.net平台的rabbitmq使用封装

前言

　　RabbitMq大家再熟悉不过，这篇文章主要整对rabbitmq学习后封装RabbitMQ.Client的一个分享。文章最后，我会把封装组件和demo奉上。

Rabbitmq的关键术语

　　1、绑定器(Binding)：根据路由规则绑定Queue和Exchange。

　　2、路由键(Routing Key)：Exchange根据关键字进行消息投递。

　　3、交换机（Exchange）：指定消息按照路由规则进入指定队列

　　4、消息队列（Queue）：消息的存储载体

　　5、生产者（Producer）：消息发布者。

　　6、消费者（Consumer）：消息接收者。

Rabbitmq的运作

　　从下图可以看出，发布者（Publisher）是把消息先发送到交换器（Exchange），再从交换器发送到指定队列（Queue），而先前已经声明交换器与队列绑定关系，最后消费者（Customer）通过订阅或者主动取指定队列消息进行消费。

　　那么刚刚提到的订阅和主动取可以理解成，推（被动），拉（主动）。

　　推，只要队列增加一条消息，就会通知空闲的消费者进行消费。（我不找你，就等你找我，观察者模式）

　　拉，不会通知消费者，而是由消费者主动轮循或者定时去取队列消息。（我需要才去找你）

　　使用场景我举个例子，假如有两套系统 订单系统和发货系统，从订单系统发起发货消息指令，为了及时发货，发货系统需要订阅队列，只要有指令就处理。

　　可是程序偶尔会出异常，例如网络或者DB超时了，把消息丢到失败队列，这个时候需要重发机制。但是我又不想while(IsPostSuccess == True)，因为只要出异常了，会在某个时间段内都会有异常，这样的重试是没意义的。

　　这个时候不需要及时的去处理消息，有个JOB定时或者每隔几分钟（失败次数*间隔分钟）去取失败队列消息，进行重发。

Publish（发布）的封装

　　步骤：初始化链接->声明交换器->声明队列->换机器与队列绑定->发布消息。注意的是，我将Model存到了ConcurrentDictionary里面，因为声明与绑定是非常耗时的，其次，往重复的队列发送消息是不需要重新初始化的。

 1         /// 

 2         /// 交换器声明
 3         /// 
 4         /// 
 5         /// 交换器
 6         /// 交换器类型：
 7         /// 1、Direct Exchange – 处理路由键。需要将一个队列绑定到交换机上，要求该消息与一个特定的路由键完全
 8         /// 匹配。这是一个完整的匹配。如果一个队列绑定到该交换机上要求路由键 “dog”，则只有被标记为“dog”的
 9         /// 消息才被转发，不会转发dog.puppy，也不会转发dog.guard，只会转发dog
10         /// 2、Fanout Exchange – 不处理路由键。你只需要简单的将队列绑定到交换机上。一个发送到交换机的消息都
11         /// 会被转发到与该交换机绑定的所有队列上。很像子网广播，每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。Fanout
12         /// 交换机转发消息是最快的。
13         /// 3、Topic Exchange – 将路由键和某模式进行匹配。此时队列需要绑定要一个模式上。符号“#”匹配一个或多
14         /// 个词，符号“*”匹配不多不少一个词。因此“audit.#”能够匹配到“audit.irs.corporate”，但是“audit.*”
15         /// 只会匹配到“audit.irs”。
16         /// 持久化
17         /// 自动删除
18         /// 参数
19         private static void ExchangeDeclare(IModel iModel, string exchange, string type = ExchangeType.Direct,
20             bool durable = true,
21             bool autoDelete = false, IDictionary<string, object> arguments = null)
22         {
23             exchange = exchange.IsNullOrWhiteSpace() ? "" : exchange.Trim();
24             iModel.ExchangeDeclare(exchange, type, durable, autoDelete, arguments);
25         }
26 
27         /// 

