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rabbitMQ几大常用消息队列模型以及springboot集成rabbitMQ

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共 3474字，需浏览 7分钟

 ·

2021-02-04 09:32

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76套java从入门到精通实战课程分享

1.MQ引言

1.1 什么是MQ

MQ(Message Quene) : 翻译为 消息队列,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。

1.2 MQ有哪些

当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

1.3 不同MQ特点

# 1.ActiveMQ
  ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让ActiveMQ在业界成为老牌的消息中间件,在中小型企业颇受欢迎!

# 2.Kafka
  Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，
  追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，
  适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。

# 3.RocketMQ
  RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起
  源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消
  息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。

# 4.RabbitMQ
  RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和
  发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在
  其次。
  

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。

2.RabbitMQ 的引言

2.1 RabbitMQ

基于AMQP协议，erlang语言开发，是部署最广泛的开源消息中间件,是最受欢迎的开源消息中间件之一。

[

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。


3.1 第一种模型(直连)

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。

1. 开发生产者
  //创建连接工厂
  ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  connectionFactory.setHost("10.15.0.9");
  connectionFactory.setPort(5672);
  connectionFactory.setUsername("ems");
  connectionFactory.setPassword("123");
  connectionFactory.setVirtualHost("/ems");
  Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  //创建通道
  Channel channel = connection.createChannel();
  //参数1: 是否持久化  参数2:是否独占队列 参数3:是否自动删除  参数4:其他属性
  channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
  channel.basicPublish("","hello", null,"hello rabbitmq".getBytes());
  channel.close();
  connection.close();

2. 开发消费者
  //创建连接工厂
  ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
  connectionFactory.setHost("127.0.0.1");
  connectionFactory.setPort(5672);
  connectionFactory.setUsername("ems");
  connectionFactory.setPassword("123");
  connectionFactory.setVirtualHost("/ems");
  Connection connection = connectionFactory.newConnection();
  Channel channel = connection.createChannel();
  channel.queueDeclare("hello", true, false, false, null);
  channel.basicConsume("hello",true,new DefaultConsumer(channel){
    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
      System.out.println(new String(body));
    }
  });

3. 参数的说明
  channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
  '参数1':用来声明通道对应的队列
  '参数2':用来指定是否持久化队列
  '参数3':用来指定是否独占队列
  '参数4':用来指定是否自动删除队列
  '参数5':对队列的额外配置

3.2 第二种模型(work quene)

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

1. 开发生产者
channel.queueDeclare("hello", true, false, false, null);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
  channel.basicPublish("", "hello", null, (i+"====>:我是消息").getBytes());
}

2.开发消费者-1
channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
channel.basicConsume("hello",true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者1: "+new String(body));
  }
});

3.开发消费者-2
channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
channel.basicConsume("hello",true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    try {
      Thread.sleep(1000);   //处理消息比较慢 一秒处理一个消息
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("消费者2: "+new String(body));  
  }
});

4.测试结果

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。

5.消息自动确认机制

Doing a task can take a few seconds. You may wonder what happens if one of the consumers starts a long task and dies with it only partly done. With our current code, once RabbitMQ delivers a message to the consumer it immediately marks it for deletion. In this case, if you kill a worker we will lose the message it was just processing. We’ll also lose all the messages that were dispatched to this particular worker but were not yet handled.

But we don’t want to lose any tasks. If a worker dies, we’d like the task to be delivered to another worker.

channel.basicQos(1);//一次只接受一条未确认的消息
//参数2:关闭自动确认消息
channel.basicConsume("hello",false,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者1: "+new String(body));
    channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false);//手动确认消息
  }
});

  • 设置通道一次只能消费一个消息

  • 关闭消息的自动确认,开启手动确认消息

3.3 第三种模型(fanout)

fanout 扇出 也称为广播

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

1. 开发生产者
//声明交换机
channel.exchangeDeclare("logs","fanout");//广播 一条消息多个消费者同时消费
//发布消息
channel.basicPublish("logs","",null,"hello".getBytes());

2. 开发消费者-1
//绑定交换机
channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//将临时队列绑定exchange
channel.queueBind(queue,"logs","");
//处理消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者1: "+new String(body));
  }
});

3. 开发消费者-2
//绑定交换机
channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//将临时队列绑定exchange
channel.queueBind(queue,"logs","");
//处理消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者2: "+new String(body));
  }
});

4.开发消费者-3
//绑定交换机
channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//将临时队列绑定exchange
channel.queueBind(queue,"logs","");
//处理消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者3: "+new String(body));
  }
});

5. 测试结果

3.4 第四种模型(Routing)

3.4.1 Routing 之订阅模型-Direct(直连)

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

流程:

图解：

  • 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

1. 开发生产者
//声明交换机  参数1:交换机名称 参数2:交换机类型 基于指令的Routing key转发
channel.exchangeDeclare("logs_direct","direct");
String key = "";
//发布消息
channel.basicPublish("logs_direct",key,null,("指定的route key"+key+"的消息").getBytes());

2.开发消费者-1
 //声明交换机
channel.exchangeDeclare("logs_direct","direct");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//绑定队列和交换机
channel.queueBind(queue,"logs_direct","error");
channel.queueBind(queue,"logs_direct","info");
channel.queueBind(queue,"logs_direct","warn");

//消费消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者1: "+new String(body));
  }
});

