RabbitMQ(二) RabbitMQ高级特性

偏执的太偏执、 2023-02-15 03:45 103阅读 0赞

消息如何保障100%的投递成功

什么是生产端的可靠性投递

  • 保障消息的成功发出
  • 保障MQ节点的成功接收
  • 发送端收到MQ节点(Borker)确认应答
  • 完善的消息进行补偿机制

生产端-可靠性投递(一)

  • 消息落库，对消息状态进行打标
  • 消息的延迟投递，做二次确认，回调检查

生产端-可靠性投递(二)

消息落库，对消息状态进行打标
在这里插入图片描述

#

消息落库，对消息进行打标（对消息设置状态，发送中，broker收到，）

定时器轮训，检测未发送的消息，进行二次投递，最大努力尝试(设置最大次数)

  • step1 消息落库(唯一的消息id) ,一定是数据库入库成功以后在进行发送消息
  • step2 发送消息 到MQ Broker
  • step3 Broker Confirm (发送消息确认)
  • step4 生产者ConfirmListener (异步监听，Broker回送的响应)
  • step5 成功，通过messageId更新消息状态

补偿

分布式定时任务，抓取数据(超过第一时长)，尝试重发，重试次数限制

生产端-可靠性投递(三)

消息的延迟投递，做二次确认，回调检查 （最大限度的减少消息落库）
在这里插入图片描述
方案一在高并发场景下，每次消息落库，影响性能（IO操作）

step1: 业务消息落库 ,一定是数据库入库成功以后在进行发送消息

step2:第一次消息的发送

step3:延迟消息的检测

step4:监听,处理完，生成一条新消息

step5:通过队列发送，确认 不是之前的ack

幂等性概念

幂等性是什么

借鉴数据库的乐观锁机制

执行一条更新SQL

  1. update t_reps set count=count-1,version=version+1  where verison=1

消费端幂等性保障

在业务高峰期，如何避免消息的重复消费问题

消费端实现幂等性，就意味着，我们的消息永远不会被消费多次，即时收到多条一样的消息。

幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。
https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/how-to-ensure-that-messages-are-not-repeatedly-consumed.md

业界主流的幂等性操作

  • 唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重
  • 利用Redis的原子性实现

方案一：

唯一ID+指纹码机制

  • 唯一ID+指纹码机制，利用数据库主键去重
  • select count(1) from t_order where id=唯一id+指纹码
  • 好处：实现简单
  • 坏处：高并发下有数据库写入的性能瓶颈
  • 解决方案：跟进ID进行分库分表进行路由算法

方案二：利用Redis的原子性实现

Confirm确认消息

理解Confirm消息确认机制：

  • 消息的去人，是指生产者投递消息后，如果Broker收到消息，则会给生产者一个应答
  • 生产者进行接收应该，用来确定这条消息是否正常的发送到broker，这种方式也是消息的可靠性投递的核心保障

confirm确认消息流程解析
在这里插入图片描述
confirm确认消息实现

  • 第一步：在channel上开启确认模式： channel.sconfirmSelect()
  • 第二步：在channel上添加监听：addConfirmListener,监听成功和失败的返回结果，根据具体的结果对消息进行重新发送、或记录日志等后续处理。

示例

生产者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception {         
  4.         //1 创建ConnectionFactory
  5.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  6.         connectionFactory.setHost("localhost");
  7.         connectionFactory.setPort(5672);
  8.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  10.         //2 获取C onnection
  11.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  13.         //3 通过Connection创建一个新的Channel
  14.         Channel channel = connection.createChannel();        
  15.         //4 指定我们的消息投递模式: 消息的确认模式 
  16.         channel.confirmSelect();
  18.         String exchangeName = "test_confirm_exchange";
  19.         String routingKey = "confirm.save";
  21.         //5 发送一条消息
  22.         String msg = "Hello RabbitMQ Send confirm message!";
  23.         channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, null, msg.getBytes());
  25.         //6 添加一个确认监听
  26.         channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() { 
  27.             //失败
  28.             // deliveryTag 消息唯一标签
  29.             @Override
  30.             public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { 
  31.                 System.err.println("-------no ack!-----------");
  32.             }
  34.             //成功
  35.             @Override
  36.             public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { 
  37.                 System.err.println("-------ack!-----------");
  38.             }
  39.         });        
  40.     }
  41. }

