RabbitMQ（一）--RabbitMQ简介

RabbitMQ 使用场景

服务解耦

假设有这样一个场景, 服务A产生数据, 而服务B,C,D需要这些数据, 那么我们可以在A服务中直接调用B,C,D服务,把数据传递到下游服务即可

但是,随着我们的应用规模不断扩大,会有更多的服务需要A的数据,如果有几十甚至几百个下游服务,而且会不断变更,再加上还要考虑下游服务出错的情况,那么A服务中调用代码的维护会极为困难

这是由于服务之间耦合度过于紧密

再来考虑用RabbitMQ解耦的情况

A服务只需要向消息服务器发送消息,而不用考虑谁需要这些数据;下游服务如果需要数据,自行从消息服务器订阅消息,不再需要数据时则取消订阅即可

流量削峰

假设我们有一个应用,平时访问量是每秒300请求,我们用一台服务器即可轻松应对

而在高峰期,访问量瞬间翻了十倍,达到每秒3000次请求,那么单台服务器肯定无法应对,这时我们可以考虑增加到10台服务器,来分散访问压力

但如果这种瞬时高峰的情况每天只出现一次,每次只有半小时,那么我们10台服务器在多数时间都只分担每秒几十次请求,这样就有点浪费资源了

这种情况,我们就可以使用RabbitMQ来进行流量削峰,高峰情况下,瞬间出现的大量请求数据,先发送到消息队列服务器,排队等待被处理,而我们的应用,可以慢慢的从消息队列接收请求数据进行处理,这样把数据处理时间拉长,以减轻瞬时压力

这是消息队列服务器非常典型的应用场景

异步调用

考虑定外卖支付成功的情况

支付后要发送支付成功的通知,再寻找外卖小哥来进行配送,而寻找外卖小哥的过程非常耗时,尤其是高峰期,可能要等待几十秒甚至更长

这样就造成整条调用链路响应非常缓慢

而如果我们引入RabbitMQ消息队列,订单数据可以发送到消息队列服务器,那么调用链路也就可以到此结束,订单系统则可以立即得到响应,整条链路的响应时间只有200毫秒左右

寻找外卖小哥的应用可以以异步的方式从消息队列接收订单消息,再执行耗时的寻找操作

rabbitmq 基本概念

RabbitMQ是一种消息中间件，用于处理来自客户端的异步消息。服务端将要发送的消息放入到队列池中。接收端可以根据RabbitMQ配置的转发机制接收服务端发来的消息。RabbitMQ依据指定的转发规则进行消息的转发、缓冲和持久化操作，主要用在多服务器间或单服务器的子系统间进行通信，是分布式系统标准的配置。

Exchange

接受生产者发送的消息，并根据Binding规则将消息路由给服务器中的队列。ExchangeType决定了Exchange路由消息的行为。在RabbitMQ中，ExchangeType常用的有direct、Fanout和Topic三种。

Message Queue

消息队列。我们发送给RabbitMQ的消息最后都会到达各种queue，并且存储在其中(如果路由找不到相应的queue则数据会丢失)，等待消费者来取。

Binding Key

它表示的是Exchange与Message Queue是通过binding key进行联系的，这个关系是固定。

Routing Key

生产者在将消息发送给Exchange的时候，一般会指定一个routing key，来指定这个消息的路由规则。这个routing key需要与Exchange Type及binding key联合使用才能生，我们的生产者只需要通过指定routing key来决定消息流向哪里。

rabbitmq安装

离线安装

下载离线安装包文件

• https://download.csdn.net/download/weixin_38305440/12265906

上传离线安装包

• rabbitmq-install 目录上传到 /root

切换到rabbitmq-install目录

cd rabbitmq-install

安装

rpm -ivh *.rpm

Yum在线安装

以下内容来自 RabbitMQ 官方手册

rpm --import https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.asc


# centos7 用这个
cat < /etc/yum.repos.d/rabbitmq.repo
[bintray-rabbitmq-server]
name=bintray-rabbitmq-rpm
baseurl=https://dl.bintray.com/rabbitmq/rpm/rabbitmq-server/v3.8.x/el/7/
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
enabled=1
EOF


