【RabbitMQ】当队列中消息数量超过最大长度的淘汰策略说明最近在研究RabbitMQ如何实现延时队列时发现消息进入死信队列的情况之一就是当消息数量超过队列设置的最大长度时会被丢入死信队列，看到这时我就产生了一个疑问，到底是最后插入的消息还是最早插入的消息会被丢入死信队列呢？遗憾的是看了几篇博客都是模棱两可的答案，还有的说超过数量后该消息会被放入死信队列，看完之后还是对这个问题将信将疑。所以我决定去探究一下正确答案答案RabbitMQ官方文档遇事不决肯定是先看官方文档最靠谱啦，在官网中扒拉了半天终于找到说明这个问题的页面了，就是上面引用的链接，重点如下：翻译过来就是：在RabbitMQ中，当

我能够使用关键的REDIS和RABBITMQ服务。在绑定(bind)服务时，我能够获取凭据并在我的application.properties中使用该凭据用于springboot项目。但是我正在使用的这个配置是在application.Properties中硬编码的为了动态地进行此配置，我开始知道我们可以使用pivotal提供的vcap服务。所以想为redis和rabbimq使用运行时凭证。我的代码在下面供引用。应用程序属性rabbitmq.host=hostnamerabbitmq.virtual-host=vhostanmerabbitmq.username=usernamerab

我能够使用关键的REDIS和RABBITMQ服务。在绑定(bind)服务时，我能够获取凭据并在我的application.properties中使用该凭据用于springboot项目。但是我正在使用的这个配置是在application.Properties中硬编码的为了动态地进行此配置，我开始知道我们可以使用pivotal提供的vcap服务。所以想为redis和rabbimq使用运行时凭证。我的代码在下面供引用。应用程序属性rabbitmq.host=hostnamerabbitmq.virtual-host=vhostanmerabbitmq.username=usernamerab

什么是RabbitMQ?    官网：Messagingthatjustworks—RabbitMQ        RabbitMQ是一种开源的消息中间件软件，用于构建可扩展的分布式应用程序。它实现了高级消息队列协议（AMQP），这是一种网络协议，用于在应用程序之间进行可靠的异步消息传递。        RabbitMQ提供了一个可靠的消息传递系统，使不同的应用程序能够通过消息进行通信。它支持多种消息传递模式，包括点对点、发布/订阅和消息广播。应用程序可以通过将消息发布到队列或主题交换机来发送消息，并通过订阅队列或主题交换机来接收消息。RabbitMQ应用场景有哪些？        Rabbi

Time-To-LiveandExpiration—RabbitMQ一、死信队列DeadLetterExchanges—RabbitMQ死信队列：DLX全称（Dead-Letter-Exchange）,称之为死信交换器，当消息变成一个死信之后，如果这个消息所在的队列存在x-dead-letter-exchange参数，那么它会被发送到x-dead-letter-exchange对应值的交换器上，这个交换器就称之为死信交换器，与这个死信交换器绑定的队列就是死信队列死信消息：消息被拒绝（Basic.Reject或Basic.Nack）并且设置requeue参数的值为false消息过期（消息TTL过

与RabbitMQ相比，将RedisPub/Sub用于消息队列是否可靠？因为配置和维护RabbitMQ消息队列系统似乎比Redis更复杂。 最佳答案 Redis发布/订阅并不意味着可靠。它甚至不对消息进行排队。订阅者的任何崩溃都会导致消息丢失。有一些方法可以使用Redis实现更安全的分布式机制，但不能使用pub/sub。 关于redis-与RabbitMQ相比，将RedisPub/Sub用于消息队列是否可靠，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

与RabbitMQ相比，将RedisPub/Sub用于消息队列是否可靠？因为配置和维护RabbitMQ消息队列系统似乎比Redis更复杂。 最佳答案 Redis发布/订阅并不意味着可靠。它甚至不对消息进行排队。订阅者的任何崩溃都会导致消息丢失。有一些方法可以使用Redis实现更安全的分布式机制，但不能使用pub/sub。 关于redis-与RabbitMQ相比，将RedisPub/Sub用于消息队列是否可靠，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费—次延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递消息堆积问题：如何解决数百万消息堆积，无法及时消费的问题高可用问题：如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题一、消息可靠性背景/需求：消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：发送时丢失：生产者发送的消息【未送达exchange】——返回nack（消息确认模式）消息【到达exchange】——返回ack（消息确认模式）到达queue后，MQ宕机，queue将消息丢失——返回ACK，及路由失败原因（回退模式）co

消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费—次延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递消息堆积问题：如何解决数百万消息堆积，无法及时消费的问题高可用问题：如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题一、消息可靠性背景/需求：消息从发送，到消费者接收，会经历多个过程：其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：发送时丢失：生产者发送的消息【未送达exchange】——返回nack（消息确认模式）消息【到达exchange】——返回ack（消息确认模式）到达queue后，MQ宕机，queue将消息丢失——返回ACK，及路由失败原因（回退模式）co

RabbitMQ----HelloWorld1.依赖2.消息生产者3.信息消费者本节使用Java编写两个程序。发送单个消息的生产者和接收消息并打印出来的消费者。1.依赖build>plugins>plugin>groupId>org.apache.maven.pluginsgroupId>artifactId>maven-compiler-pluginartifactId>configuration>source>8source>target>8target>configuration>plugin>plugins>build>dependencies>dependency>groupId>c