一、发送者的可靠性

• 如何确保MQ消息可靠性？
• 假设发送失败，是否拥有兜底方案？

• 消息流转流程：

• 发送消息时丢失：
  • 发送消息时连接MQ失败；
  • 发送消息到达MQ后未找到Exchange；
  • 发送消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue
  • 消息到达MQ后，处理消息的进程发生异常；
• MQ导致消息丢失：
  • 消息到达MQ，保存到队列后，尚未消费就突然宕机
• 消费者处理消息时：
  • 消息接收后尚未处理突然宕机
  • 消息接收后处理过程中抛出异常

• 总结：
  • 确保生产者一定把消息发送到MQ
  • 确保MQ不会将消息弄丢
  • 确保消费者一定要处理消息

1.生产者重试机制

• 问题：发消息时，网络故障，与MQ连接中断。
• 解决：SpringAMQP提供了消息发送重试机制。即：当RabbitTemplate与MQ连接超时后，多次重试。

spring:
  rabbitmq:
    connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间
    template:
      retry:
        enabled: true # 开启超时重试机制
        initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间
        multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multiplier
        max-attempts: 3 # 最大重试次数

• 注：SpringAMQP提供的重试机制是阻塞式的重试，即：多次重试等待的过程中，线程是被阻塞的。

2.生产者确认机制

一般来讲，生产者与MQ间的网路连接顺畅，基本不会出现发送消息丢失的情况。

不过，仍存在在少数情况：①MQ内部处理消息的进程发生了异常；②消息到达MQ后未找到Exchange；③消息到达MQ的Exchange后，未找到合适的Queue。

RabbitMQ提供了生产者消息确认机制，包括Publisher Confirm和Publisher Return两种。开启后，MQ会根据消息处理的情况返回不同的回执。

• 消息投递到MQ，但路由失败，会通过Publisher Return返回异常信息，同时返回ack的确认信息，代表投递成功；
• 临时消息到了MQ，且入队成功，返回ACK，告知投递成功；
• 持久消息到了MQ，且入队完成持久化，返回ACK ，告知投递成功；
• 其它情况都会返回NACK，告知投递失败。

ack和nack属于Publisher Confirm机制，ack是投递成功；nack是投递失败。而return则属于Publisher Return机制。默认两种机制都是关闭状态，需要通过配置文件来开启。

3.实现生产者确认

• 开启生产者确认

spring:
  rabbitmq:
    publisher-confirm-type: correlated  # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型
                                        # none：关闭confirm机制
                                        # simple：同步阻塞等待MQ的回执
                                        # correlated：MQ异步回调返回回执,推荐
                                    
    publisher-returns: true # 开启publisher return机制

• 定义ReturnCallback

每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，在配置类中统一设置。

// 在publisher模块定义一个配置类：
package com.itheima.publisher.config;
​
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.ReturnedMessage;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
​
import javax.annotation.PostConstruct;
​
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Configuration
public class MqConfig {
    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;
​
    @PostConstruct
    public void init(){
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
            @Override
            public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {
                log.error("触发return callback,");
                log.debug("exchange: {}", returned.getExchange());
                log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());
                log.debug("message: {}", returned.getMessage());
                log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode());
                log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText());
            }
        });
    }
}

• 定义ConfirmCallback

每个消息发送时的处理逻辑不一定相同，因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时，多传递一个参数：

CorrelationData中包含两个核心的东西：
    id：消息的唯一标示，MQ对不同的消息的回执以此做判断，避免混淆
    SettableListenableFuture：回执结果的Future对象

将来MQ的回执就会通过这个Future来返回，可提前给CorrelationData中的Future添加回调函数来处理消息回执：

// 新建一个测试，向系统自带的交换机发送消息，并且添加ConfirmCallback：
@Test
void testPublisherConfirm() {
    // 1.创建CorrelationData
    CorrelationData cd = new CorrelationData();
    // 2.给Future添加ConfirmCallback
    cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {
        @Override
        public void onFailure(Throwable ex) {
            // 2.1.Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发
            log.error("send message fail", ex);
        }
        @Override
        public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {
            // 2.2.Future接收到回执的处理逻辑，参数中的result就是回执内容
            if(result.isAck()){ // result.isAck()，boolean类型，true代表ack回执，false 代表 nack回执
                log.debug("发送消息成功，收到 ack!");
            }else{ // result.getReason()，String类型，返回nack时的异常描述
                log.error("发送消息失败，收到 nack, reason : {}", result.getReason());
            }
        }
    });
    // 3.发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);
}