# centos6 用这个
cat < /etc/yum.repos.d/rabbitmq.repo
[bintray-rabbitmq-server]
name=bintray-rabbitmq-rpm
baseurl=https://dl.bintray.com/rabbitmq/rpm/rabbitmq-server/v3.8.x/el/6/
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
enabled=1
EOF


yum makecache

yum install socat

wget https://github.com/rabbitmq/erlang-rpm/releases/download/v21.3.8.12/erlang-21.3.8.12-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh erlang-21.3.8.12-1.el7.x86_64.rpm --force --nodeps

yum install rabbitmq-server

启动rabbitmq服务器

# 设置服务,开机自动启动
systemctl enable rabbitmq-server

# 启动服务
systemctl start rabbitmq-server

rabbitmq管理界面

启用管理界面

# 开启管理界面插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

# 防火墙打开 15672 管理端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

重启RabbitMQ服务

systemctl restart rabbitmq-server

访问

访问服务器的15672端口,例如:
http://192.168.64.140:15672

添加用户

# 添加用户
rabbitmqctl add_user admin admin

# 新用户设置用户为超级管理员
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

设置访问权限

• 用户管理参考
  https://www.cnblogs.com/AloneSword/p/4200051.html

开放客户端连接端口

# 打开客户端连接端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=5672/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

主要端口介绍

• 4369 – erlang发现口
• 5672 – client端通信口
• 15672 – 管理界面ui端口
• 25672 – server间内部通信口

rabbitmq六种工作模式

简单模式

RabbitMQ是一个消息中间件，你可以想象它是一个邮局。当你把信件放到邮箱里时，能够确信邮递员会正确地递送你的信件。RabbitMq就是一个邮箱、一个邮局和一个邮递员。

• 发送消息的程序是生产者
• 队列就代表一个邮箱。虽然消息会流经RbbitMQ和你的应用程序，但消息只能被存储在队列里。队列存储空间只受服务器内存和磁盘限制，它本质上是一个大的消息缓冲区。多个生产者可以向同一个队列发送消息，多个消费者也可以从同一个队列接收消息.
• 消费者等待从队列接收消息

pom.xml

添加 slf4j 依赖, 和 rabbitmq amqp 依赖

    4.0.0
    com.tedu
    rabbitmq
    0.0.1-SNAPSHOT
    
        
            com.rabbitmq
            amqp-client
            5.4.3
        
        
            org.slf4j
            slf4j-api
            1.8.0-alpha2
        
        
            org.slf4j
            slf4j-log4j12
            1.8.0-alpha2
        
    

    
        
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-compiler-plugin
                3.8.0
                
                    1.8
                    1.8
                
            
        
    

生产者发送消息

package m1;

import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建连接工厂,并设置连接信息
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        f.setPort(5672);//可选,5672是默认端口
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");

        /*
         * 与rabbitmq服务器建立连接,
         * rabbitmq服务器端使用的是nio,会复用tcp连接,
         * 并开辟多个信道与客户端通信
         * 以减轻服务器端建立连接的开销
         */
        Connection c = f.newConnection();
        //建立信道
        Channel ch = c.createChannel();

        /*
         * 声明队列,会在rabbitmq中创建一个队列
         * 如果已经创建过该队列，就不能再使用其他参数来创建
         * 
         * 参数含义:
         *   -queue: 队列名称
         *   -durable: 队列持久化,true表示RabbitMQ重启后队列仍存在
         *   -exclusive: 排他,true表示限制仅当前连接可用
         *   -autoDelete: 当最后一个消费者断开后,是否删除队列
         *   -arguments: 其他参数
         */
        ch.queueDeclare("helloworld", false,false,false,null);

        /*
         * 发布消息
         * 这里把消息向默认交换机发送.
         * 默认交换机隐含与所有队列绑定,routing key即为队列名称
         * 
         * 参数含义:
         *     -exchange: 交换机名称,空串表示默认交换机"(AMQP default)",不能用 null 
         *     -routingKey: 对于默认交换机,路由键就是目标队列名称
         *     -props: 其他参数,例如头信息
         *     -body: 消息内容byte[]数组
         */
        ch.basicPublish("", "helloworld", null, "Hello world!".getBytes());

        System.out.println("消息已发送");
        c.close();
    }
}

消费者接收消息

package m1;

import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接工厂
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        //建立连接
        Connection c = f.newConnection();
        //建立信道
        Channel ch = c.createChannel();
        //声明队列,如果该队列已经创建过,则不会重复创建
        ch.queueDeclare("helloworld",false,false,false,null);
        System.out.println("等待接收数据");
        