消费者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  5.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         //1 创建ConnectionFactory
  9.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  10.         connectionFactory.setHost("localhost");
  11.         connectionFactory.setPort(5672);
  12.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  14.         //2 获取C onnection
  15.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  17.         //3 通过Connection创建一个新的Channel
  18.         Channel channel = connection.createChannel();
  20.         String exchangeName = "test_confirm_exchange";
  21.         String routingKey = "confirm.#";
  22.         String queueName = "test_confirm_queue";
  24.         //4 声明交换机和队列 然后进行绑定设置, 最后制定路由Key
  25.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true);
  26.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
  27.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
  29.         //5 创建消费者 
  30.         QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(channel);
  31.         channel.basicConsume(queueName, true, queueingConsumer);
  33.         while(true){ 
  34.             Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery();
  35.             String msg = new String(delivery.getBody());
  37.             System.err.println("消费端: " + msg);
  38.         }
  41.     }
  42. }

Return消息机制

  • Return Listener 用于处理一些不可路由的消息。
  • 我们的消息生产者，通过指定一个Exchange和RoutingKey,把消息送达到某一个队列中取，然后我们的消费者监听队列，进行消费处理操作。
  • 但是在某些情况下，如果我们在发送消息的时候，当前的Exchange不存在或者指定的路由key路由不到，这个时候如果我们需要监听这种不可达的消息，就要使用Return Listener

配置

在基础API上有一个关键的配置项

Mandatory:如果为true，则监听器会接收到路由不可达的消息，然后进行后续处理，如果为false,那么broker端自动删除该消息。

流程
在这里插入图片描述
生产者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  4.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  7.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  8.         connectionFactory.setHost("localhost");
  9.         connectionFactory.setPort(5672);
  10.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  12.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  13.         Channel channel = connection.createChannel();
  15.         String exchange = "test_return_exchange";
  16.         String routingKey = "return.save";
  17.         String routingKeyError = "abc.save";
  19.         String msg = "Hello RabbitMQ Return Message";
  22.         channel.addReturnListener(new ReturnListener() { 
  23.             @Override
  24.             public void handleReturn(int replyCode, String replyText, String exchange,
  25.                     String routingKey, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
  27.                 System.err.println("---------handle return----------");
  28.                 //响应码 312
  29.                 System.err.println("replyCode: " + replyCode);
  30.                 //NO_ROUTE
  31.                 System.err.println("replyText: " + replyText);
  32.                 System.err.println("exchange: " + exchange);
  33.                 System.err.println("routingKey: " + routingKey);
  34.                 System.err.println("properties: " + properties);
  35.                 System.err.println("body: " + new String(body));
  36.             }
  37.         });
  40.         channel.basicPublish(exchange, routingKeyError, true, null, msg.getBytes());
  42.         //channel.basicPublish(exchange, routingKeyError, true, null, msg.getBytes()); 
  43.     }
  44. }

消费者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  4.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  5.         connectionFactory.setHost("localhost");
  6.         connectionFactory.setPort(5672);
  7.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  12.         String exchangeName = "test_return_exchange";
  13.         String routingKey = "return.#";
  14.         String queueName = "test_return_queue";
  16.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
  17.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
  18.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);    
  19.         QueueingConsumer queueingConsumer = new QueueingConsumer(channel);
  20.         channel.basicConsume(queueName, true, queueingConsumer);
  22.         while(true){ 
  23.             Delivery delivery = queueingConsumer.nextDelivery();
  24.             String msg = new String(delivery.getBody());
  25.             System.err.println("消费者: " + msg);
  26.         }    
  27.     }
  28. }

