四、发布确认
4.1 发布确认原理
broker：中间件
生产者将信道设置成 confirm 模式，一旦信道进入 confirm 模式，所有在该信道上面发布的 消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队 列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出
4.2 发布确认的策略
4.2.1 开启发布确认的方法
//开启发布确认channel.confirmSelect();
4.2.2 单个确认发布
这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。
这种确认方式有一个最大的缺点就是:**发布速度特别的慢，**因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。
public class ConfirmMessage { public static void main(String[] args) throws Exception { //单个确认 ConfirmMessage.publishMessageIndividual(); } // Individual 单独的，个别的 public static void publishMessageIndividual() throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); String queueName = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null); //开启发布确认 channel.confirmSelect(); //开始时间 long begin = System.currentTimeMillis(); //批量发消息 for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) { String message = i + ""; channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); boolean flag = channel.waitForConfirms(); if (flag) { System.out.println("消息发送成功"); } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息，耗时" + (end - begin) + "ms"); }}
4.2.3 批量确认发布
上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。
public class ConfirmMessage { public static void main(String[] args) throws Exception { //单个确认 ConfirmMessage.publishMessageIndividual(); } //批量确认 public static void publishMessageBatch() throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); String queueName = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null); //开启发布确认 channel.confirmSelect(); //开始时间 long begin = System.currentTimeMillis(); //批量确认消息大小 int batchSize = 100;// 未确认消息的个数 for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) { String message = i + ""; channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); //判断达到100条消息的时候 批量确认一次 if (i % batchSize == 0) { //发布确认 channel.waitForConfirms(); } } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息，耗时" + (end - begin) + "ms"); }}
4.2.4 异步确认发布
异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说， 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功
public class ConfirmMessage { public static void main(String[] args) throws Exception { //单个确认 ConfirmMessage.publishMessageIndividual(); } //批量确认 //异步批量确认// Asynchronization 异步 public static void publishMessageAsync() throws Exception { Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel(); String queueName = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queueName, true, false, false, null); //开启发布确认 channel.confirmSelect(); //开始时间 long begin = System.currentTimeMillis(); //消息确认成功，回调函数 ConfirmCallback ackCallBack = (deliveryTag, multiple) -> { System.out.println("确认的消息："+ deliveryTag); }; //消息确认失败，回调函数 /** * 参数的含义 * 1.消息的标记 * 2.是否批量确认 */ ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiple) -> { System.out.println("未确认的消息："+ deliveryTag); }; //准备消息的监听器，监听哪些消息成功了，哪些消息失败了 /** * 1.监听哪些消息成功了 * 2.监听哪些消息失败了 */ channel.addConfirmListener(ackCallBack,nackCallback);//异步通知 //批量发送消息 for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) { String message = i + ""; channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个异步确认消息，耗时" + (end - begin) + "ms"); }}
4.2.5 如何处理异步未确认消息
最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列， 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传递
以后在更~，现在有点难理解
4.2.6 以上 3 种发布确认速度对比
单独发布消息 :
同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。
批量发布消息 :
批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。
异步处理：
最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些
