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前言

前文 Spring Cloud Stream 進(jìn)階配置——高可用（一）——失敗重試介紹了 失敗重試 機(jī)制如何保障消息被正確消費(fèi)，對(duì)于短暫性故障，消費(fèi)失敗后重試，可以得到有效解決；但是如果是諸如程序問題導(dǎo)致消費(fèi)失敗的情況，短時(shí)間內(nèi)（未修復(fù)bug之前），當(dāng)重試次數(shù)消耗完之后，消息則會(huì)被丟棄。

對(duì)于無關(guān)緊要的消息，丟了也就丟了，但如果是類似賬單這種敏感數(shù)據(jù)，一旦丟了，老板就要找你談話了。

針對(duì)上面所述場(chǎng)景，rabbitmq 有對(duì)應(yīng)的方案，即 死信隊(duì)列。

死信隊(duì)列

何為死信

在開始了解死信隊(duì)列之前，我們需要知道什么死信，從字面看就是“死掉了的信息（消息）”，不過這是相對(duì)于隊(duì)列來說的，在消息所在的隊(duì)列看來，沒有意義、沒有價(jià)值的消息，就應(yīng)該丟棄，任其消亡。那么問題來了，隊(duì)列是怎么界定這類消息的？這里，不得不先說明一下哪類消息屬于死信，有如下幾種情況：

消費(fèi)者通過 basic.reject 拒絕確認(rèn)消息；
消費(fèi)者使用 basic.nack 否定確認(rèn)消息，并參數(shù) requeue 設(shè)置為 false；
消息在隊(duì)列中停留時(shí)間超過 ttl，即未能被及時(shí)消費(fèi)；
消息體過大，超過隊(duì)列所允許的消息體大?。?/li>

對(duì)于前2種情況，都是消費(fèi)者主動(dòng)放棄消息，而后面2種，則因?yàn)殛?duì)列的自我保護(hù)機(jī)制被隊(duì)列無情地丟棄。不過，這幾種情況都有一個(gè)共同點(diǎn)，如果再保留這些死信，很大可能會(huì)影響整個(gè)隊(duì)列的正常工作，因?yàn)檫@些都屬于消費(fèi)者不疼，隊(duì)列不愛的消息，所以只好選擇從隊(duì)列踢掉。

死信的歸宿

而死信隊(duì)列則是死信的歸宿，也可以將它比做死信的回收站（下文會(huì)揭秘為什么）。死信隊(duì)列其實(shí)也是一個(gè)普通隊(duì)列，可以被消費(fèi)者訂閱，當(dāng)消息成為死信后，會(huì)被投遞到與原隊(duì)列 “綁定” 的隊(duì)列，該隊(duì)列就是死信隊(duì)列。

死信交換機(jī)

我們都知道，發(fā)布者在發(fā)布消息后，需要經(jīng)過消息交換機(jī)，根據(jù)特定的路由，才能被正確投遞到目標(biāo)隊(duì)列。而死信要被投遞到死信隊(duì)列，那肯定還需要一個(gè)消息交換機(jī)，該交換機(jī)為 Dead Letters Exchanges(DLX)，即 死信交換機(jī)。當(dāng)然，死信交換機(jī)也是一個(gè)普通的消息交換機(jī)，可以通過正常的聲明方式去創(chuàng)建。

思考

這里先拋出一個(gè)問題，既然死信隊(duì)列、死信交換機(jī)都是普通的隊(duì)列、消息交換機(jī)，在可視化界面怎么去區(qū)分死信隊(duì)列與其他隊(duì)列、死信交換機(jī)與其他交換機(jī)。

聲明死信隊(duì)列

ps: 這里的主題是如何在 SpringCloud Stream 中使用死信隊(duì)列，其他聲明方式（如原生SDK）不在本文討論范圍。

Spring Cloud Stream 聲明死信隊(duì)列非常簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)單到只需要一個(gè)配置就能搞定，這里不得不說 Spring Boot 和 Spring Cloud 的設(shè)計(jì)思想是真厲害。

