最近起了個專案訊息中心，用來中轉各個系統中產生的訊息，用到的是RabbitMQ，由於UAT環境、生產環境每臺消費者服務都是多臺，有些訊息要求按順序消費，所以需要採取一定的措施保證訊息的順序消費，下面講下我們不斷優化的三種方法：
1、我們最開始考慮的比較簡單，採用的direct交換機，指定特定消費者伺服器監聽佇列，其他消費者伺服器不監聽。比如現在有C1、C2、C3三臺消費者機器，我們決定C1消費訊息，C2、C3不監聽。我們在啟動C1的時候，啟動指令碼中新增C1_IP，在程式碼中做處理，消費者伺服器啟動時，如果當前伺服器IP就是啟動指令碼的C1_IP，那就會由這臺C1來監聽並消費訊息。這種方式有個單點故障問題，如果C1伺服器當機，那麼整個訊息中心剩餘兩個節點都無法消費這個佇列，導致佇列訊息堆積。如果有豐富的監控措施，那麼監控到C1當機後，可通過手動配置C2_IP（或者C3_IP）到啟動指令碼，重啟C2伺服器（C3伺服器）消費訊息。
2、為了解決單點故障問題，我們採用了fanout交換機，每個消費者建立一個專用的queue，這樣如果生產者產生兩條有先後順序的訊息m1和m2(它們有公共的批次號batchNo和唯一的訊息編號msgID)，就會給每個queue都推送，如下圖所示。同時消費者消費的時候需要配合資料庫共同實施，消費者監聽到訊息後就入庫（落庫內容包括m1訊息資訊和消費者IP），根據msgID唯一索引性如果入庫了則自己拋棄訊息，消費m2時，需要從庫表中取出m1的消費者IP是否是當前IP，如果不是則拋棄訊息。但是這個方案有個缺點：如果consumer1消費了m1後掛掉了，m2只能等到consumer1正常後才能消費，無法轉移到其他消費者進行消費，這樣會對一些業務場景不友好（當然這個地方可以考慮死信交換機死信佇列進行轉移，只不過架構更復雜了）。
3.第三種方式跟第二種類似，採用fanout交換機，每個消費者建立一個專用的queue。但是沒有藉助資料庫，而是通過訪問rabbitMQ的API介面，獲取這三個佇列的所有消費者的IP放到list中，消費者監聽到訊息後，判斷自己的ip是否是ip集合裡面的最小值，如果是則消費，如果否則拋棄訊息。一旦最小IP的消費者當機後，則list種就會只剩下兩個IP，後續的訊息選定的消費者就會從這兩個IP中選擇最小IP消費。同理它也有第二種方案的缺點。
最後附上通過rabbitmq的api獲取minIP的程式碼（入參consumerIps是初始size=0的list），如下：
private String findUsefulMinIP(List<String> consumerIps) {
String minIp = null;
SimpleClientHttpRequestFactory requestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
requestFactory.setConnectTimeout(20000);
try {
RestTemplate rest = new RestTemplateBuilder().basicAuthentication(username, password).build();
rest.setRequestFactory(requestFactory);
JSONArray result2 = rest.getForObject(moccMQApiUrl, JSONArray.class);
if(result2 != null && result2.size() > 0) {
log.info("===clear the ips===new query start===");
consumerIps.clear();
}
for(int m=0; m<result2.size(); m++) {
LinkedHashMap itmap = (LinkedHashMap) result2.get(m);
LinkedHashMap queueMap = (LinkedHashMap)itmap.get("queue");
if(!queueMap.values().stream().anyMatch(v -> v.toString().indexOf(moccQueue)>=0)) {
continue;
}
LinkedHashMap consumerMap = (LinkedHashMap)itmap.get("channel_details");
consumerIps.add((String)consumerMap.get("peer_host"));
}
log.info("===query from mq===consumerIps={}", consumerIps);
} catch (RestClientException e) {
log.error(e.getMessage(), e);
}
minIp = Collections.min(consumerIps);
return minIp;
}