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正在學RabbitMQ，特此記錄一下，這里就不講RabbitMQ基礎了，直接進入主題。
我們都知道，消息從生產端到消費端消費要經過3個步驟：
生產端發送消息到RabbitMQ；
RabbitMQ發送消息到消費端；
消費端消費這條消息；
這3個步驟中的每一步都有可能導致消息丟失，消息丟失不可怕，可怕的是丟失了我們還不知道，所以要有一些措施來保證系統的可靠性。
這里的可靠并不是一定就100%不丟失了，磁盤損壞，機房爆炸等等都能導致數據丟失，當然這種都是極小概率發生，能做到99.999999%消息不丟失，就是可靠的了。
下面來具體分析一下問題以及解決方案。
生產端可靠性投遞，即生產端要確保將消息正確投遞到RabbitMQ中。生產端投遞的消息丟失的原因有很多，比如消息在網絡傳輸的過程中發生網絡故障消息丟失，或者消息投遞到RabbitMQ時RabbitMQ掛了，那消息也可能丟失，而我們根本不知道發生了什么。針對以上情況，RabbitMQ本身提供了一些機制。
事務消息機制由于會嚴重降低性能，所以一般不采用這種方法，我就不介紹了，而采用另一種輕量級的解決方案——confirm消息確認機制。
什么是confirm消息確認機制？顧名思義，就是生產端投遞的消息一旦投遞到RabbitMQ后，RabbitMQ就會發送一個確認消息給生產端，讓生產端知道我已經收到消息了，否則這條消息就可能已經丟失了，需要生產端重新發送消息了。
通過下面這句代碼來開啟確認模式：
channel.confirmSelect();// 開啟發送方確認模式
然后異步監聽確認和未確認的消息：
channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
//消息正確到達broker
@Override
public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.out.println("已收到消息");
//做一些其他處理
}
//RabbitMQ因為自身內部錯誤導致消息丟失，就會發送一條nack消息
@Override
public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
System.out.println("未確認消息，標識：" + deliveryTag);
//做一些其他處理，比如消息重發等
}
});這樣就可以讓生產端感知到消息是否投遞到RabbitMQ中了，當然這樣還不夠，稍后我會說一下極端情況。
那消息持久化呢？我們知道，RabbitMQ收到消息后將這個消息暫時存在了內存中，那這就會有個問題，如果RabbitMQ掛了，那重啟后數據就丟失了，所以相關的數據應該持久化到硬盤中，這樣就算RabbitMQ重啟后也可以到硬盤中取數據恢復。那如何持久化呢？
message消息到達RabbitMQ后先是到exchange交換機中，然后路由給queue隊列，最后發送給消費端。
所有需要給exchange、queue和message都進行持久化：
exchange持久化：
//第三個參數true表示這個exchange持久化 channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct", true);
queue持久化：
//第二個參數true表示這個queue持久化 channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, null);
message持久化：
//第三個參數MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示這條消息持久化 channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
這樣，如果RabbitMQ收到消息后掛了，重啟后會自行恢復消息。
到此，RabbitMQ提供的幾種機制都介紹完了，但這樣還不足以保證消息可靠性投遞RabbitMQ中，上面我也提到了會有極端情況，比如RabbitMQ收到消息還沒來得及將消息持久化到硬盤時，RabbitMQ掛了，這樣消息還是丟失了，或者RabbitMQ在發送確認消息給生產端的過程中，由于網絡故障而導致生產端沒有收到確認消息，這樣生產端就不知道RabbitMQ到底有沒有收到消息，就不好做接下來的處理。
所以除了RabbitMQ提供的一些機制外，我們自己也要做一些消息補償機制，以應對一些極端情況。接下來我就介紹其中的一種解決方案——消息入庫。
消息入庫，顧名思義就是將要發送的消息保存到數據庫中。
首先發送消息前先將消息保存到數據庫中，有一個狀態字段status=0，表示生產端將消息發送給了RabbitMQ但還沒收到確認；在生產端收到確認后將status設為1，表示RabbitMQ已收到消息。
這里有可能會出現上面說的兩種情況，所以生產端這邊開一個定時器，定時檢索消息表，將status=0并且超過固定時間后（可能消息剛發出去還沒來得及確認這邊定時器剛好檢索到這條status=0的消息，所以給個時間）還沒收到確認的消息取出重發（第二種情況下這里會造成消息重復，消費者端要做冪等性），可能重發還會失敗，所以可以做一個最大重發次數，超過就做另外的處理。
這樣消息就可以可靠性投遞到RabbitMQ中了，而生產端也可以感知到了。
既然已經可以讓生產端100%可靠性投遞到RabbitMQ了，那接下來就改看看消費端的了，如何讓消費端不丟失消息。
默認情況下，以下3種情況會導致消息丟失：
在RabbitMQ將消息發出后，消費端還沒接收到消息之前，發生網絡故障，消費端與RabbitMQ斷開連接，此時消息會丟失；
在RabbitMQ將消息發出后，消費端還沒接收到消息之前，消費端掛了，此時消息會丟失；
消費端正確接收到消息，但在處理消息的過程中發生異?；蝈礄C了，消息也會丟失。
其實，上述3中情況導致消息丟失歸根結底是因為RabbitMQ的自動ack機制，即默認RabbitMQ在消息發出后就立即將這條消息刪除，而不管消費端是否接收到，是否處理完，導致消費端消息丟失時RabbitMQ自己又沒有這條消息了。
所以就需要將自動ack機制改為手動ack機制。
消費端手動確認消息：
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
try {
//接收到消息，做處理
//手動確認
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
} catch (Exception e) {
//出錯處理，這里可以讓消息重回隊列重新發送或直接丟棄消息
}
};
//第二個參數autoAck設為false表示關閉自動確認機制，需手動確認
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {});這樣，當autoAck參數置為false，對于RabbitMQ服務端而言，隊列中的消息分成了兩個部分：
一部分是等待投遞給消費端的消息；
一部分是已經投遞給消費端，但是還沒有收到消費端確認信號的消息。
如果RabbitMQ一直沒有收到消費端的確認信號，并且消費此消息的消費端已經斷開連接或宕機（RabbitMQ會自己感知到），則RabbitMQ會安排該消息重新進入隊列（放在隊列頭部），等待投遞給下一個消費者，當然也有能還是原來的那個消費端，當然消費端也需要確保冪等性。
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