“開啟” 死信隊(duì)列的相關(guān)配置為：spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.consumer.autoBindDlq，該配置的作用為：是否自動(dòng)聲明死信隊(duì)列（DLQ）并將其綁定到死信交換機(jī)（DLX）。默認(rèn)是false。

上面的開啟用了雙引號(hào)，為什么呢？配置 autoBindDlq 翻譯一下就能大概猜到原因了，因?yàn)檫@個(gè)開關(guān)，當(dāng)為 true 時(shí)，開啟的是 自動(dòng)聲明死信隊(duì)列，并將其綁定到死信交換機(jī)。所以，我們也是可以自己手動(dòng)創(chuàng)建的。

示例

以下代碼可在源碼查看。

配置

spring:
  cloud:
    stream:
      bindings:
        packetUplinkOutput:
          destination: packetUplinkDlxTopic
          content-type: application/json
          binder: rabbit

        packetUplinkInput:
          destination: packetUplinkDlxTopic
          content-type: application/json
          group: ${spring.application.name}.dlx
          binder: rabbit
      rabbit:
        bindings:
          packetUplinkInput:
            consumer:
              ttl: 20000 # 默認(rèn)不做限制，即無限。消息在隊(duì)列中最大的存活時(shí)間。當(dāng)消息滯留超過ttl時(shí)，會(huì)被當(dāng)成消費(fèi)失敗消息，即會(huì)被轉(zhuǎn)發(fā)到死信隊(duì)列或丟棄.
              # DLQ相關(guān)
              autoBindDlq: true # 是否自動(dòng)聲明死信隊(duì)列（DLQ）并將其綁定到死信交換機(jī)（DLX）。默認(rèn)是false。

ps: 上文提到有幾種情況，消息會(huì)變成死信，而上面使用的配置是通過設(shè)置隊(duì)列的 ttl，即消息在隊(duì)列中存活的最大時(shí)間為 20s。因?yàn)檫@是制造死信最簡(jiǎn)單粗暴的方法。

代碼

消息模型

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class PacketModel {
    /**
     * 設(shè)備 eui
     */
    private String devEui;

    /**
     * 數(shù)據(jù)
     */
    private String data;

    // 省略其他字段
}

測(cè)試用例

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ActiveProfiles("dlq")
@EnableBinding({ScasDlqTest.MessageSink.class, ScasDlqTest.MessageSource.class})
public class ScasDlqTest {

    @Autowired
    private PacketUplinkProducer packetUplinkProducer;

    private Random random = new Random();
    private List<String> devEuis = new ArrayList<>(10);

    @PostConstruct
    private void initDevEuis() {
        devEuis.add("10001");
        devEuis.add("10002");
        devEuis.add("10003");
        devEuis.add("10004");
        devEuis.add("10005");
        devEuis.add("10006");
        devEuis.add("10007");
        devEuis.add("10008");
        devEuis.add("10009");
        devEuis.add("10010");
    }

    /**
     *
     */
    @Test
    public void test() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            String devEui = getDevEuis();
            packetUplinkProducer.publish(new PacketModel(devEui, UUID.randomUUID().toString()));
        }

        Thread.sleep(1000000);

    }

    private String getDevEuis() {
        return devEuis.get(random.nextInt(10));
    }

    @Component
    public static class PacketUplinkProducer {

        @Autowired
        private MessageSource messageSource;

        public void publish(PacketModel model) {
            log.info("發(fā)布上行數(shù)據(jù)包消息. model: [{}].", model);
            messageSource.packetUplinkOutput().send(MessageBuilder.withPayload(model).build());
        }

    }

    @Component
    public static class PacketUplinkHandler {

        @StreamListener("packetUplinkInput")
        public void handle(PacketModel model) throws InterruptedException {
            Thread.sleep(1000);
            log.info("消費(fèi)上行數(shù)據(jù)包消息. model: [{}].", model);
        }

