RabbitMQ之消息可靠性死信交换机惰性队列及集群

Posted 2023-02-28 Henrik-Yao

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了RabbitMQ之消息可靠性死信交换机惰性队列及集群相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一.消息可靠性
二.死信交换机
三.惰性队列
- 1.消息堆积问题
- 2.惰性队列
四.MQ集群

MQ的一些常见问题

消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费一次
延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递
高可用问题：如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题
消息堆积问题：如何解决数百万消息堆积，无法及时消费的问题

一.消息可靠性

消息可靠性问题

发送时丢失：
生产者发送的消息未送达exchange
消息到达exchange后未到达queue
MQ宕机，queue将消息丢失
consumer接收到消息后未消费就宕机

1.生产者消息确认

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。消息发送到MQ以后，会返回一个结果给发送者，表示消息是否处理成功。结果有两种请求：

publisher-confirm，发送者确认
消息成功投递到交换机，返回ack
消息未投递到交换机，返回nack
publisher-return，发送者回执
消息投递到交换机了，但是没有路由到队列。返回ACK，及路由失败原因

确认机制发送消息时，需要给每个消息设置一个全局唯一id，以区分不同消息，避免ack冲突

SpringAMQP实现生产者确认

在publisher微服务的application.yml中添加配置：

spring:  
	rabbitmq:    
		publisher-confirm-type: correlated 
	    publisher-returns: true     
	    template:      
	    	mandatory: true

配置说明：

publish-confirm-type：开启publisher-confirm，这里支持两种类型：
simple：同步等待confirm结果，直到超时
correlated：异步回调，定义ConfirmCallback，MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback
publish-returns：开启publish-return功能，同样是基于callback机制，不过是定义ReturnCallback
template.mandatory：定义消息路由失败时的策略。true，则调用ReturnCallback；false：则直接丢弃消息

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此需要在项目启动过程中配置：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Slf4j
@Configuration
public class CommonConfig implements ApplicationContextAware 
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException 
        // 获取RabbitTemplate
        RabbitTemplate rabbitTemplate = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);
        // 设置ReturnCallback
        rabbitTemplate.setReturnCallback((message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> 
            // 投递失败，记录日志
            log.info("消息发送失败，应答码，原因，交换机，路由键,消息",
                     replyCode, replyText, exchange, routingKey, message.toString());
            // 如果有业务需要，可以重发消息
        );

ConfirmCallback可以在发送消息时指定，因为每个业务处理confirm成功或失败的逻辑不一定相同

public void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException 
    // 1.消息体
    String message = "hello, spring amqp!";
    // 2.全局唯一的消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 3.添加callback
    correlationData.getFuture().addCallback(
        result -> 
            if(result.isAck())
                // 3.1.ack，消息成功
                log.debug("消息发送成功, ID:", correlationData.getId());
            else
                // 3.2.nack，消息失败
                log.error("消息发送失败, ID:, 原因",correlationData.getId(), result.getReason());
            
        ,
        ex -> log.error("消息发送异常, ID:, 原因",correlationData.getId(),ex.getMessage())
    );
    // 4.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("task.direct", "task", message, correlationData);

    // 休眠一会儿，等待ack回执
    Thread.sleep(2000);

2.消息持久化

默认情况下，交换机、队列、消息都是持久化的

MQ默认是内存存储消息，开启持久化功能可以确保缓存在MQ中的消息不丢失
交换机持久化：

@Bean
public DirectExchange simpleExchange()
    // 三个参数：交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否自动删除
    return new DirectExchange("simple.direct", true, false);

队列持久化：

@Bean
public Queue simpleQueue()
    // 使用QueueBuilder构建队列，durable就是持久化的
    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();

消息持久化，SpringAMQP中的的消息默认是持久的，可以通过MessageProperties中的DeliveryMode来指定的：

Message msg = MessageBuilder        
	.withBody(message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)) // 消息体      
	.setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT) // 持久化       
	.build();

3.消费者消息确认

RabbitMQ支持消费者确认机制，即：消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执，MQ收到ack回执后才会删除该消息。而SpringAMQP则允许配置三种确认模式：

manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。
auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack
none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除

配置方式是修改application.yml文件，添加下面配置：

修改consumer服务的application.yml文件，添加下面内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 关闭ack

4.消费失败重试机制

当消费者出现异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重新发送给消费者，然后再次异常，再次requeue，无限循环，导致mq的消息处理飙升，带来不必要的压力

