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这篇文章给大家分享的是有关如何使用RabbitMQ实现延迟任务的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
开发过程中通常会碰到这样的需求：
淘宝订单业务：下单后 30min 之内没有付款，就自动取消订单。
饿了吗订餐通知：下单成功后 60s 之后给用户发送短信通知。
关闭空闲连接：服务器中有很多客户端的连接，空闲一段时间之后需要关闭之。
缓存：缓存中的对象，超过了空闲时间，从缓存中移出。
任务超时处理：在网络协议滑动窗口请求应答式交互时，处理超时未响应的请求。
失败重试机制：业务操作失败后，间隔一定的时间进行失败重试。
这类业务的特点就是：需要延迟工作，需要进行失败重试。一种比较笨的方式是使用一个后台线程，遍历所有对象，挨个检查。这种方法简单好用，但是对象数量过多时，可能存在性能问题，检查间隔时间不好设置，间隔时间过大，影响精确度，过小则存在效率问题，而且做不到按超时的时间顺序处理。
再比如常见的场景：
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。
场景二：订单下单之后30分钟后，如果用户没有付钱，则系统自动取消订单。
上述类似的需求是我们经常会遇见的问题。最常用的方法是定期轮训数据库，设置状态。在数据量小的时候并没有什么大的问题，但是数据量一大轮训数据库的方式就会变得特别耗资源。当面对千万级、上亿级数据量时，本身写入的IO就比较高，导致长时间查询或者根本就查不出来，更别说分库分表以后了。除此之外，还有优先级队列，基于优先级队列的JDK延迟队列，时间轮等方式。但如果系统的架构中本身就有RabbitMQ的话，那么选择RabbitMQ来实现类似的功能也是一种选择。
使用RabbitMQ来实现延迟任务必须先了解RabbitMQ的两个概念：消息的TTL和死信Exchange，通过这两者的组合来实现上述需求。
消息的TTL（Time To Live）
消息的TTL就是消息的存活时间。RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL。对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间，也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间，我们认为这个消息就死了，称之为死信。如果队列设置了，消息也设置了，那么会取小的。所以一个消息如果被路由到不同的队列中，这个消息死亡的时间有可能不一样（不同的队列设置）。这里单讲单个消息的TTL，因为它才是实现延迟任务的关键。
可以通过设置消息的expiration字段或者x-message-ttl属性来设置时间，两者是一样的效果。只是expiration字段是字符串参数，所以要写个int类型的字符串：
byte[] messageBodyBytes = "Hello, world!".getBytes();
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties();
properties.setExpiration("60000");
channel.basicPublish("my-exchange", "routing-key", properties, messageBodyBytes);当上面的消息扔到队列中后，过了60秒，如果没有被消费，它就死了。不会被消费者消费到。这个消息后面的，没有“死掉”的消息对顶上来，被消费者消费。死信在队列中并不会被删除和释放，它会被统计到队列的消息数中去。单靠死信还不能实现延迟任务，还要靠Dead Letter Exchange。
Dead Letter Exchanges
Exchage的概念在这里就不在赘述，一个消息在满足如下条件下，会进死信路由，记住这里是路由而不是队列，一个路由可以对应很多队列。
1. 一个消息被Consumer拒收了，并且reject方法的参数里requeue是false。也就是说不会被再次放在队列里，被其他消费者使用。
2. 上面的消息的TTL到了，消息过期了。
3. 队列的长度限制满了。排在前面的消息会被丢弃或者扔到死信路由上。
Dead Letter Exchange其实就是一种普通的exchange，和创建其他exchange没有两样。只是在某一个设置Dead Letter Exchange的队列中有消息过期了，会自动触发消息的转发，发送到Dead Letter Exchange中去。
实现延迟队列
延迟任务通过消息的TTL和Dead Letter Exchange来实现。我们需要建立2个队列，一个用于发送消息，一个用于消息过期后的转发目标队列。
生产者输出消息到Queue1，并且这个消息是设置有有效时间的，比如60s。消息会在Queue1中等待60s，如果没有消费者收掉的话，它就是被转发到Queue2，Queue2有消费者，收到，处理延迟任务。
具体实现步骤如下：
第一步， 首先需要创建2个队列。Queue1和Queue2。Queue1是一个消息缓冲队列，在这个队列里面实现消息的过期转发。如下图，设置Dead letter exchange和Dead letter routing key。设置这两个属性就是当消息在这个队列中expire后，采用哪个路由发送。这个dlx的exchange需要事先创建好，就是一个普通的exchange。由于我们还需要向Queue1发送消息，那么还需要创建一个exchange，并且和Queue1绑定。例子中，exchange同样取名：queue1。
我们还需要建一个Queue2，这个队列用于消息在Queue1中过期后转发的目标队列。所以这个Queue2队列建好以后，需要绑定Queue1设置的死信路由：dlx。完成Queue2的绑定以后，环境就搭建完成了。
第二步，实现消息的Producer。由于我们的目的是让进入Queue1的消息过期，然后自动转送到Queue2中，所以发送的时候，需要设置过期时间。
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setUsername("bsp");
factory.setPassword("123456");
factory.setVirtualHost("/");
factory.setHost("10.23.22.42");
factory.setPort(5672);
conn = factory.newConnection();
channel = conn.createChannel();
byte[] messageBodyBytes = "Hello, world!".getBytes();
byte i = 10;
while (i-- > 0) {
channel.basicPublish("queue1", "queue1", new AMQP.BasicProperties.Builder().expiration(String.valueOf(i * 1000)).build(),
new byte[] { i });
}上面的代码我模拟了1-10号消息，消息的内容里面是1-10。过期的时间是10-1秒。这里要注意，虽然10是第一个发送，但是它过期的时间最长。
第三步，实现消息的Consumer。Consumer就是延迟任务的具体实施者。由于具体的任务往往是一个比较耗时的任务，所以一般来说，任务一般在异步线程中执行。
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setUsername("bsp");
factory.setPassword("123456");
factory.setVirtualHost("/");
factory.setHost("10.23.22.42");
factory.setPort(5672);
conn = factory.newConnection();
channel = conn.createChannel();
channel.basicConsume("queue2", true, "consumer", new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,byte[] body) throws IOException {
long deliveryTag = envelope.getDeliveryTag();
//do some work async
System.out.println(body[0]);
}
});运行后如上面的程序，过了10s以后，消费者开始收到数据，但是它是一次性收到如下结果：
10、9 、8 、7 、6、5 、4 、3 、2 、1
Consumer第一个收到的还是10。虽然10是第一个放进队列，但是它的过期时间最长。所以由此可见，即使一个消息比在同一队列中的其他消息提前过期，提前过期的也不会优先进入死信队列，它们还是按照入库的顺序让消费者消费。如果第一进去的消息过期时间是1小时，那么死信队列的消费者也许等1小时才能收到第一个消息。参考官方文档发现“Only when expired messages reach the head of a queue will they actually be discarded (or dead-lettered).”只有当过期的消息到了队列的顶端（队首），才会被真正的丢弃或者进入死信队列。
所以在考虑使用RabbitMQ来实现延迟任务队列的时候，需要确保业务上每个任务的延迟时间是一致的。如果遇到不同的任务类型需要不同的延时的话，需要为每一种不同延迟时间的消息建立单独的消息队列。
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