    }

    public interface MessageSink {

        @Input("packetUplinkInput")
        SubscribableChannel packetUplinkInput();

    }

    public interface MessageSource {

        @Output("packetUplinkOutput")
        MessageChannel packetUplinkOutput();

    }

}

運(yùn)行測(cè)試用例

運(yùn)行測(cè)試用例后，訪問 Rabbitmq可視化頁(yè)面可以看到類似下圖的頁(yè)面：

死信隊(duì)列1

因?yàn)槟繕?biāo)隊(duì)列的消費(fèi)者 1s 才消費(fèi)一條消息，而隊(duì)列的 ttl 只有 20s，所以差不多 20s 后，再刷新頁(yè)面，可以看到：

死信隊(duì)列2

可以看到，隊(duì)列中的待消費(fèi)消息為80條，而我們一共發(fā)布了100條，消費(fèi)力為1條/s，20s后，未消費(fèi)的消息全部進(jìn)入死信隊(duì)列，所以80條對(duì)得上。

驗(yàn)證死信被丟棄

為了驗(yàn)證只有創(chuàng)建死信隊(duì)列并綁定到死信交換機(jī)，死信才不會(huì)被丟棄，可以將 autoBindDlq 改成 false，再跑一次，20s 后，看目標(biāo)隊(duì)列是不是沒有消息。不過，需要先把目標(biāo)隊(duì)列刪除，不然會(huì)出現(xiàn)如下錯(cuò)誤：

2019-08-19 17:37:17.545 ERROR 26146 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'x-dead-letter-exchange' for queue 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' in vhost '/': received none but current is the value 'DLX' of type 'longstr', class-id=50, method-id=10)
2019-08-19 17:37:18.552 ERROR 26146 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'x-dead-letter-exchange' for queue 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' in vhost '/': received none but current is the value 'DLX' of type 'longstr', class-id=50, method-id=10)
2019-08-19 17:37:20.557 ERROR 26146 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'x-dead-letter-exchange' for queue 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' in vhost '/': received none but current is the value 'DLX' of type 'longstr', class-id=50, method-id=10)
2019-08-19 17:37:24.566 ERROR 26146 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'x-dead-letter-exchange' for queue 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' in vhost '/': received none but current is the value 'DLX' of type 'longstr', class-id=50, method-id=10)
2019-08-19 17:37:29.575 ERROR 26146 --- [ 127.0.0.1:5672] o.s.a.r.c.CachingConnectionFactory       : Channel shutdown: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'x-dead-letter-exchange' for queue 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' in vhost '/': received none but current is the value 'DLX' of type 'longstr', class-id=50, method-id=10)
...

刪除隊(duì)列

驗(yàn)證結(jié)果

重新跑一次測(cè)試用例，20s后，可以看到：

死信被丟棄后

如果沒有聲明死信隊(duì)列，那么死信一旦產(chǎn)生，就會(huì)直接被丟棄，也找不回來了。

如何使用死信隊(duì)列

死信在進(jìn)入死信隊(duì)列后，如果沒有類似重新消費(fèi)的邏輯，那跟被直接丟棄沒啥區(qū)別，甚至還占用磁盤空間。下面介紹2種體現(xiàn)死信隊(duì)列價(jià)值的操作與實(shí)現(xiàn)。

1. 重新發(fā)布到目標(biāo)隊(duì)列

在每個(gè)隊(duì)列的詳情頁(yè)中，有一個(gè) Move Messages 分欄，如下圖所示：

move messages(未啟動(dòng)插件)

上圖中圈中的提示，是因?yàn)闆]有啟動(dòng) rabbitmq_shovel、 rabbitmq_shovel_management 這2個(gè)插件，啟動(dòng)命令為： rabbitmq-plugins enable rabbitmq_shovel rabbitmq_shovel_management。

如果插件已啟動(dòng)，看到的界面如下：

move messages(插件已啟動(dòng))

