百木园1、认识MQ
1.1、什么是MQ？
- MQ全称：message queue 即 消息队列
- 这个队列遵循的原则：FIFO 即 先进先出
- 队列里面存的就是message
1.2、为什么要用MQ？
1.2.1、流量削峰
- 这种情况，要是访问 1020次 / s呢？这种肯定会让支付系统宕机了，因为太大了嘛，受不了，所以：流量削峰
- 这样就让message排着队了，然后使用FIFO先进先出，这样支付系统就可以承受得了了
1.2.2、应用解耦
- 上面这种，只要支付系统或库存系统其中一个挂彩了，那么订单系统也要挂彩，因此：解耦呗
- 而采用了MQ之后，支付系统和库存系统有一个出问题，那么它的处理内存是在MQ中的，此时订单系统就不会有影响，可以正常完成，等到故障恢复了，订单系统再处理对应的事情，这就提高了系统的可用性
1.2.3、异步处理
- 如上图，订单系统要调用支付系统的API，而订单系统并不知道支付系统处理对应的业务需要多久，要解决可以采用订单系统隔一定时间又去访问支付系统，看处理完没有，而使用MQ更容易解决。
1.3、RabbitMQ的原理？
- 图中的东西后续会慢慢见到
- Broker实体：接收和分发消息的应用 / RabbitMQ Server / Message Broker
- 而上图中RabbitMQ的四个核心就是：Producer生产者、exchange交换机、queue队列、Consumer消费者
- Producer生产者：就是负责推送消息的程序
- Exchange交换机：接收来自生产者的消息，并且把消息放到队列中
- queue队列：就是一个数据结构，本质就是一个很大的消息缓冲区，许多生产者可以把消息推送到一个队列，许多消费者可以从一个队列中获得数据
- Consumer消费者：就是接收消息的程序
- 注意：生产者、消息中间件MQ、消费者大多时候并不是在同一台机器上的，所以：生产者有时可以是消费者；而消费者有时也可以是生产者
- Connection链接：就是让Producer生产者、Broker实体、Consumer消费者之间建立TCP链接
- Virtual host虚拟机：处于多租户和安全因素考虑而设计的，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
- Channel信道：就是发消息的通道，它是在Connection内部建立的逻辑连接
- Routes路由策略 / binding绑定：交换机以什么样的策略将消息发布到Queue。也就是exchange交换机 和 queue队列之间的联系，即 二者之间的虚拟连接，它里面可以包含routing key 路由键
1.4、RabbitMQ的通讯方式
- 这个玩意儿在官网中有图，地址：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html 学完之后这张图最好放在自己脑海里，平时开发玩的就是这些，下面的工作模式在后续会慢慢接触
- 另外：下面放的是七种，实质上第六种RPC用得很少
- 1、hello word - 简单模式
- 2、work queues - 工作模式
- 3、publish / subscribe - 发布订阅模式
- 4、Routing - 路由模式
- 5、Topics - 主题模式
- 6、RPC模式 - 不用了解也行
- 7、publisher confirms - 发布确认模式
2、安装RabbitMQ
- 以下的方式自行选择一种即可
2.1、在Centos 7下安装
- 查看自己的Linux版本
uname -a
2.1.1、使用rpm红帽软件
准备工作
- 1、下载Erlang，因为：RabbitMQ是Erlang语言写的，Erlang下载地址【 ps：这是官网 】：https://www.erlang.org/downloads，选择自己要的版本即可
- 另外：RabbitMQ和Erlang的版本对应关系链接地址 https://www.rabbitmq.com/which-erlang.html
- 当然：上面这种是下载gz压缩包，配置挺烦的，可以直接去github中下载rpm文件，地址：https://github.com/rabbitmq/erlang-rpm/releases ， 选择自己需要的版本即可，注意一个问题：要看是基于什么Linux的版本
- 要是github下载慢的话，都有自己的文明上网加速方式，要是没有的话，可以进入 https://github.com/fhefh2015/Fast-GitHub 下载好了然后集成到自己浏览器的扩展程序中即可，而如果进入github很慢的话，可以选择去gitee中搜索一个叫做：
dev-sidecar的东西安装，这样以后进入github就很快了，还有另外的很多方式，不介绍了。
- 2、执行
rpm -ivh erlang文件命令- i 就是 install的意思
- vh 就是显示安装进度条
- 注意：需要保证自己的Linux中有rpm命令，没有的话，执行
yum install rpm指令即可安装rpm
- 3、安装RabbitMQ需要的依赖环境
yum install socat -y
- 4、下载RabbitMQ的rpm文件，github地址：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases ， 选择自己要的版本即可
- 5、安装RabbitMQ
-
6、启动RabbitMQ服务
启动服务 sbin/service rabbitmq-server start 停止服务 /sbin/service rabbitmq-server stop 查看启动状态 /sbin/service rabbitmq-server status 开启开机自动 chkconfig rabbitmq-server on
- 查看启动状态
- 这表示正在启动，需要等一会儿，看到下面的样子就表示启动成功
- 7、安装web管理插件
1、停止RabbitMQ服务
service rabbitmq-server stop // 使用上面的命令 /sbin/service rabbitmq-server stop也行
2、安装插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
3、开启RabbitMQ服务
service rabbitmq-server start
- 要是访问不了，看看自己的防火墙关没关啊
# 查看防火墙状态
systemctl status firewalld
# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld
# 一劳永逸 禁用防火墙
systemctl enable firewalld
- 同时查看自己的服务器有没有开放15672端口，不同的东西有不同的处理方式，如我的云服务器直接在服务器网址中添加规则即可，其他的方式自行百度
2.1.2、使用Docker安装
-
需要保证自己的Linux中有Docker容器，教程链接：https://www.cnblogs.com/xiegongzi/p/15621992.html
-
使用下面的两种方式都不需要进行web管理插件的安装和erlang的安装
- 1、查看自己的docker容器中是否已有了rabbitmq这个名字的镜像
docker images
- 删除镜像
docker rmi 镜像ID // 如上例的 dockerrmi 16c 即可删除镜像
- 2、拉取RabbitMQ镜像 并 启动Docker容器
docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.9-management
- 3、查看Docker容器是否启动
docker ps
- 4、再次在浏览器进行访问就可以吃鸡了，不需要再安装插件啊，刚刚上一步拉镜像和启动时已经安装好了
2.1.3、使用Docker-compose安装
- 采用了第二种方式的话，记得把已经启动的Docker容器关了，以下是附加的一些Docker的基操
# 拉取镜像
docker pull 镜像名称
# 查看全部镜像
docker images
# 删除镜像
docker rmi 镜像ID
# 将本地的镜像导出
docker save -o 导出的路径 镜像id
# 加载本地的镜像文件
docker load -i 镜像文件
# 修改镜像名称
docker tag 镜像id 新镜像名称:版本
# 简单运行操作
docker run 镜像ID | 镜像名称
# 跟参数的运行
docker run -d -p 宿主机端口:容器端口 --name 容器名称 镜像ID | 镜像名称
# 如：docker run -d -p 8081:8080 --name tomcat b8
# -d：代表后台运行容器
# -p 宿主机端口:容器端口：为了映射当前Linux的端口和容器的端口
# --name 容器名称：指定容器的名称
# 查看运行的容器
docker ps [-qa]
# -a：查看全部的容器，包括没有运行
# -q：只查看容器的标识
# 查看日志
docker logs -f 容器id
# -f：可以滚动查看日志的最后几行
# 进入容器内部
docker exec -it 容器id bash
# 退出容器：exit
# 将宿主机的文件复制到容器内部的指定目录
docker cp 文件名称 容器id:容器内部路径
docker cp index.html 982:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
=====================================================================
# 重新启动容器
docker restart 容器id
# 启动停止运行的容器
docker start 容器id
# 停止指定的容器（删除容器前，需要先停止容器）
docker stop 容器id
# 停止全部容器
docker stop $(docker ps -qa)
# 删除指定容器
docker rm 容器id
# 删除全部容器
docker rm $(docker ps -qa)
- 1、创建一个文件夹，这些我很早之前就玩过了，所以建好了的
# 创建文件夹
mkdir 文件夹名
- 2、进入文件夹，创建docker-compose.yml文件，注意：文件名必须是这个
# 创建文件
touch docker-compose.yml
- 3、编辑docker-compose.yml文件
# 编辑文件
vim docker-compose.yml
- 里面编写的内容如下，编写好保存即可。注意：别用tab缩进啊，会出问题的，另外：每句的后面别有空格，严格遵循yml格式的
version: \"3.1\"
services:
rabbitmq:
# 镜像
image: rabbitmq:3.9-management
# 自启
restart: always
# Docker容器名
container_name: rabbitmq