28         /// 队列声明
29         /// 
30         /// 
31         /// 队列
32         /// 持久化
33         /// 排他队列，如果一个队列被声明为排他队列，该队列仅对首次声明它的连接可见，
34         /// 并在连接断开时自动删除。这里需要注意三点：其一，排他队列是基于连接可见的，同一连接的不同信道是可
35         /// 以同时访问同一个连接创建的排他队列的。其二，“首次”，如果一个连接已经声明了一个排他队列，其他连
36         /// 接是不允许建立同名的排他队列的，这个与普通队列不同。其三，即使该队列是持久化的，一旦连接关闭或者
37         /// 客户端退出，该排他队列都会被自动删除的。这种队列适用于只限于一个客户端发送读取消息的应用场景。
38         /// 自动删除
39         /// 参数
40         private static void QueueDeclare(IModel channel, string queue, bool durable = true, bool exclusive = false,
41             bool autoDelete = false, IDictionary<string, object> arguments = null)
42         {
43             queue = queue.IsNullOrWhiteSpace() ? "UndefinedQueueName" : queue.Trim();
44             channel.QueueDeclare(queue, durable, exclusive, autoDelete, arguments);
45         }
46 
47         /// 

48         /// 获取Model
49         /// 
50         /// 交换机名称
51         /// 队列名称
52         /// 
53         /// 是否持久化
54         /// 
55         private static IModel GetModel(string exchange, string queue, string routingKey, bool isProperties = false)
56         {
57             return ModelDic.GetOrAdd(queue, key =>
58             {
59                 var model = _conn.CreateModel();
60                 ExchangeDeclare(model, exchange, ExchangeType.Fanout, isProperties);
61                 QueueDeclare(model, queue, isProperties);
62                 model.QueueBind(queue, exchange, routingKey);
63                 ModelDic[queue] = model;
64                 return model;
65             });
66         }
67 
68         /// 

69         /// 发布消息
70         /// 
71         /// 路由键
72         /// 队列信息
73         /// 交换机名称
74         /// 队列名
75         /// 是否持久化
76         /// 
77         public void Publish(string exchange, string queue, string routingKey, string body, bool isProperties = false)
78         {
79             var channel = GetModel(exchange, queue, routingKey, isProperties);
80 
81             try
82             {
83                 channel.BasicPublish(exchange, routingKey, null, body.SerializeUtf8());
84             }
85             catch (Exception ex)
86             {
87                 throw ex.GetInnestException();
88             }
89         }        

View Code

　　下次是本机测试的发布速度截图：

　　4.2W/S属于稳定速度，把反序列化（ToJson）会稍微快一些。

 

Subscribe（订阅）的封装

　　发布的时候是申明了交换器和队列并绑定，然而订阅的时候只需要声明队列就可。从下面代码能看到，捕获到异常的时候，会把消息送到自定义的“死信队列”里，由另外的JOB进行定时重发，因此，finally是应答成功的。

        /// 

        /// 获取Model
        /// 
        /// 队列名称
        /// 
        /// 
        private static IModel GetModel(string queue, bool isProperties = false)
        {
            return ModelDic.GetOrAdd(queue, value =>
             {
                 var model = _conn.CreateModel();
                 QueueDeclare(model, queue, isProperties);

                 //每次消费的消息数
                 model.BasicQos(0, 1, false);

                 ModelDic[queue] = model;

                 return model;
             });
        }    

        /// 

        /// 接收消息
        /// 
        /// 
        /// 队列名称
        /// 
        /// 消费处理
        /// 
        public void Subscribe(string queue, bool isProperties, Action handler, bool isDeadLetter) where T : class
        {
            //队列声明
            var channel = GetModel(queue, isProperties);

            var consumer = new EventingBasicConsumer(channel);
            consumer.Received += (model, ea) =>
            {
                var body = ea.Body;
                var msgStr = body.DeserializeUtf8();
                var msg = msgStr.FromJson();
                try
                {
                    handler(msg);
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    ex.GetInnestException().WriteToFile("队列接收消息", "RabbitMq");
                    if (!isDeadLetter)
                        PublishToDead(queue, msgStr, ex);
                }
                finally
                {
                    channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);
                }
            };
            channel.BasicConsume(queue, false, consumer);
        }        