        //收到消息后用来处理消息的回调对象
        DeliverCallback callback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
                System.out.println("收到: "+msg);
            }
        };
        
        //消费者取消时的回调对象
        CancelCallback cancel = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
            }
        };
        
        ch.basicConsume("helloworld", true, callback, cancel);
    }
}

工作模式

工作队列(即任务队列)背后的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，并且必须等待它完成。相反，我们将任务安排在稍后完成。

我们将任务封装为消息并将其发送到队列。后台运行的工作进程将获取任务并最终执行任务。当运行多个消费者时，任务将在它们之间分发。

使用任务队列的一个优点是能够轻松地并行工作。如果我们正在积压工作任务，我们可以添加更多工作进程，这样就可以轻松扩展。

生产者发送消息

这里模拟耗时任务,发送的消息中,每个点使工作进程暂停一秒钟,例如"Hello…"将花费3秒钟来处理

package m2_work;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;

import java.util.Scanner;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();
        //定义队列
        //队列如果在服务器端已经存在，属性不可变(第二个参数改为true)
        c.queueDeclare("task_queue", false, false, false, null);

        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            if ("exit".equals(msg)) {
                break;
            }
            c.basicPublish("", "helloworld", null, msg.getBytes());
        }
    }
}

消费者接收消息

package m2_work;

import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义队列
        c.queueDeclare("helloworld", false, false, false, null);

        // 处理消息的回调对象
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //遍历消息字符串，每个点字符都暂停一秒
                String msg = new String(message.getBody());
                System.out.println("收到："+msg);
                for (int i = 0 ; i

运行测试

运行:

• 一个生产者
• 两个消费者

生产者发送多条消息,
如: 1,2,3,4,5. 两个消费者分别收到:

• 消费者一: 1,3,5
• 消费者二: 2,4

rabbitmq在所有消费者中轮询分发消息,把消息均匀地发送给所有消费者

消息确认

一个消费者接收消息后,在消息没有完全处理完时就挂掉了,那么这时会发生什么呢?

就现在的代码来说,rabbitmq把消息发送给消费者后,会立即删除消息,那么消费者挂掉后,它没来得及处理的消息就会丢失

如果生产者发送以下消息:
    1…
    2
    3
    4
    5
两个消费者分别收到:
*   消费者一: 1…, 3, 5
*   消费者二: 2, 4
当消费者一收到所有消息后,要话费7秒时间来处理第一条消息,这期间如果关闭该消费者,那么1未处理完成,3,5则没有被处理

我们并不想丢失任何消息, 如果一个消费者挂掉,我们想把它的任务消息派发给其他消费者

为了确保消息不会丢失，rabbitmq支持消息确认(回执)。当一个消息被消费者接收到并且执行完成后，消费者会发送一个ack (acknowledgment) 给rabbitmq服务器, 告诉他我已经执行完成了，你可以把这条消息删除了。

如果一个消费者没有返回消息确认就挂掉了（信道关闭，连接关闭或者TCP链接丢失），rabbitmq就会明白，这个消息没有被处理完成，rebbitmq就会把这条消息重新放入队列，如果在这时有其他的消费者在线，那么rabbitmq就会迅速的把这条消息传递给其他的消费者，这样就确保了没有消息会丢失。

这里不存在消息超时, rabbitmq只在消费者挂掉时重新分派消息, 即使消费者花非常久的时间来处理消息也可以

手动消息确认默认是开启的，前面的例子我们通过autoAck=ture把它关闭了。我们现在要把它设置为false，然后工作进程处理完意向任务时,发送一个消息确认(回执)。

package m2_work;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;


public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义队列
        c.queueDeclare("task_queue", false, false, false, null);

        // 处理消息的回调对象
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //遍历消息字符串，每个点字符都暂停一秒
                String msg = new String(message.getBody());
                System.out.println("收到："+msg);
                for (int i = 0 ; i

使用以上代码，就算杀掉一个正在处理消息的工作进程也不会丢失任何消息，工作进程挂掉之后，没有确认的消息就会被自动重新传递。

忘记确认(ack)是一个常见的错误, 这样后果是很严重的, 由于未确认的消息不会被释放, rabbitmq会吃掉越来越多的内存

可以使用下面命令打印工作队列中未确认消息的数量

rabbitmqctl list_queues name >messages_readymessages_unacknowledged

当处理消息时异常中断, 可以选择让消息重回队列重新发送.
nack 操作可以是消息重回队列, 可以使用 basicNack() 方法:

// requeue为true时重回队列, 反之消息被丢弃或被发送到死信队列
c.basicNack(tag, multiple, requeue)

合理地分发

rabbitmq会一次把多个消息分发给消费者, 这样可能造成有的消费者非常繁忙, 而其它消费者空闲. 而rabbitmq对此一无所知, 仍然会均匀的分发消息

我们可以使用 basicQos(1) 方法, 这告诉rabbitmq一次只向消费者发送一条消息, 在返回确认回执前, 不要向消费者发送新消息. 而是把消息发给下一个空闲的消费者

消息持久化

当rabbitmq关闭时, 我们队列中的消息仍然会丢失, 除非明确要求它不要丢失数据
要求rabbitmq不丢失数据要做如下两点: 把队列和消息都设置为可持久化(durable)
队列设置为可持久化, 可以在定义队列时指定参数durable为true

//第二个参数是持久化参数durable
ch.queueDeclare("helloworld", true, false, false, null);

由于之前我们已经定义过队列"hello"是不可持久化的, 对已存在的队列, rabbitmq不允许对其定义不同的参数, 否则会出错, 所以这里我们定义一个不同名字的队列"task_queue"

//定义一个新的队列,名为 task_queue
//第二个参数是持久化参数 durable
ch.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);

生产者和消费者代码都要修改

这样即使rabbitmq重新启动, 队列也不会丢失. 现在我们再设置队列中消息的持久化, 使用MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN参数

//第三个参数设置消息持久化
ch.basicPublish("", "task_queue",
            MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
            msg.getBytes());

下面是"工作模式"最终完成的生产者和消费者代码

生产者代码

package m2_work;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;

import java.util.Scanner;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();
        //定义队列
        //队列如果在服务器端已经存在，属性不可变(第二个参数改为true)
        c.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);


        //发送消息
        //循环输入消息发送
        /*
        输入消息：ger.err....er.....er.....e....r......

        消费者收到的消息，遍历字符串，每个点字符都暂停一秒，模拟耗时消息
         */
        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            c.basicPublish("", "task_queue", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes());//第三个参数代表，持久的纯文本文件
        }
    }
}

消费者代码

package m2_work;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;


public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义队列
        c.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);

        // 处理消息的回调对象
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //遍历消息字符串，每个点字符都暂停一秒
                String msg = new String(message.getBody());
                System.out.println("收到："+msg);
                for (int i = 0 ; i

发布订阅模式

在前面的例子中，我们任务消息只交付给一个工作进程。在这部分，我们将做一些完全不同的事情——我们将向多个消费者传递同一条消息。这种模式称为“发布/订阅”。

为了说明该模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成——第一个程序将发出日志消息，第二个程序接收它们。

在我们的日志系统中，接收程序的每个运行副本都将获得消息。这样，我们就可以运行一个消费者并将日志保存到磁盘; 同时我们可以运行另一个消费者在屏幕上打印日志。

最终, 消息会被广播到所有消息接受者

Exchanges 交换机

RabbitMQ消息传递模型的核心思想是，生产者永远不会将任何消息直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至不知道消息是否会被传递到任何队列。

相反，生产者只能向交换机(Exchange)发送消息。交换机是一个非常简单的东西。一边接收来自生产者的消息，另一边将消息推送到队列。交换器必须确切地知道如何处理它接收到的消息。它应该被添加到一个特定的队列中吗?它应该添加到多个队列中吗?或者它应该被丢弃。这些规则由exchange的类型定义。

有几种可用的交换类型:direct、topic、header和fanout。我们将关注最后一个——fanout。让我们创建一个这种类型的交换机，并称之为 logs: ch.exchangeDeclare("logs", "fanout");

fanout交换机非常简单。它只是将接收到的所有消息广播给它所知道的所有队列。这正是我们的日志系统所需要的。

我们前面使用的队列具有特定的名称(还记得hello和task_queue吗?)能够为队列命名对我们来说至关重要——我们需要将工作进程指向同一个队列,在生产者和消费者之间共享队列。