# 端口号，docker容器内部端口 映射 外部端口
ports:
- 5672:5672
- 15672:15672
# 数据卷映射 把容器里面的东西映射到容器外面去 容易操作，否则每次都要进入容器
volumes:
- ./data:/opt/install/rabbitMQ-docker/
- 4、在docker-compose.yml所在路径执行如下命令，注意：一定要在此文件路径中才行，因为默认是在当前文件夹下找寻docker-compose文件
# 启动
docker-compose up -d
# -d 后台启动
=========================================================
# 附加内容：docker-compose的一些命令操作
# 1. 基于docker-compose.yml启动管理的容器
docker-compose up -d
# 2. 关闭并删除容器
docker-compose down
# 3. 开启|关闭|重启已经存在的由docker-compose维护的容器
docker-compose start|stop|restart
# 4. 查看由docker-compose管理的容器
docker-compose ps
# 5. 查看日志
docker-compose logs -f
# 有兴趣的也可以去了解docker-file自定义镜像
- 去浏览器访问一样的吃鸡
- 上面就是RabbitMQ的基操做完了，不过默认账号是guest游客状态，很多事情还做不了呢，所以还得做一些操作
2.1.4、解决不能登入web管理界面的问题
2.1.4.1、使用rpm红帽软件安装的RabbitMQ
- 这种方式直接使用guest进行登录是不得吃的
- 这是因为guest是游客身份，不能进入，需要添加新用户
查看当前用户 / 角色有哪些
rabbitmqctl list_users
删除用户
rabbitmqctl delete_user 用户名
添加用户
rabbitmqctl add_user 用户名 密码
设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags 用户名 administrator
设置用户权限【 ps：guest角色就是没有这一步 】
rabbitmqctl set_permissions -p \"/\" 用户名 \".*\" \".*\" \".*\"
# 设置用户权限指令解释
set_permissions [-p <vhostpath>] <user> <conf> <write> <read>
- 现在使用admin去浏览器登录就可以了
2.1.4.2、使用docker 或 docker-compose安装的RabbitMQ
- 这两种方式直接使用guest就可以进行登录，后续的操作就是一样的了
3、开始玩RabbitMQ
- 创建Maven项目 并导入如下依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.rabbitmq</groupId>
<artifactId>amqp-client</artifactId>
<version>5.9.0</version>
</dependency>
</dependencies>
- 回到前面的RabbitMQ原理图
3.1、Hello word 简单模式
- 对照原理图来玩，官网中有Hello word的模式图
- 即：一个生产者Producer、一个默认交换机Exchange、一个队列queue、一个消费者Consumer
生产者
- 就是下图前面部分
package cn.zixieqing;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Producer {
public static final String HOST = \"ip\"; // 放RabbitMQ服务的服务器ip
public static final int PORT = 5672; // 服务器中RabbitMQ的端口号，在浏览器用的15672是通过5672映射出来的15672
public static final String USER_NAME = \"admin\";
public static final String PASSWORD = \"admin\";
public static final String QUEUE_NAME = \"hello word\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 1、获取链接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 2、设置链接信息
factory.setHost(HOST);
factory.setPort(PORT);
factory.setUsername(USER_NAME);
factory.setPassword(PASSWORD);
/*
当然：这里还可以设置vhost虚拟机 - 前提是自己在web管理界面中添加了vhost
factory.setVirtualHost();
*/
// 3、获取链接Connection
Connection connection = factory.newConnection();
// 4、创建channel信道 - 它才是去和交换机 / 队列打交道的
Channel channel = connection.createChannel();
// 5、准备一个队列queue
// 这里理论上是去和exchange打交道，但是：这里是hello word简单模式，所以直接使用默认的exchange即可
/*
下面这是参数的完整意思，源码中偷懒了，没有见名知意
queueDeclare( queueName,isPersist,isShare,isAutoDelete,properties )
参数1、队列名字
参数2、是否持久化( 保存到磁盘 ），默认是在内存中的
参数3、是否共享，即：是否只供一个消费者消费，是否让多个消费者共享这个队列中的信息
参数4、是否自动删除，即：最后一个消费者获取信息之后，这个队列是否自动删除
参数5、其他配置项，这涉及到后面的知识，目前选择null
*/
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
System.out.println(\"正在发送信息！！！\");
// 6、推送信息到队列中
// 准备发送的信息内容
String message = \"it is hello word\";
/*
basicPublish( exchangeName,queueName,properties,message )
参数1、交互机名字 - 目前使用了默认的
参数2、指定路由规则 - 目前使用队列名字
参数3、指定传递的消息所携带的properties
参数4、推送的具体消息 - byte类型的
*/
channel.basicPublish(\"\",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
// 7、释放资源 - 倒着关闭即可
if ( null != channel ) channel.close();
if ( null != connection ) connection.close();
System.out.println(\"消息发送完毕\");
}
}
- 运行之后，去浏览器管理界面进行查看
消费者
public class Consumer {
public static final String HOST = \"ip\"; // 自己的服务器ip
public static final int PORT = 5672;
public static final String USER_NAME = \"admin\";
public static final String PASSWORD = \"admin\";
public static final String QUEUE_NAME = \"hello word\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 1、创建链接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 2、设置链接信息
factory.setHost(HOST);
factory.setPort(PORT);
factory.setUsername(USER_NAME);
factory.setPassword(PASSWORD);
// 3、创建链接对象
Connection connection = factory.newConnection();
// 4、创建信道channel
Channel channel = connection.createChannel();
// 5、从指定队列中获取消息
/*
basicConsume( queueName,isAutoAnswer,deliverCallback,cancelCallback )
参数1、队列名
参数2、是否自动应答,为true时，消费者接收到消息后，会立即告诉RabbitMQ
参数3、消费者未成功消费消息的回调
参数4、消费者取消消费的回调
*/
System.out.println(\"开始接收消息！！！\");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
System.out.println(\"接收到了消息：\" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8) );
};
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> System.out.println(\"消费者取消了消费信息行为\");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
// 6、释放资源 - 但是这里不能直接关闭啊，否则：看不到接收的结果的，可以选择不关，也可以选择加一句代码System.in.read();
// channel.close();
// connection.close();
}
}
3.2、work queue工作队列模式
- 流程图就是官网中的
- 一个生产者批量生产消息
- 一个默认交换机
- 一个队列
- 多个消费者
- 换言之：就是有大量的任务 / 密集型任务有待处理（ 生产者生产的消息 ），此时我们就将这些任务推到队列中去，然后使用多个工作线程（ 消费者 ）来进行处理，否则：一堆任务直接就跑来了，那消费者不得乱套了，因此：这种就需要让这种模式具有如下的特点：
- 1、消息是有序排好的（ 也就是在队列中 ）
- 2、工作线程 / 消费者不能同时接收同一个消息，换言之：生产者推送的任务必须是轮询分发的，即：工作线程1接收第一个，工作线程2接收第二个；工作线程1再接收第三个，工作线程2接收第四个