進(jìn)入死信隊(duì)列的詳情頁(yè)，將目標(biāo)隊(duì)列 packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx 拷貝到 Move Messages 表單的 Destination queue 輸入框中，然后點(diǎn)擊 Move Messages 按鈕?？梢钥吹饺缦拢?br>

move messages to target queue

re-consume dead-letters

死信隊(duì)列的所有消息全部被重新投遞到目標(biāo)隊(duì)列，看到這里，可以確定的是：通過 Move Messages 功能，是可以將死信重新投遞到原隊(duì)列，而且也可以被正常重新消費(fèi)。不過可以預(yù)見的是，再過20s，又有60條消息變成死信。

ps: 揭秘一下上文的埋點(diǎn)——死信隊(duì)列比作死信的回收站。其實(shí)，看到這里，大家應(yīng)該大致能理解這句話了，消息在變成死信，這在隊(duì)列看來，就是我不要這些消息了，可以把它們丟了，所以就進(jìn)入死信隊(duì)列這一回收站，而在特定時(shí)機(jī)，比如機(jī)器、環(huán)境穩(wěn)定了，又可以重新發(fā)布到原來的隊(duì)列，即對(duì)應(yīng)回收站的恢復(fù)文件功能。所以將死信隊(duì)列比作死信的回收站，在這種情況下還是可以理解的。

2. 定義死信隊(duì)列的消費(fèi)邏輯

上文提到，死信隊(duì)列其實(shí)是一個(gè)普通的隊(duì)列，那么我們直接訂閱該死信隊(duì)列是不是就可以正常消費(fèi)死信了？答案是肯定的。接下來，使用 spring-rabbitmq 的注解 @RabbitListener 定義死信隊(duì)列的處理邏輯，代碼如下（直接追加在測(cè)試用例類即可）：

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ActiveProfiles("dlq")
@EnableBinding({ScasDlqTest.MessageSink.class, ScasDlqTest.MessageSource.class})
public class ScasDlqTest {
    // 省略其他代碼

    /**
     * 原隊(duì)列名稱
     */
    private static final String ORIGINAL_QUEUE = "packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx";
    /**
     * 死信隊(duì)列名稱. 由于沒有自定義, 所以根據(jù) spring cloud stream 死信隊(duì)列名稱生成規(guī)則, 在原隊(duì)列名稱后追加 '.dlq'.
     */
    private static final String DLQ = ORIGINAL_QUEUE + ".dlq";
    /**
     * 死信隊(duì)列交換機(jī). 默認(rèn)為: {@link RabbitCommonProperties#DEAD_LETTER_EXCHANGE}, 值為 "DLX".
     */
    private static final String DLX = RabbitCommonProperties.DEAD_LETTER_EXCHANGE;
    /**
     * 死信交換機(jī)將死信路由到死信隊(duì)列的 routing-key. 由于沒有自定義, 所以根據(jù) spring cloud stream 死信隊(duì)列名稱生成規(guī)則,
     * routing-key為原隊(duì)列的名稱.
     */
    private static final String routingKey = "packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection";

    /**
     * 死信隊(duì)列的處理邏輯
     * @param failedMessage
     */
    @RabbitListener(
            bindings = @QueueBinding(
                    value = @Queue(DLQ)
                    , exchange = @Exchange(DLX)
                    , key = routingKey
            ),
            concurrency = "1-5"
    )
    public void handleDlq(Message failedMessage) throws InterruptedException {
        Thread.sleep(10);
        log.info("進(jìn)入 [上行數(shù)據(jù)包隊(duì)列] 的死信隊(duì)列. 完整消息: {};", failedMessage);
        log.info("body: {}", (PacketModel) JSON.parseObject(failedMessage.getBody(), PacketModel.class));
    }
    
