中间件之异步通讯组件RabbitMQ入门

一、概述

微服务一旦拆分，必然涉及到服务之间的相互调用，目前我们服务之间调用采用的都是基于OpenFeign的调用。这种调用中，调用者发起请求后需要等待 服务提供者执行业务返回结果后，才能继续执行后面的业务。也就是说调用者在调用过程中处于阻塞状态，因此我们成这种调用方式为同步调用 ，也可以叫同步通讯 。但在很多场景下，我们可能需要采用异步通讯的方式，为什么呢？

1.1同步通讯和异步通讯

同步调用

优势

• 时效性强，等待到结果后才返回。

缺点

• 拓展性差

• 性能下降

• 级联失败

异步调用

异步调用方式其实就是基于消息通知的方式，一般包含三个角色：

• 消息发送者：投递消息的人，就是原来的调用方

• 消息Broker：管理、暂存、转发消息，你可以把它理解成微信服务器

• 消息接收者：接收和处理消息的人，就是原来的服务提供方

在异步调用中，发送者不再直接同步调用接收者的业务接口，而是发送一条消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从消息Broker那里订阅消息。每当发送方发送消息后，接受者都能获取消息并处理。

这样，发送消息的人和接收消息的人就完全解耦了。

异步调用的优势包括：

• 耦合度更低

• 性能更好

• 业务拓展性强

• 故障隔离，避免级联失败

• 缓存消息，流量削峰填谷

当然，异步通信也并非完美无缺，它存在下列缺点：

• 完全依赖于Broker的可靠性、安全性和性能

• 架构复杂，后期维护和调试麻烦

• 不能立即得到调用结果，时效性差

1.2消息Broker

消息Broker，目前常见的实现方案就是消息队列（MessageQueue），简称为MQ.

`MQ`(Message Quene) : ,通过典型的 `生产者`和`消费者`模型,生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入,轻松的实现系统间解耦。别名为 `消息中间件` 通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。

目比较常见的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 | 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 | 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 |

据统计，目前国内消息队列使用最多的还是RabbitMQ，再加上其各方面都比较均衡，稳定性也好，因此我们课堂上选择RabbitMQ来学习。

RabbitMQ比Kafka可靠，Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。

持久化

简单来说就是将数据存入磁盘，而不是存在内存中随服务器重启断开而消失，使数据能够永久保存。

消息的分发策略

MQ消息队列有如下几个角色

1：生产者

2：存储消息

3：消费者

那么生产者生成消息以后，MQ进行存储，消费者是如何获取消息的呢？一般获取数据的方式无外乎推（push）或者拉（pull）两种方式，典型的git就有推拉机制，我们发送的http请求就是一种典型的拉取数据库数据返回的过程。而消息队列MQ是一种推送的过程，而这些推机制会适用到很多的业务场景也有很多对应推机制策略。

场景分析一

比如我在APP上下了一个订单，我们的系统和服务很多，我们如何得知这个消息被那个系统或者那些服务或者系统进行消费，那这个时候就需要一个分发的策略。这就需要消费策略。或者称之为消费的方法论。

场景分析二

在发送消息的过程中可能会出现异常，或者网络的抖动，故障等等因为造成消息的无法消费，比如用户在下订单，消费MQ接受，订单系统出现故障，导致用户支付失败，那么这个时候就需要消息中间件就必须支持消息重试机制策略。也就是支持：出现问题和故障的情况下，消息不丢失还可以进行重发。

1.3RabbitMQ

RabbitMQ是基于Erlang语言开发的开源消息通信中间件

`官网`: https://www.rabbitmq.com/

`官方教程`: https://www.rabbitmq.com/#getstarted

AMQP 协议

AMQP（advanced message queuing protocol）`在2003年时被提出，最早用于解决金融领不同平台之间的消息传递交互问题。顾名思义，AMQP是一种协议，更准确的说是一种binary wire-level protocol（链接协议）。这是其和JMS的本质差别，AMQP不从API层进行限定，而是直接定义网络交换的数据格式。这使得实现了AMQP的provider天然性就是跨平台的。以下是AMQP协议模型:

