1、幂等性

1）概念

用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。

如：支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。

在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入事务中即可，发生错误立即回滚，但是在响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等

2）解决思路

MQ消费者的幂等性的解决一般使用 全局ID 或者写个 唯一标识 ；比如：时间戳或者 UUID 或者订单消费者消费MQ中的消息，也可利用MQ的该id来判断，或者可按自己的规则生成一个全局唯一id，每次消费消息时用该id先判断该消息是否已消费过。
在海量订单生成的业务高峰期，生产端有可能就会重复发生了消息，这时候消费端就要实现幂等性，这就意味着消息永远不会被消费多次，即使收到了一样的消息。

业界主流的幂等性有两种操作

唯一ID + 指纹码机制，利用数据库主键去重
- 指纹码：我们的一些规则或者时间戳加别的服务给到的唯一信息码，它并不一定是我们系统生成的，基本都是由我们的业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个id是否存在数据库中；优势就是实现简单，就一个拼接，然后查询判断是否重复；劣势就是在高并发时，如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈，当然也可以采用分库分表提升性能，但也不是我们最推荐的方式。
Redis原子性
- 利用 redis 执行 setnx 命令，天然具有幂等性，从而实现不重复消费

2、优先级队列

1）使用场景

订单催付：客户在天猫下的订单，淘宝会及时将订单推送给客户，如果在用户设定的时间内未付款，那么就会给用户推送一条短信提醒。但是，天猫商家肯定是要分大客户和小客户的，比如像苹果，小米这样大商家的订单必须得到优先处理，而曾经的后端系统是使用 redis 来存放的定时轮询。redis 只能用 List 做一个简简单单的消息队列，并不能实现一个优先级的场景，所以订单量大了以后，采用 RabbitMQ 进行改造和优化；如果发现是大客户的订单，给一个相对比较高的优先级，否则就是默认优先级。

2）介绍

优先级的使用：消息在队列中出现积压的情况下，才会使用优先级

队列设置优先级参数：Arguments：x-max-priority = 10 ，优先级的取值范围：0 ~ 255，值越大，优先级越高

Map<String, Object> arguments = new HashMap<>();
// 官方允许是0-255之间，此处设置10，允许优先级范围为0-10，不要设置过大，浪费CPU与内存
arguments.put("x-max-priority",10);
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,false,false,arguments);

消息需要设置优先级

// 设置优先级 .priority(5)
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().priority(5).build();  
// 发送消息
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,properties,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

3）代码实现

SpringBoot实现

（1）配置文件/类

配置文件

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.19.101
    port: 5672
    username: admin
    password: admin

配置类

package com.tuwer.config;

import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.core.QueueBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author 土味儿
 * Date 2022/3/29
 * @version 1.0
 * 优先级队列配置类
 * 使用默认交换机，不需要配置
 */
@Configuration
public class PriorityQueueConfig {
    /**
     *  优先级队列
     */
    public static final String PRIORITY_QUEUE_NAME = "priority.queue";

    /**
     * 获取优先级队列
     */
    @Bean("priorityQueue")
    public Queue getPriorityQueue(){
        // 简写
        //return QueueBuilder.durable(PRIORITY_QUEUE_NAME).maxPriority(10).build();

        // 通用写法
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(1);
        arguments.put("x-max-priority", 10);
        return QueueBuilder.durable(PRIORITY_QUEUE_NAME).withArguments(arguments).build();
    }
}

（2）生产者

package com.tuwer.controller;

import com.tuwer.config.PriorityQueueConfig;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.core.MessageProperties;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

/**
 * @author 土味儿
 * Date 2022/3/29
 * @version 1.0
 */
@RestController
@RequestMapping("/pri")
public class PriorityProducerController {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("/sendMsg")
    public String sendMsg() {
        String msg = "";
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            msg = "info" + i;
            // 设置消息优先级
            MessageProperties messageProperties = new MessageProperties();
            if (i == 5) {
                // 当i=5时，优先级为5，否则优先级为默认：0
                messageProperties.setPriority(5);
            }
            // 生成发送消息
            Message message = new Message(msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), messageProperties);
            // 发送消息
            rabbitTemplate.sendAndReceive(
                    "",
                    PriorityQueueConfig.PRIORITY_QUEUE_NAME,
                    message);
        }

        return "Ok!";
    }
}

（3）消费者

第一次启动项目时，注释掉@Component，等消息全部发送到队列中（让消息在队列中产生积压），第二次启动项目时再开启 @Component 去消费

package com.tuwer.consumer;

import com.tuwer.config.ConfirmConfig;
import com.tuwer.config.PriorityQueueConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author 土味儿
 * Date 2022/3/29
 * @version 1.0
 */
@Slf4j
@Component
public class PriorityQueueConsumer {
    /**
     * 监听优先级队列
     * @param message
     */
    @RabbitListener(queues = PriorityQueueConfig.PRIORITY_QUEUE_NAME)
    public void receiveConfirmMsg(Message message){
        String msg = new String(message.getBody());
        log.info("接收到的消息：【{}】", msg);
    }
}

（4）运行测试

启动项目：注释掉消费者中的@Component，只发送不接收

再次启动项目：开启消费者（@Component），接收消费

3、惰性队列

1、使用场景

RabbitMQ 从 3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。

惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中；它的一个重要的设计目标：能够支持更长的队列，即支持更多的消息存储。

当消费者由于各种各样的原因（比如：消费者下线、宕机，或者是由于维护而关闭等）而致使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。

默认情况下，当生产者将消息发送到 RabbitMQ 的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中，这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时，也会在内存中驻留一份备份。当RabbitMQ 需要释放内存的时候，会将内存中的消息存至磁盘中，这个操作会耗费较长的时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMQ 的开发者们一直在升级相关的算法，但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候。

2、两种模式

队列具备两种模式：default 和 lazy，默认的为 default 模式，在3.6.0之前的版本无需做任何变更。

lazy模式：即为惰性队列的模式，设置方式：

通过调用 channel.queueDecare 方法，在参数中设置

// 如果要通过声明的方式改变已有队列的模式的话，那么只能先删除队列，然后再重新声明一个新的。
Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode","lazy");
channel.queueDeclare( "myqueue", false, false, false,args);