消费者自定义监听

  • 我们一般就是在代码中编写while循环，进行consumer.nextDelivery方法获取下一条消息，然后进行消费处理！
  • 但是我们使用自定义的Consumer更加的方便，解耦性更加的强，也是在实际工作中最常用的使用方式！

实现方式

自定义类，继承 DefaultConsumer
在这里插入图片描述
生产者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  5.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  7.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  8.         connectionFactory.setHost("localhost");
  9.         connectionFactory.setPort(5672);
  10.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  12.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  13.         Channel channel = connection.createChannel();
  15.         String exchange = "test_consumer_exchange";
  16.         String routingKey = "consumer.save";
  18.         String msg = "Hello RabbitMQ Consumer Message";
  20.         for(int i =0; i<5; i ++){ 
  21.             channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
  22.         }
  24.     }
  25. }

自定义消费者

  1. /** * 自定义消费者 * @author niugang */
  2. public class MyConsumer extends DefaultConsumer { 
  5.     public MyConsumer(Channel channel) { 
  6.         super(channel);
  7.     }
  9.     @Override
  10.     public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
  11.         System.err.println("-----------consume message----------");
  12.         //消费标签
  13.         System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
  14.         System.err.println("envelope: " + envelope);
  15.         System.err.println("properties: " + properties);
  16.         System.err.println("body: " + new String(body));
  17.     }
  20. }

消费者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  5.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  8.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  9.         connectionFactory.setHost("localhost");
  10.         connectionFactory.setPort(5672);
  11.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  13.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  14.         Channel channel = connection.createChannel();
  17.         String exchangeName = "test_consumer_exchange";
  18.         String routingKey = "consumer.#";
  19.         String queueName = "test_consumer_queue";
  21.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
  22.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
  23.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
  25.         channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));
  28.     }
  29. }

消费端限流

什么是消费端的限流

  • 假设一个场景，首先，我们RabbitMQ服务器上有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况：
  • 巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据；
  • RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能，即在非自动确认消息(autoAck为false)的前提下，如果一定数目的消息(通过基于consume或者channel设置Qos的值)未被确认前，不进行消费新的消息。
  • void BasicQos(uint prefetchSize,ushort prefetchCount,bool global);
  • prefetchSize:0 #这里为0表示不限制
  • prefetchCount: 会告诉RabbitMQ不要同时给一个消费者推送多于N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则该consumer将block掉，直到有消息ack; (prefetchCount等于1即可)
  • global:true\false 是否将上面设置应用于channel
  • 简单来说，就是上面限制是channel级别的还是consumer级别；

生产者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  5.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  7.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  8.         connectionFactory.setHost("localhosy");
  9.         connectionFactory.setPort(5672);
  10.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  12.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  13.         Channel channel = connection.createChannel();
  15.         String exchange = "test_qos_exchange";
  16.         String routingKey = "qos.save";
  18.         String msg = "Hello RabbitMQ QOS Message";
  20.         for(int i =0; i<5; i ++){ 
  21.             channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, null, msg.getBytes());
  22.         }
  24.     }
  25. }

自定义消费者

  1. public class MyConsumer extends DefaultConsumer { 
  4.     private Channel channel ;
  6.     public MyConsumer(Channel channel) { 
  7.         super(channel);
  8.         this.channel = channel;
  9.     }
  11.     @Override
  12.     public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
  13.         System.err.println("-----------consume message----------");
  14.         System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
  15.         System.err.println("envelope: " + envelope);
  16.         System.err.println("properties: " + properties);
  17.         System.err.println("body: " + new String(body));
  18.         //ack 注释掉后 控制台只会接收到一条消息
  19.         channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
  21.     }
  23. }