但日志记录案例不是这种情况。我们想要接收所有的日志消息，而不仅仅是其中的一部分。我们还只对当前的最新消息感兴趣，而不是旧消息。

要解决这个问题，我们需要两件事。首先，每当我们连接到Rabbitmq时，我们需要一个新的空队列。为此，我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者，更好的方法是让服务器为我们选择一个随机队列名称。其次，一旦断开与使用者的连接，队列就会自动删除。在Java客户端中，当我们不向queueDeclare()提供任何参数时，会创建一个具有生成名称的、非持久的、独占的、自动删除队列

//自动生成队列名
//非持久,独占,自动删除
String queueName = ch.queueDeclare().getQueue();

绑定 Bindings

我们已经创建了一个fanout交换机和一个队列。现在我们需要告诉exchange向指定队列发送消息。exchange和队列之间的关系称为绑定。

//指定的队列,与指定的交换机关联起来
//成为绑定 -- binding
//第三个参数时 routingKey, 由于是fanout交换机, 这里忽略 routingKey
ch.queueBind(queueName, "logs", "");

现在, logs交换机将会向我们指定的队列添加消息

列出绑定关系:
rabbitmqctl list_bindings

完成的代码

生产者

生产者发出日志消息，看起来与前一教程没有太大不同。最重要的更改是，我们现在希望将消息发布到logs交换机，而不是无名的日志交换机。我们需要在发送时提供一个routingKey，但是对于fanout交换机类型，该值会被忽略。

package m3_pub_sub;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义交换机,服务器如果已经存在这个交换机,不会重复创建（名称，类型）
        //c.exchangeDeclare("logs", "fanout");//两种写法都可以
        c.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);

        //向交换机发送消息
        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            //参数1：交换机名称  参数2：选择队列,对fanout交换机无效
            c.basicPublish("logs", "", null, msg.getBytes());
        }
    }
}

消费者

如果还没有队列绑定到交换器，消息就会丢失，但这对我们来说没有问题;如果还没有消费者在听，我们可以安全地丢弃这些信息。
ReceiveLogs.java代码:

package m3_pub_sub;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //1.定义随机队列 2.定义交换机 3.绑定
        String queue = UUID.randomUUID().toString();
        c.queueDeclare(queue, false, true, true, null);//非持久，独占，自动删除
        c.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);
        //交换机与队列进行绑定 对于fanout交换机来说，参数三无效
        c.queueBind(queue, "logs", "");

        //正常从队列接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg= new String(message.getBody());
                System.out.println("收到： " + msg);
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {

            }
        };

        c.basicConsume(queue, true, deliverCallback, cancelCallback);
    }
}

路由模式

在上一小节，我们构建了一个简单的日志系统。我们能够向多个接收者广播日志消息。

在这一节，我们将向其添加一个特性—我们将只订阅所有消息中的一部分。例如，我们只接收关键错误消息并保存到日志文件(以节省磁盘空间)，同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

绑定 Bindings

在上一节，我们已经创建了队列与交换机的绑定。使用下面这样的代码:

ch.queueBind(queueName, "logs", "");

绑定是交换机和队列之间的关系。这可以简单地理解为:队列对来自此交换的消息感兴趣。

绑定可以使用额外的routingKey参数。为了避免与basic_publish参数混淆，我们将其称为bindingKey。这是我们如何创建一个键绑定:

ch.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "black");

bindingKey的含义取决于交换机类型。我们前面使用的fanout交换机完全忽略它。

直连交换机 Direct exchange

上一节中的日志系统向所有消费者广播所有消息。我们希望扩展它，允许根据消息的严重性过滤消息。例如，我们希望将日志消息写入磁盘的程序只接收关键error，而不是在warning或info日志消息上浪费磁盘空间。

前面我们使用的是fanout交换机，这并没有给我们太多的灵活性——它只能进行简单的广播。

我们将用直连交换机(Direct exchange)代替。它背后的路由算法很简单——消息传递到bindingKey与routingKey完全匹配的队列。为了说明这一点，请考虑以下设置

其中我们可以看到直连交换机X，它绑定了两个队列。第一个队列用绑定键orange绑定，第二个队列有两个绑定，一个绑定black，另一个绑定键green。

这样设置，使用路由键orange发布到交换器的消息将被路由到队列Q1。带有black或green路由键的消息将转到Q2。而所有其他消息都将被丢弃。

多重绑定 Multiple bindings

使用相同的bindingKey绑定多个队列是完全允许的。如图所示，可以使用binding key black将X与Q1和Q2绑定。在这种情况下，直连交换机的行为类似于fanout，并将消息广播给所有匹配的队列。一条路由键为black的消息将同时发送到Q1和Q2。