抽取RabbitMQ链接的工具类
package cn.zixieqing.util;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class MQUtil {
public static final String HOST = \"自己的ip\";
public static final int PORT = 5672;
public static final String USER_NAME = \"admin\";
public static final String PASSWORD = \"admin\";
public static Channel getChannel(String vHost ) throws IOException, TimeoutException {
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost(HOST);
factory.setPort(PORT);
factory.setUsername(USER_NAME);
factory.setPassword(PASSWORD);
if ( !vHost.isEmpty() ) factory.setVirtualHost(vHost);
return factory.newConnection().createChannel();
}
}
生产者
- 和hello word没什么两样
package cn.zixieqing.workqueue;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class WorkProducer {
private static final String QUEUE_NAME = \"work queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 1、声明队列
/*
下面这是参数的完整意思，源码中偷懒了，没有见名知意
queueDeclare( queueName,isPersist,isShare,isAutoDelete,properties )
参数1、队列名字
参数2、是否持久化( 保存到磁盘 ），默认是在内存中的
参数3、是否共享，即：是否只供一个消费者消费，是否让多个消费者共享这个队列中的信息
参数4、是否自动删除，即：最后一个消费者获取信息之后，这个队列是否自动删除
参数5、其他配置项，这涉及到后面的知识，目前选择null
*/
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 2、准备消息
System.out.println(\"请输入要推送的信息，按回车确认：\");
Scanner input = new Scanner(System.in);
// 3、推送信息到队列中
while (input.hasNext()) {
/*
basicPublish( exchangeName,routing key,properties,message )
参数1、交互机名字 - 目前是使用了默认的
参数2、指定路由规则 - 目前使用队列名字
参数3、指定传递的消息所携带的properties
参数4、推送的具体消息 - byte类型的
*/
String message = input.next();
channel.basicPublish(\"\",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
System.out.println(\"消息====>\" + message + \"====>推送完毕！\");
}
}
}
消费者
- 消费者01
package cn.zixieqing.workqueue;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class WorkConsumer {
private static final String QUEUE_NAME = \"work queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
System.out.println(\"接收到了消息====>\" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
};
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
System.out.println( consumerTag + \"消费者中断了接收消息====>\" );
};
System.out.println(\"消费者01正在接收消息......\");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
}
}
- 消费者02
package cn.zixieqing.workqueue;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class WorkConsumer {
private static final String QUEUE_NAME = \"work queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
System.out.println(\"接收到了消息====>\" + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
};
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
System.out.println( consumerTag + \"消费者中断了接收消息====>\" );
};
System.out.println(\"消费者02正在接收消息......\");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
}
}
3.3、消息应答机制
- 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
- 目的就是为了保证数据的安全，如果没有这个机制的话，那么就会造成下面的情况
- 消费者接收队列中的消息时，没接收完，出现异常了，然后此时MQ以为消费者已经把消息接收并处理了（ MQ并没有接收到消息有没有被消费者处理完毕 ），然后MQ就把队列 / 消息给删了，后续消费者异常恢复之后再次接收消息，就会出现：接收不到了
3.3.1、消息应答机制的分类
- 这个东西已经见过了
/*
basicConsume( queueName,isAutoAnswer,deliverCallback,cancelCallback )
参数1、队列名
参数2、是否自动应答,为true时，消费者接收到消息后，会立即告诉RabbitMQ
参数3、消费者未成功消费消息的回调
参数4、消费者取消消费的回调
*/
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
3.3.1.1、自动应答
- 指的是：消息发送后立即被认为已经传送成功
- 需要具备的条件：
- 1、发送的消息很多，就是高吞吐量的那种
- 2、发送的消息在传输方面是安全的
- 优点：处理效率快，很高效
3.3.1.2、手动应答
-
就是我们自己去设定，好处是可以批量应答并且减少网络拥堵
-
调用的API如下：
-
Channel.basicACK( long, boolean ); // 用于肯定确认，即：MQ已知道该消息 并且 该消息已经成功被处理了，所以MQ可以将其丢弃了 Channel.basicNack( long, boolena, boolean ); // 用于否定确认 Channel.basicReject( long, boolea ); // 用于否定确认 与Channel.basicNack( long, boolena, boolean )相比，少了一个参数，这个参数名字叫做：multiple
-
-
multiple参数说明，它为true和false有着截然不同的意义【 ps：建议弄成false，虽然是挨个去处理，从而应答，效率慢，但是：数据安全，否则：很大可能造成数据丢失 】
- true 代表批量应答MQ，channel 上未应答 / 消费者未被处理完毕的消息
- false 只会处理队列放到channel信道中当前正在处理的消息告知MQ是否确认应答 / 消费者处理完毕了
3.3.1.3、消息重新入队原理
- 指的是：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
- 如下图：消息1原本是C1这个消费者来接收的，但是C1失去链接了，而C2消费者并没有断开链接，所以：最后MQ将消息重新入队queue，然后让C2来处理消息1
3.3.1.4、手动应答的代码演示
生产者
package cn.zixieqing.ACK;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class AckProducer {
private static final String QUEUE_NAME = \"ack queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 声明队列
/*
下面这是参数的完整意思，源码中偷懒了，没有见名知意
queueDeclare( queueName,isPersist,isShare,isAutoDelete,properties )
参数1、队列名字
参数2、是否持久化( 保存到磁盘 ），默认是在内存中的
参数3、是否共享，即：是否只供一个消费者消费，是否让多个消费者共享这个队列中的信息
参数4、是否自动删除，即：最后一个消费者获取信息之后，这个队列是否自动删除
参数5、其他配置项，这涉及到后面的知识，目前选择null
*/
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
System.out.println(\"请输入要推送的消息：\");
Scanner input = new Scanner(System.in);
while (input.hasNext()) {
/*
basicPublish( exchangeName,routing key,properties,message )
参数1、交互机名字 - 使用了默认的
参数2、指定路由规则，使用队列名字
参数3、指定传递的消息所携带的properties
参数4、推送的具体消息 - byte类型的
*/
String message = input.next();