View Code

　　下次是本机测试的发布速度截图：

　　快的时候有1.9K/S，慢的时候也有1.7K/S

 

Pull（拉）的封装

　　直接上代码：

        /// 

        /// 获取消息
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 消费处理
        private void Poll(string exchange, string queue, string routingKey, Action handler) where T : class
        {
            var channel = GetModel(exchange, queue, routingKey);

            var result = channel.BasicGet(queue, false);
            if (result.IsNull())
                return;

            var msg = result.Body.DeserializeUtf8().FromJson();
            try
            {
                handler(msg);
            }
            catch (Exception ex)
            {
                ex.GetInnestException().WriteToFile("队列接收消息", "RabbitMq");
            }
            finally
            {
                channel.BasicAck(result.DeliveryTag, false);
            }
        }    

View Code

　　快的时候有1.8K/s，稳定是1.5K/S

 

Rpc（远程调用）的封装

　　首先说明下，RabbitMq只是提供了这个RPC的功能，但是并不是真正的RPC，为什么这么说：

　　1、传统Rpc隐藏了调用细节，像调用本地方法一样传参、抛出异常

　　2、RabbitMq的Rpc是基于消息的，消费者消费后，通过新队列返回响应结果。

        /// 

        /// RPC客户端
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        public string RpcClient(string exchange, string queue, string routingKey, string body, bool isProperties = false)
        {
            var channel = GetModel(exchange, queue, routingKey, isProperties);

            var consumer = new QueueingBasicConsumer(channel);
            channel.BasicConsume(queue, true, consumer);

            try
            {
                var correlationId = Guid.NewGuid().ToString();
                var basicProperties = channel.CreateBasicProperties();
                basicProperties.ReplyTo = queue;
                basicProperties.CorrelationId = correlationId;

                channel.BasicPublish(exchange, routingKey, basicProperties, body.SerializeUtf8());

                var sw = Stopwatch.StartNew();
                while (true)
                {
                    var ea = consumer.Queue.Dequeue();
                    if (ea.BasicProperties.CorrelationId == correlationId)
                    {
                        return ea.Body.DeserializeUtf8();
                    }

                    if (sw.ElapsedMilliseconds > 30000)
                        throw new Exception("等待响应超时");
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw ex.GetInnestException();
            }
        }    

        /// 

        /// RPC服务端
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        /// 
        public void RpcService(string exchange, string queue, bool isProperties, Func handler, bool isDeadLetter)
        {
            //队列声明
            var channel = GetModel(queue, isProperties);

            var consumer = new EventingBasicConsumer(channel);
            consumer.Received += (model, ea) =>
            {
                var body = ea.Body;
                var msgStr = body.DeserializeUtf8();
                var msg = msgStr.FromJson();

                var props = ea.BasicProperties;
                var replyProps = channel.CreateBasicProperties();
                replyProps.CorrelationId = props.CorrelationId;

                try
                {
                    msg = handler(msg);
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    ex.GetInnestException().WriteToFile("队列接收消息", "RabbitMq");
                }
                finally
                {
                    channel.BasicPublish(exchange, props.ReplyTo, replyProps, msg.ToJson().SerializeUtf8());
                    channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false);
                }
            };
            channel.BasicConsume(queue, false, consumer);
        }

View Code

 　　可以用，但不建议去用。可以考虑其他的RPC框架。grpc、thrift等。

 结尾

　　本篇文章，没有过多的写RabbitMq的知识点，因为园子的学习笔记实在太多了。下面把我的代码奉上 https://github.com/SkyChenSky/Sikiro.Mq.Rabbit。如果有发现写得不对的地方麻烦在评论指出，我会及时修改以免误导别人。

　　如果本篇文章您有用，请点击一下推荐，谢谢大家阅读。

转载于:https://www.cnblogs.com/skychen1218/p/6496891.html