协议：是在tcp/ip协议基础之上构建的一种约定成俗的规范和机制、它的主要目的可以让客户端（应用程序 java，go）进行沟通和通讯。并且这种协议下规范必须具有持久性，高可用，高可靠的性能。

AMQP全称：Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议)。是应用层协议的一个开发标准，为面向消息的中间件设计。

AMQP生产者流转过程

AMQP消费者流转过程

面试题：为什么消息中间件不直接使用http协议呢？

1: 因为http请求报文头和响应报文头是比较复杂的，包含了cookie，数据的加密解密，状态码，响应码等附加的功能，但是对于一个消息而言，我们并不需要这么复杂，也没有这个必要性，它其实就是负责数据传递，存储，分发就行，一定要追求的是高性能。尽量简洁，快速。

2:大部分情况下http大部分都是短链接，在实际的交互过程中，一个请求到响应很有可能会中断，中断以后就不会就行持久化，就会造成请求的丢失。这样就不利于消息中间件的业务场景，因为消息中间件可能是一个长期的获取消息的过程，出现问题和故障要对数据或消息就行持久化等，目的是为了保证消息和数据的高可靠和稳健的运行。

安装

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itheima \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 --network hm-net\
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

可以看到在安装命令中有两个映射的端口：

• 15672：RabbitMQ提供的管理控制台的端口

• 5672：RabbitMQ的消息发送处理接口

安装完成后，我们访问 http://192.168.150.101:15672即可看到管理控制台。首次访问需要登录，默认的用户名和密码在配置文件中已经指定了。

补充RabbitMQ 管理命令行

docker exec -it <container_id> /bin/bash

# 1.服务启动相关
    systemctl start|restart|stop|status rabbitmq-server

# 2.管理命令行  用来在不使用web管理界面情况下命令操作RabbitMQ
    rabbitmqctl  help  可以查看更多命令

# 3.插件管理命令行
    rabbitmq-plugins enable|list|disable 

1.4RabbitMQ web管理界面介绍

overview概览

• connections：无论生产者还是消费者，都需要与RabbitMQ建立连接后才可以完成消息的生产和消费，在这里可以查看连接情况`

• channels：通道，建立连接后，会形成通道，消息的投递获取依赖通道。

• Exchanges：交换机，用来实现消息的路由

• Queues：队列，即消息队列，消息存放在队列中，等待消费，消费后被移除队列。

Admin用户和虚拟主机管理

1.添加用户

上面的Tags选项，其实是指定用户的角色，可选的有以下几个：

• 超级管理员(administrator)

  可登陆管理控制台，可查看所有的信息，并且可以对用户，策略(policy)进行操作。

• 监控者(monitoring)

  可登陆管理控制台，同时可以查看rabbitmq节点的相关信息(进程数，内存使用情况，磁盘使用情况等)

• 策略制定者(policymaker)

  可登陆管理控制台, 同时可以对policy进行管理。但无法查看节点的相关信息(上图红框标识的部分)。

• 普通管理者(management)

  仅可登陆管理控制台，无法看到节点信息，也无法对策略进行管理。

• 其他

  无法登陆管理控制台，通常就是普通的生产者和消费者。

2.创建虚拟主机

虚拟主机
    为了让各个用户可以互不干扰的工作，RabbitMQ添加了虚拟主机（Virtual Hosts）的概念。其实就是一个独立的访问路径，不同用户使用不同路径，各自有自己的队列、交换机，互相不会影响。

3.绑定虚拟主机和用户

创建好虚拟主机，我们还要给用户添加访问权限：

点击添加好的虚拟主机：

进入虚拟机设置界面:

1.5RabbitMQ架构

其中包含几个概念：

• publisher：生产者，也就是发送消息的一方

• consumer：消费者，也就是消费消息的一方

• queue：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理

• exchange：交换机，负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。

• virtual host：虚拟主机，起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立，有各自的exchange、queue

