RabbitMQ---消息队列---上半部分

x33g5p2x  于11个月前 转载在 RabbitMQ  
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初识MQ

什么是 MQ

MQ(message queue),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放的内容是message 而已,还是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后,消息发送上游只需要依赖 MQ,不用依赖其他服务。

为什么要用 MQ

1.流量消峰

举个例子,如果订单系统最多能处理一万次订单,这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余,正
常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期,如果有两万次下单操作系统是处理不了的,只能限
制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲,我们可以取消这个限制,把一秒内下的订单分
散成一段时间来处理,这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作,但是比不能下单的体
验要好。

2.应用解耦

以电商应用为例,应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后,如果耦合
调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障,都会造成下单操作异常。当转变成基于
消息队列的方式后,系统间调用的问题会减少很多,比如物流系统因为发生故障,需要几分钟来修复。在
这几分钟的时间里,物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中,用户的下单操作可以正常完成。当物流
系统恢复后,继续处理订单信息即可,中单用户感受不到物流系统的故障,提升系统的可用性。

3.异步处理

有些服务间调用是异步的,例如 A 调用 B,B 需要花费很长时间执行,但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完,以前一般有两种方式,A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api, B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅,使用消息总线,可以很方便解决这个问题,A 调用 B 服务后,只需要监听 B 处理完成的消息,当 B 处理完成后,会发送一条消息给 MQ,MQ 会将此消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api,也不用提供 callback api。同样 B 服务也不用做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

MQ 的分类

1.ActiveMQ

优点:单机吞吐量万级,时效性 ms 级,可用性高,基于主从架构实现高可用性,消息可靠性较低的概率丢失数据

缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少,高吞吐量场景较少使用。

2.Kafka

大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开 Kafka,这款为大数据而生的消息中间件,
以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥
着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn,Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点: 性能卓越,单机写入 TPS 约在百万条/秒,最大的优点,就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非
常高,kafka 是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用,消费者采
用 Pull 方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方
Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager;在日志领域比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用;功能支持:
功能较为简单,主要支持简单的 MQ 功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点:Kafka 单机超过 64 个队列/分区,Load 会发生明显的飙高现象,队列越多,load 越高,发送消
息响应时间变长,使用短轮询方式,实时性取决于轮询间隔时间,消费失败不支持重试;支持消息顺序,
但是一台代理宕机后,就会产生消息乱序,社区更新较慢;

3.RocketMQ

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品,用 Java 语言实现,在设计时参考了 Kafka,并做出了自己的一
些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog 分发等场
景。

优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高,分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善,还是分
布式的,扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积,不会因为堆积导致性能下降,源码是 java 我们可以自己阅
读源码,定制自己公司的 MQ

缺点:支持的客户端语言不多,目前是 java 及 c++,其中 c++不成熟;社区活跃度一般,没有在 MQ
核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

4.RabbitMQ

2007 年发布,是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最
主流的消息中间件之一。

优点:由于 erlang 语言的高并发特性,性能较好;吞吐量到万级,MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易
用、跨平台、支持多种语言 如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP
等,支持 AJAX 文档齐全;开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用,社区活跃度高;更新频率相当高

RabbitMQ官网

缺点:商业版需要收费,学习成本较高

MQ 的选择

1.Kafka

Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集
和传输,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用,如果有日志采集功能,
肯定是首选 kafka 了。

2.RocketMQ

天生为金融互联网领域而生,对于可靠性要求很高的场景,尤其是电商里面的订单扣款,以及业务削
峰,在大量交易涌入时,后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖,这些业务
场景在阿里双 11 已经经历了多次考验,如果你的业务有上述并发场景,建议可以选择 RocketMQ。

3.RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势,性能好时效性微秒级,社区活跃度也比较高,管理界面用起来十分
方便,如果你的数据量没有那么大,中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ

RabbitMQ

RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点,当你要发送一个包
裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑 RabbitMQ 是
一个快递站,一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收,
存储和转发消息数据

四大核心概念

生产者

产生数据发送消息的程序是生产者

交换机

交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个部件,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面它将消息
推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息,是将这些消息推送到特定队列还是推
送到多个队列,亦或者是把消息丢弃,这个得有交换机类型决定

队列

队列是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构,尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序,但它们只能存
储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束,本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可
以将消息发送到一个队列,许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

消费者

消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者,消费
者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

RabbitMQ 核心部分

六大核心模式: 简单模式,工作队列模式,发布订阅模式,路由模式,主题模式,发布确认模式

各个名词介绍

  • Broker:接收和分发消息的应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker
  • Virtual host:出于多租户和安全因素设计的,把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中,类似 于网络中的namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时,可以划分出 多个vhost,每个用户在自己的 vhost 创建 exchange/queue 等
  • Connection:publisher/consumer 和 broker 之间的 TCP 连接 Channel:如果每一次访问RabbitMQ 都建立一个 Connection,在消息量大的时候建立 TCP Connection的开销将是巨大的,效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接,如果应用程 序支持多线程,通常每个thread 创建单独的 channel 进行通讯AMQP method 包含了 channel id 帮助客 户端和message broker 识别 channel,所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
  • Exchange:message 到达 broker 的第一站,根据分发规则,匹配查询表中的 routing key,分发 消息到queue 中去。常用的类型有:direct (point-to-point), topic(publish-subscribe) and fanout (multicast)
  • Queue:消息最终被送到这里等待 consumer 取走
  • Binding:exchange 和 queue 之间的虚拟连接,binding 中可以包含 routing key,Binding 信息被保 存到 exchange 中的查询表中,用于 message 的分发依据

RabbitMQ安装

1.官网地址

https://www.rabbitmq.com/download.html

2.文件上传

上传到/usr/local/RabbitMQ/目录下面

3.安装文件(分别按照以下顺序安装)

rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm
yum install socat -y
rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

4.常用命令(按照以下顺序执行)

添加开机启动 RabbitMQ 服务

chkconfig rabbitmq-server on

启动服务

/sbin/service rabbitmq-server start

查看服务状态

/sbin/service rabbitmq-server status

停止服务(选择执行)

/sbin/service rabbitmq-server stop

开启 web 管理插件,开启前,记得停止RbMQ的服务

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

插件安装完成后,再次启动RbMQ

/sbin/service rabbitmq-server start

重启rabbitmq服务,然后在windows客户端进入192.168.163.128(Linux的ip地址):15672,需要开启端口号,顺利进入!

# 开启防火墙
firewall-cmd --permanent --add-port=15672/tcp

# 重启生效
firewall-cmd --reload

用默认账号密码(guest)访问地址 http://192.168.112.128:15672/出现权限问题

4.添加一个新的用户

创建账号,用户名和密码

rabbitmqctl add_user admin 123

设置用户角色,超级管理员

rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

设置用户权限

set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>

rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"

用户 user_admin 具有/vhost1 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限

查看当前用户和角色

rabbitmqctl list_users

5.再次利用 admin 用户登录

6 . 重置命令

关闭应用的命令为

rabbitmqctl stop_app

清除的命令为

rabbitmqctl reset

重新启动命令为

rabbitmqctl start_app

简单队列

我们将用 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。我们将介绍 Java API 中的一些细节。

在下图中,“ P”是我们的生产者,“ C”是我们的消费者。中间的框是一个队列-RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区

POM文件依赖

<!--指定 jdk 编译版本-->
    <build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <source>8</source>
                <target>8</target>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

    <dependencies>
    <!--rabbitmq 依赖客户端-->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.8.0</version>
    </dependency>
    <!--操作文件流的一个依赖-->
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.6</version>
    </dependency>
</dependencies>

生产者代码

//生产者,发消息
public class Producer
{
    //队列名称
    public static  final  String QUEUE_NAME= "hello";

    //发消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory=new ConnectionFactory();
        //工厂通过RqbbitMQ的IP连接RabbitMQ的队列
        factory.setHost("192.168.112.128");
        //设置用户名
        factory.setUsername("admin");
        //设置密码
        factory.setPassword("123");

        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        //生成一个队列
        //参数一: 队列名称
        //参数二:队列里面的消息是否持久化,默认情况下消息存储在内存中
        //参数三: 该队列是否只供一个消息者进行消息,即是否进行消息共享,true可以多个消费者消费,false只供一个消费者消费
        //参数四: 是否自动删除,最后一个消费者断开连接以后,该队列是否自动删除 true自动删除 false不自动删除
        //参数无: 其他参数(延迟消息...)
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        //发消息
        String message="hello world";
        //发送一个消息
        //参数一: 发送到哪个交换机
        //参数二: 路由的key值是哪个,本次是队列的名称
        //参数三:其他参数信息
        //参数四:发送消息的消息体
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        System.out.println("消息发送完毕");
    }
}

注意:如果报connection error,考虑是端口号没有开放的问题。连接服务,请求的端口号是5672,而可视化工具服务,请求的是15672,因此需要开启567215672两个端口,测试连接成功!

消费者代码

//消费者,接收消息
public class Consumer
{
    //队列的名称
    public static  final String QUEUE_NAME="hello";

    //接收消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建连接工厂,返回新创建的连接
        Connection connection = getConnection();
        //创建信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        //消费者消费消息
        //参数一: 消费哪个队列
        //参数二: 消费成功后是否要自动应答 true代表自动应答 false代表手动应答
        //参数三: 传递消息时的回调
        //参数四:消费者取消消费的回调
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,
                //deliverCallback
                (consumerTag,message)->{
            //消息本身有消息头,消息属性和消息体,这里我们只需要拿到消息体
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        },
                //cancelCallback
                consumerTag->{
            System.out.println("消息被中断");
        });
    }

    private static Connection getConnection() throws IOException, TimeoutException {
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory=new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.112.128");
        factory.setPassword("123");
        factory.setUsername("admin");
        return factory.newConnection();
    }
}

工作队列

工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务,而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时,这些工作线程将一起处理这些任务。

轮训分发消息

在这个案例中我们会启动两个工作线程,一个消息发送线程,我们来看看他们两个工作线程是如何工作的。

抽取工具类

/* * 此类为连接工厂创建信道的工具类 * */
public enum RabbitMqUtils
{
    //ctrl+shift+u变大写
    INSTANCE;

    public static RabbitMqUtils getInstance()
    {
        return INSTANCE;
    }
    
        // 得到一个连接的channel
        public Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {
            // 创建一个连接工厂
            ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
            factory.setHost("192.168.112.128");
            factory.setUsername("admin");
            factory.setPassword("123");
            Connection connection = factory.newConnection();
            com.rabbitmq.client.Channel channel = connection.createChannel();
            return channel;
        }
}

启动两个工作线程

public class Worker01 {

    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

        // 接受消息参数
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("接受到的消息:"+new String(message.getBody()));
        };

        // 取消消费参数
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费借口回调逻辑");
        };

        System.out.println("C2等待接收消息");

        // 消息的接受
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

同时开启2个工作线程:

生产者代码

public class Task01 {
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 发送大量消息
    public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel())
        {
            // 队列的声明
            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            // 从控制台中输入消息
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            while (scanner.hasNext()) 
            {
                String message = scanner.next();
                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
                System.out.println("发送消息完成:" + message);
            }
        }
    }
}

消息应答

概念

  • 消费者完成一个任务可能需要一段时间,如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了,会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息,便立即将该消息标记为删除。在这种情况下,突然有个消费者挂掉了,我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费者的消息,因为它无法接收到。
  • 为了保证消息在发送过程中不丢失,RabbitMQ引入消息应答机制,消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后,告诉RabbitMQ它已经处理了,RabbitMQ可以把该消息删除了

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功,这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前,消费者那边出现连接或者channel关闭,那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息,没有对传递的消息数量进行限制,当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息,导致这些消息的积压,最终使得内存耗尽,最终这些消费者线程被操作系统杀死,所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

手动应答

消息应答的方法

  • Channel.basicAck(用于肯定确认)

RabbitMQ已知道该消息并且成功处理,可以将其丢弃

  • Channel.basicNack(用于否定确认)
  • Channel.basicReject(用于否定确认),与Channel.basicNack相比少了一个参数,不处理该消息了,直接拒绝,可以将其丢弃了。

Multiple的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple的true和false是不同的意思:

  • true表示批量应答channel上未应答的消息,比如channel上有传送tag的消息5,6,7,8,,当前tag是8,那么此时5-8的这些还未应答的消息就会被确认收到消息应答
  • false同上面相比只会应答tag=8的消息,5,6,7这三个消息依然不会被确认收到消息应答

注意: 一个信道可以同时携带不止一个消息

消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭,连接已关闭或TCP连接丢失),导致消息未发送ACK确认,RabbitMQ将了解到消息未完全处理,并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理,它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样,即使某个消费者偶尔死亡,也可以确保不会丢失任何消息。

消息手动应答

1 ===> 生产者:

//消息在手动应答时是不丢失、
//如果消费端出现异常,消息被放回队列中重新消费
public class Producer
{
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

        // 声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            //使用默认的交换机
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出消息:"+message);
        }

    }
}

2 ===> 消费者1和2

public class ConsumerOne
{
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            // 沉睡一秒
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接受到的消息是:"+new String(message.getBody()));

            //进行手动应答
            /* * 参数1:消息的标记 tag * 参数2:是否批量应答,false:不批量应答 true:批量 * */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };

        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}
public class ConsumerTwo 
{
    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        System.out.println("C2等待接受消息处理时间较长");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            // 沉睡一秒
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("接受到的消息是:"+new String(message.getBody()));

            //进行手动应答
            /* * 参数1:消息的标记 tag * 参数2:是否批量应答,false:不批量应答 true:批量 * */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };

        // 采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

3.测试

消费者1在1秒后接受到消息

消费者2在30秒后接受到消息

ConsumerTwo由于处理时间太长,我们挂掉他,这个时候信息会重回队列分给Worker03进行处理。

处理消息的途中停掉消费者2

消息被重新放回队列,给消费者1进行消费

持久化

概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况,但是如何保障当RabbitMQ服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时,它忽视队列和消息,除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列持久化

  1. 之前我们创建的队列都是非持久化的,rabbitmq如果重启,该队列就会被删除掉,如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把durable参数设置为持久化
// 声明队列
 // 持久化 需要让Queue持久化
 boolean durable = true;
 channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,durable,false,false,null);

  1. 需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的,需要把原先队列先删除或者重新创建一个持久化的队列,不然就会出现错误

  1. 重新运行代码后,队列持久化成功

消息持久化

  • 要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码,MessageProperties,PERSISTENT_TEXT_PLAIN添加这个属性
  • 将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘,但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候但是还没有存储完,消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘。持久性保证并不强,但是对于我们的简单任务队列而言,这已经绰绰有余了。如果需要更强有力的持久化策略,参考后边发布确认章节。
//设置生产者发送消息为持久化消息(要求保存到磁盘上)
 channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
                      ,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
 System.out.println("生产者发出消息:"+message);

不公平分发

  • 在最开始的时候我们学习到RabbitMQ.分发消息采用的轮训分发,但是在某种场景下这种策略并不是很好,比方说有两个消费者在处理任务,其中有个消费者1处理任务的速度非常快,而另外一个消费者2处理速度却很慢,这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态,而处理慢的那个消费者一直在干活,这种分配方式在这种情况下其实就不太好,但是RabbitMQ并不知道这种情况,它依然很公平的进行分发。
  • 为了避免这种情况,我们可以设置参数channel.basicQos(1)
// 设置不公平分发
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);

不公平分发实现原理

意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你,你先别分配给我,我目前只能处理一个任务,然后 rabbitmq 就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者,当然如果所有的消费者都没有完成手上任务,队列还在不停的添加新任务,队列有可能就会遇到队列被撑满的情况,这个时候就只能添加新的 worker 或者改变其他存储任务的策略。

第一次先分发消息给哪个消费者,是看哪个消费者先启动,然后就会记录到rbMQ的消费者列表中

channel.basicQos(n);rabbitmq第一次分发会发N条消息给消费者,当消费者处理完一条消息后并且确认了某条消息之后 RabbitMQ 将相应的计数减1,之后消费者可以继续接收消息,直到再次到达计数上限

1.关闭自动应答;

2.改成手动反馈处理完成的消息;

2.限制每次发生数量channel.basicQos(n);

现象:能者多劳,处理快的可以得到更多的消息进行处理

这里说明一下channel.basicQos(n);

举例说明,消费端程序调用了 channel.basicQos(5) ,之后订阅了某个队列进行消费。 RabbitM 会保存一个消费者的列表,每发送一条消息都会为对应的消费者计数,计数达到5后,那么RabbitMQ就不会向这个消费者再发消息。消费者确认了某条消息处理完后,RabbitMQ 将相应的计数减1之后消费者可以继续接收消息,直到再次到达计数上限。这种机制可以类比于 TCP IP中的"滑动窗口"

预取值

本身消息的发送就是异步发送的,所以在任何时候,channel上肯定不止只有一个消息,另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。

因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区,因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小,以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。

这个时候就可以通过使用basic.gos.方法设置“预取计数”值来完成的。

该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量

一旦数量达到配置的数量,RabbitMQ将停止在通道上传递更多消息,除非至少有一个未处理的消息被确认,

例如,假设在通道上有未确认的消息5、6、7,8,并且通道的预取计数设置为4,此时RabbitMQ.将不会在该通道上再传递任何消息,除非至少有一个未应答的消息被ack。

比方说tag=6这个消息刚刚被确认ACK,RabbitMQ将会感知这个情况到并再发送一条消息。

消息应答和QoS预取值对用户吞吐量有重大影响。

通常,增加预取将提高向消费者传递消息的速度。

虽然自动应答传输消息速率是最佳的,但是,在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加,从而增加了消费者的RAM消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式,消费者消费了大量的消息如果没有确认的话,会导致消费者连接节点的内存消耗变大,所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程,不同的负载该值取值也不同100到300范围内的值通常可提供最佳的吞吐量,并且不会给消费者带来太大的风险。

预取值为1是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低,特别是消费者连接延迟很严重的情况下,特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。

对于大多数应用来说,稍微高一点的值将是最佳的。

发布确认

发布确认原理

生产者将信道设置成 confirm 模式,一旦信道进入 confirm 模式,所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从 1 开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了。

如果消息和队列是可持久化的,那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出,broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag 域包含了确认消息的序列号,此外 broker 也可以设置basic.ack 的 multiple 域,表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm 模式最大的好处在于他是异步的,一旦发布一条消息,生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息,当消息最终得到确认之后,生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息,如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失,就会发送一条 nack 消息,生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息

发布确认策略

开启发布确认的方法:

发布确认默认是没有开启的,如果要开启需要调用方法 confirmSelect,每当你要想使用发布角认,都需要在channel上调用该方法

Channel channel = connection.createChannel();
channel.confirmSelect();

单个发布确认

  • 这是一种简单的确认方式,它是一种同步确认发布的方式,也就是发布一个消息之后只有它被确认发布,后续的消息才能继续发布, waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回,如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常
  • 这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢,因为如果没有确认发布的消息颍会阻塞所有后续消息的发布,这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。
/*
 * 发布确认模式,
 * 1、单个确认
 * 2、批量确认
 * 3、异步批量确认
 * */
public class ComfirmMessage {

    // 批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1、单个确认
        // 发布1000个单独确认消息,耗时567ms
        ComfirmMessage.publishMessageIndividually();

    }

    public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        //该信道中的队列不做持久化,不做消息共享,不自动删除
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            //不做消息持久化
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            // 单个消息马上进行发布确认
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
            if (flag){
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }

        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个单独确认消息,耗时"+ (end - begin) + "ms");
    }
}

批量确认发布

上面那种方式非常慢,与单个等待确认消息相比,先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量,当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时,不知道是哪个消息出现问题了,我们必须将整个批处理保存在内存中,以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的,也一样阻塞消息的发布。

/*
 * 发布确认模式,
 * 1、单个确认
 * 2、批量确认
 * 3、异步批量确认
 * */
public class ComfirmMessage {

    // 批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //2、批量确认
        // 发布1000个批量确认消息,耗时37ms
        ComfirmMessage.publishMessageBatch();
    }

    public static void publishMessageBatch() throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 批量确认消息大小
        int batchSize = 1000;

        // 批量发送 批量确认
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            // 判断达到100条消息的时候,批量确认一次
            if (i%batchSize == 0){
                // 确认发布
                channel.waitForConfirms();
            }
        }

        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个批量确认消息,耗时"+ (end - begin) + "ms");
    }
}

异步发布确认

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂,但是性价比最高,无论是可靠性还是效率都没得说,他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的,这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功,下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

/*
 * 发布确认模式,
 * 1、单个确认
 * 2、批量确认
 * 3、异步批量确认
 * */
public class ComfirmMessage {

    // 批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //3、异步批量确认
        // 发布1000个异步确认消息,耗时36ms
        ComfirmMessage.publicMessageAsync();

    }

    public static void publicMessageAsync() throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 消息确认成功回调函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiply) -> {
            System.out.println("确认的消息:"+deliveryTag);
            System.out.println("是否为批量确认: " + (multiply?"YES":"NO"));
        };

        // 消息确认失败回调函数
        /*
         * 参数1:消息的标记
         * 参数2:是否为批量确认
         * */
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag, multiply) -> {
            System.out.println("未确认的消息:"+deliveryTag);
            System.out.println("是否为批量确认: " + (multiply?"YES":"NO"));
        };

        // 准备消息的监听器,监听哪些消息成功,哪些消息失败
        /*
         * 参数1:监听哪些消息成功
         * 参数2:监听哪些消息失败
         * */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);

        // 批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = "消息" + i;
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }

        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步确认消息,耗时"+ (end - begin) + "ms");
    }

}

因为消息的发布和确认消息发送成功与否,是两个不同的线程,因此监听器的执行是异步的,因此可以看出发布完1000个消息后,消息的确认信息,依然在继续

可以将监听器,看做主线程外,另开的一个单线程

如何处理异步未确认消息

最好的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列,比如说用ConcurrentLinkedQueue这个队列在confirm callbacks与发布线程之间进行消息的传递

消息发布的同时,将消息都记录到一个高并发的哈希表中----->在监听器的成功回调函数中,从哈希表中删除成功发送的消息---->在监听器的失败回调函数中,可以通过指定key,得到发送失败的消息

/*
 * 发布确认模式,
 * 1、单个确认
 * 2、批量确认
 * 3、异步批量确认
 * */
public class ComfirmMessage {

    // 批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //3、异步批量确认
        // 发布1000个异步确认消息,耗时36ms
        ComfirmMessage.publicMessageAsync();

    }

    public static void publicMessageAsync() throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        // 开启发布确认
        channel.confirmSelect();

        /*
         * 线程安全有序的一个哈希表 适用于高并发的情况下
         * 1、轻松地将序号与消息进行关联
         * 2、轻松地批量删除,只要给到序号
         * 3、支持高并发
         * */
        ConcurrentSkipListMap<Long,String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();

        // 消息确认成功回调函数
        ConfirmCallback ackCallback = (deliveryTag,multiply) -> {
            // 删除到已经确认的消息,剩下的就是未确认的消息

            //如果消息是批量发送的情况下,这里就要采用批量删除
            if(multiply)
            {
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confiremed = outstandingConfirms.headMap(deliveryTag);
                confiremed.clear();
            }else {
                //否则删除单个即可
                outstandingConfirms.remove(deliveryTag);
            }

            System.out.println("确认的消息:"+deliveryTag);
        };

        // 消息确认失败回调函数
        /*
         * 参数1:消息的标记
         * 参数2:是否为批量确认
         * */
        ConfirmCallback nackCallback = (deliveryTag,multiply) -> {
            // 打印一下未确认的消息都有哪些
            String message = outstandingConfirms.get(deliveryTag);
            System.out.println("未确认的消息是:" + message +"未确认的消息tag:" + deliveryTag);
        };

        // 准备消息的监听器,监听哪些消息成功,哪些消息失败
        /*
         * 参数1:监听哪些消息成功
         * 参数2:监听哪些消息失败
         * */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback);

        // 开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();

        // 批量发送消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = "消息" + i;
            channel.basicPublish("",queueName,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));

            // 此处记录下所有要发送的消息的总和
            outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
        }


        // 结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布"+MESSAGE_COUNT+"个异步确认消息,耗时"+ (end - begin) + "ms");
    }
}

三种发布确认速度对比

交换机

交换机简介

介绍

  • RabbitMQ消息传递模型的核心思想是:生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上,通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。
  • 相反,生产者只能将消息发送到交换机(exchange),交换机工作的内容非常简单,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

类型

交换机总共有以下几个类型:

直接(direct)=>路由 、主题(topic)、标题(headers)、扇出(fanout)==》发布订阅模式

无名交换机:

在前面部分我们对exchange一无所知,但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的原因是因为我们使用的是默认交换,我们通过空字符串(“")进行标识。

第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机:消息能路由发送到队列中其实是由routingKey(bindingkey)绑定key指定的,如果它存在的话

channel.basiPublish("","hello",null,message.getBytes());

临时队列

  • 每当我们连接到Rabbit时,我们都需要一个全新的空队列,为此我们可以创建一个具有随机名称的队列,或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接,队列将被自动删除。
  • 创建临时队列的方式如下:
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来的队列长这样:

AD代表临时队列

Bindings—绑定交换机和指定的队列

什么是bingding.呢, binding其实是exchange和queue之间的桥梁,它告诉我们exchange和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是×与Q1和Q2进行了绑定

Fanout—发布订阅模式

Fanout这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样,它是将接收到的所有消息广播到它知道的所有队列中。系统中默认有些exchange类型

简单的讲,就是把交换机(Exchange)里的消息发送给所有绑定该交换机的队列,忽略routingKey。

生产者把消息发送到交换机后,由交换机发送给消费者队列。消费者队列如果想要接收到交换机里的消息,那么需要保证:队列绑定的交换机名称要和交换机一致,这个是广播模式的关键,也是MQ后续所有模式最粗略的前提。

比如

1)生产者声明一个交换机(Exchange),交换机名称为“fanoutLogs”,类型为广播模式“fanout”,消息为“Now you see me”;

//参数为:交换机名称; 交换机类型,广播模式
 channel.exchangeDeclare("fanoutLogs", "fanout");

2)消费者声明一个队列Q1,声明一个交换机(名称为“fanoutLogs”,类型为广播模式”fanout“),最后队列和交换机绑定;

channel.exchangeDeclare("fanoutLogs", "fanout");
//参数为:队列名称;交换机名称;routingKey忽略
channel.queueBind("Q1", "fanoutLogs", "");

3)消费者声明另一个队列Q2,声明一个交换机(名称为”phantaciLogs“,类型为广播模式”fanout“),最后队列与交换机绑定;

channel.exchangeDeclare("phantaciLogs", "fanout");
channel.queueBind("Q2", "phantaciLogs", "");

需注意,我们要先启动声明消费者,再启动声明生产者。否则先启动生产者的话,exchange接到消息后发现没有队列对它感兴趣,就任性的把消息给丢掉了

Q1和Q2两个消费者启动后,启动生产者。可以发现,和生产者交换机(Exchange)名称相同的Q1正常接收到消息;Q2虽然也是广播模式(fanout),但交换机名称不同,所以未接收到消息。
RabbitMQ消息模型的核心思想(core idea): 生产者会把消息发送给RabbitMQ的交换中心(Exchange),Exchange的一侧是生产者,另一侧则是一个或多个队列,由Exchange决定一条消息的生命周期–发送给某些队列,或者直接丢弃掉

实战

1.消费者

/*
 * 消息接收
 * */
 public class ReceiveLogs01 {
 
     //交换机名称
     public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
 
     public static void main(String[] args) throws Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
         //交换机声明(参数为:交换机名称;交换机类型)
         channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
         //临时队列
     //声明一个队列,名称随机,当消费者断开与队列的连接时,队列自动删除
     String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

     //绑定交换机与队列
      //参数为:队列名称;交换机名称;routingKey忽略
     channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"");
     System.out.println("等待接受消息,把接受到的消息打印在屏幕上...");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
         System.out.println("ReceiveLogs01控制台打印接受到的消息:" + new String(message.getBody()));
     };
     //声明队列中被消费掉的消息(参数为:队列名称;消息是否自动确认;传递消息的回调;消费者取消消息的回调)
     channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
 }
}
/*
 * 消息接收
 * */
 public class ReceiveLogs02 {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
        //交换机声明(参数为:交换机名称;交换机类型)
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
        //临时队列
        //声明一个队列,名称随机,当消费者断开与队列的连接时,队列自动删除
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

        //绑定交换机与队列
        //参数为:队列名称;交换机名称;routingKey忽略
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"");
        System.out.println("等待接受消息,把接受到的消息打印在屏幕上...");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println("ReceiveLogs01控制台打印接受到的消息:" + new String(message.getBody()));
        };
        //声明队列中被消费掉的消息(参数为:队列名称;消息是否自动确认;传递消息的回调;消费者取消消息的回调)
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }
}

2.生产者

/*
 *  发消息 交换机
 * */
 public class Emitlog {
     // 交换机的名称
     public  static  final String EXCHANGE_NAME = "logs";
 
     public static void main(String[] args) throws  Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
         //声明交换机(参数为:交换机名称; 交换机类型,广播模式)
         channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);

     Scanner scanner = new Scanner(System.in);
     while (scanner.hasNext()){
         String message = scanner.next();
         //参数为:交换机名称; routingKey,忽略。在广播模式中,生产者声明交换机的名称和类型即可
         channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
         System.out.println("生产者发出的消息:"+ message);
     }
     channel.close();
 }
}

Direct ----路由模式

生产者和消费者,具有相同的交换机名称(Exchange)、交换机类型和相同的密匙(routingKey),那么消费者即可成功获取到消息。
(PS:相对比只要交换机名称即可接收到消息的广播模式(fanout),direct模式在其基础上,多加了一层密码限制(routingKey)。)
RabbitMQ消息模型的核心思想(core idea): 生产者会把消息发送给RabbitMQ的交换中心(Exchange),Exchange的一侧是生产者,另一侧则是一个或多个队列,由Exchange决定一条消息的生命周期–发送给某些队列,或者直接丢弃掉。

在上面这张图中,我们可以看到 X 绑定了两个队列,绑定类型是 direct。队列 Q1 绑定键为 orange,队列 Q2 绑定键有两个:一个绑定键为 black,另一个绑定键为 green.

在这种绑定情况下,生产者发布消息到 exchange 上,绑定键为 orange 的消息会被发布到队列Q1。绑定键为 black 或者green 的消息会被发布到队列 Q2,其他消息类型的消息将被丢弃。

多重绑定

当然如果 exchange 的绑定类型是 direct,但是它绑定的多个队列的 key 如果都相同,在这种情况下虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和 fanout 有点类似了,就跟广播差不多,如上图所示

多路由(routingKey)接收

通过给消费者绑定多个路由(routingKey),可以使该消费者同时接收多个路由获取的消息。

如给消费者代码【DirectWorker】同时绑定两个routingKey,其余不变

//routingKey为info
     channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"info");
     //routingKey为warning
     channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"warning");

实战

生产者

public class Producer
{
    // 交换机的名称
    public  static  final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

    public static void main(String[] args) throws  Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
          //声明交换机: 交换机的名字和交换机的类型
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
             //信道发布消息 :交换机的名字,秘钥: info--->发送给指定的队列 ,发送的消息的二进制流
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"info",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("生产者发出的消息:"+ message);
        }
    }
}

消费者

public class ReceiveLogsDirect01 {
 public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

     //声明一个队列
     channel.queueDeclare("console",false,false,false,null);

     //绑定交换机与队列
     //参数为:队列名称;交换机名称;密匙-routingKey
     channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"info");
     channel.queueBind("console",EXCHANGE_NAME,"warning");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
         System.out.println("ReceiveLogsDirect01控制台打印接受到的消息:" + new String(message.getBody()));
     };

     channel.basicConsume("console",true,deliverCallback,consumerTag -> {});
 }
}
public class ReceiveLogsDirect02 {
 public static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

     //声明一个队列
     channel.queueDeclare("disk",false,false,false,null);

     //绑定交换机与队列
     channel.queueBind("disk",EXCHANGE_NAME,"error");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
         System.out.println("ReceiveLogsDirect02控制台打印接受到的消息:" + new String(message.getBody()));
     };

     channel.basicConsume("disk",true,deliverCallback,consumerTag -> {});
 }
}

Topic—主题模式

介绍

  • 发送到类型是topic交换机的消息的routing_key不能随意写,必须满足一定的要求,它必须是一个单词列表,以点号分隔开。这些单词可以是任意单词,比如说: “stock.usd.nyse” , “nyse.vmw”,"quick.orange.rabbit"这种类型的。当然这个单词列表最多不能超过255个字节。
  • 在这个规则列表中,其中有两个替换符:
* 可以代替一个单词
# 可以代替零个或多个单词

匹配案例

下图绑定关系如下:

Q1绑定的是:中间带orange的三个单词的字符串:/*.orange./*

Q2绑定的是:最后一个单词是rabbit的单个单词:/*./*.rabbit,第一个单词是lazy的多个单词:lazy./#

数据接收情况如下:

  • quick.orange.rabbit:被队列Q1Q2接收到
  • quick.orange.fox:被队列Q1接收到
  • lazy.brown.fox:被队列Q2接收到
  • lazy.pink.rabbit:虽然满足队列Q2的两个绑定但是只会被接收一次
  • quick.orange.male.rabbit:四个单词不匹配任何绑定会被丢弃

结论

  • 当一个队列绑定键是/#,那么这个队列将接收所有数据,就有点像fanout了
  • 如果队列绑定键当中没有/#和/*出现,那么该队列绑定类型就是direct了

实战

生产者

public class EmitLogTopic {
 //交换机的名称
 public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

 public static void main(String[] args)  throws Exception{
     Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

     HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
     map.put("quick.orange.rabbit","被队列Q1Q2接收到");
     map.put("quick.orange.fox","被队列Q1接收到");
     map.put("lazy.brown.fox","被队列Q2接收到 ");
     map.put("lazy.pink.rabbit","虽然满足队列Q2的两个绑定但是只会被接收一次");
     map.put("quick.orange.male.rabbit","四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");

     for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry : map.entrySet()) {
         String routingKey = bindingKeyEntry.getKey();
         String message = bindingKeyEntry.getValue();
          //消息不持久化
         channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,routingKey,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
         System.out.println("生产者发送消息:"+ message );

     }
  }
}

消费者

/*
* 声明主题交换机及相关队列
* 消费者C1
* */
public class ReceiveLogsTopic01 {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args)  throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);

        //声明队列
        String queueName = "Q1";
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        //队列捆绑
        //设置秘钥
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"*.orange.*");
        System.out.println("等待接收消息......");

        //接收到消息后的回调函数
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            System.out.println("接收队列:"+ queueName + "绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

        //接收消息
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }
}
/*
* 声明主题交换机及相关队列
* 消费者C2
* */
public class ReceiveLogsTopic02 {
    //交换机名称
    public static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

    public static void main(String[] args)  throws Exception{
        Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();

        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);

        //声明队列
        String queueName = "Q2";
        channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,null);

        //队列捆绑
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName,EXCHANGE_NAME,"*lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息......");

        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
            System.out.println("接收队列:"+ queueName + "绑定键:" + message.getEnvelope().getRoutingKey());
        };

        //接收消息
        channel.basicConsume(queueName,true,deliverCallback,consumerTag -> {});
    }
}

死信队列

死信的概念

  • 死信,顾名思义就是无法被消费的消息,字面意思可以这样理解,一般来说,producer将消息投递到 broker或者直接到queue里了,consumer 从 queue取出消息进行消费,但某些时候由于特定的原因导致queue中的某些消息无法被消费,这样的消息如果没有后续的处理,就变成了死信,有死信自然就有了死信队列。
  • 应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失,需要使用到RabbitMQ的死信队列机制,当消息消费发生异常时,将消息投入死信队列中.还有比如说:用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效

死信的来源

  1. 消息TTL过期
  2. 队列达到最大长度(队列满了,无法再添加数据到mq中)
  3. 消息被拒绝(basic.reject或basic.nack)并且requeue=false

死信处理的方式

  • 丢弃,如果不是很重要,可以选择丢弃
  • 记录死信入库,然后做后续的业务分析或处理
  • 通过死信队列,由负责监听死信的应用程序进行处理

如何配置死信队列

  • 配置业务队列,绑定到业务交换机上
  • 为业务队列配置死信交换机和路由key
  • 为死信交换机配置死信队列

注意,并不是直接声明一个公共的死信队列,然后所有死信消息就自己跑到死信队列里去了。而是为每个需要使用死信的业务队列配置一个死信交换机,这里同一个项目的死信交换机可以共用一个,然后为每个业务队列分配一个单独的路由key。

有了死信交换机和路由key后,接下来,就像配置业务队列一样,配置死信队列,然后绑定在死信交换机上。

也就是说,死信队列并不是什么特殊的队列,只不过是绑定在死信交换机上的队列。

死信交换机也不是什么特殊的交换机,只不过是用来接受死信的交换机,所以可以为任何类型【Direct、Fanout、Topic】。

一般来说,会为每个业务队列分配一个独有的路由key,并对应的配置一个死信队列进行监听,也就是说,一般会为每个重要的业务队列配置一个死信队列。

代码架构图

消息TTL过期

通俗的说,就是消息产生之后,因为设置了超时时间,在这段时间内消息没有被消费就会被扔到死信队列里面。

生产者

/*
 * 死信队列之生产者代码
 *
 * */
 public class Producer {
 
     //普通交换机的名称
     public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
     public static void main(String[] args) throws Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
 
         //死信消息,设置TTL时间  单位是ms  10000ms是10s
         AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();

         for (int i = 0; i < 10; i++) {
             String message = "info" + i;
//发布消息
//发布到不存在的交换器将导致信道级协议异常,该协议关闭信道,
//exchange: 要将消息发送到的交换器
//routingKey: 路由KEY
//props: 消息的其它属性,如:路由头等
//body: 消息体
             channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",properties,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
         }
     }
 }

RabbitMq之AMQP.BasicProperties里面的属性

props 参数可为消息体赋予多种的功能特性。

BasicProperties的属性有以下

String contentType, //消息内容的类型
String contentEncoding, //消息内容的编码格式
Map<String,Object> headers,//header类型的交换机可以用到
Integer deliveryMode,//消息持久化 1 不持久化 2 持久化
Integer priority,//优先级
String correlationId, //关联id
String replyTo,//通常用于命名回调队列
String expiration,//设置过期消息过期时间
String messageId, //消息id
Date timestamp, //消息的时间戳
String type,  //类型
String userId, //用户ID
String appId, //应用程序id
String clusterId //集群id

RabbitMq之AMQP.BasicProperties

消费者

启动之后关闭01消费者 模拟其接收不到消息

/*
 * 死信队列实战
 * 消费者01
 * */
 public class Consumer01 {
 
     //普通交换机名称
     public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
     //死信交换机名称
     public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
 
     //普通队列名称
     public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
 
     //死信队列名称
     public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
 
     public static void main(String[] args) throws  Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
 
         //声明死信和普通的交换机类型为direct
         channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
         channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
         //声明普通队列
         HashMap<String, Object> arguments = new HashMap<>();

         //为当前队列的每一条消息设置存活时间,单位是毫秒,值为非负整数
         //过期时间,这里前面在生产者部分统一设置了所有消息的过期时间,这里无需在进行设置
         //arguments.put("x-message-ttl",1000);

         //正常队列设置死信队列---正常队列需要和死信队列通讯,确保将死信传递给死信队列
         arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);
         //设置死信RoutingKey
         arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");

     //声明死信和普通队列
         // arguments:额外参数设置,设置当前队列的一些特性,队列里面消息的一些特性
     channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments);
     channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);

     //绑定普通的交换机与普通的队列
     channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");
     //绑定死信的交换机与死信的队列
     channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");
     System.out.println("等待接收消息......");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
         System.out.println("Consumer01接收的消息是:" + new String(message.getBody()));
     };
     
     channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,true,deliverCallback,consumerTag->{});
 }
}
/*
 * 死信队列实战
 * 消费者02
 * */
 public class Consumer02 {
 
     //死信队列名称
     public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
 
     
     //死信队列只需要绑定死信交换机即可
     public static void main(String[] args) throws  Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
         System.out.println("等待接收消息......");
     
     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
         System.out.println("Consumer02接收的消息是:" + new String(message.getBody()));
     };

     channel.basicConsume(DEAD_QUEUE,true,deliverCallback,consumerTag->{});
 }
}

效果:启动生产者后,10条消息被传送到NORMAL_QUEUE,然后被传送到DEAD_QUEUE,此时启动消费者02,消息全被接收。

普通交换机绑定普通队列

死信交换机绑定死信队列

先启动消费者01服务,声明了普通交换机,队列和死信交换机,队列后,关机该服务,然后开启生产者,发现消息通过普通交换机路由到普通队列后,因为10秒后还没有人消费,因此10条消息都变成死信,放入了死信队列中

此时在启动服务,来消费死信队列里面的消息,消费完后,死信队列中的消息都没了,因为被成功消费掉了

RabbitMq中queueDeclare()参数小结

通道绑定相应的消息队列函数:

queueDeclare(String queue,boolean durable,boolean exclusive,boolean autoDelete,Map<String, Object>arguments)
  • 参数1(String queue):指定队列的名称,如果队列不存在,则会自动创建一个队列,名称为传入的queue;
  • 参数2(boolean druable):定义队列特性是否需要持久化,如果为false,即在下一次启动mq时,队列会被删除。如果为true,下一次启动时,队列仍会存在,但需要注意的是,队列中的消息不会保留,下一次启动时,队列为空。如果需要消息的持久化,可以在利用basicPublish函数传递消息时,指明MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,下次启动时,会恢复队列中的消息。
  • 参数3(boolean exclusive):是否独占队列,如果为true,则该队列只能与当前的通道绑定,其他的通道访问不了该队列
  • 参数4(boolean autoDelete):是否自动删除,在消费者消费完队列中的数据并与该队列连接断开时,是否要删除该队列
  • 参数5(Map<String, Object>arguments):额外参数设置

需要注意的是一个通道可以绑定多个队列

queueDeclare方法的参数详解

RabbitMQ Channel 类中常见函数详解

RabbitMQ Channel

rabbitmq channel方法参数详解

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队列达到最大长度

消息生产者代码去掉 TTL 属性

消费者01这边添加队列中消息最大个数限制

(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息),启动的目的是为了声明交换机和队列

//设置正常队列中存储消息的个数限制
arguments.put("x-max-length",6);

注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了

消费者02无需做修改

消息被拒绝

消费者01

/*
 * 死信队列实战
 * 消费者01
 * */
 public class Consumer01 {
 
     //普通交换机名称
     public static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
     //死信交换机名称
     public static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
 
     //普通队列名称
     public static final String NORMAL_QUEUE = "normal_queue";
 
     //死信队列名称
     public static final String DEAD_QUEUE = "dead_queue";
 
     public static void main(String[] args) throws  Exception{
         Channel channel = RabbitMqUtils.getInstance().getChannel();
 
         //声明死信和普通的交换机类型为direct
         channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
         channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
         //声明普通队列
         HashMap<String, Object> arguments = new HashMap<>();

         //为当前队列的每一条消息设置存活时间,单位是毫秒,值为非负整数
         //过期时间,这里前面在生产者部分统一设置了所有消息的过期时间,这里无需在进行设置
         //arguments.put("x-message-ttl",1000);

         //设置正常队列中存储消息的个数限制
         //arguments.put("x-max-length",6);
         //正常队列设置死信队列---正常队列需要和死信队列通讯,确保将死信传递给死信队列
         arguments.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);
         //设置死信RoutingKey
         arguments.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");

     //声明死信和普通队列
         // arguments:额外参数设置,设置当前队列的一些特性,队列里面消息的一些特性
     channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,arguments);
     channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);

     //绑定普通的交换机与普通的队列
     channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");
     //绑定死信的交换机与死信的队列
     channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");
     System.out.println("等待接收消息......");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) ->
     {
         String msg= new String(message.getBody());
         if(msg.equals("info5")){
             System.out.println("Consumer01 接收到消息" + msg + "并拒绝签收该消息");
             //requeue 设置为 false 代表拒绝重新入队 该队列如果配置了死信交换机将发送到死信队列中
             channel.basicReject(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
         }else {
             //其他没被拒绝的,手动应答
             System.out.println("Consumer01 接收到消息"+msg);
             channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
         }
     };
     //此处开启手动应该
     channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,deliverCallback,consumerTag->{});
 }
}

消费者02代码无改变

生产者代码无改变

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