消费者

  1. /** * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  4.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  5.         connectionFactory.setHost("localhost");
  6.         connectionFactory.setPort(5672);
  7.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  11.         String exchangeName = "test_qos_exchange";
  12.         String queueName = "test_qos_queue";
  13.         String routingKey = "qos.#";
  15.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
  16.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
  17.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
  19.         //1 限流方式 第一件事就是 autoAck设置为 false
  20.         //prefetchCount broker 给 消费者 最大推送消息数量
  21.         channel.basicQos(0, 1, false);
  22.         //手工签收
  23.         channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));    
  24.     }
  25. }

消息ACK与重回队列

消费端的手工ACK和NACK

  • 消费端进行消费的时候，如果由于业务异常我们可以进行日志的记录，然后进行补偿
  • 如果由于服务器宕机等严重问题，那我们就需要手工进行ACK保障消费端消费成功

消费端的重回队列

  • 消费端重回队列是为了对没有处理成功的消息，把消息重新会递给Broker (requeue属性设置)
  • 一般我们在实际应用中，都会关闭重回队列，也就是设置为false;

生产者

  1. /** * ack 测试生产者 * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  5.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  6.         connectionFactory.setHost("localhost");
  7.         connectionFactory.setPort(5672);
  8.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  11.         String exchange = "test_ack_exchange";
  12.         String routingKey = "ack.save";
  13.         for(int i =0; i<5; i ++){ 
  15.             Map<String, Object> headers = new HashMap<String, Object>();
  16.             headers.put("num", i);
  17.             //设置消息属性
  18.             AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
  19.                     .deliveryMode(2).expiration("1000")
  20.                     .contentEncoding("UTF-8")
  21.                     .headers(headers)
  22.                     .build();
  23.             String msg = "Hello RabbitMQ ACK Message " + i;
  24.             channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
  25.         }
  27.     }
  28. }

自定义消费者

  1. /** * 自定义消费者 * @author niugang */
  2. public class MyConsumer extends DefaultConsumer { 
  5.     private Channel channel ;
  7.     public MyConsumer(Channel channel) { 
  8.         super(channel);
  9.         this.channel = channel;
  10.     }
  12.     @Override
  13.     public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
  14.         System.err.println("-----------consume message----------");
  15.         System.err.println("body: " + new String(body));
  16.         try { 
  17.             Thread.sleep(2000);
  18.         } catch (InterruptedException e) { 
  19.             e.printStackTrace();
  20.         }
  21.         if((Integer)properties.getHeaders().get("num") == 0) { 
  22.             //multiple 是否是批量
  23.             //requeue 重新添加到队列尾部
  24.             channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
  25.         } else { 
  26.             channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
  27.         }
  29.     }
  30. }

消费者

  1. /** * 消费者 * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  4.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  5.         connectionFactory.setHost("localhost");
  6.         connectionFactory.setPort(5672);
  7.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  11.         String exchangeName = "test_ack_exchange";
  12.         String queueName = "test_ack_queue";
  13.         String routingKey = "ack.#";
  14.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
  15.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null);
  16.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
  17.         // 手工签收 必须要关闭 autoAck = false
  18.         channel.basicConsume(queueName, false, new MyConsumer(channel));
  20.     }
  21. }

TTL队列/消息

TTL

  • TTL是Time To Live的缩写，也就是生存时间
  • RabbitMQ支持消息的过期时间，在消息发送时可以进行指定。
  • RabbitMQ支持队列的过期时间，从消息入队列开始计算，只要超过了队列的超时时间配置，那么消息会自动的删除。

在控制台创建队列
在这里插入图片描述
在控制台创建exchange 并添加binding 然后发送消息，然后在队列页面可以看到消息自动被队列剔除
在这里插入图片描述
原生API设置TTL

  1. AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
  2.                     .expiration("1000").build();

Spring AMQP设置TTL

  1. MessageProperties messageProperties = new MessageProperties();
  2.  //消息过期时间
  3. messageProperties.setExpiration("1000");
  4. Message stringMessage = new Message("Hello Springboot RabbitMQ".getBytes(), messageProperties);