channel.basicPublish(\"\",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"消息====>\" + message + \"推送完毕\");
}
}
}
消费者01
package cn.zixieqing.ACK;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class AckConsumer {
private static final String QUEUE_NAME = \"ack queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
try {
Thread.sleep(5*1000);
System.out.println(\"接收到了消息=====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8 ));
// 添加手动应答
/*
basicAck( long, boolean )
参数1、消息的标识tag，这个标识就相当于是消息的ID
参数2、是否批量应答multiple
*/
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
};
System.out.println(\"消费者01正在接收消息，需要5秒处理完\");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {
System.out.println(\"触发消费者取消消费消息行为的回调\");
System.out.println(Arrays.toString(consumerTag.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));
});
}
}
消费者02
package cn.zixieqing.ACK;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class AckConsumer {
private static final String QUEUE_NAME = \"ack queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
try {
Thread.sleep(10*1000);
System.out.println(\"接收到了消息=====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8 ));
// 添加手动应答
/*
basicAck( long, boolean )
参数1、消息的标识tag，这个标识就相当于是消息的ID
参数2、是否批量应答multiple
*/
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
};
System.out.println(\"消费者02正在接收消息，需要10秒处理完\");
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {
System.out.println(\"触发消费者取消消费消息行为的回调\");
System.out.println(Arrays.toString(consumerTag.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)));
});
}
}
3.4、RabbitMQ的持久化 durable
3.4.1、队列持久化
- 这个玩意儿的配置吧，早间就过了，在生产者消息发送时，有一个声明队列的过程，那里面就有一个是否持久化的配置
/*
下面这是参数的完整意思，源码中偷懒了，没有见名知意
queueDeclare( queueName,isPersist,isShare,isAutoDelete,properties )
参数1、队列名字
参数2、是否持久化( 保存到磁盘 ），默认是在内存中的
参数3、是否共享，即：是否只供一个消费者消费，是否让多个消费者共享这个队列中的信息
参数4、是否自动删除，即：最后一个消费者获取信息之后，这个队列是否自动删除
参数5、其他配置项，这涉及到后面的知识，目前选择null
*/
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
- 而如果没有持久化，那么RabbitMQ服务由于其他什么原因导致挂彩的时候，那么重启之后，这个没有持久化的队列就灰飞烟灭了【 ps：注意和里面的消息还没关系啊，不是说队列持久化了，那么消息就持久化了 】
- 在这个队列持久化配置中，它的默认值就是false，所以要改成true时，需要注意一个点：选择队列持久化，那么必须保证当前这个队列是新的，即：RabbitMQ中没有当前队列，否则：需要进到web管理界面把已有的同名队列删了，然后重新配置当前队列持久化选项为true，不然：报错
- 那么：当我把持久化选项改为true，并 重新发送消息时
inequivalent arg \'durable\' for queue \'queue durable\' in vhost \'/\': received \'true\' but current is \'false\'- 告知你：vhost虚拟机中已经有了这个叫做durable的队列，要接收的选项值是true，但是它当前的值是false，所以报错了呗
- 解决方式就是去web管理界面，把已有的durable队列删了，重新执行
- 再次执行就可以吃鸡了，同时去web管理界面会发现它状态变了，多了一个D标识
- 有了这个玩意儿之后，那么就算RabbitMQ出问题了，后续恢复之后，那么这个队列也不会丢失
3.4.2、消息持久化
-
注意：这里说的消息持久化不是说配置之后消息就一定不会丢失，而是：把消息标记为持久化，然后RabbitMQ尽量让其持久化到磁盘
-
但是：也会有意外，比如：RabbitMQ在将消息持久化到磁盘时，这是有一个时间间隔的，数据还没完全刷写到磁盘呢，RabbitMQ万一出问题了，那么消息 / 数据还是会丢失的，所以：消息持久化配置是一个弱持久化，但是：对于简单队列模式完全足够了，强持久化的实现方式在后续的publisher / confirm发布确认模式中
-
至于配置机极其的简单，在前面都已经见过这个配置项，就是生产者发消息时做文章，就是下面的第三个参数，把它改为
MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN即可
/*
basicPublish( exchangeName,routing key,properties,message )
参数1、交互机名字 - 使用了默认的
参数2、指定路由规则，使用队列名字
参数3、指定传递的消息所携带的properties
参数4、推送的具体消息 - byte类型的
*/
channel.basicPublish(\"\",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
// 改成消息持久化
channel.basicPublish(\"\",QUEUE_NAME,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes());
- MessageProperties类的源码如下：
public class MessageProperties {
public static final BasicProperties MINIMAL_BASIC = new BasicProperties((String)null, (String)null, (Map)null, (Integer)null, (Integer)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public static final BasicProperties MINIMAL_PERSISTENT_BASIC = new BasicProperties((String)null, (String)null, (Map)null, 2, (Integer)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public static final BasicProperties BASIC = new BasicProperties(\"application/octet-stream\", (String)null, (Map)null, 1, 0, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public static final BasicProperties PERSISTENT_BASIC = new BasicProperties(\"application/octet-stream\", (String)null, (Map)null, 2, 0, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public static final BasicProperties TEXT_PLAIN = new BasicProperties(\"text/plain\", (String)null, (Map)null, 1, 0, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public static final BasicProperties PERSISTENT_TEXT_PLAIN = new BasicProperties(\"text/plain\", (String)null, (Map)null, 2, 0, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null, (Date)null, (String)null, (String)null, (String)null, (String)null);
public MessageProperties() {
}
}
- 上面用到了BasicProperties类型，它的属性如下：
public static class BasicProperties extends AMQBasicProperties {
// 消息内容的类型
private String contentType;
// 消息内容的编码格式
private String contentEncoding;
// 消息的header
private Map<String, Object> headers;
// 消息是否持久化，1：否，2：是
private Integer deliveryMode;
// 消息的优先级
private Integer priority;
// 关联ID
private String correlationId;