RabbitMQ的运行流程

1.6快速入门

hello.queue1

交换机

我们打开Exchanges选项卡，可以看到已经存在很多交换机：

我们点击任意交换机，即可进入交换机详情页面。仍然会利用控制台中的publish message 发送一条消息：

这里是由控制台模拟了生产者发送的消息。由于没有消费者存在，最终消息丢失了，这样说明交换机没有存储消息的能力。

队列

我们打开Queues选项卡，新建一个队列：

命名为hello.queue1：

此时，我们再次向amq.fanout交换机发送一条消息。会发现消息依然没有到达队列！！

怎么回事呢？

发送到交换机的消息，只会路由到与其绑定的队列，因此仅仅创建队列是不够的，我们还需要将其与交换机绑定。

面试题

queue队列到底在消费者创建还是生产者创建？

1： 一般建议是在rabbitmq操作面板创建。这是一种稳妥的做法。

2：按照常理来说，确实应该消费者这边创建是最好，消息的消费是在这边。这样你承受一个后果，可能我生产在生产消息可能会丢失消息。

3：在生产者创建队列也是可以，这样稳妥的方法，消息是不会出现丢失。

4：如果你生产者和消费都创建的队列，谁先启动谁先创建，后面启动就覆盖前面的

绑定关系

点击Exchanges选项卡，点击amq.fanout交换机，进入交换机详情页，然后点击Bindings菜单，在表单中填写要绑定的队列名称：

发送消息

再次回到exchange页面，找到刚刚绑定的amq.fanout，点击进入详情页，再次发送一条消息：

回到Queues页面，可以发现hello.queue中已经有一条消息了：

点击队列名称，进入详情页，查看队列详情，这次我们点击get message：

可以看到消息到达队列了：

1.7数据隔离

用户管理

点击Admin选项卡，首先会看到RabbitMQ控制台的用户管理界面：

这里的用户都是RabbitMQ的管理或运维人员。目前只有安装RabbitMQ时添加的itheima这个用户。仔细观察用户表格中的字段，如下：

• Name：itheima，也就是用户名

• Tags：administrator，说明itheima用户是超级管理员，拥有所有权限

• Can access virtual host： /，可以访问的virtual host，这里的/是默认的virtual host

对于小型企业而言，出于成本考虑，我们通常只会搭建一套MQ集群，公司内的多个不同项目同时使用。这个时候为了避免互相干扰， 我们会利用virtual host的隔离特性，将不同项目隔离。一般会做两件事情：

• 给每个项目创建独立的运维账号，将管理权限分离。

• 给每个项目创建不同的virtual host，将每个项目的数据隔离。

比如，我们给黑马商城创建一个新的用户，命名为hmall：

你会发现此时hmall用户没有任何virtual host的访问权限：

别急，接下来我们就来授权。

virtual host

我们先退出登录：

切换到刚刚创建的hmall用户登录，然后点击Virtual Hosts菜单，进入virtual host管理页：

可以看到目前只有一个默认的virtual host，名字为 /。

我们可以给黑马商城项目创建一个单独的virtual host，而不是使用默认的/。

创建完成后如图：

由于我们是登录hmall账户后创建的virtual host，因此回到users菜单，你会发现当前用户已经具备了对/hmall这个virtual host的访问权限了：

此时，点击页面右上角的virtual host下拉菜单，切换virtual host为 /hmall：

然后再次查看queues选项卡，会发现之前的队列已经看不到了：

这就是基于virtual host 的隔离效果。

1.8MQ的应用场景

异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种 1.串行的方式 2.并行的方式`

• 串行方式: 将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。 这有一个问题是,邮件,短信并不是必须的,它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西.

• 并行方式: 将注册信息写入数据库后,发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。

• 消息队列:假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间,但是,前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响，客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回. 消息队列`: 引入消息队列后，把发送邮件,短信不是必须的业务逻辑异步处理

由此可以看出,引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍,是并行的2倍。

应用解耦

场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口. `

这种做法有一个缺点:

当库存系统出现故障时,订单就会失败。 订单系统和库存系统高耦合. 引入消息队列

• 订单系统:`用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。

• 库存系统:订阅下单的消息,获取下单消息,进行库操作。 就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失.

流量削峰

场景: 秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉,为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。

作用:

​ 1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单直接丢弃(我为什么秒杀一次都没有成功过呢^^)

​ 2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)

1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.