可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列

修改consumer服务的application.yml文件，添加内容：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        retry:
          enabled: true # 开启消费者失败重试
          initial-interval: 1000 # 初识的失败等待时长为1秒
          multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval
          max-attempts: 3 # 最大重试次数
          stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false

重启consumer服务，重复之前的测试。可以发现：

在重试3次后，SpringAMQP会抛出异常AmqpRejectAndDontRequeueException，说明本地重试触发了
查看RabbitMQ控制台，发现消息被删除了，说明最后SpringAMQP返回的是ack，mq删除消息了

消费者失败消息处理策略

在开启重试模式后，重试次数耗尽，如果消息依然失败，则需要有MessageRecoverer接口来处理，它包含三种不同的实现：

RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式
ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队
RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机

比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理

1）在consumer服务中定义处理失败消息的交换机和队列

@Bean
public DirectExchange errorMessageExchange()
    return new DirectExchange("error.direct");

@Bean
public Queue errorQueue()
    return new Queue("error.queue", true);

@Bean
public Binding errorBinding(Queue errorQueue, DirectExchange errorMessageExchange)
    return BindingBuilder.bind(errorQueue).to(errorMessageExchange).with("error");

2）定义一个RepublishMessageRecoverer，关联队列和交换机

@Bean
public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate)
    return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");

如何确保RabbitMQ消息的可靠性？

开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列
开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失
开启消费者确认机制为auto，由spring确认消息处理成功后完成ack
开启消费者失败重试机制，并设置MessageRecoverer，多次重试失败后将消息投递到异常交换机，交由人工处理

二.死信交换机

1.死信

当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：

消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为false
消息是一个过期消息，超时无人消费
要投递的队列消息满了，无法投递

如果这个包含死信的队列配置了dead-letter-exchange属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为死信交换机（Dead Letter Exchange，检查DLX）

2.TTL

TTL，也就是Time-To-Live。如果一个队列中的消息TTL结束仍未消费，则会变为死信，ttl超时分为两种情况：

消息所在的队列设置了存活时间
消息本身设置了存活时间

接收超时死信的死信交换机

在consumer服务的SpringRabbitListener中，定义一个新的消费者，并且声明死信交换机、死信队列：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "dl.ttl.queue", durable = "true"),
    exchange = @Exchange(name = "dl.ttl.direct"),
    key = "ttl"
))
public void listenDlQueue(String msg)
    log.info("接收到 dl.ttl.queue的延迟消息：", msg);

声明一个队列，并且指定TTL

要给队列设置超时时间，需要在声明队列时配置x-message-ttl属性：

@Bean
public Queue ttlQueue()
    return QueueBuilder.durable("ttl.queue") // 指定队列名称，并持久化
        .ttl(10000) // 设置队列的超时时间，10秒
        .deadLetterExchange("dl.ttl.direct") // 指定死信交换机
        .build();

注意，这个队列设定了死信交换机为dl.ttl.direct

声明交换机，将ttl与交换机绑定：

@Bean
public DirectExchange ttlExchange()
    return new DirectExchange("ttl.direct");

@Bean
public Binding ttlBinding()
    return BindingBuilder.bind(ttlQueue()).to(ttlExchange()).with("ttl");

发送消息，但是不指定TTL：

@Test
public void testTTLQueue() 
    // 创建消息
    String message = "hello, ttl queue";
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    // 记录日志
    log.debug("发送消息成功");

发送消息的日志：

查看下接收消息的日志：

因为队列的TTL值是10000ms，也就是10秒。可以看到消息发送与接收之间的时差刚好是10秒。

发送消息时，设定TTL

在发送消息时，也可以指定TTL：

@Test
public void testTTLMsg() 
    // 创建消息
    Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello, ttl message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setExpiration("5000")
        .build();
    // 消息ID，需要封装到CorrelationData中
    CorrelationData correlationData = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct", "ttl", message, correlationData);
    log.debug("发送消息成功");

查看发送消息日志：

接收消息日志：

)]

