消息中间件基于队列模型实现异步/同步传输数据 作用：可以实现支撑高并发、异步解耦、流量削峰、降低耦合度。
其实呢，所谓的死信交换机就是一个普通交换机，只不过是某个队列用dead-letter-exchange这个属性绑定到一起了，当这个队列出现了死信，就会丢到我们这个死信交换机里了，就有点像垃圾桶一样的了。
1.源码获取地址 文章末尾有源代码地址 https://www.sunnyblog.top/detail.html?id=1265257400324063232 本章节主要实现消息的延迟消费，在学
在注册流程中，数据写DB是主流程，但注册后给用户发优惠券或欢迎短信是分支流程，时效性也不强。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
已经被加入到死信队列中了, 为啥是3呢, 应为我之前测试了两次, 这个时候, 如果是写业务的话, 就可以通过消费死信队列的消息, 完成消费失败的, 或者过期的补偿了~
在微服务架构中，我们常常使用异步化的手段来提升系统的 吞吐量 和 解耦 上下游，而构建异步架构最常用的手段就是使用 消息队列(MQ)，那异步架构怎样才能实现数据一致性呢？本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
RabbitMQ 是一个生产者/消费者模型，生产者生产消息到队列中，而消费者从队列中拿消息进行消费，两者并不直接交互。
在消息队列选型时，我们调研了市场上比较常用ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ，Kafka。
接口是为http协议的情况下，最好不要处理比较耗时的业务逻辑，耗时的业务逻辑应该单独交给多线程或者是mq处理。
优秀的项目都由同步、异步和定时任务三种处理模式相辅相成。其中当属异步编程充满坑点。
下图是一个非常典型的生产环境的问题，很多公司都会在生产系统里使用MQ，即消息队列。
比如有一个订单系统，还要一个库存系统，用户下订单后要调用库存系统来处理，直接调用话，库存系统出现问题咋办呢？
但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了，它还有两个令人头疼的问题：重复消费和乱序。
应该是处理此条消息的时候，实体类未序列化？然后我重试下，将实体类序列化去掉，这在运行时会直接异常的，目前原因不详。
DLX，Dead Letter Exchange 的缩写，又死信邮箱、死信交换机。DLX就是一个普通的交换机，和一般的交换机没有任何区别。 当消息在一个队列中变成死信（dead message）时，通过这个交换机将死信发送到死信队列中（指定好相关参数，rabbitmq会自动发送）。
延迟消费。比如：用户生成订单之后，需要过一段时间校验订单的支付状态，如果订单仍未支付则需要及时地关闭订单；用户注册成功之后，需要过一段时间比如一周后校验用户的使用情况，如果发现用户活跃度较低，则发送邮件或者短信来提醒用户使用。
现在网上很多面试题，主要是针对技术本身的提问，比如：你聊聊对Dubbo的理解？你说说分布式事务是什么？
官方的解决方案是主从集群（备份）方案 zookeeper集群 Replicated（瑞pk得） levelDB就是之前在讲消息持久化kahaDB的另一种消息持久化方案，这种方案的性能会比较好 activemq集群
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了33道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中...
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中...