}

代碼中各個(gè)變量都說的很清楚，這里就不贅述了，直接重新啟動(dòng)測(cè)試用例（可以考慮先把死信隊(duì)列刪掉，因?yàn)槔镞呥€有之前遺留的死信），20s 后，可以看到控制臺(tái)打印如下：

消費(fèi)死信

消費(fèi)完成后，2個(gè)隊(duì)列中也都沒有堆積的消息，如下：

死信消被費(fèi)后

當(dāng)然，上面示例中，只是加死信打印出來，而實(shí)戰(zhàn)中，則需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)自定義死信處理邏輯，比如，發(fā)送郵件、序列化到數(shù)據(jù)庫(kù)等。

這2種方案的區(qū)別

第一種需要手動(dòng)人工去操作；而第二種是全自動(dòng)的，只要有死信，就能立即被消費(fèi)；
基于上面一點(diǎn)，可以引出開發(fā)成本上的區(qū)別。第一種基本不用額外的編程；而第二種則需要定義對(duì)應(yīng)死信隊(duì)列的監(jiān)聽器，才能自定義消費(fèi)邏輯；
再基于上面一點(diǎn)，可以引出功能、擴(kuò)展性上的區(qū)別。第一種基本沒有其他擴(kuò)展能力；而第二種，因?yàn)槭盏降乃佬畔Ⅲw，不僅包含了原消息，還攜帶了成為死信的原因，比如上面的例子，在日志打印的完整消息中，可以看到 x-first-death-reason=expired，即原因是消息過期了，那我們則可以根據(jù)不同的原因再結(jié)合具體業(yè)務(wù)，定制處理邏輯；

死信隊(duì)列其他配置

spring:
  cloud:
    stream:
      rabbit:
        bindings:
          packetUplinkInput:
            consumer:
              # DLQ相關(guān)
              autoBindDlq: true # 是否自動(dòng)聲明死信隊(duì)列（DLQ）并將其綁定到死信交換機(jī)（DLX）。默認(rèn)是false。
              deadLetterQueueName: 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx.dlq' # 默認(rèn)prefix + destination + group + .dlq。DLQ的名稱。
              deadLetterExchange: 'DLX' # 默認(rèn)prefix + DLX。DLX的名稱
              deadLetterRoutingKey: 'packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx' # 默認(rèn)destination + group
              dlqExpires: 30000 # 隊(duì)列所有 customer 下線, 且在過期時(shí)間段內(nèi) queue 沒有被重新聲明, 多久之后隊(duì)列會(huì)被銷毀, 注意, 不管隊(duì)列內(nèi)有沒有消息. 默認(rèn)不設(shè)置.
              dlqLazy: false # 是否聲明為惰性隊(duì)列（Lazy Queue）.默認(rèn)false
              dlqMaxLength: 100000 # 隊(duì)列中消息數(shù)量的最大限制. 默認(rèn)不限制
              dlqMaxLengthBytes: 100000000 # 隊(duì)列所有消息總字節(jié)的最大限制. 默認(rèn)不限制
              dlqMaxPriority: 255 # 隊(duì)列的消息可以設(shè)置的最大優(yōu)先級(jí). 默認(rèn)不設(shè)置
              dlqTtl: 1000000 # 隊(duì)列的消息的過期時(shí)間. 默認(rèn)不限制
              republishToDlq: true # 默認(rèn)false。當(dāng)為true時(shí)，死信隊(duì)列接收到的消息的headers會(huì)更加豐富，多了異常信息和堆棧跟蹤。
              republishDeliveryMode: DeliveryMode.PERSISTENT # 默認(rèn)DeliveryMode.PERSISTENT（持久化）。當(dāng)republishToDlq為true時(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)的消息的delivery mode

ps:
如果需要驗(yàn)證 republishToDlq 配置的作用，可運(yùn)行測(cè)試用例類 `ScasRepublishToDlqTest，既可看到結(jié)果，控制臺(tái)打印結(jié)果類似如下：

死信包含異常棧

總結(jié)

