RabbitMQ之生产批量发送

为什么要用生产批量发送?

批量发送消息,可以提高MQ发送性能。但是 RabbitMQ 并没有提供了批量发送消息的 API 接口,使用 spring-amqp 的 BatchingRabbitTemplate 实现批量能力。
SimpleBatchingStrategy 发送策略满足以下规则会进行发送:

batchSize :超过收集的消息数量的最大条数。

bufferLimit :超过收集的消息占用的最大内存。

timeout :超过收集的时间的最大等待时长,单位:毫秒。不过要注意,这里的超时开始计时的时间,是以最后一次发送时间为起点。也就说,每调用一次发送消息,都以当前时刻开始计时,重新到达 timeout 毫秒才算超时。

不过值得注意的是,我们一次发送十条消息到 RabbitMQ Broker 中去,在 RabbitMQ Broker 显示的也是 1 个消息

如下图所示:

以下为代码实战

java 复制代码
===================================》配置类代码
@Configuration
public class RabbitConfiguration {
    @Resource
    ConnectionFactory connectionFactory;

    /**
     * 注入一个批量 template
     * Spring-AMQP 通过 BatchingRabbitTemplate 提供批量发送消息的功能。如下是三个条件,满足任一即会批量发送:
     * <p>
     * 【数量】batchSize :超过收集的消息数量的最大条数。
     * 【空间】bufferLimit :超过收集的消息占用的最大内存。
     * 【时间】timeout :超过收集的时间的最大等待时长,单位:毫秒。
     * 不过要注意,这里的超时开始计时的时间,是以最后一次发送时间为起点。也就说,每调用一次发送消息,都以当前时刻开始计时,重新到达 timeout 毫秒才算超时。
     *
     * @return BatchingRabbitTemplate
     */
    @Bean
    public BatchingRabbitTemplate batchRabbitTemplate() {
        // 创建 BatchingStrategy 对象,代表批量策略
        // 超过收集的消息数量的最大条数。
        int batchSize = 10;
        // 每次批量发送消息的最大内存 b
        int bufferLimit = 1024 * 1024;
        // 超过收集的时间的最大等待时长,单位:毫秒
        int timeout = 10 * 1000;
        BatchingStrategy batchingStrategy = new SimpleBatchingStrategy(batchSize, bufferLimit, timeout);
        // 创建 TaskScheduler 对象,用于实现超时发送的定时器
        TaskScheduler taskScheduler = new ConcurrentTaskScheduler();
        // 创建 BatchingRabbitTemplate 对象
        BatchingRabbitTemplate batchTemplate = new BatchingRabbitTemplate(batchingStrategy, taskScheduler);
        batchTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return batchTemplate;
    }
===========================》生产者代码
@Component
public class Producer09 {
    @Resource
    private BatchingRabbitTemplate batchingRabbitTemplate;

    public void syncSend(String id, String routingKey) {
        Message09 message = new Message09();
        message.setId(id);
        batchingRabbitTemplate.convertAndSend(Message09.EXCHANGE, routingKey, message);
    }
}
==================================>消费者
@RabbitListener(queues = Message09.QUEUE)
@Component
@Slf4j
public class Consumer09 {

    @RabbitHandler
    public void onMessage(Message09 message) {
        log.info("[{}][Consumer09 onMessage][线程编号:{} 消息内容:{}]", LocalDateTime.now(), Thread.currentThread().getId(), message);
    }
}
======================================>测试类
 @Resource
    Producer09 producer09;

    @Test
    void syncSend() throws InterruptedException {
        // 循环发送十个,观察消费者情况
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String id = UUID.randomUUID().toString();
            producer09.syncSend(id, Message09.ROUTING_KEY);
        }
        log.info("[{}][test producer09 syncSend] 发送成功", LocalDateTime.now());
        // 测试结果是,只有等到十秒过后,或者条数达到10条才会 推送 (满足RabbitConfiguration 的配置才会发送)
        TimeUnit.SECONDS.sleep(12);
    }

以上的是RabbitMQ之生产批量发送代码 若需完整代码 可识别二维码后 给您发代码。

相关推荐
在未来等你1 小时前
Kafka面试精讲 Day 13:故障检测与自动恢复
大数据·分布式·面试·kafka·消息队列
cui_win2 小时前
基于Golang + vue3 开发的 kafka 多集群管理
分布式·kafka
iiYcyk2 小时前
kafka特性和原理
分布式·kafka
在未来等你4 小时前
Kafka面试精讲 Day 15:跨数据中心复制与灾备
大数据·分布式·面试·kafka·消息队列
hong_zc4 小时前
rabbitmq 的 TTL
rabbitmq
Hello.Reader6 小时前
Kafka 设计与实现动机、持久化、效率、生产者/消费者、事务、复制、日志压缩与配额
分布式·kafka
失散137 小时前
分布式专题——5 大厂Redis高并发缓存架构实战与性能优化
java·redis·分布式·缓存·架构
小橘快跑9 小时前
动态控制rabbitmq中的消费者监听的启动和停止
分布式·rabbitmq
在未来等你10 小时前
Elasticsearch面试精讲 Day 15:索引别名与零停机更新
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试
无名客010 小时前
redis分布式锁为什么采用Lua脚本实现。而不是事务
redis·分布式·lua·事务