目錄

• 了解需求

• 方案 1：數(shù)據(jù)庫輪詢

• 方案 2：JDK 的延遲隊(duì)列

• 方案 3：時(shí)間輪算法

• 方案 4：redis 緩存

• 方案 5：使用消息隊(duì)列

了解需求

在開發(fā)中，往往會(huì)遇到一些關(guān)于延時(shí)任務(wù)的需求。最全面的Java面試網(wǎng)站

例如

• 生成訂單 30 分鐘未支付，則自動(dòng)取消

• 生成訂單 60 秒后,給用戶發(fā)短信

對(duì)上述的任務(wù)，我們給一個(gè)專業(yè)的名字來形容，那就是延時(shí)任務(wù)。那么這里就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題，這個(gè)延時(shí)任務(wù)和定時(shí)任務(wù)的區(qū)別究竟在哪里呢？一共有如下幾點(diǎn)區(qū)別

定時(shí)任務(wù)有明確的觸發(fā)時(shí)間，延時(shí)任務(wù)沒有

定時(shí)任務(wù)有執(zhí)行周期，而延時(shí)任務(wù)在某事件觸發(fā)后一段時(shí)間內(nèi)執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期

定時(shí)任務(wù)一般執(zhí)行的是批處理操作是多個(gè)任務(wù)，而延時(shí)任務(wù)一般是單個(gè)任務(wù)

下面，我們以判斷訂單是否超時(shí)為例，進(jìn)行方案分析

方案 1：數(shù)據(jù)庫輪詢

思路

該方案通常是在小型項(xiàng)目中使用，即通過一個(gè)線程定時(shí)的去掃描數(shù)據(jù)庫，通過訂單時(shí)間來判斷是否有超時(shí)的訂單，然后進(jìn)行 update 或 delete 等操作

實(shí)現(xiàn)

可以用 quartz 來實(shí)現(xiàn)的，簡單介紹一下

maven 項(xiàng)目引入一個(gè)依賴如下所示

xml復(fù)制代碼<dependency> ?? ?<groupId>org.quartz-scheduler</groupId> ?? ?<artifactId>quartz</artifactId> ?? ?<version>2.2.2</version> </dependency>

調(diào)用 Demo 類 MyJob 如下所示

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay1; ?import org.quartz.*; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; ?public class MyJob implements Job { ? ? ?public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { ?? ? ? ?System.out.println("要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。"); ?? ?} ? ? ?public static void main(String[] args) throws Exception { ?? ? ? ?// 創(chuàng)建任務(wù) ?? ? ? ?JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class) ?? ? ? ? ? ? ? ?.withIdentity("job1", "group1").build(); ?? ? ? ?// 創(chuàng)建觸發(fā)器 每3秒鐘執(zhí)行一次 ?? ? ? ?Trigger trigger = TriggerBuilder ?? ? ? ? ? ? ? ?.newTrigger() ?? ? ? ? ? ? ? ?.withIdentity("trigger1", "group3") ?? ? ? ? ? ? ? ?.withSchedule( ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?SimpleScheduleBuilder ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.simpleSchedule() ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.withIntervalInSeconds(3). ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?repeatForever()) ?? ? ? ? ? ? ? ?.build(); ?? ? ? ?Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); ?? ? ? ?// 將任務(wù)及其觸發(fā)器放入調(diào)度器 ?? ? ? ?scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); ?? ? ? ?// 調(diào)度器開始調(diào)度任務(wù) ?? ? ? ?scheduler.start(); ?? ?} ?}

運(yùn)行代碼，可發(fā)現(xiàn)每隔 3 秒，輸出如下

復(fù)制代碼要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。

優(yōu)點(diǎn)

簡單易行，支持集群操作

缺點(diǎn)

• 對(duì)服務(wù)器內(nèi)存消耗大

• 存在延遲，比如你每隔 3 分鐘掃描一次，那最壞的延遲時(shí)間就是 3 分鐘

• 假設(shè)你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數(shù)據(jù)庫損耗極大

方案 2：JDK 的延遲隊(duì)列

思路

該方案是利用 JDK 自帶的 DelayQueue 來實(shí)現(xiàn)，這是一個(gè)無界阻塞隊(duì)列，該隊(duì)列只有在延遲期滿的時(shí)候才能從中獲取元素，放入 DelayQueue 中的對(duì)象，是必須實(shí)現(xiàn) Delayed 接口的。