今天我们来分享RabbitMQ消息队列。 其中，MQ(Message Queue)翻译过来就是消息队列的意思。RabbitMQ作为消息队列中的优秀平台且开源，被很多公司使用。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，基于AMQP，本篇给大家总结了29道RabbitMQ知识点或者说面试题，可以收藏一波了，持续更新中…
在分布式系统中，消息队列（MQ）是实现服务解耦、异步消息处理、流量削峰等目的的关键组件。然而，消息传递过程中不可避免会遇到失败情况，如何处理MQ的重试失败和数据异常，是每个Java高级开发者必须面对的问题。本文将从设计和架构的角度出发，结合实际代码示例，深入探讨如何优雅地处理这些挑战。
【1】MQ：MessageQueue，消息队列。 队列，是一种FIFO 先进先出的数据结构。消息由生产者发送到MQ进行排队，然后按原来的顺序交由消息的消费者进行处理。QQ和微信就是典型的MQ。
在上一篇中，介绍了RabbitMQ中的死信队列是什么，何时使用以及如何使用RabbitMQ的死信队列。相信通过上一篇的学习，对于死信队列已经有了更多的了解，这一篇的内容也跟死信队列息息相关，如果你还不了解死信队列，那么建议你先进行上一篇文章的阅读。
场景一：物联网系统经常会遇到向终端下发命令，如果命令一段时间没有应答，就需要设置成超时。
ActiveMQ 支持同步、异步两种发送的模式将消息发送到 Broker，模式的选择对发送延时有巨大的影响。producer 能达到怎样的产出率(产出率=发送数据总量/时间)主要受发送延时的影响，使用异步发送可以显著的提高发送的性能。ActiveMQ 默认使用异步发送通的模式：除非明确指定使用同步发送的方式或者在未使用事务的前提下发送持久化的消息，这两种情况都是同步发送的。 如果没有使用事务且发送的是持久化的消息，每一次发送都是同步发送的且会阻塞 producer 直到 Broker 返回一个确认，表示消息己经被安全的持久化到磁盘。确认机制提供了消息安全的保障，但同时会阻塞客户端带来了很大的延时。很多高性能的应用，允许在失败的情况下有少量的数据丢失。如果你的应用满足这个特点，你可以使用异步发送来提高生产率，即使发送的是持久化的消息。 异步投递可以最大化 produer 端的发送效率。通常在发送消息量比较密集的情况下使用异步发送，它可以很大的提升 producer 性能；不过这也带来了额外的问题，就是需要消耗较多的 Client 端内存同时也会导致 Broker 端性能消耗增加；此外它不能有效的确保消息的发送成功。
消息发送的几种模式 4种交换器类型 Direct Exchange: 直连交换器 小结：直连交换器发送消息会根据路由和交换机的绑定关系发送到队列 如果交换器名称为"",将使用默认交换器 默认交换器不会绑定任何队列，mq会直接把route_key当做queue名称去查找 Fanout Exchange: 分发交换器（扇出交换器） 小结: 分发交换器发送消息会分发至所有和其有绑定的队列中，这样消息会被多个消费者
MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。
第二十七章 新版消息队列RabbitMQ回顾和容器化安装部署 第1集 基于Linux服务器安装RabbitMQ容器化部署 简介：Docker安装RabbitMQ消息队列 阿里云安装RabbitMQ 最少 2核4g或者推荐 2核8g（用家人账号购买，接近1折，初次买1年或者3年） 登录个人的Linux服务器 ssh root@8.129.113.233 Docker安装RabbitMQ 地址：https://hub.docker.com/_/rabbitmq/ #拉取镜像 docker pull ra
在业务开发过程中，我们常常需要做一些定时任务，这些任务一般用来做监控或者清理任务，比如在订单的业务场景中，用户在创建订单后一段时间内，没有完成支付，系统将自动取消该订单，并将库存返回到商品中，又比如在微信中，用户发出红包24小时后，需要对红包进行检查，是否已领取完成，如未领取完成，将剩余金额退回到发送者钱包中，同时销毁该红包。
MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？ 前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容，本篇内容将主要介绍Consumer端消费失败的异常流程。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现）
在实际生产中，很难保障前三点的完全可靠，比如在极端的环境中，生产者发送消息失败了，发送端在接受确认应答时突然发生网络闪断等等情况，很难保障可靠性投递，所以就需要有第四点完善的消息补偿机制。
典型的场景有微信、支付宝等第三方支付回调接口，会在用户支付后3秒、5秒、30秒等等时间后向应用服务器发送回调请求，确保应用服务器可以正确收到消息。
本篇文章聊聊消息队列相关的东西，内容局限于我们为什么要用消息队列，消息队列究竟解决了什么问题，消息队列的选型。
最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了，就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下，这样在用的时候心里也更有把握
RabbitMQ支持给队列内的消息设置过期时间和给消息单独过期时间，那么结合死信队列我们就可以做到消息的延迟发送了； 大概是以下步骤 1.创建延迟队列并设置消息的过期时间,绑定一个死信队列 2.不创建该队列的消费者，让其内部消息根据过期时间自动过期 3.创建死信队列的消费者，使其每次消费死亡的消息；
广播模式：每个队列绑定到Exchange(交换机) 交换机把消息发送给绑定的所有队列
RabbitMQ转载原文【推荐】:https://www.jianshu.com/p/78847c203b76
在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。所以，在消费者的代码中，一定要在业务逻辑的最后一步return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS
新建项目rabbitmqdemo02,新建模块producer-springboot
先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer将消息投递到broker或者直接到queue里了，consumer从queue取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致queue中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。
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