3.开发消费者-2
//声明交换机
channel.exchangeDeclare("logs_direct","direct");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//绑定队列和交换机
channel.queueBind(queue,"logs_direct","error");
//消费消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者2: "+new String(body));
  }
});

4.测试生产者发送Route key为error的消息时

5.测试生产者发送Route key为info的消息时

3.4.2 Routing 之订阅模型-Topic

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！这种模型Routingkey 一般都是由一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

# 统配符
  * (star) can substitute for exactly one word.    匹配不多不少恰好1个词
  # (hash) can substitute for zero or more words.  匹配一个或多个词
# 如:
  audit.#    匹配audit.irs.corporate或者 audit.irs 等
    audit.*   只能匹配 audit.irs

1.开发生产者
//生命交换机和交换机类型 topic 使用动态路由(通配符方式)
channel.exchangeDeclare("topics","topic");
String routekey = "user.save";//动态路由key
//发布消息
channel.basicPublish("topics",routekey,null,("这是路由中的动态订阅模型,route key: ["+routekey+"]").getBytes());

2.开发消费者-1

Routing Key中使用*通配符方式

 //声明交换机
channel.exchangeDeclare("topics","topic");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//绑定队列与交换机并设置获取交换机中动态路由
channel.queueBind(queue,"topics","user.*");

//消费消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者1: "+new String(body));
  }
});

3.开发消费者-2

Routing Key中使用#通配符方式

//声明交换机
channel.exchangeDeclare("topics","topic");
//创建临时队列
String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//绑定队列与交换机并设置获取交换机中动态路由
channel.queueBind(queue,"topics","user.#");

//消费消息
channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
  @Override
  public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
    System.out.println("消费者2: "+new String(body));
  }
});

4.测试结果

4. SpringBoot中使用RabbitMQ

4.0 搭建初始环境

1. 引入依赖

  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-amqp


2. 配置配置文件
spring:
  application:
    name: springboot_rabbitmq
  rabbitmq:
    host: 10.15.0.9
    port: 5672
    username: ems
    password: 123
    virtual-host: /ems

RabbitTemplate 用来简化操作 使用时候直接在项目中注入即可使用

4.1 第一种hello world模型使用

  1. 1、开发生产者

  2. @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testHello(){
      rabbitTemplate.convertAndSend("hello","hello world");
    }

  3. 2、开发消费者

  4. @Component
    @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("hello"))
    public class HelloCustomer {

        @RabbitHandler
        public void receive1(String message){
            System.out.println("message = " + message);
        }
    }

4.2 第二种work模型使用

  1. 1、开发生产者

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testWork(){
      for (int i = 0; i < 10; i++) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("work","hello work!");
      }
    }

    2、开发消费者

  2. @Component
    public class WorkCustomer {
        @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
        public void receive1(String message){
            System.out.println("work message1 = " + message);
        }

        @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
        public void receive2(String message){
            System.out.println("work message2 = " + message);
        }
    }

    3. 说明:默认在Spring AMQP实现中Work这种方式就是公平调度,如果需要实现能者多劳需要额外配置

4.3 Fanout 广播模型

  1. 1、开发生产者

  2. @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testFanout() throws InterruptedException {
      rabbitTemplate.convertAndSend("logs","","这是日志广播");
    }


  3. 2、开发消费者

  4. @Component
    public class FanoutCustomer {

        @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
                value = @Queue,
                exchange = @Exchange(name="logs",type = "fanout")
        ))
        public void receive1(String message){
            System.out.println("message1 = " + message);
        }

        @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
                value = @Queue, //创建临时队列
                exchange = @Exchange(name="logs",type = "fanout")  //绑定交换机类型
        ))
        public void receive2(String message){
            System.out.println("message2 = " + message);
        }
    }

4.4 Route 路由模型

  1. 1、开发生产者

  2. @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testDirect(){
      rabbitTemplate.convertAndSend("directs","error","error 的日志信息");
    }

  3. 2、开发消费者

  4. @Component
    public class DirectCustomer {

        @RabbitListener(bindings ={
                @QueueBinding(
                        value = @Queue(),
                        key={"info","error"},
                        exchange = @Exchange(type = "direct",name="directs")
                )})
        public void receive1(String message){
            System.out.println("message1 = " + message);
        }

        @RabbitListener(bindings ={
                @QueueBinding(
                        value = @Queue(),
                        key={"error"},
                        exchange = @Exchange(type = "direct",name="directs")
                )})
        public void receive2(String message){
            System.out.println("message2 = " + message);
        }
    }


4.5 Topic 订阅模型(动态路由模型)

  1. 1、开发生产者

  2. @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    //topic
    @Test
    public void testTopic(){
      rabbitTemplate.convertAndSend("topics","user.save.findAll","user.save.findAll 的消息");
    }

  3. 2、开发消费者

  4. @Component
    public class TopCustomer {
        @RabbitListener(bindings = {
                @QueueBinding(
                        value = @Queue,
                        key = {"user.*"},
                        exchange = @Exchange(type = "topic",name = "topics")
                )
        })
        public void receive1(String message){
            System.out.println("message1 = " + message);
        }

        @RabbitListener(bindings = {
                @QueueBinding(
                        value = @Queue,
                        key = {"user.#"},
                        exchange = @Exchange(type = "topic",name = "topics")
                )
        })
        public void receive2(String message){
            System.out.println("message2 = " + message);
        }
    }



版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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