发送日志

我们将在日志系统中使用这个模型。我们把消息发送到一个Direct交换机，而不是fanout。我们将提供日志级别作为routingKey。这样，接收程序将能够选择它希望接收的级别。让我们首先来看发出日志。

和前面一样，我们首先需要创建一个exchange:

//参数1: 交换机名
//参数2: 交换机类型
ch.exchangeDeclare("direct_logs", "direct");

接着来看发送消息的代码

//参数1: 交换机名
//参数2: routingKey, 路由键,这里我们用日志级别,如"error","info","warning"
//参数3: 其他配置属性
//参数4: 发布的消息数据 
ch.basicPublish("direct_logs", "error", null, message.getBytes());

订阅

接收消息的工作原理与前面章节一样，但有一个例外——我们将为感兴趣的每个日志级别创建一个新的绑定, 示例代码如下:

ch.queueBind(queueName, "logs", "info");
ch.queueBind(queueName, "logs", "warning");

完整的代码

生产者

package m4_routing;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义交换机
        //参数1: 交换机名
        //参数2: 交换机类型
        c.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT);

        //发送消息，需要携带路由键
        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            System.out.print("输入路由键：");
            String key = new Scanner(System.in).nextLine();
            //第二个参数是消息上携带的路由键
            
            //参数1: 交换机名
            //参数2: routingKey, 路由键,这里我们用日志级别,如"error","info","warning"
            //参数3: 其他配置属性
            //参数4: 发布的消息数据
            c.basicPublish("direct_logs",key,null, msg.getBytes());

        }
    }
}

消费者

package m4_routing;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //1.定义随机队列 2.定义交换机 3.绑定，指定绑定的关键词

        //由 rabbitmq服务器自动命名,默认参数：false，true，true
        String queue = c.queueDeclare().getQueue();
        c.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT);

        System.out.print("输入绑定键：用空格隔开：");
        String s = new Scanner(System.in).nextLine();
        String[] a = s.split("\\s+");//正则表达式 \s+ 表示一个或多个空格
        for (String key : a){
            c.queueBind(queue, "direct_logs", key);
        }

        //正常的从队列消费数据
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //取出消息数据，和消息上携带的路由键
                //定义名字为 direct_logs 的交换机, 它的类型是 "direct"
                String msg = new String(message.getBody());
                String key = message.getEnvelope().getRoutingKey();
                System.out.println("收到："+key+"-"+msg);
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {

            }
        };
        c.basicConsume(queue, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }
}

主题模式

在上一小节，我们改进了日志系统。我们没有使用只能进行广播的fanout交换机，而是使用Direct交换机，从而可以选择性接收日志。

虽然使用Direct交换机改进了我们的系统，但它仍然有局限性——它不能基于多个标准进行路由。

在我们的日志系统中，我们可能不仅希望根据级别订阅日志，还希望根据发出日志的源订阅日志。

这将给我们带来很大的灵活性——我们可能只想接收来自“cron”的关键错误，但也要接收来自“kern”的所有日志。

要在日志系统中实现这一点，我们需要了解更复杂的Topic交换机。

主题交换机 Topic exchange

发送到Topic交换机的消息,它的的routingKey,必须是由点分隔的多个单词。单词可以是任何东西，但通常是与消息相关的一些特性。几个有效的routingKey示例:“stock.usd.nyse”、“nyse.vmw”、“quick.orange.rabbit”。routingKey可以有任意多的单词，最多255个字节。
bindingKey也必须采用相同的形式。Topic交换机的逻辑与直连交换机类似——使用特定routingKey发送的消息将被传递到所有使用匹配bindingKey绑定的队列。bindingKey有两个重要的特殊点:

• * 可以通配单个单词。
• # 可以通配零个或多个单词。

用一个例子来解释这个问题是最简单的

在本例中，我们将发送描述动物的消息。这些消息将使用由三个单词(两个点)组成的routingKey发送。routingKey中的第一个单词表示速度，第二个是颜色,第三个是物种:“<速度>.<颜色>.<物种>”。
我们创建三个绑定:Q1与bindingKey “*.orange.*” 绑定。和Q2是 “*.*.rabbit” 和 “lazy.#” 。