// :用于指定回复的队列的名称
private String replyTo;
// 消息的失效时间
private String expiration;
// 消息ID
private String messageId;
// 消息的发送时间
private Date timestamp;
// 类型
private String type;
// 用户ID
private String userId;
// 应用程序ID
private String appId;
// 集群ID
private String clusterId;
}
3.5、不公平分发 和 预取值
不公平分发
- 这个东西是在消费者那一方进行设置的
- RabbitMQ默认是公平分发，即：轮询分发
- 轮询分发有缺点：如前面消费者01（ 谁5秒的那个 ）和 消费者02 （ 谁10秒的那个 ），这种情况如果采用轮询分发，那么：01要快一点，而02要慢一点，所以01很快处理完了，然后处于空闲状态，而02还在拼命奋斗中，最后的结果就是02不停干，而01悠悠闲闲的，浪费了时间，所以：应该压榨一下01，让它不能停
- 设置方式：在消费者接收消息之前进行
channel.basicQos（ int prefetchCount ）设置
// 不公平分发，就是在这里接收消息之前做处理
/*
basicQos( int prefetchCount )
为0、轮询分发 也是RabbitMQ的默认值
为1、不公平分发
*/
channel.basicQos(1);
channel.basicConsume(\"qos queue\", true, deliverCallback, consumerTag -> {
System.out.println(\"消费者中断了接收消息行为触发的回调\");
});
预取值
- 指的是：多个消费者在消费消息时，让每一个消费者预计消费多少条消息
- 而要设置这种效果，和前面不公平分发的设置是一样的，只是把里面的参数改一下即可
// 预取值，也是在这里接收消息之前做处理，和不公平分发调的是同一个API
/*
basicQos( int prefetchCount ) 为0、轮询分发 也是RabbitMQ的默认值;为1、不公平分发
而当这里的数字变成其他的，如：上图中上面的那个消费者要消费20条消息，那么把下面的数字改成对应的即可
注意点：这是要设置哪个消费的预取值，那就是在哪个消费者代码中进行设定啊
*/
channel.basicQos(10); // 这样就表示这个代码所在的消费者需要消费10条消息了
channel.basicConsume(\"qos queue\", true, deliverCallback, consumerTag -> {
System.out.println(\"消费者中断了接收消息行为触发的回调\");
});
3.6、publisher / confirms 发布确认模式
3.6.1、发布确认模式的原理
- 这个玩意儿的目的就是为了持久化
- 在上面的过程中，想要让数据持久化，那么需要具备以下的条件
- 1、队列持久化
- 2、消息持久化
- 3、发布确认
- 而所谓的发布确认指的就是：数据在刷写到磁盘时，成功了，那么MQ就回复生产者一下，数据确认刷写到磁盘了，否则：只具备前面的二者的话，那也有可能出问题，如：数据推到了队列中，但是还没来得及刷写到磁盘呢，结果RabbitMQ宕机了，那数据也有可能会丢失,所以：现在持久化的过程就是如下的样子：
开启发布确认
- 在发送消息之前（ 即：调basicPublish（） 之前 ）调一个API就可以了
channel.confirmSelect(); // 没有参数
3.6.2、发布确认的分类
3.6.2.1、单个确认发布
- 一句话：一手交钱一手交货，即 生产者发布一条消息，RabbitMQ就要回复确认状态，否则不再发放消息，因此：这种模式是同步发布确认的方式，缺点：很慢，优点：能够实时地了解到那条消息出异常 / 哪些消息都发布成功了
- 这种方式，
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {
// 单个确认发布
singleConfirm(); // 单个确认发布发送这些消息花费4797ms
}
public static void singleConfirm() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 开启确认发布
channel.confirmSelect();
// 声明队列 并 让队列持久化
channel.queueDeclare(\"singleConfirm\", true, false, false, null);
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
// 发送消息 并 让消息持久化
channel.basicPublish(\"\",\"singleConfirm\", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,String.valueOf(i).getBytes() );
// 发布一个 确认一个 channel.waitForConfirms()
if ( channel.waitForConfirms() )
System.out.println(\"消息\".concat( String.valueOf(i) ).concat( \"发送成功\") );
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(\"单个确认发布发送这些消息花费\".concat( String.valueOf( end-begin ) ).concat(\"ms\") );
}
3.6.2.2、批量确认发布
- 一句话：只要结果，是怎么一个批量管不着，只需要把一堆消息发布之后，回复一个结果即可，这种发布也是同步的
- 优点：效率相比单个发布要高
- 缺点：如果因为什么系统故障而导致发布消息出现问题，那么就会导致是批量发了一些消息，然后再回复的，中间有哪个消息出问题了鬼知道
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {
// 单个确认发布
// singleConfirm(); // 单个确认发布发送这些消息花费4797ms
// 批量发布
batchConfirm(); // 批量发布发送的消息共耗时：456ms
}
public static void batchConfirm() throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 开启确认发布
channel.confirmSelect();
// 声明队列 并 让队列持久化
channel.queueDeclare(\"batchConfirm\", true, false, false, null);
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
// 发送消息 并 让消息持久化
channel.basicPublish(\"\",\"batchConfirm\", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,String.valueOf(i).getBytes() );
// 批量发布 并 回复批量发布的结果 - 发了10条之后再确认
if (i % 10 == 0) {
channel.waitForConfirms();
System.out.println(\"消息\" + ( i-10 ) + \"====>\" + i + \"的消息发布成功\");
}
}
// 为了以防还有另外的消息未被确认，再次确认一下
channel.waitForConfirms();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(\"批量发布发送的消息共耗时：\" + (end - begin) + \"ms\");
}
3.6.2.3、异步确认发布 - 必须会的一种
- 由上图可知：所谓的异步确认发布的就是：
- 1、生产者只管发消息就行，不用管消息有没有成功
- 2、发布的消息是存在一个map集合中的，其key就是消息的标识tag / id，value就是消息内容
- 3、如果消息成功发布了，那么实体broker会有一个ackCallback()回调函数来进行处理【 ps：里面的处理逻辑是需要我们取进行设计的 】
- 4、如果消息未成功发布，那么实体broker会调用一个nackCallback()回调函数来进行处理【 ps：里面的处理逻辑是需要我们取进行设计的 】
- 5、而需要异步处理，就是因为生产者只管发就行了，因此：一轮的消息肯定是很快就发布过去了，就可以做下一轮的事情了，至于上一轮的结果是怎么样的，那就需要等到两个callback回调执行完了之后给结果，而想要能够调取到两个callback回调，那么：就需要对发送的信息进行监听 / 对信道进行监听
- 而上述牵扯到一个map集合，那么这个集合需要具备如下的条件：
- 1、首先此集合应是一个安全且有序的，同时还支持高并发
- 2、其次能够将序列号( key ) 和 消息( value )轻松地进行关联
代码实现
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, TimeoutException, IOException {
// 单个确认发布
// singleConfirm(); // 单个确认发布发送这些消息花费4797ms
// 批量发布
// batchConfirm(); // 批量发布发送的消息共耗时：456ms
asyncConfirm(); // 异步发布确认耗时：10ms
}
// 异步发布确认
public static void asyncConfirm() throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.confirmSelect();
channel.queueDeclare(\"async confirm\", true, false, false, null);
// 1、准备符合条件的map
ConcurrentSkipListMap<Long, Object> messagePoolMap = new ConcurrentSkipListMap<>();
// 3、对信道channel进行监听
// 成功确认发布回调
ConfirmCallback ackCallback = (messageTag, multiple) -> {
System.out.println(\"确认发布了消息=====>\" + messagePoolMap.headMap(messageTag) );
// 4、把确认发布的消息删掉，减少内存开销
// 判断是否是批量删除
if ( multiple ){