DelayedQueue 實(shí)現(xiàn)工作流程如下圖所示

其中 Poll():獲取并移除隊(duì)列的超時(shí)元素，沒有則返回空

take():獲取并移除隊(duì)列的超時(shí)元素，如果沒有則 wait 當(dāng)前線程，直到有元素滿足超時(shí)條件，返回結(jié)果。

實(shí)現(xiàn)

定義一個(gè)類 OrderDelay 實(shí)現(xiàn) Delayed，代碼如下

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay2; ?import java.util.concurrent.Delayed; import java.util.concurrent.TimeUnit; ?public class OrderDelay implements Delayed { ? ? ?private String orderId; ? ? ?private long timeout; ? ? ?OrderDelay(String orderId, long timeout) { ?? ? ? ?this.orderId = orderId; ?? ? ? ?this.timeout = timeout + System.nanoTime(); ?? ?} ? ? ?public int compareTo(Delayed other) { ?? ? ? ?if (other == this) { ?? ? ? ? ? ?return 0; ?? ? ? ?} ?? ? ? ?OrderDelay t = (OrderDelay) other; ?? ? ? ?long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); ?? ? ? ?return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); ?? ?} ? ? ?// 返回距離你自定義的超時(shí)時(shí)間還有多少 ?? ?public long getDelay(TimeUnit unit) { ?? ? ? ?return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS); ?? ?} ? ? ?void print() { ?? ? ? ?System.out.println(orderId + "編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。"); ?? ?} ?}

運(yùn)行的測(cè)試 Demo 為，我們?cè)O(shè)定延遲時(shí)間為 3 秒

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay2; ?import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.DelayQueue; import java.util.concurrent.TimeUnit; ?public class DelayQueueDemo { ? ? ?public static void main(String[] args) { ?? ? ? ?List<String> list = new ArrayList<String>(); ?? ? ? ?list.add("00000001"); ?? ? ? ?list.add("00000002"); ?? ? ? ?list.add("00000003"); ?? ? ? ?list.add("00000004"); ?? ? ? ?list.add("00000005"); ? ? ? ? ?DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue < OrderDelay > (); ?? ? ? ?long start = System.currentTimeMillis(); ?? ? ? ?for (int i = 0; i < 5; i++) { ?? ? ? ? ? ?//延遲三秒取出 ?? ? ? ? ? ?queue.put(new OrderDelay(list.get(i), TimeUnit.NANOSECONDS.convert(3, TimeUnit.SECONDS))); ?? ? ? ? ? ?try { ?? ? ? ? ? ? ? ?queue.take().print(); ?? ? ? ? ? ? ? ?System.out.println("After " + (System.currentTimeMillis() - start) + " MilliSeconds"); ?? ? ? ? ? ?} catch (InterruptedException e) { ?? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace(); ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ?} ?? ?} ?}

輸出如下

yaml復(fù)制代碼00000001編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 After 3003 MilliSeconds 00000002編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 After 6006 MilliSeconds 00000003編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 After 9006 MilliSeconds 00000004編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 After 12008 MilliSeconds 00000005編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 After 15009 MilliSeconds

可以看到都是延遲 3 秒，訂單被刪除

優(yōu)點(diǎn)

效率高,任務(wù)觸發(fā)時(shí)間延遲低。

缺點(diǎn)

• 服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī)

• 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩

• 因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常

• 代碼復(fù)雜度較高

方案 3：時(shí)間輪算法

思路

先上一張時(shí)間輪的圖(這圖到處都是啦)

時(shí)間輪算法可以類比于時(shí)鐘，如上圖箭頭（指針）按某一個(gè)方向按固定頻率輪動(dòng)，每一次跳動(dòng)稱為一個(gè) tick。這樣可以看出定時(shí)輪由個(gè) 3 個(gè)重要的屬性參數(shù)，ticksPerWheel（一輪的 tick 數(shù)），tickDuration（一個(gè) tick 的持續(xù)時(shí)間）以及 timeUnit（時(shí)間單位），例如當(dāng) ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實(shí)中的始終的秒針走動(dòng)完全類似了。