由于传递的RoutingKey是错误的，路由失败后，触发了return callback，同时也收到了ack。当修改为正确的RoutingKey以后，就不会触发return callback了，只收到ack。而如果连交换机都是错误的，则只会收到nack。

注：
生产者确认比较消耗MQ性能，一般不建议开启。而且大家思考一下触发确认的几种情况：
- 路由失败：一般是因为RoutingKey错误导致，往往是编程导致;
- 交换机名称错误：同样是编程错误导致;
- MQ内部故障：这种需要处理，但概率往往较低。
只有对消息可靠性要求非常高的业务才需要开启，而且仅仅需要开启ConfirmCallback处理nack就可以了。

二、MQ的可靠性

MQ在消息存储方面也得要可靠。

1.数据持久化

MQ的数据默认在内存存储，重启后会消失。有下面三点来保证持久化。

• 交换机持久化

在控制台的Exchanges页面，添加交换机时可以配置交换机的Durability参数：Durable是持久化模式，Transient是临时模式。

• 队列持久化

在控制台的Queues页面，添加队列时，同样可以配置队列的Durability参数：

• 消息持久化

发送消息的时候，可添加参数，而消息的持久化是要配置一个properties：

在开启持久化机制后，若同时还开启了生产者确认，那么MQ会在消息持久化以后才发送ACK回执，进一步确保消息的可靠性。

不过出于性能考虑，为减少IO次数，MQ的消息并不是逐条持久化到数据库的，而是每隔一段时间批量持久化。一般间隔100毫秒，这就会导致ACK有一定的延迟，因此建议生产者确认全部采用异步方式。

2.LazyQueue

RabbitMQ默认将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。但有时会导致消息积压，比如：

①消费者宕机或网络故障；②消息发送量激增，超过了消费者处理速度；③消费者处理业务发生阻塞。

PageOut：消息堆积太多，内存爆了往磁盘上写的行为。
    PageOut耗时，且阻塞队列进程。
    出现PageOut耗时，RabbitMQ不会再处理新消息，生产者的所有请求都会被阻塞。
    
解决：RabbitMQ从3.6.0版本开始，增加了Lazy Queues的模式，也就是惰性队列。
特征：
    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（也就是懒加载）；
    支持数百万条的消息存储。
    
从3.12版本之后，LazyQueue成为所有队列的默认格式。推荐所有队列都设置为LazyQueue模式。

• 控制台配置Lazy模式

添加队列的时候，添加x-queue-mod=lazy参数即可设置队列为Lazy模式：

• 代码配置Lazy模式

// 利用SpringAMQP声明队列的时，添加x-queue-mod=lazy参数也可设置队列为Lazy模式：
@Bean
public Queue lazyQueue(){
    return QueueBuilder
            .durable("lazy.queue")
            .lazy() // 开启Lazy模式
            .build();
}

底层代码：

基于注解声明队列并设置为Lazy模式：

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(
        name = "lazy.queue",
        durable = "true",
        arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String msg){
    log.info("接收到 lazy.queue的消息：{}", msg);
}

• 更新已有队列为lazy模式

已存在的队列也可配置lazy模式，但要通过设置policy实现。

rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues  
# rabbitmqctl ：RabbitMQ的命令行工具
# set_policy ：添加一个策略
# Lazy ：策略名称，可以自定义
# "^lazy-queue$" ：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

也可在控制台配置policy，进入在控制台的Admin页面，点击Policies，即可添加配置：

三、消费者的可靠性

消费者有没有正确消费消息，RabbitMQ需要知道，比如：

①消息投递的过程中出现了网络故障

②消费者接收到消息后突然宕机

③消费者接收到消息后，因处理不当导致异常；等

1、消费者确认机制

为确认消费者是否成功处理消息，RabbitMQ提供了消费者确认机制（Consumer Acknowledgement）。即：处理消息后，应有回执告知消息处理状态

ack：成功处理消息，RabbitMQ从队列中删除该消息
nack：消息处理失败，RabbitMQ需要再次投递消息
reject：消息处理失败并拒绝该消息，RabbitMQ从队列中删除该消息

一般reject用的较少，除非是消息格式有问题，那就是开发问题。因此大多数情况下需将消息处理的代码通过try catch机制捕获，消息处理成功时返回ack，处理失败时返回nack.

由于消息回执的处理代码比较统一，因此SpringAMQP帮我们实现了消息确认。并允许通过配置文件设置ACK处理方式，有三种模式：

none：不处理。即消息投递给消费者后立刻ack，消息会立刻从MQ删除。非常不安全，不建议使用
manual：手动模式。需要自己在业务代码中调用api，发送`ack`或`reject`，存在业务入侵，但更灵活
auto：自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强，当业务正常执行时则自动返回ack.  当业务出现异常时，根据异常判断返回不同结果：
  业务异常，会自动返回nack；
  消息处理或校验异常，自动返回reject;

• 通过下面的配置可以修改SpringAMQP的ACK处理方式：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: none # 不做处理

• 测试

在异常位置打断点，发送消息，程序卡在断点，可发现此时消息状态为unacked（未确定状态）：

放行后，由于抛出的是消息转换异常，因此Spring会自动返回reject，所以消息依然会被删除：

将异常改为RuntimeException类型：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
    log.info("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    if (true) {
        throw new RuntimeException("故意的");
    }
    log.info("消息处理完成");
}

在异常位置打断点，然后再次发送消息测试，程序卡在断点时，可以发现此时消息状态为unacked（未确定状态）：

放行以后，由于抛出的是业务异常，所以Spring返回ack，最终消息恢复至Ready状态，并且没有被RabbitMQ删除：

把配置改为auto时，消息处理失败后，会回到RabbitMQ，并重新投递到消费者。

2、失败重试机制

消费者异常后，消息会不断requeue（重入队）到队列，再重发给消费者。若消费者再次执行依然出错，消息会再次requeue到队列，再次投递，直到消息处理成功为止。

若一直无法执行，则消息requeue就无限循环，导致MQ的消息处理飙升，带来不必要的压力：

当然，极端情况概率极低。但Spring提供了消费者失败重试机制：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: 1000ms # 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服务来测试：

①消费者失败后消息没重新回到MQ无限重新投递，而是在本地重试了3次；

②本地重试3次后，抛出了AmqpRejectAndDontRequeueException。查看RabbitMQ控制台，发现消息被删，说明最后SpringAMQP返回的是reject；

• 结论：
  • 开启本地重试时，消息处理过程中抛出异常，不会requeue到队列，而是在消费者本地重试；
  • 重试达到最大次数后，Spring会返回reject，消息会被丢弃；

3、失败处理策略

问题：在高消息可靠性的场景下，超过最大重试次数后，丢弃消息行为不合适。

解决：Spring允许自定义重试次数耗尽后的消息处理策略。

• 由MessageRecovery接口来定义的，有3个不同实现：
  • RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认；
  • 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。

常用处理方案：RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到指定的，专门存放异常消息的队列，后续由人工集中处理。

• 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");
}

• 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");
}

package com.itheima.consumer.config;
​
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.MessageRecoverer;
import org.springframework.amqp.rabbit.retry.RepublishMessageRecoverer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
​
@Configuration
@ConditionalOnProperty(name = "spring.rabbitmq.listener.simple.retry.enabled", havingValue = "true")
public class ErrorMessageConfig {
    @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");
    }
​
    @Bean
    public MessageRecoverer republishMessageRecoverer(RabbitTemplate rabbitTemplate){
        return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");
    }
}

4、业务幂等性

幂等性：在程序开发中，同一个业务，执行一次或多次，其对业务状态的影响是一致的。如：根据id删除数据；查询数据；新增数据

但数据的更新往往不是幂等的，重复执行可造成不一样的后果。如：订单取消，恢复库存，会出现增加的情况。

实际场景中，由于意外经常会出现业务被重复执行的情况，例如：服务间调用的重试；MQ消息的重复投递等；

如：用户支付后，系统改订单为已支付状态，但出现故障，商家继续投递交易服务，在消费者接收前，顾客退款，然后消息接收后改为已支付状态。

• 唯一消息ID

给每一条消息生成唯一id，与消息一起投递，消费者接收到消息后处理自己的业务，处理成功将消息ID存到数据库，若下次收到相同消息，去数据库查询判断是否存在，存在则为重复消息放弃处理。