这些绑定可概括为:

• Q1对所有橙色的动物感兴趣。
• Q2想接收关于兔子和慢速动物的所有消息。

将routingKey设置为"quick.orange.rabbit"的消息将被发送到两个队列。消息 "lazy.orange.elephant“也发送到它们两个。另外”quick.orange.fox“只会发到第一个队列，”lazy.brown.fox“只发给第二个。”lazy.pink.rabbit“将只被传递到第二个队列一次，即使它匹配两个绑定。”quick.brown.fox"不匹配任何绑定，因此将被丢弃。

如果我们违反约定，发送一个或四个单词的信息，比如"orange“或”quick.orange.male.rabbit"，会发生什么?这些消息将不匹配任何绑定，并将丢失。

另外，"lazy.orange.male.rabbit"，即使它有四个单词，也将匹配最后一个绑定，并将被传递到第二个队列。

完成的代码

生产者

package m5_topic;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义交换机
        c.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC);

        //发送消息，需要携带路由键
        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            System.out.print("输入路由键：");
            String key = new Scanner(System.in).nextLine();
            //第二个参数是消息上携带的路由键
            c.basicPublish("topic_logs",key,null, msg.getBytes());

        }
    }
}
package m5_topic;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //定义交换机
        c.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC);

        //发送消息，需要携带路由键
        while (true){
            System.out.print("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            System.out.print("输入路由键：");
            String key = new Scanner(System.in).nextLine();
            //第二个参数是消息上携带的路由键
            c.basicPublish("topic_logs",key,null, msg.getBytes());

        }
    }
}

消费者

package m5_topic;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //连接
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        //f.setPort(5672);//默认端口可以省略
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Channel c = f.newConnection().createChannel();

        //1.定义随机队列 2.定义交换机 3.绑定，指定绑定的关键词

        //由 rabbitmq服务器自动命名,默认参数：false，true，true
        String queue = c.queueDeclare().getQueue();
        c.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC);

        System.out.print("输入绑定键：用空格隔开：");
        String s = new Scanner(System.in).nextLine();
        String[] a = s.split("\\s+");//正则表达式 \s+ 表示一个或多个空格
        for (String key : a){
            c.queueBind(queue, "topic_logs", key);
        }

        //正常的从队列消费数据
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //取出消息数据，和消息上携带的路由键
                String msg = new String(message.getBody());
                String key = message.getEnvelope().getRoutingKey();
                System.out.println("收到："+key+"-"+msg);
            }
        };
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {

            }
        };
        c.basicConsume(queue, true, deliverCallback, cancelCallback);

    }
}

RPC模式

如果我们需要在远程电脑上运行一个方法，并且还要等待一个返回结果该怎么办？这和前面的例子不太一样, 这种模式我们通常称为远程过程调用,即RPC.

在本节中，我们将会学习使用RabbitMQ去搭建一个RPC系统：一个客户端和一个可以升级(扩展)的RPC服务器。为了模拟一个耗时任务，我们将创建一个返回斐波那契数列的虚拟的RPC服务。

客户端

在客户端定义一个RPCClient类,并定义一个call()方法,这个方法发送一个RPC请求,并等待接收响应结果

RPCClient client = new RPCClient();
String result = client.call("4");
System.out.println( "第四个斐波那契数是: " + result);

回调队列 Callback Queue

使用RabbitMQ去实现RPC很容易。一个客户端发送请求信息，并得到一个服务器端回复的响应信息。为了得到响应信息，我们需要在请求的时候发送一个“回调”队列地址。我们可以使用默认队列。下面是示例代码：

//定义回调队列,
//自动生成对列名,非持久,独占,自动删除
callbackQueueName = ch.queueDeclare().getQueue();

//用来设置回调队列的参数对象
BasicProperties props = new BasicProperties
                            .Builder()
                            .replyTo(callbackQueueName)
                            .build();
//发送调用消息
ch.basicPublish("", "rpc_queue", props, message.getBytes());