消息被隊(duì)列丟棄后，會(huì)變成死信，如果隊(duì)列不聲明死信隊(duì)列，那么這些消息將被永久丟棄，而如果聲明死信隊(duì)列，則死信會(huì)進(jìn)入死信，死信可以被重新投遞回原隊(duì)列，也可以采用訂閱死信隊(duì)列的方式自定義處理邏輯，因?yàn)樗佬抨?duì)列其實(shí)也是一個(gè)普通隊(duì)列。又因?yàn)樗佬抨?duì)列是一個(gè)普通隊(duì)列，消費(fèi)過程中肯定也會(huì)產(chǎn)生死信，那么死信隊(duì)列產(chǎn)生的死信，有該何去何從？所以有了死信隊(duì)列的死信隊(duì)列，后續(xù)文章繼續(xù)說明。

擴(kuò)展

1. 鼠標(biāo)懸停標(biāo)簽查看隊(duì)列的header

隊(duì)列headers

2. 如何看出隊(duì)列是否聲明了死信隊(duì)列

dlq標(biāo)志

當(dāng)隊(duì)列聲明了死信隊(duì)列，會(huì)有上圖圈中的2個(gè)標(biāo)簽。
DLX: 代表死信會(huì)被投遞到的死信交換機(jī)。懸停該標(biāo)簽，可以看到 x-dead-letter-exchange: DLX，其中 DLX 就是交換機(jī)名稱；
DLK: 代表死信被投遞到死信交換機(jī)后，會(huì)根據(jù)什么路由準(zhǔn)確投遞到死信隊(duì)列；懸停該標(biāo)簽，可以看到 x-dead-letter-routing-key: packetUplinkDlxTopic.scas-data-collection.dlx；

3. 建議隊(duì)列盡可能聲明死信隊(duì)列

死信隊(duì)列是個(gè)好東西，當(dāng)隊(duì)列聲明了死信隊(duì)列，可以很大程度上避免消息丟失的情況，所以建議隊(duì)列都添加 autoBindDlq 配置。可以使用全局默認(rèn)配置：spring.cloud.stream.default.consumer.autoBindDlq: true，這樣所有隊(duì)列都會(huì)應(yīng)用該配置。

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Spring Cloud Stream 進(jìn)階配置——高可用（二）——死信隊(duì)列

Spring Cloud Stream 進(jìn)階配置——高可用（二）——死信隊(duì)列

前言

死信隊(duì)列

何為死信

死信的歸宿

死信交換機(jī)

思考

聲明死信隊(duì)列

示例

配置

代碼

消息模型

測(cè)試用例

運(yùn)行測(cè)試用例

驗(yàn)證死信被丟棄

刪除隊(duì)列

驗(yàn)證結(jié)果

如何使用死信隊(duì)列

1. 重新發(fā)布到目標(biāo)隊(duì)列

2. 定義死信隊(duì)列的消費(fèi)邏輯

這2種方案的區(qū)別

死信隊(duì)列其他配置

總結(jié)

擴(kuò)展

1. 鼠標(biāo)懸停標(biāo)簽查看隊(duì)列的header

2. 如何看出隊(duì)列是否聲明了死信隊(duì)列

3. 建議隊(duì)列盡可能聲明死信隊(duì)列

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前言

死信隊(duì)列

何為死信

死信的歸宿

死信交換機(jī)

思考

聲明死信隊(duì)列

示例

配置

代碼

消息模型

測(cè)試用例

運(yùn)行測(cè)試用例

驗(yàn)證死信被丟棄

刪除隊(duì)列

驗(yàn)證結(jié)果

如何使用死信隊(duì)列

1. 重新發(fā)布到目標(biāo)隊(duì)列

2. 定義死信隊(duì)列的消費(fèi)邏輯

這2種方案的區(qū)別

死信隊(duì)列其他配置

總結(jié)

擴(kuò)展

1. 鼠標(biāo)懸停標(biāo)簽查看隊(duì)列的header

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