// 通过消息标识tag 把 确认发布的消息取出
messagePoolMap.headMap(messageTag).clear();
/**
* 上面这句代码拆分写法
* ConcurrentNavigableMap<Long, Object> confirmed = messagePoolMap.headMap(messageTag);
* confirmed.clear();
*/
}else {
messagePoolMap.remove(messageTag);
}
};
// 没成功发布确认回调
ConfirmCallback nackCallback = (messageTag, multiple) -> {
System.out.println(\"未确认的消息是：\" + messagePoolMap.get(messageTag) );
};
// 进行channel监听 这是异步的
/**
* channel.addConfirmListener(ConfirmCallback var1, ConfirmCallback var2)
* 参数1、消息成功发布的回调函数 ackCallback()
* 参数2、消息未成功发布的回调函数 nackCallback()
*/
channel.addConfirmListener( ackCallback,nackCallback );
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
// 2、将要发布的全部信息保存到map中去
/*
channel.getNextPublishSeqNo() 获取下一次将要发送的消息标识tag
*/
messagePoolMap.put(channel.getNextPublishSeqNo(),String.valueOf(i) );
// 生产者只管发布就行
channel.basicPublish(\"\",\"async confirm\",MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,String.valueOf(i).getBytes());
System.out.println(\"消息=====>\" + i + \"发送完毕\");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(\"异步发布确认耗时：\" + ( end-begin ) + \"ms\" );
}
3.7、交换机
- 正如前面一开始就画的原理图，交换机的作用就是为了接收生产者发送的消息 并 将消息发送到队列中去
- 注意点：前面一直玩的哪些模式，虽然没有写交换机，但并不是说RabbitMQ就没用交换机【 ps：使用的是\"\"空串，也就是使用了abbitMQ的默认交换机 】，生产者发送的消息只能发到交换机中，从而由交换机来把消息发给队列
3.7.1、交换机exchange的分类
- 直接( direct ) / 默认
- 主题( topic )
- 标题 ( heanders ) - 这个已经很少用了
- 扇出( fancut ) / 发布订阅
临时队列
- 所谓的临时队列指的就是：自动帮我们生成的队列名 并且 当生产者和队列断开之后，这个队列会被自动删除
- 所以这么一说：前面玩过的一种就属于临时队列，即：将下面的第四个参数改成true即可【 ps：当然让队列名随机生成就完全匹配了 】
/*
下面这是参数的完整意思，源码中偷懒了，没有见名知意
queueDeclare( queueName,isPersist,isShare,isAutoDelete,properties )
参数1、队列名字
参数2、是否持久化( 保存到磁盘 ），默认是在内存中的
参数3、是否共享，即：是否只供一个消费者消费，是否让多个消费者共享这个队列中的信息
参数4、是否自动删除，即：最后一个消费者获取信息之后，这个队列是否自动删除
参数5、其他配置项，这涉及到后面的知识，目前选择null
*/
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
- 而如果要更简单的生成临时队列，那么调用如下的API即可
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
- 这样帮我们生成的队列效果就和
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, true, null);是一样的了
3.7.2、fanout扇出 / 发布订阅模式
- 这玩意儿吧，好比微信群，一人发，很多人收到消息，就是原理图的另一种样子，生产者发布的一个消息，可以供多个消费者进行消费
- 实现方式就是让一个交换机binding绑定多个队列
生产者
package cn.zixieqing.fanout;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class FanoutProducer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
/**
* 定义交换机
* 参数1、交换机名字
* 参数2、交换机类型
*/
channel.exchangeDeclare(\"fanoutExchange\", BuiltinExchangeType.FANOUT);
System.out.println(\"请输入要发送的内容：\");
Scanner input = new Scanner(System.in);
while (input.hasNext()){
String message = input.next();
channel.basicPublish(\"fanoutExchange\",\"\", null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"消息=====>\" + message + \"发送完毕\");
}
}
}
消费者01
package cn.zixieqing.fanout;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class FanoutConsumer01 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 绑定队列
/**
* 参数1、队列名字
* 参数2、交换机名字
* 参数3、用于绑定的routing key / binding key
*/
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
channel.queueBind(queueName, \"fanoutExchange\", \"\");
System.out.println(\"01消费者正在接收消息........\");
channel.basicConsume(queueName,true,(consumerTag,message)->{
// 这里面接收到消息之后就可以用来做其他事情了，如：存到磁盘
System.out.println(\"接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
},consumerTage->{});
}
}
消费者02
package cn.zixieqing.fanout;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class FanoutConsumer02 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 绑定队列
/**
* 参数1、队列名字
* 参数2、交换机名字
* 参数3、用于绑定的routing key / binding key
*/
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
channel.queueBind(queueName, \"fanoutExchange\", \"\");
System.out.println(\"02消费者正在接收消息........\");
channel.basicConsume(queueName,true,(consumerTag,message)->{
// 这里面接收到消息之后就可以用来做其他事情了，如：存到磁盘
System.out.println(\"接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
},consumerTage->{});
}
}
3.7.3、direct交换机 / routing路由模式
- 这个玩意儿吧就是发布订阅模式，也就是fanout类型交换机的变样板，即：多了一个routing key的配置而已，也就是说：生产者和消费者传输消息就通过routing key进行关联起来，因此：现在就变成了生产者想把消息发给谁就发给谁
生产者
package cn.zixieqing.direct;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class DirectProducer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"directExchange\", BuiltinExchangeType.DIRECT);
System.out.println(\"请输入要发送的消息：\");
Scanner input = new Scanner(System.in);
while (input.hasNext()){
String message = input.next();
/**
* 对第二个参数routing key做文章
* 假如这里的routing key为zixieqing 那么：就意味着消费者只能是绑定了zixieqing的队列才可以进行接收这里发的消息内容
*/
channel.basicPublish(\"directExchange\",\"zixieqing\",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"消息=====>\" + message + \"====>发送完毕\");
}
}
}
消费者01
package cn.zixieqing.direct;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class DirectConsumer01 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.queueDeclare(\"direct\", false, false, false, null);
/**
* 队列绑定
* 参数1、队列名
* 参数2、交换机名字
