RabbitMQ-同步和异步区别&快速入门

文章目录

• • 1.1.同步和异步通讯
  • • 1.1.1.同步通讯
    • 1.1.2.异步通讯
  • 1.2.技术对比：
• 2.快速入门
• • 2.1.安装RabbitMQ
  • 2.2.RabbitMQ消息模型
  • 2.3.入门案例
  • • 2.3.1.publisher实现

1.1.同步和异步通讯

服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

1.1.1.同步通讯

虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

• 耦合度高: 每次加入新的需求 都有去改代码
• 性能下降: 调用服务等待时间长
• 资源浪费: 调用链中的服务都要等待,不能及时的释放资源
• 级联失败: 级联调用的时候会有级联失败的风险

1.1.2.异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

好处：

• 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

• 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题

• 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用

• 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换

• 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

• 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
• 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能

好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。

1.2.技术对比：

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见MQ的对比：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang(并发能力强，性能及其好)	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量(性能承载能力)	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

追求可用性(当需要处理数据时，资源处于可用状态的程度)：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ

追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ

追求吞吐能力(十万级别的)：RocketMQ、Kafka

追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

通过上述对比最后给大家建议如下:

一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以不推荐用这个了；

后来大家开始用 RabbitMQ，由于是 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。

所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

2.快速入门

2.1.安装RabbitMQ

MQ的基本结构：

【1】RabbitMQ中的一些角色：

• publisher：生产者(发布者)
• consumer：消费者
• exchange：交换机，负责消息路由
• queue：队列，存储消息
• virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
• channel：表示通道，操作MQ的工具。是消息发布者和交换机之间的连接通道，也是消息消费者连接队列的通道。

【2】将以上的RabbitMQ基本结构归纳为以下四点：

1.消息的发布者(publisher)将消息投递到交换机(exchange)

2.交换机(exchange)将消息转发到与之绑定的队列(queue)

3.消息消费者(consumer)监听队列(queue)，获取队列(queue)中的消息

4.将不同的队列(queue)和交换机(exchange)划分成一组，称为虚拟主机(virtualHost)

注意：消息的发布者(publisher)只知道对应的交换机(exchange)，不知道队列。反之，消息消费者(consumer)只知道队列(queue)，不知道交换机(exchange)

2.2.RabbitMQ消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

【1】基本消息队列（BasicQueue）

P（producer/ publisher）：生产者，一个发送消息的用户应用程序。我们自己书写代码发送。

C（consumer）：消费者，消费和接收有类似的意思，消费者是一个主要用来等待接收消息的用户应用程序。我们自己书写代码接收。

队列（红色区域）：存在于rabbitmq内部。许多生产者可以发送消息到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。

总之：生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息，队列是存储消息的缓冲区。

【2】工作消息队列（WorkQueue）

工作消息队列是基本消息队列的增强版，具有多个消费者消费队列的消息。假设消息队列中积压了多个消息，那么此时可以使用多个消费者来消费队列中的消息。效率要比基本消息队列模型高。

【3】发布订阅（Publish、Subscribe），又根据交换机类型不同分为三种：

1、1个生产者，多个消费者

2、每一个消费者都有自己的一个队列

3、生产者没有将消息直接发送到队列，而是发送到了交换机

4、每个队列都要绑定到交换机

5、生产者发送的消息，经过交换机到达队列，实现一个消息被多个消费者获取的目的

X（Exchanges）：交换机一方面：接收生产者发送的消息。另一方面：知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

• Fanout Exchange：广播

将消息交给所有绑定到交换机的队列,生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定。交换机把消息发送给绑定过的所有队列.队列的消费者都能拿到消息。实现一条消息被多个消费者消费.

• Direct Exchange：路由

1.在广播模式中，生产者发布消息，所有消费者都可以获取所有消息。

2.在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。在Direct模型下，队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）.消息的发送方在向Exchange发送消息时，也必须指定消息的routing key。

3.P：生产者，向Exchange发送消息，发送消息时，会指定一个routing key。

4.X：Exchange（交换机），接收生产者的消息，然后把消息递交给 与routing key完全匹配的队列

• Topic Exchange：主题

1.Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

2.Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以"."分割，例如： item.insert

3.通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配恰好1个词

2.3.入门案例

简单队列模式的模型图：

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：

• publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
• queue：消息队列，负责接受并缓存消息
• consumer：订阅队列，处理队列中的消息

项目结构如下：

包括三部分：

• mq-demo：父工程，管理项目依赖
• publisher：消息的发送者
• consumer：消息的消费者

2.3.1.publisher实现

略...