发布确认

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。

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，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认 的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

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 MessageIndividually() throws Exception {
    Channel channel = RabbitmqUtils.getChannel();
    //开启发布确认
    channel.confirmSelect();
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
    //开始时间
    long begin = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT ; i++) {
        String message = String.valueOf(i);
        channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
        boolean b = channel.waitForConfirms();
        if (b){
            System.out.println("确认发布成功");
        }
    }
    //结束时间
    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

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地 提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是: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 MessageBatch() throws Exception {
    Channel channel = RabbitmqUtils.getChannel();
    //开启发布确认
    channel.confirmSelect();
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
    //开始时间
    long begin = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT ; i++) {
        String message = String.valueOf(i);
        channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes());
    }
    boolean b = channel.waitForConfirms();
    if (b){
        System.out.println("确认发布成功");
    }
    //结束时间
    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 （常用）

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说， 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功， 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

public static void MessageAsync() throws Exception {
    Channel channel = RabbitmqUtils.getChannel();
    String queueName = UUID.randomUUID().toString();
    channel.confirmSelect();
    channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);
    /**
     * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况
     * 1.轻松的将序号与消息进行关联
     * 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号
     * 3.支持并发访问
     */
    ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new
            ConcurrentSkipListMap<>();
    //开始时间
    long begin = System.currentTimeMillis();
    /**
     * 确认收到消息的一个回调
     * 参数:
     *      消息序列号
     *      是否批处理 true 可以确认小于等于当前序列号的消息
     *      false 确认当前序列号消息
     */

    ConfirmCallback ackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple)->{
        if (multiple) {
            //返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 map
            ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed =
                    outstandingConfirms.headMap(deliveryTag, true);
            //清除该部分未确认消息
            confirmed.clear();
        }else{
            //只清除当前序列号的消息
            outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
        }
        System.out.println(deliveryTag+"发送成功");
    };
    ConfirmCallback nackCallback = (long deliveryTag, boolean multiple)->{
        String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag);
        System.out.println(message+"发送失败");
    };
    /**
     * 添加一个异步确认的监听器
     * 1.确认收到消息的回调
     * 2.未收到消息的回调
     */
    channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);

    for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
        String message = "发布的消息:"+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());
    }
    //结束时间
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) +"ms");
}

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。

最后

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