* 参数3、routing key 这里的routing key 就需要和生产者中的一样了，这样才可以通过这个routing key去对应的队列中取消息
*/
channel.queueBind(\"direct\", \"directExchange\", \"zixieqing\");
System.out.println(\"01消费者正在接收消息.......\");
channel.basicConsume(\"direct\",true,(consumerTag,message)->{
System.out.println(\"01消费者接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
},consumerTag->{});
}
}
- 上面这种，生产者的消息肯定能够被01消费者给消费，因为：他们的交换机名字、队列名字和routing key的值都是相同的
- 而此时再加一个消费者，让它的routing key值和消费者中的不同
package cn.zixieqing.direct;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class DirectConsumer02 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.queueDeclare(\"direct\", false, false, false, null);
/**
* 队列绑定
* 参数1、队列名
* 参数2、交换机名字
* 参数3、routing key 这里的routing key 就需要和生产者中的一样了，这样才可以通过这个routing key去对应的队列中取消息
*/
// 搞点事情：这里的routing key的值zixieqing和生产者的不同
channel.queueBind(\"direct\", \"directExchange\", \"xiegongzi\");
System.out.println(\"02消费者正在接收消息.......\");
channel.basicConsume(\"direct\",true,(consumerTag,message)->{
System.out.println(\"02消费者接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
},consumerTag->{});
}
}
3.7.4、topic交换机 / topic主题模式 - 使用最广的一个
- 前面玩的fanout扇出类型的交换机 / 发布订阅模式是一个生产者发布，多个消费者共享消息，和qq群类似；而direct直接交换机 / 路由模式是消费者只能消费和消费者相同routing key的消息
- 而上述这两种还有局限性，如：现在生产者的routing key为zi.xie.qing，而一个消费者只消费含xie的消息，一个消费者只消费含qing的消息，另一个消费者只消费第一个为zi的零个或无数个单词的消息，甚至还有一个消费者只消费最后一个单词为qing，前面有三个单词的routing key的消息呢？
- 这样一看，发布订阅模式和路由模式都不能解决，更别说前面玩的简单模式、工作队列模式、发布确认模式了，这些和目前的这个需求更不搭了，因此：就来了这个topic主题模式
topic中routing key的要求
- 只要交换机类型是topic类型的，那么其routing key就不能乱写，要求：routing key只能是一个单词列表，多个单词之间采用点隔开，如：cn.zixieqing.rabbit
- 单词列表的长度不能超过255个字节
- 在routing key的规则列表中有两个替换符可以用
- 1、
*代表一个单词 - 2、
#代表零活无数个单词
- 1、
- 假如有如下的一个绑定关系图
- Q1绑定的是：中间带 orange 带 3 个单词的字符串(.orange.)
- Q2绑定的是：
- 最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(..rabbit)
- 第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)
- 熟悉一下这种绑定关系（ 左为一些routes路由规则，右为能匹配到上图绑定关系的结果 ）
quick.orange.rabbit 被队列 Q1Q2 接收到
lazy.orange.elephant 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 虽然满足两个绑定，但只被队列 Q2 接收一次
quick.brown.fox 不满足任何绑定关系，不会被任何队列接收到，会被丢弃
quick.orange.male.rabbit 是四个单词，不满足任何绑定关系，会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit 虽是四个单词，但匹配 Q2，因：符合lazy.#这个规则
- 当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意
- 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
把上面的绑定关系和测试转换成代码玩一波
生产者
package cn.zixieqing.topic;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class TopicProducer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"topicExchange\", BuiltinExchangeType.TOPIC);
/**
* 准备大量的routing key 和 message
*/
HashMap<String, String> routesAndMessageMap = new HashMap<>();
routesAndMessageMap.put(\"quick.orange.rabbit\", \"被队列 Q1Q2 接收到\");
routesAndMessageMap.put(\"lazy.orange.elephant\", \"被队列 Q1Q2 接收到\");
routesAndMessageMap.put(\"quick.orange.fox\", \"被队列 Q1 接收到\");
routesAndMessageMap.put(\"lazy.brown.fox\", \"被队列 Q2 接收到\");
routesAndMessageMap.put(\"lazy.pink.rabbit\", \"虽然满足两个绑定，但只被队列 Q2 接收一次\");
routesAndMessageMap.put(\"quick.brown.fox\", \"不满足任何绑定关系，不会被任何队列接收到，会被丢弃\");
routesAndMessageMap.put(\"quick.orange.male.rabbit\", \"是四个单词，不满足任何绑定关系，会被丢弃\");
routesAndMessageMap.put(\"lazy.orange.male.rabbit \", \"虽是四个单词，但匹配 Q2，因：符合lazy.#这个规则\");
System.out.println(\"生产者正在发送消息.......\");
for (Map.Entry<String, String> routesAndMessageEntry : routesAndMessageMap.entrySet()) {
String routingKey = routesAndMessageEntry.getKey();
String message = routesAndMessageEntry.getValue();
channel.basicPublish(\"topicExchange\",routingKey,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"消息====>\" + message + \"===>发送完毕\");
}
}
}
消费者01
package cn.zixieqing.topic;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class TopicConsumer01 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"topicExchange\", BuiltinExchangeType.TOPIC);
channel.queueDeclare(\"Q1\", false, false, false, null);
channel.queueBind(\"Q1\", \"topicExchange\", \"*.orange.*\");
System.out.println(\"消费者01正在接收消息......\");
channel.basicConsume(\"Q1\",true,(consumerTage,message)->{
System.out.println(\"01消费者接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"此条消息的交换机名为：\" + message.getEnvelope().getExchange() + \"，路由键为：\" + message.getEnvelope().getRoutingKey());
},consumerTag->{});
}
}
消费者02
package cn.zixieqing.topic;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class TopicConsumer02 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"topicExchange\", BuiltinExchangeType.TOPIC);
channel.queueDeclare(\"Q2\", false, false, false, null);
channel.queueBind(\"Q2\", \"topicExchange\", \"*.*.rabbit\");
channel.queueBind(\"Q2\", \"topicExchange\", \"lazy.#\");
System.out.println(\"消费者02正在接收消息......\");
channel.basicConsume(\"Q2\",true,(consumerTage,message)->{