2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理.

总结

1:跨系统数据传递

2:高并发的流量削峰

3:数据的分发和异步处理

4:大数据分析与传递

5:分布式事务

比如你有一个数据要进行迁移或者请求并发过多的时候，比如你有10W的并发请求下订单，我们可以在这些订单入库之前，我们可以把订单请求堆积到消息队列中，让它稳健可靠的入库和执行。

二、SpringAMQP

将来我们开发业务功能的时候，肯定不会在控制台收发消息，而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了AMQP协议，因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循AMQP协议收发消息，都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。

但是，RabbitMQ官方提供的Java客户端编码相对复杂，一般生产环境下我们更多会结合Spring来使用。而Spring的官方刚好基于RabbitMQ提供了这样一套消息收发的模板工具：SpringAMQP。并且还基于SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

• 自动声明队列、交换机及其绑定关系

• 基于注解的监听器模式，异步接收消息

• 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

2.1第一种模型(直连)

概述

在上图的模型中，有以下概念：

• P：生产者，也就是要发送消息的程序
• C：消费者：消息的接受者，会一直等待消息到来。
• queue：消息队列，图中红色部分。类似一个邮箱，可以缓存消息；生产者向其中投递消息，消费者从其中取出消息。

引入依赖

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

配置yml

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /test # 虚拟主机
    username: test # 用户名
    password: 123456 # 密码

消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收

@Component
public class SpringRabbitListener {
    // 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息
    // 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。
    // 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容
    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

@RabbitListener注解

@RabbitListener注解是Spring框架中用于监听RabbitMQ消息的注解。它允许将方法标记为RabbitMQ消息的消费者，以便在接收到消息时自动调用该方法进行处理。

使用@RabbitListener注解的方法需要满足以下要求：

• 方法必须是公共的（public）。
• 方法必须有一个参数，该参数的类型与接收的消息类型相匹配。
• 方法可以有多个参数，但除了第一个参数外，其他参数必须是可选的。
• 方法可以返回一个值，该值将被发送回RabbitMQ作为响应。

2.2第二种模型(work quene)

概述

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。此时就可以使用work 模型：让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。队列中的消息一旦消费，就会消失，因此任务是不会被重复执行的。

角色：

• P：生产者：任务的发布者
• C1：消费者-1，领取任务并且完成任务，假设完成速度较慢
• C2：消费者-2：领取任务并完成任务，假设完成速度快

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，消息处理的速度就能大大提高了。

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "work.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息，每20毫秒发送一次，相当于每秒发送50条消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "work.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 = "work.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这两消费者，都设置了Thead.sleep，模拟任务耗时：

• 消费者1 sleep了20毫秒，相当于每秒钟处理50个消息

• 消费者2 sleep了200毫秒，相当于每秒处理5个消息

总结:

默认情况下，RabbitMQ将按顺序将每个消息发送给下一个使用者。平均而言，每个消费者都会收到相同数量的消息。这种分发消息的方式称为循环。`

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。导致1个消费者空闲，另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力，最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。

能者多劳

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

可以发现，由于消费者1处理速度较快，所以处理了更多的消息；消费者2处理速度较慢，只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右，大大提升。

正所谓能者多劳，这样充分利用了每一个消费者的处理能力，可以有效避免消息积压问题。

总结

Work模型的使用：

• 多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理

• 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

当有多个消费者时，我们的消息会被哪个消费者消费呢，我们又该如何均衡消费者消费信息的多少呢?