SpringAMQP的MessageConverter自带了MessageID的功能，我们只要开启这个功能即可。

//  以Jackson的消息转换器为例：
@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jjmc = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jjmc.setCreateMessageIds(true);
    return jjmc;
}

• 业务判断

基于业务本身的逻辑或状态来判断是否是重复的请求或消息，不同的业务场景判断的思路也不一样。

如当前案例中，处理消息的业务逻辑是把订单状态从未支付修改为已支付。因此可在执行业务时判断订单状态是否是未支付，如果不是则证明订单已经被处理过，无需重复处理。

消息ID的方案需要改造原有数据库，所以更推荐使用业务判断的方案。

以支付修改订单的业务为例，我们需要修改OrderServiceImpl中的markOrderPaySuccess方法：

@Override
public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {
    // 1.查询订单
    Order old = getById(orderId);
    // 2.判断订单状态
    if (old == null || old.getStatus() != 1) {
        // 订单不存在或者订单状态不是1，放弃处理
        return;
    }
    // 3.尝试更新订单
    Order order = new Order();
    order.setId(orderId);
    order.setStatus(2);
    order.setPayTime(LocalDateTime.now());
    updateById(order);
}

可能存在线程安全问题，因此可合并为：

@Override
public void markOrderPaySuccess(Long orderId) {
    // UPDATE `order` SET status = ? , pay_time = ? WHERE id = ? AND status = 1
    lambdaUpdate()
            .set(Order::getStatus, 2)
            .set(Order::getPayTime, LocalDateTime.now())
            .eq(Order::getId, orderId)
            .eq(Order::getStatus, 1)
            .update();
}

上述代码等同于这样的SQL语句：

UPDATE `order` SET status = ? , pay_time = ? WHERE id = ? AND status = 1

在where条件中除了判断id以外，还加上了status必须为1的条件。若条件不符（说明订单已支付），则SQL匹配不到数据，根本不会执行。

5、兜底方案

MQ通知不一定发送到交易服务，那交易服务就自己主动去查询状态。这样即便MQ通知失败，依然能通过主动查询来保证订单状态的一致。

流程如下：

通常采取定时任务定期查询，如每隔20秒就查询一次，并判断支付状态。如果发现订单已经支付，则立刻更新订单状态为已支付即可。

• 支付服务与交易服务之间的订单状态一致性是如何保证的？
  • 首先，支付服务会在用户支付成功后利用MQ消息通知交易服务，完成订单状态同步。
  • 其次，为保证消息可靠性，采用了生产者确认机制、消费者确认、消费者失败重试等策略，确保消息投递的可靠性。
  • 最后，还在交易服务设置了定时任务，定期查询订单支付状态。即便MQ通知失败，还可利用定时任务作兜底方案，确保订单支付状态的最终一致性。

四、延迟消息

1、死信交换机和延迟消息

• 死信交换机

死信交换机（Dead Letter Exchange）：如果队列通过dead-letter-exchange属性指定了一个交换机，那么该队列中的死信就会投递到这个交换机中。

死信（满足以下之一）：
    1.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；
    2.消息是一个过期消息，超时无人消费；
    3.要投递的队列消息满了，无法投递。
​
死信交换机作用：
    1.收集那些因处理失败而被拒绝的消息
    2.收集那些因队列满了而被拒绝的消息
    3.收集因TTL（有效期）到期的消息

• 延迟消息

死信交换机可当做一种消息处理的最终兜底方案，与消费者重试时讲的RepublishMessageRecoverer作用类似。

有一场景：

有一组绑定的交换机（ttl.fanout）和队列（ttl.queue）。但是ttl.queue没有消费者监听，而是设定了死信交换机hmall.direct，而队列direct.queue1则与死信交换机绑定，RoutingKey是blue：

假如现在发送一条消息到ttl.fanout，RoutingKey为blue，并设置消息有效期为5000毫秒：

尽管ttl.fanout不需要RoutingKey，但当消息变为死信并投递到死信交换机时，会沿用之前的RoutingKey，这样hmall.direct才能正确路由消息。