System.out.println(\"02消费者接收到了消息====>\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"此条消息的交换机名为：\" + message.getEnvelope().getExchange() + \"，路由键为：\" + message.getEnvelope().getRoutingKey());
},consumerTag->{});
}
}
3.8.2、队列超过最大长度
3.8.2.1、队列超过所限制的最大个数
- 意思就是：某一个队列要求只能放N个消息，但是放了N+1个消息，这就超过队列的最大个数了
生产者
- 就是一个正常的生产者发送消息而已
package cn.zixieqing.dead_letter_queue.queuelength.queuenumber;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"messageNumber_normal_exchange\", BuiltinExchangeType.DIRECT);
for (int i = 1; i < 11; i++) {
String message = \"生产者发送了消息\" + i;
channel.basicPublish(\"messageNumber_normal_exchange\",\"zi\",null,
message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8) );
System.out.println(\"消息====>\" + message + \"====>发送完毕\");
}
}
}
01消费者
package cn.zixieqing.dead_letter_queue.queuelength.queuenumber;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Consumer01 {
/**
* 正常交换机名称
*/
public static final String NORMAL_EXCHANGE = \"messageNumber_normal_exchange\";
/**
* 正常队列名称
*/
public static final String NORMAL_QUEUE = \"messageNumber_queue\";
/**
* 死信交换机名称
*/
public static final String DEAD_EXCHANGE = \"messageNumber_dead_exchange\";
/**
* 死信队列名称
*/
public static final String DEAD_QUEUE = \"messageNumber_dead_queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 声明正常交换机、死信交换机
channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
// 声明死信队列
channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);
// 死信交换机和死信队列进行绑定
channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, \"xie\");
// 声明正常队列 并 考虑达到条件时和死信交换机进行联系
HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();
// 死信交换机
params.put(\"x-dead-letter-exchange\", DEAD_EXCHANGE);
// 死信路由键
params.put(\"x-dead-letter-routing-key\", \"xie\");
// 达到队列能接受的最大个数限制就多了如下的配置
params.put(\"x-max-length\", 6);
channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, params);
// 正常队列和正常交换机进行绑定
channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, \"zi\");
System.out.println(\"01消费者正在接收消息......\");
channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,true,(consumeTag,message)->{
System.out.println(\"01消费者接收到了消息：\" + new String( message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
},consumeTag->{});
}
}
- 启动01消费者，然后关掉（ 模仿异常 ），最后启动生产者，那么：生产者发送了10个消息，由于01消费者这边做了配置，所以有6个消息是在正常队列中，余下的4个消息就会进入死信队列
3.8.2.2、超过队列能接受消息的最大字节长度
- 和前面一种相比，在01消费者方做另一个配置即可
params.put(\"x-max-length-bytes\", 255);
注意：关于两种情况同时使用的问题
- 如配置的如下两个
params.put(\"x-max-length\", 6);
params.put(\"x-max-length-bytes\", 255);
- 那么先达到哪个上限设置就执行哪个
3.8.3、消息被拒收
- 注意点：必须开启手动应答
// 第二个参数改成false
channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,(consumeTag,message)->{},consumeTag->{});
生产者
package cn.zixieqing.dead_letter_queue.reack;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
channel.exchangeDeclare(\"reack_normal_exchange\", BuiltinExchangeType.DIRECT);
for (int i = 1; i < 11; i++) {
String message = \"生产者发送的消息\" + i;
channel.basicPublish(\"reack_normal_exchange\",\"zixieqing\",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println(\"消息===>\" + message + \"===>发送完毕\");
}
}
}
消费者
package cn.zixieqing.dead_letter_queue.reack;
import cn.zixieqing.util.MQUtil;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.HashMap;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class Consumer01 {
public static final String NORMAL_EXCHANGE = \"reack_normal_exchange\";
public static final String DEAD_EXCHANGE = \"reack_dead_exchange\";
public static final String DEAD_QUEUE = \"reack_dead_queue\";
public static final String NORMAL_QUEUE = \"reack_normal_queue\";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = MQUtil.getChannel(\"\");
// 声明正常交换机、死信交换机
channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
// 声明死信队列
channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE, false, false, false, null);
// 死信队列绑定死信交换机
channel.queueBind(DEAD_QUEUE, DEAD_EXCHANGE, \"xie\");
// 声明正常队列
HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put(\"x-dead-letter-exchange\", DEAD_EXCHANGE);
params.put(\"x-dead-letter-routing-key\", \"xie\");
channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE, false, false, false, params);
channel.queueBind(NORMAL_QUEUE, NORMAL_EXCHANGE, \"zixieqing\");
System.out.println(\"01消费者正在接收消息.....\");
// 1、注意：需要开启手动应答（ 第二个参数为false ）
channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,(consumeTag,message)->{
String msg = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
// 如果发送的消息为：生产者发送的消息5 则：拒收
if ( \"生产者发送的消息5\".equals( msg ) ) {
System.out.println(\"此消息====>\" + msg + \"===>是拒收的\");
// 2、做拒收处理 - 注意：第二个参数设为false，表示不再重新入正常队列的队，这样消息才可以进入死信队列
channel.basicReject( message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
}else {
System.out.println(\"01消费者接收到了消息=====>\" + msg);
}
},consumeTag->{});
}
}
来源：https://www.cnblogs.com/xiegongzi/p/16194079.html
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