死信队列

死信队列：DLX ,Dead-Letter-Exchange

  • 利用DLX，当消息在一个队列中变成死信（dead message）之后，它能被重新publish到另一个Exchange，这个Exchange就是DLX;

消息变成死信有以下几种情况：

  • 消息被拒绝(basic.reject/basic.nack) 并且requeue=false;
  • 消息TTL过期
  • 队列达到最大长度

死信队列详细解释

DLX也是一个正常的Exchange,和一般的Exchange没有区别，它能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性。
当这个队列中有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。
可以监听这个队列中消息做相应的处理，这个特性可以弥补RabbitMQ3.0以前支持的immediate参数的功能；

死信队列具体设置

step1:首先需要设置死信队列的exchange和queue,然后进行绑定

例如定义如下exchange和queue

  • Exchange:dlx.echange
  • Queue:dlx.queue
  • RoutingKey:#

step2:

然后我们进行正常声明交换机、队列、绑定，只不过我们需要在队列上加上一个参数即可：arguments.put(“x-dead-letter-exchange”,“dlx.exchange”);

这样消息在过期、requeue、队列在达到最大长度时，消息就可以直接路由到死信队列。

在这里插入图片描述
生产者

  1. /** * 私信队列 生产端 * * @author niugang */
  2. public class Producer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  4.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  5.         connectionFactory.setHost("localhost");
  6.         connectionFactory.setPort(5672);
  7.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  11.         //自定义普通的exchange
  12.         String exchange = "test_dlx_exchange";
  13.         String routingKey = "dlx.save";
  14.         String msg = "Hello RabbitMQ DLX Message";
  15.         for (int i = 0; i < 1; i++) { 
  16.             AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
  17.                     .deliveryMode(2)
  18.                     .contentEncoding("UTF-8")
  19.                     //过期时间为10s
  20.                     .expiration("10000")
  21.                     .build();
  22.             channel.basicPublish(exchange, routingKey, true, properties, msg.getBytes());
  23.         }
  25.     }
  26. }

自定义消息消费

  1. /** * 自定义消息消费 * * @author niugang */
  2. public class MyConsumer extends DefaultConsumer { 
  3.     public MyConsumer(Channel channel) { 
  4.         super(channel);
  5.     }
  7.     @Override
  8.     public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { 
  9.         System.err.println("-----------consume message----------");
  10.         System.err.println("consumerTag: " + consumerTag);
  11.         System.err.println("envelope: " + envelope);
  12.         System.err.println("properties: " + properties);
  13.         System.err.println("body: " + new String(body));
  14.     }
  15. }

生产者

  1. /** * 死信队列消费端 * * @author niugang */
  2. public class Consumer { 
  3.     public static void main(String[] args) throws Exception { 
  4.         ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  5.         connectionFactory.setHost("localhost");
  6.         connectionFactory.setPort(5672);
  7.         connectionFactory.setVirtualHost("/");
  9.         Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  10.         Channel channel = connection.createChannel();
  12.         // 这就是一个普通的交换机 和 队列 以及路由
  13.         String exchangeName = "test_dlx_exchange";
  14.         String routingKey = "dlx.#";
  15.         String queueName = "test_dlx_queue";
  17.         channel.exchangeDeclare(exchangeName, "topic", true, false, null);
  19.         Map<String, Object> agruments = new HashMap<String, Object>(16);
  20.         //设置死信队列exchange 这些具体的参数可以通过rabbitmq控制台查看
  21.         agruments.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange");
  22.         //这个agruments属性，要设置到声明队列上
  23.         channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, agruments);
  24.         channel.queueBind(queueName, exchangeName, routingKey);
  26.         //要进行死信队列的声明:
  27.         channel.exchangeDeclare("dlx.exchange", "topic", true, false, null);
  28.         channel.queueDeclare("dlx.queue", true, false, false, null);
  29.         channel.queueBind("dlx.queue", "dlx.exchange", "#");
  31.         channel.basicConsume(queueName, true, new MyConsumer(channel));
  32.     }
  33. }

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