rabbitmq也有死信队列，以下几种情况会有把消息投递到死信队列：

• 消息被拒绝，且requeue设置为false。
• 消息过期（队列过期并不会把消息投递给死信队列）
• 由于超过了队列的消息最大数被抛弃

消息投递给死信队列的时候，也会经过交换器，这个交换器称之为死信交换器，但是他依然是一个正常的交换器。
要设置队列的死信交换，在声明队列时需要指定可选的x-dead-letter-exchange参数。主要是下面的代码：

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Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-dead-letter-exchange", "some.exchange.name");

rabbitmq的延迟队列，我们可以通过死信交换器来实现。
生产者发送消息，定义2秒后消息过期，消息就会进入死信交换器，最后到死信队列。

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// 定义队列的名称
public final static String QUEUE_NAME = "queue.scheduler";
// 定义交换器的名称
public final static String EXCHANGE_NAME = "exchange.scheduler";
// 定义路由的名称
public final static String ROUTE_NAME = "route.scheduler";
// 定义死信队列的名称
public final static String DLX_QUEUE_NAME = "scheduler.queue.name";
// 定义死信交换器的名称
public final static String DLX_EXCHANGE_NAME = "scheduler.exchange.name";

public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
    // 声明一个连接工厂
    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    // 创建一个与rabbitmq服务器的连接
    // 创建一个Channel
    try (Connection connection = factory.newConnection();
         Channel channel = connection.createChannel()) {
        // 定义交换器
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT, false, false, null);
        Map<String, Object> arguments = new HashMap<String, Object>();
        arguments.put("x-dead-letter-exchange", DLX_EXCHANGE_NAME);
        arguments.put("x-message-ttl", 2000);
        // 定义队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, arguments);
        // 绑定队列
        channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, ROUTE_NAME);
        // 定义死信交换器
        channel.exchangeDeclare(DLX_EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT, false, false, null);
        // 定义死信队列
        channel.queueDeclare(DLX_QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 绑定死信队列
        channel.queueBind(DLX_QUEUE_NAME, DLX_EXCHANGE_NAME, ROUTE_NAME);
        // 发送消息
        SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, ROUTE_NAME, true, null, df.format(new Date()).getBytes());
    }
}

在消费端，当确认或者拒绝了消息后，rabbitmq才会把消息从消息里删除掉，在发送端，会有以下问题：

• 发送给不存在的交换器
• 发送给路由不到的队列
• 网络故障导致中途丢失

事务

确保消息不丢失的唯一方法是使用事务，将每个消息或一组消息发布、提交的信道设置为事务性的。
在rabbitmq中，加事务也比较简单，就是调用txSelect()开启事务，调用txCommit()提交事务，调用txRollback()回滚事务。下面的例子中，如果有一条信息异常，则整个都不能发送。

当消息经过交换器准备路由给队列的时候，发现没有对应的队列可以投递信息，在rabbitmq中会默认丢弃消息，如果我们想要监测哪些消息被投递到没有对应的队列，我们可以用备用交换器来实现。
大概原理如下，如下图所示，消息发送给交换器，交换器发现没有可路由的队列，于是消息发给备用交换器，备用交换器再发给队列2，由队列2的消费者来处理消息。

示例

交换器的定义，需要一个参数，可以通过参数的方式，来指定备用交换器。参数的key是
alternate-exchange,value是交换器的名称。通常备用交换器的类型是fanout。
生产者中，定义一个交换器和备用交换器，此时并没有响应路由的队列。

在Rabbitmq中，消息发送给交换器，交换器根据一定的规则把消息发给队列，broker再把消息发送给消费者，或者发送至主动从队列拉去消息。前面几张讲了队列的相关东西，这篇看看交换器是如何把消息发送给队列的。

交换器

交换器接收消息并将其路由到零个或多个队列，它支持四种交换类型：Direct、Fanout、Topic、Headers。还还声明了一些属性，其中最重要的是:交换器的名称、交换器类型、是否持久化、是否自动删除、参数。
是否持久化，决定了rabbitmq重启后，交换器是否存在。是否自动删除，决定了当最后一个队列被解除绑定时，交换器是否被删除。

当消费者收到消息后，需要对消息进行确认，队列才会把这个消息删除。如果消息处理中发生了异常需要拒绝消息怎么办呢？在这个章节中，我们看到了没确认消息时，如果断开了和rabbitmq的连接，消息会回到待发送那边，等待其他消费者，虽然我们可以通过关闭连接来拒绝消息，但是频繁的频繁的建立连接、关闭连接，会增加rabbitmq的负担。rabbitmq提供了另外一种优雅的方式来拒绝消息，方法如下：

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void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue) throws IOException

消息预取，避免了rabbitmq一直往消费端发送数据，导致消费端出现无限制的缓冲区问题。消息预取定义了信道上或者消费者允许的最大未确认的消息数量。一旦未确认数达到了设置的值，RabbitMQ将停止传递更多消息，除非至少有一条未完成的消息得到确认。
使用消息预取的时候，会调用chanel的basicQos方法，prefetchCount是未确认的消息数，global默认值为false，是限制消费者未确认的消息数，设置为true的时候，是限制信道上的未确认消息数。

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void basicQos(int prefetchCount, boolean global) throws IOException;

接收消息的时候，有两个方式，一个是consume，一个是get，这两个方法都有一个autoAck的参数。当我们设置为true的时候，说明消费者会通过AMQP显示的向rabbitmq发送一个确认，rabbitmq自动视其确认了消息，然后把消息从队列中删除。下面用consume的方式做些例子来理解autoAck的参数设置。

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String basicConsume(String queue, boolean autoAck, DeliverCallback deliverCallback, CancelCallback cancelCallback) throws IOException;

GetResponse basicGet(String queue, boolean autoAck) throws IOException;

AMQP消息路由必须包含三部分，交换器、队列、绑定。如下图所示，生产者把消息发送给交换器，交换器再路由到符合条件的队列上，最终被消费者接收。绑定决定了消息如何从路由器路由到相应的队列。这一篇，主要是了解一下队列。

相关概念

当新增队列的时候，需要定义一下4中属性，分布是Name、Durability、Auto delete、Arguments。

概述

管理控制台为内部裁剪版本，开源部分主要包含：路由规则，动态配置，服务降级，访问控制，权重调整，负载均衡，等管理功能。

GitHub：https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops