服务异步通讯之 SpringAMQP【微服务】

文章目录

- [一、初识 MQ](#一、初识 MQ)
- - [1. 同步通讯](#1. 同步通讯)
  - [2. 异步通讯](#2. 异步通讯)
  - [3. MQ 常见框架](#3. MQ 常见框架)
- [二、RabbitMQ 入门](#二、RabbitMQ 入门)
- - [1. 概述和安装](#1. 概述和安装)
  - [2. 常见消息模型](#2. 常见消息模型)
  - [3. 基础模型练习](#3. 基础模型练习)
- 三、SpringAMQP
- - [1. 简单队列模型](#1. 简单队列模型)
  - [2. 工作队列模型](#2. 工作队列模型)
  - [3. 发布订阅模型](#3. 发布订阅模型)
  - - [3.1 Fanout Exchange](#3.1 Fanout Exchange)
    - [3.2 Direct Exchange](#3.2 Direct Exchange)
    - [3.3 Topic Exchange](#3.3 Topic Exchange)

一、初识 MQ

1. 同步通讯

同步和异步的区别：

① 同步通讯类似于打电话，是一对一的同时发生的通讯，因此它的时效性更好（一步走完才能走下一步）；

② 异步通讯类似于发短信，给一个人发的同时还可以给别人发，支持多线操作，但是由于通讯不同步，所以它的时效性差（多步可以同时走）。

微服务间基于 Feign 的调用就属于同步调用，比如支付服务内部一般都会调用订单服务，这个时候它就必须要等待对方的回应才能进行后面的操作，显然这个过程是实时性的，但也存在一定的问题。

同步通讯劣势：
① 耦合度高。每次加入新的需求，都要修改原来的代码；
② 性能下降。调用者需要等待服务提供者的响应，响应时间等于每次调用的时间之和，如果调用链过长会直接导致性能下降；
③ 资源浪费。调用链中的每个服务在等待响应的过程中，不能释放所占用的资源。 A 服务调用 B 服务，在 B 未执行完之前，A 一直干等着，它占用的资源也不会释放；
④ 级联失败。如果服务提供者出现问题，所有的调用方也会跟着出现问题。 A 服务里面同时调用了 B 服务和 C 服务，B 服务出故障导致 A 所占用的资源一直得不到释放，一次、两次、无数次这样的请求最终导致 A 的资源被耗尽，而 A 服务里面还有 C，C 是正常的，但由于 A 的资源已被耗尽了，导致 A 调用 C 的业务时也会出现问题。

2. 异步通讯

异步调用常见的实现就是事件驱动模式。

异步调用引入一个 Broker 事件代理者，当服务消费者接收到前端请求后，就会发布一个事件给 Broker，然后由 Broker 广播，将事件通知给所有的提供者，让这些提供者各自开始行动。

同步通讯中消费者会在代码中依次调用提供者，而异步通讯中的消费者不再负责调用提供者，它只管发布事件到 Broker，由提供者自行订阅事件就可以了。

异步通讯优势：
① 解除了服务与服务之间的耦合。消费者不再负责调用提供者，只管发布事件到 Broker 就可以了， 所以一旦有新的业务出现，直接去订阅事件就可以了；
② 性能提升，吞吐量提高。消费者发布完事件后立马就会响应给客户，至于提供者什么时候运行完我们并不在意， 只要最终能做完就行了，所以业务的总耗时就为消费者的请求时间和事件的发布时间之和；
③ 不存在资源浪费。 什么是资源浪费？就是占着资源却不用。以前消费者会占着资源等待提供者运行完毕，现在服务之间已经彻底解耦了，又怎么会浪费；
④ 解决级联失败问题。服务之间没有强依赖，不必担心级联失败问题， 即使某一个提供者挂掉了，也不会影响消费者；
⑤ 流量削峰。 当大量的用户请求过来的时候，消费者会发布大量的事件给 Broker，因为提供者处理业务的能力有限，所以 Broker 在这里会对事件做一个缓冲，具体的提供者根据自己的能力处理业务，压力全给到 Broker 就可以了，最终对微服务起到一个保护的作用。

异步通讯劣势：

① 依赖于 Broker 的可靠性、安全性和吞吐能力；

② 架构复杂，业务没有明显的流程线，不好追踪管理。

异步通讯只是通知提供者去干，至于什么时候干完谁都不知道。实际上大多数情况下都会使用同步通讯，因为提供者返回的结果消费者立马要用，我们更追求的是时效性，而对并发并没有很高的要求！

3. MQ 常见框架

MQ 即消息队列，也就是事件驱动架构中的 Broker。

比较：

① RabbitMQ 支持多种协议，这意味着它支持的功能更多，其中 AMQP 可以实现跨语言通讯，而 RocketMQ 和 Kafka是自定义的协议；

② RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 都支持主从集群，可用性较高；

③ Kafka的吞吐量非常高，但是高吞吐量带来的牺牲就是消息的延迟性和不可靠性，容易出现消息丢失的情况。

Kafka 适用于海量数据的传输，但是对数据的安全要求不高的情况（比如日志信息），RabbitMQ 和 RocketMQ 的稳定性更强，更适合对稳定性要求较高的场景（比如业务通信），如果要做自定义协议，我们可以选择 RocketMQ，因为 RockerMQ 是基于 Java 语言开发的，且支持自定义协议。

二、RabbitMQ 入门

1. 概述和安装

RabbitMQ 的整体结构如下：

消息的发布者将来会把消息发送到 exchange 交换机，交换机负责将消息路由到具体的 queue 队列，队列负责暂存消息，消息的接收者就会从队列中拿取并处理消息。每个用户会有自己的虚拟主机，各个虚拟主机之间是相互隔离的，这样可以避免干扰！

① 将本地的压缩文件上传至 Linux，并加载为一个镜像

② 创建并运行 MQ 容器，15672 是 RibbitMQ 控制台的端口，5672 是消息通讯的端口（发消息、收消息）

powershell 复制代码

docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=zxe \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=856724bb \
--name mq \
--hostname mq1 \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
-d \
rabbitmq:3-management

③ 浏览器访问一下 RabbitMQ 的控制台，根据刚才设置的用户名和密码登录

每个模块的含义：

① Overview（总览）：主要可以看到 RabbitMQ 的一些节点信息；

② Connections（连接）：将来消息的发布者和接收者都应该与 RabbitMQ 建立连接；

③ Channels（通道）：是操作 MQ 的工具，建立连接之后必须创建一个 Channel 通道，提供者和消费者才能基于 Channel 完成消息的发送或接收；

④ Exchanges（交换机）：消息的路由器，负责将消息路由到对面；

⑤ Queues（队列）：用来做消息存储；

⑥ Admin（管理）：管理当前用户信息；

⑦ virtual host（虚拟主机）：是对 queue、exchange 等资源的逻辑分组。

2. 常见消息模型

RabbitMQ 官方文档：rabbitmq.com

查看官方文档可以看到官方给出的很多 Demo 案例，但是只有前五个和消息的接收发送有关。

其中，前两个是基于队列发送的，也就是说消息的发布者和订阅者之间直接通过队列连接，没有交换机。而后三个属于发布订阅模式，有交换机，根据交换机的类型分为广播、路由和主题三种。

3. 基础模型练习

官方的 HelloWorld 是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：消息发布者、消息队列和订阅者。

① 发布消息

发布消息基本步骤：创建连接工厂 → 设置连接参数 → 建立连接 → 创建通道 → 创建队列 → 发送消息 → 关闭通道和连接。

java 复制代码

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 2.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.149.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("zxe");
        factory.setPassword("123321");
        // 3.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 4.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 5.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 6.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 7.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

② 订阅消息

订阅消息基本步骤：创建连接工厂 → 设置连接参数 → 建立连接 → 创建通道 → 创建队列 → 订阅消息 → 处理消息。

java 复制代码

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.149.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("zxe");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息，队列一有消息函数就会执行，body就是消息体
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

发布者已经创建了队列，订阅者为什么还要创建？这是因为它们的先后执行顺序是不确定的，以防万一订阅者在发布者之前执行，队列不存在的问题，其实最终也不会创建两个队列，而是有则不创建，没有就创建！

从 MQ 上接收消息也需要时间，所以函数外的代码先执行，函数内的代码后执行，这就是异步。

消息一旦被接收，就会立马从队列中消失。

三、SpringAMQP

1. 简单队列模型

上面案例中发布消息和订阅消息的步骤十分繁琐吧？接下来的 SpringAMQP 就是用来简化这些步骤的，它是一种模板协议，与语言和平台无关，利用 SpringAMQP 提供好的模板工具直接可以发送和接收消息，其实底层封装的还是 Rabbit 的客户端。

① 父工程中引入 AMQP 依赖

xml 复制代码

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

② 编写 publisher 和 consumer 的 application.yml，添加连接信息

yml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 #主机名
    port: 5672 #端口
    virtual-host: / #虚拟主机
    username: zxe #用户名
    password: 123321 #密码

③ SpringAMQP 方式并不会主动创建队列，需要我们提前去控制台创建 simple.queue 队列

④ 在 publisher 中编写测试方法，向 simple.queue 队列发送消息

主机名、端口等信息都写在配置文件里面了，代码中只需要传入队列名和所需发送的消息即可。

java 复制代码

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Test
    public void testSendMessage2SimpleQueue() {
        String queueName = "simple.queue";
        String message = "hello, spring amqp!";
        //发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

⑤ 发布一个消息，去 RabbitMQ 控制台看一下

⑥ 在 consumer 服务中新建一个类，用于编写消费逻辑

主机名、端口等信息都写在配置文件里面了，代码中只需要指定监听的队列名和接下来的行为方法就可以了，Spring 会自动将监听到的消息以参数的形式传递给行为方法。

java 复制代码

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueue(String msg) {
        System.out.println("消息者已接收到simple.queue的消息：【" + msg + "】");
    }
}

⑦ 运行 Consumer 的启动类，同时去看一个 RabbitMQ 控制台，发现队列中的消息条数变成了 0，说明消息已经被成功消费了

2. 工作队列模型

以前我们发布者发送过来的消息都由一个消费者去处理，但是当发布者发送的消息很多时，一个消费者就可能处理不过来了，处理不过来的消息全部堆积在队列中，长期下去，队列肯定会爆满，最终造成数据丢失。

解决办法就是我们可以安排多个消费者，让它们共同处理队列中的消息。

消费者之间是一种合作的关系，一条消息如果被某一消费者接收了，它就会立马从队列中消失，所以不会出现重复消费的问题。

Work Queue（工作队列），可以提高消息的处理速度，避免队列消息堆积。

模拟 WorkQueue，基本思路如下：

① 在 publisher 服务中定义测试方法，每秒产生 50 条消息，发送到 simple.queue；

② 在 consumer 服务中定义两个消息监听者，都监听 simple.queue 队列；

③ 消费者 1 每秒处理 50 条消息，消费者 2 每秒处理 10 条消息。

① 编写 publish 代码，for 循环模拟发送 50 条消息，每发送一次我们让线程休眠 20 毫秒，这样发完 50 条消息就是 1 秒

java 复制代码

@Test
public void testSendMessage2WorkQueue() throws InterruptedException {
    String queueName = "simple.queue";
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 1; i <= 50; i++) {
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

② 编写 consumer 代码，两个方法模拟两个消费者，同样设置休眠时间模拟消费者的处理速度

java 复制代码

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    //err打印出红色字体，比较容易区分
    System.err.println("消费者2接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

③ 运行之后我们发现，消费者并没有在一秒内将消息处理完，且消费者1 只处理偶数消息，消费者2 只处理奇数消息，且消费者1 提前就处理完了，消费者2 晚了好久才把消息处理完

这是因为我们 RabbitMQ 的预取机制所导致的。当消息进入队列之后，我们的消费者并不是立马去消费这些消息，而是先根据轮询的方式把消息平均分配给所有的消费者，这就是预取。

它不管每个消费者的消费能力如何，一律平均分配，这就出现了消费者1 处理完毕，消费者2 还在继续的问题。

④ 所以接下来，可以去配置文件里设置消费预取限制，设置 preFetch 值可以控制预期消息的上限

yml 复制代码

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.149.100 #主机名
    port: 5672 #端口
    virtual-host: / #虚拟主机
    username: zxe #用户名
    password: 856724bb #密码
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 #每次只能获取一条消息，处理完成后才能获取下一个消息

⑤ 配置完之后重启服务，果然在一秒内完成消费

3. 发布订阅模型

发布订阅模式与之前案例的区别就是，它允许将同一消息发送给多个消费者（这里的多个消费者指的是多个不同的服务），实现方式是加入了 exchange 交换机。

发布者将消息发送给交换机，交换机负责将消息路由到不同的队列，即一个消息同时被多个消费者消费。

注意交换机只负责消息的路由，而不是存储，如果路由失败则消息丢失！

3.1 Fanout Exchange

Fanout Exchange 会将接收到的消息路由到每一个跟其绑定的 queue，因此称为广播模式。

一次发布，多个消费者都能接受。

① 声明队列、交换机，并将队列绑定到交换机上

java 复制代码

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FanoutConfig {

    //声明交换机
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange() {
        return new FanoutExchange("zxe.fanout");
    }

    //声明队列
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1() {
        return new Queue("fanout.queue1");
    }
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2() {
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    //将队列绑定到交换机，参数为上面声明的方法名
    @Bean
    public Binding fanoutBinding1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange) {
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }
    @Bean
    public Binding fanoutBinding2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange) {
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

② 运行项目，测试以下

② 编写消费者监听代码，分别监听两个队列的消息

java 复制代码

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者已接收到fanout.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue(String msg) {
    System.out.println("消费者已接收到fanout.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

③ 编写发布者代码，将消息直接发送到交换机

java 复制代码

@Test
public void testSendFanoutExchange() {
    //交换机名称
    String exchangeName = "zxe.fanout";
    //消息
    String message = "hello, every one!";
    //发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

④ 启动项目，发布消息，并消费

步骤总结：

① 首先声明交换机和队列，并将队列绑定到交换机；

② 对于发布者，需要指定交换机名称和所要发布的消息；

③ 对于消费者，直接指定想要监听的队列名和行为方法即可。

3.2 Direct Exchange

Direct Exchange 会将接收到的消息根据规则路由到指定的 queue，因此称为路由模式。

原理：

① 每一个队列都会设置一个 BindingKey；

② 发布者发送消息时，会指定消息的 RoutingKey；

③ 交换机负责将消息路由到 BindingKey 和 RoutingKey 一致的队列。

BindingKey 和 RoutingKey 相当于对暗号，暗号相同则路由。

一个队列可以指定多个 BindingKey，如果多个队列的 BindingKey 都可以与 RoutingKey 匹配，那交换机就会将消息发送给多个队列。

① 用 RabbitListener 注解声明交换机、队列和 BindingKey

java 复制代码

//用RabbitListener注解声明交换机、队列和 BindingKey
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(name = "direct.queue1"),
        exchange = @Exchange("zxe.direct"),
        key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者已接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(name = "direct.queue2"),
        exchange = @Exchange("zxe.direct"),
        key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者已接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

② 编写发布者代码，指定交换机名，要发布的消息，以及 RoutingKey

③ 启动项目，可以看到队列1 接收到消息，因为它里面包含 blue

3.3 Topic Exchange

Topic Exchange 与 Direct Exchange 类似，区别在于 Topic Exchange 的 routingKey 必须是由多个单词组成的列表，并以 . 分隔，比如 china.news，china.weather，所以它又称为话题模式。

Queue 与 Exchange 指定 BindingKey 时可以使用通配符。
#：代指 0 个或多个单词
*：代指一个单词

比如中国相关的一切，可以这样表示：china.*

所有的新闻，可以这样表示：#.news

以前 bindingKey 需要绑定 news、weather、food 等多个 key，现在只需要一个 china.* 就搞定了，只要是 china 的我都要！

① 用 @RabbitListener 声明队列、交换机和 BindingKey，这里使用通配符来指定 key

java 复制代码

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "topic.queue1"),
            exchange = @Exchange(name = "zxe.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
            key = "china.*"
    ))
    public void listenTopicQueue1(String msg) {
        System.out.println("消费者已接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
    }
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "topic.queue2"),
            exchange = @Exchange(name = "zxe.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
            key = "#.news"
    ))
    public void listenTopicQueue2(String msg) {
        System.out.println("消费者已接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
    }

② 编写发布者代码，指定 RoutingKey

java 复制代码

@Test
    public void testSendTopicExchange() {
        String exchangeName = "zxe.topic";
        String message = "hello, china!";
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.weather", message);
    }

③ 运行一下