主要有两种模式：

1、轮询模式的分发：一个消费者一条，按均分配；

2、公平分发：根据消费者的消费能力进行公平分发，处理快的处理的多，处理慢的处理的少；按劳分配；

2.3交换机类型

在之前的两个测试案例中，都没有交换机，生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机，消息发送的模式会有很大变化：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

• Publisher：生产者，不再发送消息到队列中，而是发给交换机

• Exchange：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。

• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。

• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化

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！

交换机的类型有四种：

• Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机

• Direct：订阅，基于RoutingKey（路由key）发送给订阅了消息的队列

• Topic：通配符订阅，与Direct类似，只不过RoutingKey可以使用通配符

• Headers：头匹配，基于MQ的消息头匹配，用的较少。

2.4第三种模型(fanout)

概述

fanout 扇出 也称为广播

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

• 可以有多个消费者
• 每个消费者有自己的queue（队列）
• 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
• 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

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

总结

交换机的作用是什么？

• 接收publisher发送的消息

• 将消息按照规则路由到与之绑定的队列

• 不能缓存消息，路由失败，消息丢失

• FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列

2.5第四种模型订阅模型-Direct(直连)

概述

`在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，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 RoutingKey。
• Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

• P：生产者，向Exchange发送消息，发送消息时，会指定一个routing key。
• 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
• C1：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 error 的消息
• C2：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 info、error、warning 的消息

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(queues = "direct.queue1")
public void listenDirectQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "direct.queue2")
public void listenDirectQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

总结

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？

• Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列

• Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列

• 如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似

2.6第五种模型订阅模型Topic交换机

概述

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BindingKey 的时候使用通配符！

BindingKey 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

通配符规则：

• #：匹配一个或多个词

• *：匹配不多不少恰好1个词

举例：

• item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

• item.*：只能匹配item.spu

假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种：

• china.news 代表有中国的新闻消息；

• china.weather 代表中国的天气消息；

• japan.news 则代表日本新闻

• japan.weather 代表日本的天气消息；

解释：

• topic.queue1：绑定的是china.# ，凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到，包括：

  • china.news

  • china.weather

• topic.queue2：绑定的是#.news ，凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括:

  • china.news

  • japan.news

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
 * topicExchange
 */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

总结

描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？

• Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 . 分割

• Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符

• #：代表0个或多个词

• *：代表1个词

2.7声明队列和交换机

概述

在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时，队列和交换机是程序员定义的，将来项目上线，又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来，交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。

因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在，如果不存在自动创建。

SpringAMQP提供了几个类，用来声明队列、交换机及其绑定关系：

• ·Queue:用于声明队列，可以用工厂类QueueBuilder:构建
• ·Exchange:用于声明交换机，可以用工厂类ExchangeBuilder构建
• ·Binding:用于声明队列和交换机的绑定关系，可以用工厂类BindingBuilder构建

SpringAMQP提供了一个Queue类，用来创建队列：

SpringAMQP还提供了一个Exchange接口，来表示所有不同类型的交换机：

我们可以自己创建队列和交换机，不过SpringAMQP还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程：

而在绑定队列和交换机时，则需要使用BindingBuilder来创建Binding对象：

.fanout示例

1. // durable:是否持久化,默认是false,持久化队列：会被存储在磁盘上，当消息代理重启时仍然存在，暂存队列：当前连接有效
2. // exclusive:默认也是false，只能被当前创建的连接使用，而且当连接关闭后队列即被删除。此参考优先级高于durable
3. // autoDelete:是否自动删除，当没有生产者或者消费者使用此队列，该队列会自动删除。
4. // return new Queue("TestDirectQueue",true,true,false);
5. //一般设置一下队列的持久化就好,其余两个就是默认false

.direct示例

direct模式由于要绑定多个KEY，会非常麻烦，每一个Key都要编写一个binding：

@Configuration
public class DirectConfig {

    /**
     * 声明交换机
     * @return Direct类型交换机
     */
    @Bean
    public DirectExchange directExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue1(){
        return new Queue("direct.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue2(){
        return new Queue("direct.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");
    }
}

基于注解声明

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

例如，我们同样声明Direct模式的交换机和队列：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

再试试Topic模式：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2.8消息转换器

Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object：

而在数据传输时，它会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大

• 有安全漏洞

• 可读性差

配置JSON转换器

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

注意，如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖，则无需再次引入Jackson依赖。

配置消息转换器，在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
    return jackson2JsonMessageConverter;
}

消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。

消费者接收Object

我们在consumer服务中定义一个新的消费者，publisher是用Map发送，那么消费者也一定要用Map接收，格式如下：

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者接收到object.queue消息：【" + msg + "】");
}