如果當(dāng)前指針指在 1 上面，我有一個(gè)任務(wù)需要 4 秒以后執(zhí)行，那么這個(gè)執(zhí)行的線程回調(diào)或者消息將會(huì)被放在 5 上。那如果需要在 20 秒之后執(zhí)行怎么辦，由于這個(gè)環(huán)形結(jié)構(gòu)槽數(shù)只到 8，如果要 20 秒，指針需要多轉(zhuǎn) 2 圈。位置是在 2 圈之后的 5 上面（20 % 8 + 1）

實(shí)現(xiàn)

我們用 Netty 的 HashedWheelTimer 來實(shí)現(xiàn)

給 Pom 加上下面的依賴

xml復(fù)制代碼<dependency> ?? ?<groupId>io.netty</groupId> ?? ?<artifactId>netty-all</artifactId> ?? ?<version>4.1.24.Final</version> </dependency>

測(cè)試代碼 HashedWheelTimerTest 如下所示

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay3; ?import io.netty.util.HashedWheelTimer; import io.netty.util.Timeout; import io.netty.util.Timer; import io.netty.util.TimerTask; ?import java.util.concurrent.TimeUnit; ?public class HashedWheelTimerTest { ? ? ?static class MyTimerTask implements TimerTask { ? ? ? ? ?boolean flag; ? ? ? ? ?public MyTimerTask(boolean flag) { ?? ? ? ? ? ?this.flag = flag; ?? ? ? ?} ? ? ? ? ?public void run(Timeout timeout) throws Exception { ?? ? ? ? ? ?System.out.println("要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。"); ?? ? ? ? ? ?this.flag = false; ?? ? ? ?} ?? ?} ? ? ?public static void main(String[] argv) { ?? ? ? ?MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true); ?? ? ? ?Timer timer = new HashedWheelTimer(); ?? ? ? ?timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS); ?? ? ? ?int i = 1; ?? ? ? ?while (timerTask.flag) { ?? ? ? ? ? ?try { ?? ? ? ? ? ? ? ?Thread.sleep(1000); ?? ? ? ? ? ?} catch (InterruptedException e) { ?? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace(); ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ? ? ?System.out.println(i + "秒過去了"); ?? ? ? ? ? ?i++; ?? ? ? ?} ?? ?} ?}

輸出如下

復(fù)制代碼1秒過去了 2秒過去了 3秒過去了 4秒過去了 5秒過去了 要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。 6秒過去了

優(yōu)點(diǎn)

效率高,任務(wù)觸發(fā)時(shí)間延遲時(shí)間比 delayQueue 低，代碼復(fù)雜度比 delayQueue 低。

缺點(diǎn)

• 服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī)

• 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩

• 因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常

方案 4：redis 緩存

思路一

利用 redis 的 zset,zset 是一個(gè)有序集合，每一個(gè)元素(member)都關(guān)聯(lián)了一個(gè) score,通過 score 排序來取集合中的值

添加元素:ZADD key score member [score member …]

按順序查詢?cè)?ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

查詢?cè)?score:ZSCORE key member

移除元素:ZREM key member [member …]

測(cè)試如下

bash復(fù)制代碼添加單個(gè)元素 redis> ZADD page_rank 10 google.com (integer) 1 ?添加多個(gè)元素 redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com (integer) 2 ?redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 1) "bing.com" 2) "8" 3) "baidu.com" 4) "9" 5) "google.com" 6) "10" ?查詢?cè)氐膕core值 redis> ZSCORE page_rank bing.com "8" ?移除單個(gè)元素 redis> ZREM page_rank google.com (integer) 1 ?redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 1) "bing.com" 2) "8" 3) "baidu.com" 4) "9"

那么如何實(shí)現(xiàn)呢？我們將訂單超時(shí)時(shí)間戳與訂單號(hào)分別設(shè)置為 score 和 member,系統(tǒng)掃描第一個(gè)元素判斷是否超時(shí)，具體如下圖所示

