rabbitmq知识库:

前言：

Rabbitmq舍弃了繁重的事务消息而使用了消息确认机制实现了分布式事务，实在是解耦之一大神器。但是其配置起来挺麻烦，各种参数，各种调整。但国内貌似资料很少，找来找去都找不到，自己撸一发先

1 发送确认

发送确认用来确保消息是否已送达消息队列。消息一旦到达消息服务，就会触发确认机制，可以分为两种情况：

1. 对于无法被路由的消息，一旦没法找到一个队列来消费它，就会触发确认无法消费，此时ack＝false。旦有一种情况例外，就是连exchange都没法找到，如果设置了mandatory, 此时就会先触发basic.return，就是会先触发returncallback回调。
2. 对于可以被路由的消息，当消息被（所有的？）queue接受时，会触发ack=true;对于设置了持久化（persistent）的消息，当消息成功的持久化到硬盘上才会触发；对于设置了镜像（mirror）的消息，那么是当所有的mirror接受到这个消息。

2 消费确认（Delivery Acknowledgements）

消费确认用来确保消费者是否成功的消费了消息。一旦有消费者成功注册到相应的消息服务，消息将会被消息服务通过basic.deliver推（push）给消费者，此时消息会包含一个deliver tag用来唯一的标识消息。如果此时是手动模式，就需要手动的确认消息已经被成功消费，否则消息服务将会重发消息（因为消息已经持久化到了硬盘上，所以无论消息服务是不是可能挂掉，都会重发消息）。而且必须确认，无论是成功或者失败，否则会引起非常严重的问题

3 死信交换机(Dead Letter Exchanges)

有三种情况可能进死信交换机

1. 被reject或者nack，并且requeue设置为false
2. 消息最大存活时间（TTL）超时
3. 消息数量超过最大队列长度

只需要设置一个args，就ok拉

channel.exchangeDeclare("some.exchange.name", "direct");Map
    
      args = new HashMap
     
      ();args.put("x-dead-letter-exchange", "some.exchange.name");channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args);
     
    

4 Qos

Channel Prefetch Setting (QoS)，表示当前channel中未应答消息的数目，如果超过了，队列中将不再接受新的消息。这里所谓的channel就是指从消息服务到消费者的一个通道，简单来说就是指消息从消息队列发送到消费者了，如果没收到应答，就算是一个Qos

加大这个值会增加消息的发送速度（Throughput），但是会加重消息队列的内存，所以100-300之间是一个比较理想的状态，可参考： :Channel Prefetch Setting (QoS)。

暴力的设置微100-300是存在一些问题的，如果太大，可能消息全部都压在消费者中而得不到消费，看起来队列是空的，实际上全部积压在客户端；如果太小则得不到消费，浪费资源。具体该怎么设置要根据实际的网络吞吐量、以及消费者的消费能力。比如果消费者很快，是内存操作，那么你设置很大，甚至不设置都可以；但是如果消费者很慢，比如是个数据库操作，那么很可能将消息全部积压到消费者而得不到响应

Qos同时也会存在一个问题，一个channel是会被多个消费者的，所以必须计算出所有消费者中未应答的数目，这显然是非常不合理的，而且很麻烦，所以可以改为设置每个消费者缓存（Prefetch Buf）可以允许的最大的数目。

例子：

// 1. 一下子设置所有的queue都是10条unacknowledgedChannel channel = ...;Consumer consumer = ...;channel.basicQos(10); // Per consumer limitchannel.basicConsume("my-queue", false, consumer);//2. 分别设置10条Channel channel = ...;Consumer consumer1 = ...;Consumer consumer2 = ...;channel.basicQos(10); // Per consumer limitchannel.basicConsume("my-queue1", false, consumer1);channel.basicConsume("my-queue2", false, consumer2);//3. 分别设置channel和consume，个人不推荐Channel channel = ...;Consumer consumer1 = ...;Consumer consumer2 = ...;channel.basicQos(10, false); // Per consumer limitchannel.basicQos(15, true);  // Per channel limitchannel.basicConsume("my-queue1", false, consumer1);channel.basicConsume("my-queue2", false, consumer2);

5 channelCacheSize

当前最大允许空闲的最大channel数。如果在高并发的环境中，如果值过小的话channel会关关开开非常频繁。所以在1.6的版本中,spring amqp将这个值从1提高到了25。同时你也可以从RabbitMQ Admin中心观察到channel关关开开，那么就可以考虑增大cache的值了。

当你遇到 connetion error的错误时，就可以考虑增大channel cache size了。

6 其它参数和配置

delivery tags

通道（channel）中的消息标志，按照正数递增，消息队列中用来标识消息的唯一标识

Blocked Connection Notifications

当消息服务器资源不足时，会向所有的生产者发送这个消息，我们可以捕获这个消息并做处理，资源可以是内存不足，cpu负载过重等等。

ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();Connection connection = factory.newConnection();connection.addBlockedListener(new BlockedListener() {    public void handleBlocked(String reason) throws IOException {        // Connection is now blocked    }    public void handleUnblocked() throws IOException {        // Connection is now unblocked    }});

话说真出现block了也应该是在管理台直接给出警告，不过也可以做一下避免异常

Multiple

全应答标识。如果设置为true，一条消息应答了，那么之前的全部消息将被应答。比如目前channel中有delivery tags为5,6,7,8的消息，那么一旦8被应答，那么5，6，7将都被应答，如果设置为false，那么5，6，7将不会被应答。（不建议设置，毕竟一个channel中会绑定好多consumer）

basic.nack

当消息服务发生异常时，不会发送basic.ack，反而会发送一个basic.nack，而且不会自动requeue，此时需要消息发送方手动处理，进行重发。只有一种情况会发送nack：“basic.nack will only be delivered if an internal error occurs in the Erlang process responsible for a queue”

1 mq配置的listener到什么地方，是配置到每个微服务、或者是配置到mq中？如果在每个服务里面都配置concurency，是不是随着节点的增加，listener数量也会无限增加？