量发布消息：批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题

异步处理：最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些

花费时间对比

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        //单个确认发布
        ConfirmMessage.publicMessageIndividually();//发布1000个单独确认消息,耗时47298ms
        //批量确认发布
        ConfirmMessage.publishMessageBatch();//发布1000个批量确认消息,耗时866ms
        //异步确认发布
        ConfirmMessage.publishMessageAsync();//发布1000个批量确认消息,耗时104ms
    }

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