實(shí)現(xiàn)一

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay4; ?import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.Tuple; ?import java.util.Calendar; import java.util.Set; ?public class AppTest { ? ? ?private static final String ADDR = "127.0.0.1"; ? ? ?private static final int PORT = 6379; ? ? ?private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT); ? ? ?public static Jedis getJedis() { ?? ? ? ?return jedisPool.getResource(); ?? ?} ? ? ?//生產(chǎn)者,生成5個(gè)訂單放進(jìn)去 ?? ?public void productionDelayMessage() { ?? ? ? ?for (int i = 0; i < 5; i++) { ?? ? ? ? ? ?//延遲3秒 ?? ? ? ? ? ?Calendar cal1 = Calendar.getInstance(); ?? ? ? ? ? ?cal1.add(Calendar.SECOND, 3); ?? ? ? ? ? ?int second3later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000); ?? ? ? ? ? ?AppTest.getJedis().zadd("OrderId", second3later, "OID0000001" + i); ?? ? ? ? ? ?System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis生成了一個(gè)訂單任務(wù)：訂單ID為" + "OID0000001" + i); ?? ? ? ?} ?? ?} ? ? ?//消費(fèi)者，取訂單 ? ? ?public void consumerDelayMessage() { ?? ? ? ?Jedis jedis = AppTest.getJedis(); ?? ? ? ?while (true) { ?? ? ? ? ? ?Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("OrderId", 0, 1); ?? ? ? ? ? ?if (items == null || items.isEmpty()) { ?? ? ? ? ? ? ? ?System.out.println("當(dāng)前沒有等待的任務(wù)"); ?? ? ? ? ? ? ? ?try { ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Thread.sleep(500); ?? ? ? ? ? ? ? ?} catch (InterruptedException e) { ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace(); ?? ? ? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ? ? ? ? ?continue; ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ? ? ?int score = (int) ((Tuple) items.toArray()[0]).getScore(); ?? ? ? ? ? ?Calendar cal = Calendar.getInstance(); ?? ? ? ? ? ?int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); ?? ? ? ? ? ?if (nowSecond >= score) { ?? ? ? ? ? ? ? ?String orderId = ((Tuple) items.toArray()[0]).getElement(); ?? ? ? ? ? ? ? ?jedis.zrem("OrderId", orderId); ?? ? ? ? ? ? ? ?System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為" + orderId); ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ?} ?? ?} ? ? ?public static void main(String[] args) { ?? ? ? ?AppTest appTest = new AppTest(); ?? ? ? ?appTest.productionDelayMessage(); ?? ? ? ?appTest.consumerDelayMessage(); ?? ?} ?}

此時(shí)對(duì)應(yīng)輸出如下

可以看到，幾乎都是 3 秒之后，消費(fèi)訂單。

然而，這一版存在一個(gè)致命的硬傷，在高并發(fā)條件下，多消費(fèi)者會(huì)取到同一個(gè)訂單號(hào)，我們上測(cè)試代碼 ThreadTest

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay4; ?import java.util.concurrent.CountDownLatch; ?public class ThreadTest { ? ? ?private static final int threadNum = 10; ?? ?private static CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum); ? ? ?static class DelayMessage implements Runnable { ?? ? ? ?public void run() { ?? ? ? ? ? ?try { ?? ? ? ? ? ? ? ?cdl.await(); ?? ? ? ? ? ?} catch (InterruptedException e) { ?? ? ? ? ? ? ? ?e.printStackTrace(); ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ? ? ?AppTest appTest = new AppTest(); ?? ? ? ? ? ?appTest.consumerDelayMessage(); ?? ? ? ?} ?? ?} ? ? ?public static void main(String[] args) { ?? ? ? ?AppTest appTest = new AppTest(); ?? ? ? ?appTest.productionDelayMessage(); ?? ? ? ?for (int i = 0; i < threadNum; i++) { ?? ? ? ? ? ?new Thread(new DelayMessage()).start(); ?? ? ? ? ? ?cdl.countDown(); ?? ? ? ?} ?? ?} ?}

輸出如下所示

顯然，出現(xiàn)了多個(gè)線程消費(fèi)同一個(gè)資源的情況。

解決方案

(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細(xì)說。

(2)對(duì) ZREM 的返回值進(jìn)行判斷，只有大于 0 的時(shí)候，才消費(fèi)數(shù)據(jù)，于是將 consumerDelayMessage()方法里的

scss復(fù)制代碼if(nowSecond >= score){ ?? ?String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); ?? ?jedis.zrem("OrderId", orderId); ?? ?System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為"+orderId); } ?

修改為

erlang復(fù)制代碼if (nowSecond >= score) { ?? ?String orderId = ((Tuple) items.toArray()[0]).getElement(); ?? ?Long num = jedis.zrem("OrderId", orderId); ?? ?if (num != null && num > 0) { ?? ? ? ?System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為" + orderId); ?? ?} } ?