这次，发送与接收的延迟只有5秒。说明当队列、消息都设置了TTL时，任意一个到期就会成为死信

消息超时的两种方式

给队列设置ttl属性，进入队列后超过ttl时间的消息变为死信
给消息设置ttl属性，队列接收到消息超过ttl时间后变为死信

3.延迟队列

利用TTL结合死信交换机，可以实现了消息发出后，消费者延迟收到消息的效果。这种消息模式就称为延迟队列（Delay Queue）模式

延迟队列的使用场景包括：

延迟发送短信
用户下单，如果用户在15 分钟内未支付，则自动取消
预约工作会议，20分钟后自动通知所有参会人员

因为延迟队列的需求非常多，所以RabbitMQ的官方也推出了一个插件，原生支持延迟队列效果

安装延迟队列插件

官方的安装指南地址为：https://blog.rabbitmq.com/posts/2015/04/scheduling-messages-with-rabbitmq

上述文档是基于linux原生安装RabbitMQ，然后安装插件

下面是基于Docker来安装RabbitMQ插件

执行下面的命令来运行MQ容器，注意需要将plugins挂载出去：

docker run \\
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=henrik \\
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \\
 -v mq-plugins:/plugins \\
 --name mq \\
 --hostname mq1 \\
 -p 15672:15672 \\
 -p 5672:5672 \\
 -d \\
 rabbitmq:3.8-management

RabbitMQ有一个官方的插件社区，地址为：https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html

其中包含各种各样的插件，包括DelayExchange插件

下载对应版本后放到插件目录

安装插件需要进入MQ容器内部来执行安装。我的容器名为mq，所以执行下面命令：

docker exec -it mq bash

执行时，请将其中的 -it 后面的mq替换为你自己的容器名.

进入容器内部后，执行下面命令开启插件：

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

SpringAMQP使用延迟队列插件

elayExchange的本质还是官方的三种交换机，只是添加了延迟功能。因此使用时只需要声明一个交换机，交换机的类型可以是任意类型，然后设定delayed属性为true即可

然后向这个delay为true的交换机中发送消息，一定要给消息添加一个header：x-delay，值为延迟的时间，单位为毫秒

三.惰性队列

1.消息堆积问题

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题

解决消息堆积有三种种思路：

增加更多消费者，提高消费速度
在消费者内开启线程池加快消息处理速度
扩大队列容积，提高堆积上限

2.惰性队列

从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列

惰性队列的特征如下：

接收到消息后直接存入磁盘而非内存
消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
支持数百万条的消息存储

而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定x-queue-mode属性为lazy即可。可以通过命令行将一个运行中的队列修改为惰性队列：

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '"queue-mode":"lazy"' --apply-to queues

命令解读：

rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
set_policy ：添加一个策略
Lazy ：策略名称，可以自定义
"^lazy-queue$" ：用正则表达式匹配队列的名字
'"queue-mode":"lazy"' ：设置队列模式为lazy模式
--apply-to queues：策略的作用对象，是所有的队列

用SpringAMQP声明惰性队列分两种方式：

@Bean的方式：
注解方式：

消息堆积问题的解决方案

队列上绑定多个消费者，提高消费速度
使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息

惰性队列的优点

基于磁盘存储，消息上限高
没有间歇性的page-out，性能比较稳定

惰性队列的缺点

基于磁盘存储，消息时效性会降低
性能受限于磁盘的IO

四.MQ集群

1.集群分类

RabbitMQ的是基于Erlang语言编写，而Erlang又是一个面向并发的语言，天然支持集群模式。RabbitMQ的集群有两种模式：

•普通集群：是一种分布式集群，将队列分散到集群的各个节点，从而提高整个集群的并发能力

•镜像集群：是一种主从集群，普通集群的基础上，添加了主从备份功能，提高集群的数据可用性

镜像集群虽然支持主从，但主从同步并不是强一致的，某些情况下可能有数据丢失的风险。因此在RabbitMQ的3.8版本以后，推出了新的功能：仲裁队列来代替镜像集群，底层采用Raft协议确保主从的数据一致性

2.普通集群

集群结构和特征

普通集群，或者叫标准集群（classic cluster），具备下列特征：

会在集群的各个节点间共享部分数据，包括：交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
当访问集群某节点时，如果队列不在该节点，会从数据所在节点传递到当前节点并返回
队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失

结构如图：

部署

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

部署3节点的普通模式集群

主机名	控制台端口	amqp通信端口
mq1	8081 —> 15672	8071 —> 5672
mq2	8082 —> 15672	8072 —> 5672
mq3	8083 —> 15672	8073 —> 5672