消息会被投递到ttl.queue之后，由于没有消费者，因此消息无人消费。5秒之后，消息的有效期到期，成为死信：

死信被再次投递到死信交换机hmall.direct，并沿用之前的RoutingKey，也就是blue：

由于direct.queue1与hmall.direct绑定的key是blue，因此最终消息被成功路由到direct.queue1，如果此时有消费者与direct.queue1绑定， 也就能成功消费消息了。但此时已经是5秒钟以后了：

因此消费者5s后接收到消息，成功实现延迟消息。

• 总结

RabbitMQ的消息过期是基于追溯方式来实现的，即当一个消息的TTL到期后不一定会被移除或投递到死信交换机，而是在消息恰好处于队首时才会被处理。当队列中消息堆积很多的时候，过期消息可能不会被按时处理，因此设置的TTL时间不一定准确。

2、DelayExchange插件

死信队列实现延迟消息太麻烦。因此RabbitMQ社区提供了一个延迟消息插件。

• 下载
• 安装
• 声明延迟交换机

基于注解方式：

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

基于@Bean的方式：

package com.itheima.consumer.config;
​
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
​
@Slf4j
@Configuration
public class DelayExchangeConfig {
​
    @Bean
    public DirectExchange delayExchange(){
        return ExchangeBuilder
                .directExchange("delay.direct") // 指定交换机类型和名称
                .delayed() // 设置delay的属性为true
                .durable(true) // 持久化
                .build();
    }
​
    @Bean
    public Queue delayedQueue(){
        return new Queue("delay.queue");
    }
    
    @Bean
    public Binding delayQueueBinding(){
        return BindingBuilder.bind(delayedQueue()).to(delayExchange()).with("delay");
    }
}

• 发送延迟消息

发送消息时，通过x-delay属性设定延迟时间：

@Test
void testPublisherDelayMessage() {
    // 1.创建消息
    String message = "hello, delayed message";
    // 2.发送消息，利用消息后置处理器添加消息头
    rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, new MessagePostProcessor() {
        @Override
        public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
            // 添加延迟消息属性
            message.getMessageProperties().setDelay(5000);
            return message;
        }
    });
}

注：延迟消息插件内部会维护一个本地数据库表，同时使用Elang Timers功能实现计时。若消息的延迟时间设置较长，可能会导致堆积的延迟消息非常多，会带来较大的CPU开销，同时延迟消息的时间会存在误差。不建议设置延迟时间过长。

3、超时订单问题

交易服务中利用延迟消息实现订单超时取消功能。大概思路：

若订单超时支付时间为30分钟，理论上下单时发送一条延迟消息，时间为30分钟。这样就可以在接收到消息时检验订单支付状态，关闭未支付订单。

• 定义常量

消息发送还是接收都在交易服务完成，因此在trade-service中定义一个常量类，用于记录交换机、队列、RoutingKey等常量：

package com.hmall.trade.constants;
​
public interface MQConstants {
    String DELAY_EXCHANGE_NAME = "trade.delay.direct";
    String DELAY_ORDER_QUEUE_NAME = "trade.delay.order.queue";
    String DELAY_ORDER_KEY = "delay.order.query";
}

• 配置MQ

在trade-service模块的pom.xml中引入amqp的依赖：

<!--amqp-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

在trade-service的application.yaml中添加MQ的配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101
    port: 5672
    virtual-host: /hmall
    username: hmall
    password: 123

• 改造下单业务，发送延迟消息

下单完成后，发送延迟消息，查询支付状态。

修改trade-service模块的com.hmall.trade.service.impl.OrderServiceImpl类的createOrder方法，添加消息发送的代码：