在這種修改后，重新運(yùn)行 ThreadTest 類，發(fā)現(xiàn)輸出正常了

思路二

該方案使用 redis 的 Keyspace Notifications，中文翻譯就是鍵空間機(jī)制，就是利用該機(jī)制可以在 key 失效之后，提供一個(gè)回調(diào)，實(shí)際上是 redis 會(huì)給客戶端發(fā)送一個(gè)消息。是需要 redis 版本 2.8 以上。

實(shí)現(xiàn)二

在 redis.conf 中，加入一條配置

notify-keyspace-events Ex

運(yùn)行代碼如下

java復(fù)制代碼package com.rjzheng.delay5; ?import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPubSub; ?public class RedisTest { ? ? ?private static final String ADDR = "127.0.0.1"; ?? ?private static final int PORT = 6379; ?? ?private static JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT); ?? ?private static RedisSub sub = new RedisSub(); ? ? ?public static void init() { ?? ? ? ?new Thread(new Runnable() { ?? ? ? ? ? ?public void run() { ?? ? ? ? ? ? ? ?jedis.getResource().subscribe(sub, "__keyevent@0__:expired"); ?? ? ? ? ? ?} ?? ? ? ?}).start(); ?? ?} ? ? ?public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ?? ? ? ?init(); ?? ? ? ?for (int i = 0; i < 10; i++) { ?? ? ? ? ? ?String orderId = "OID000000" + i; ?? ? ? ? ? ?jedis.getResource().setex(orderId, 3, orderId); ?? ? ? ? ? ?System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:" + orderId + "訂單生成"); ?? ? ? ?} ?? ?} ? ? ?static class RedisSub extends JedisPubSub { ?? ? ? ?@Override ?? ? ? ?public void onMessage(String channel, String message) { ?? ? ? ? ? ?System.out.println(System.currentTimeMillis() + "ms:" + message + "訂單取消"); ? ? ? ? ?} ?? ?} }

輸出如下

可以明顯看到 3 秒過后，訂單取消了

ps:redis 的 pub/sub 機(jī)制存在一個(gè)硬傷，官網(wǎng)內(nèi)容如下

原:Because Redis Pub/Sub is fire and forget currently there is no way to use this feature if your application demands reliable notification of events, that is, if your Pub/Sub client disconnects, and reconnects later, all the events delivered during the time the client was disconnected are lost.

翻: Redis 的發(fā)布/訂閱目前是即發(fā)即棄(fire and forget)模式的，因此無法實(shí)現(xiàn)事件的可靠通知。也就是說，如果發(fā)布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連，則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。因此，方案二不是太推薦。當(dāng)然，如果你對(duì)可靠性要求不高，可以使用。

優(yōu)點(diǎn)

(1) 由于使用 Redis 作為消息通道，消息都存儲(chǔ)在 Redis 中。如果發(fā)送程序或者任務(wù)處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數(shù)據(jù)的可能性。

(2) 做集群擴(kuò)展相當(dāng)方便

(3) 時(shí)間準(zhǔn)確度高

缺點(diǎn)

需要額外進(jìn)行 redis 維護(hù)

方案 5：使用消息隊(duì)列

思路

我們可以采用 rabbitMQ 的延時(shí)隊(duì)列。RabbitMQ 具有以下兩個(gè)特性，可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列

RabbitMQ 可以針對(duì) Queue 和 Message 設(shè)置 x-message-tt，來控制消息的生存時(shí)間，如果超時(shí)，則消息變?yōu)?dead letter

lRabbitMQ 的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可選）兩個(gè)參數(shù)，用來控制隊(duì)列內(nèi)出現(xiàn)了 deadletter，則按照這兩個(gè)參數(shù)重新路由。結(jié)合以上兩個(gè)特性，就可以模擬出延遲消息的功能,具體的，我改天再寫一篇文章，這里再講下去，篇幅太長。

優(yōu)點(diǎn)

高效,可以利用 rabbitmq 的分布式特性輕易的進(jìn)行橫向擴(kuò)展,消息支持持久化增加了可靠性。

缺點(diǎn)

本身的易用度要依賴于 rabbitMq 的運(yùn)維.因?yàn)橐?rabbitMq,所以復(fù)雜度和成本變高。