集群中的节点标示默认都是：rabbit@[hostname]，因此以上三个节点的名称分别为：

rabbit@mq1
rabbit@mq2
rabbit@mq3

获取cookie

RabbitMQ底层依赖于Erlang，而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言，默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。

要使两个节点能够通信，它们必须具有相同的共享秘密，称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。

每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

在之前启动的mq容器中获取一个cookie值，作为集群的cookie。执行下面的命令：

docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

可以看到cookie值如下：

FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ

接下来，停止并删除当前的mq容器，我们重新搭建集群。

docker rm -f mq

powershell

在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf：

cd /tmp
# 创建文件
touch rabbitmq.conf

文件内容如下：

loopback_users.guest = false
listeners.tcp.default = 5672
cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_config
cluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1
cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2
cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3

再创建一个文件，记录cookie

cd /tmp
# 创建cookie文件
touch .erlang.cookie
# 写入cookie
echo "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > .erlang.cookie
# 修改cookie文件的权限
chmod 600 .erlang.cookie

准备三个目录,mq1、mq2、mq3：

cd /tmp
# 创建目录
mkdir mq1 mq2 mq3

然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3：

# 进入/tmp
cd /tmp
# 拷贝
cp rabbitmq.conf mq1
cp rabbitmq.conf mq2
cp rabbitmq.conf mq3
cp .erlang.cookie mq1
cp .erlang.cookie mq2
cp .erlang.cookie mq3

启动集群

创建一个网络：

docker network create mq-net

docker volume create

运行命令

docker run -d --net mq-net \\
-v $PWD/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \\
-v $PWD/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=henrik \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \\
--name mq1 \\
--hostname mq1 \\
-p 8071:5672 \\
-p 8081:15672 \\
rabbitmq:3.8-management

docker run -d --net mq-net \\
-v $PWD/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \\
-v $PWD/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=henrik \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \\
--name mq2 \\
--hostname mq2 \\
-p 8072:5672 \\
-p 8082:15672 \\
rabbitmq:3.8-management

docker run -d --net mq-net \\
-v $PWD/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \\
-v $PWD/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=henrik \\
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \\
--name mq3 \\
--hostname mq3 \\
-p 8073:5672 \\
-p 8083:15672 \\
rabbitmq:3.8-management

3.镜像集群

镜像集群：本质是主从模式，具备下面的特征：

交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
创建队列的节点被称为该队列的主节点，备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
主宕机后，镜像节点会替代成新的主

结构如图：

镜像模式的特征

默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点

但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点

用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用

当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据。

总结如下：

镜像队列结构是一主多从（从就是镜像）
所有操作都是主节点完成，然后同步给镜像节点
主宕机后，镜像节点会替代成新的主（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）
不具备负载均衡功能，因为所有操作都会有主节点完成（但是不同队列，其主节点可以不同，可以利用这个提高吞吐量）

镜像模式的配置

镜像模式的配置有3种模式：

ha-mode	ha-params	效果
准确模式exactly	队列的副本量count	集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出以上是关于RabbitMQ之消息可靠性死信交换机惰性队列及集群的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 RabbitMQ-消息可靠性&延迟消息 RRabbitMQ05_消息可靠性投递ACK限流处理TTL队列死信交换机延迟队列 RabbitMq高级特性之死信队列通俗易懂超详细内含案例 Rabbitmq之发布确认高级回退消息备份交换机幂等性优先级队列惰性队列 RabbitMQ学习（中）——交换机死信队列和延迟队列 RabbitMQ-消息堆积&高可用 (c)2006-2024 SYSTEM All Rights Reserved IT常识

ha-mode

ha-params

效果

准确模式exactly

队列的副本量count

集群中队列副本（主服务器和镜像服务器之和）的数量。count如果为1意味着单个副本：即队列主节点。count值为2表示2个副本：1个队列主和1个队列镜像。换句话说：count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count，则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1，并且包含镜像的节点出

以上是关于RabbitMQ之消息可靠性死信交换机惰性队列及集群的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

RabbitMQ-消息可靠性&延迟消息

RRabbitMQ05_消息可靠性投递ACK限流处理TTL队列死信交换机延迟队列

RabbitMq高级特性之死信队列通俗易懂超详细内含案例

Rabbitmq之发布确认高级回退消息备份交换机幂等性优先级队列惰性队列

RabbitMQ学习（中）——交换机死信队列和延迟队列

RabbitMQ-消息堆积&高可用