• 编写查询支付状态接口

MQ消息处理时需要查询支付状态，因此要在pay-service模块定义一个这样的接口，并提供对应的FeignClient。

首先，在hm-api模块定义三个类：

PayOrderDTO代码如下：

package com.hmall.api.dto;
​
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
​
import java.time.LocalDateTime;
​
/**
 * <p>
 * 支付订单
 * </p>
 */
@Data
@ApiModel(description = "支付单数据传输实体")
public class PayOrderDTO {
    @ApiModelProperty("id")
    private Long id;
    @ApiModelProperty("业务订单号")
    private Long bizOrderNo;
    @ApiModelProperty("支付单号")
    private Long payOrderNo;
    @ApiModelProperty("支付用户id")
    private Long bizUserId;
    @ApiModelProperty("支付渠道编码")
    private String payChannelCode;
    @ApiModelProperty("支付金额，单位分")
    private Integer amount;
    @ApiModelProperty("付类型，1：h5,2:小程序，3：公众号，4：扫码，5：余额支付")
    private Integer payType;
    @ApiModelProperty("付状态，0：待提交，1:待支付，2：支付超时或取消，3：支付成功")
    private Integer status;
    @ApiModelProperty("拓展字段，用于传递不同渠道单独处理的字段")
    private String expandJson;
    @ApiModelProperty("第三方返回业务码")
    private String resultCode;
    @ApiModelProperty("第三方返回提示信息")
    private String resultMsg;
    @ApiModelProperty("支付成功时间")
    private LocalDateTime paySuccessTime;
    @ApiModelProperty("支付超时时间")
    private LocalDateTime payOverTime;
    @ApiModelProperty("支付二维码链接")
    private String qrCodeUrl;
    @ApiModelProperty("创建时间")
    private LocalDateTime createTime;
    @ApiModelProperty("更新时间")
    private LocalDateTime updateTime;
}

PayClient代码如下：

package com.hmall.api.client;
​
import com.hmall.api.client.fallback.PayClientFallback;
import com.hmall.api.dto.PayOrderDTO;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
​
@FeignClient(value = "pay-service", fallbackFactory = PayClientFallback.class)
public interface PayClient {
    /**
     * 根据交易订单id查询支付单
     * @param id 业务订单id
     * @return 支付单信息
     */
    @GetMapping("/pay-orders/biz/{id}")
    PayOrderDTO queryPayOrderByBizOrderNo(@PathVariable("id") Long id);
}

PayClientFallback代码如下：

package com.hmall.api.client.fallback;
​
import com.hmall.api.client.PayClient;
import com.hmall.api.dto.PayOrderDTO;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.openfeign.FallbackFactory;
​
@Slf4j
public class PayClientFallback implements FallbackFactory<PayClient> {
    @Override
    public PayClient create(Throwable cause) {
        return new PayClient() {
            @Override
            public PayOrderDTO queryPayOrderByBizOrderNo(Long id) {
                return null;
            }
        };
    }
}

在pay-service模块的PayController中实现该接口：

@ApiOperation("根据id查询支付单")
@GetMapping("/biz/{id}")
public PayOrderDTO queryPayOrderByBizOrderNo(@PathVariable("id") Long id){
    PayOrder payOrder = payOrderService.lambdaQuery().eq(PayOrder::getBizOrderNo, id).one();
    return BeanUtils.copyBean(payOrder, PayOrderDTO.class);
}

• 监听消息，查询支付状态

在trader-service编写一个监听器，监听延迟消息，查询订单支付状态：OrderDelayMessageListener

package com.hmall.trade.listener;
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class OrderDelayMessageListener {
​
    private final IOrderService orderService;
    private final PayClient payClient;
​
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = MQConstants.DELAY_ORDER_QUEUE_NAME),
            exchange = @Exchange(name = MQConstants.DELAY_EXCHANGE_NAME, delayed = "true"),
            key = MQConstants.DELAY_ORDER_KEY
    ))
    public void listenOrderDelayMessage(Long orderId){
        // 1.查询订单
        Order order = orderService.getById(orderId);
        // 2.检测订单状态，判断是否已支付
        if(order == null || order.getStatus() != 1){
            // 订单不存在或者已经支付
            return;
        }
        // 3.未支付，需要查询支付流水状态
        PayOrderDTO payOrder = payClient.queryPayOrderByBizOrderNo(orderId);
        // 4.判断是否支付
        if(payOrder != null && payOrder.getStatus() == 3){
            // 4.1.已支付，标记订单状态为已支付
            orderService.markOrderPaySuccess(orderId);
        }else{
            // TODO 4.2.未支付，取消订单，回复库存
            orderService.cancelOrder(orderId);
        }
    }
}