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:

RabbitMQActiveMQRocketMQKafka
公司/社区RabbitApache阿里Apache
开发语言ErlangJavaJavaScala&Java
协议支持AMQP,XMPP,SMTP,STOMPOpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP自定义协议自定义协议
可用性一般
单机吞吐量一般非常高
消息延迟微秒级毫秒级毫秒级毫秒以内
消息可靠性一般一般

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。

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:

  • Nameitheima,也就是用户名

  • Tagsadministrator,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/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ExchangeDirect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。

publisherconsumer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publisherconsumer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 + "】");
}

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