消息属性 Message Properties
AMQP 0-9-1协议定义了消息的14个属性。大部分属性很少使用，下面是比较常用的4个:
deliveryMode:将消息标记为持久化(值为2)或非持久化(任何其他值)。
contentType:用于描述mime类型。例如，对于经常使用的JSON格式，将此属性设置为: application/json。
replyTo:通常用于指定回调队列。
correlationId:将RPC响应与请求关联起来非常有用。

关联id (correlationId)：

在上面的代码中，我们会为每个RPC请求创建一个回调队列。 这是非常低效的，这里还有一个更好的方法:让我们为每个客户端创建一个回调队列。

这就提出了一个新的问题，在队列中得到一个响应时，我们不清楚这个响应所对应的是哪一条请求。这时候就需要使用关联id（correlationId）。我们将为每一条请求设置唯一的的id值。稍后，当我们在回调队列里收到一条消息的时候，我们将查看它的id属性，这样我们就可以匹配对应的请求和响应。如果我们发现了一个未知的id值，我们可以安全的丢弃这条消息，因为它不属于我们的请求。

小结

RPC的工作方式是这样的:

• 对于RPC请求，客户端发送一条带有两个属性的消息:replyTo,设置为仅为请求创建的匿名独占队列,和correlationId,设置为每个请求的惟一id值。
• 请求被发送到rpc_queue队列。
• RPC工作进程(即:服务器)在队列上等待请求。当一个请求出现时，它执行任务,并使用replyTo字段中的队列将结果发回客户机。
• 客户机在回应消息队列上等待数据。当消息出现时，它检查correlationId属性。如果匹配请求中的值，则向程序返回该响应数据。

完成的代码

服务器端

package rabbitmq.rpc;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;

public class RPCServer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        f.setPort(5672);
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        
        Connection c = f.newConnection();
        Channel ch = c.createChannel();
        /*
         * 定义队列 rpc_queue, 将从它接收请求信息
         * 
         * 参数:
         * 1. queue, 对列名
         * 2. durable, 持久化
         * 3. exclusive, 排他
         * 4. autoDelete, 自动删除
         * 5. arguments, 其他参数属性
         */
        ch.queueDeclare("rpc_queue",false,false,false,null);
        ch.queuePurge("rpc_queue");//清除队列中的内容
        
        ch.basicQos(1);//一次只接收一条消息
        
        
        //收到请求消息后的回调对象
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //处理收到的数据(要求第几个斐波那契数)
                String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
                int n = Integer.parseInt(msg);
                //求出第n个斐波那契数
                int r = fbnq(n);
                String response = String.valueOf(r);
                
                //设置发回响应的id, 与请求id一致, 这样客户端可以把该响应与它的请求进行对应
                BasicProperties replyProps = new BasicProperties.Builder()
                        .correlationId(message.getProperties().getCorrelationId())
                        .build();
                /*
                 * 发送响应消息
                 * 1. 默认交换机
                 * 2. 由客户端指定的,用来传递响应消息的队列名
                 * 3. 参数(关联id)
                 * 4. 发回的响应消息
                 */
                ch.basicPublish("",message.getProperties().getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8"));
                //发送确认消息
                ch.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        
        //
        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
            }
        };
        
        //消费者开始接收消息, 等待从 rpc_queue接收请求消息, 不自动确认
        ch.basicConsume("rpc_queue", false, deliverCallback, cancelCallback);
    }

    protected static int fbnq(int n) {
        if(n == 1 || n == 2) return 1;
        
        return fbnq(n-1)+fbnq(n-2);
    }
}

客户端

package rabbitmq.rpc;

import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import com.rabbitmq.client.Delivery;
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;

public class RPCClient {
    Connection con;
    Channel ch;
    
    public RPCClient() throws Exception {
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.64.140");
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        con = f.newConnection();
        ch = con.createChannel();
    }
    
    public String call(String msg) throws Exception {
        //自动生成对列名,非持久,独占,自动删除
        String replyQueueName = ch.queueDeclare().getQueue();
        //生成关联id
        String corrId = UUID.randomUUID().toString();
        
        //设置两个参数:
        //1. 请求和响应的关联id
        //2. 传递响应数据的queue
        BasicProperties props = new BasicProperties.Builder()
                .correlationId(corrId)
                .replyTo(replyQueueName)
                .build();
        //向 rpc_queue 队列发送请求数据, 请求第n个斐波那契数
        ch.basicPublish("", "rpc_queue", props, msg.getBytes("UTF-8"));
        
        //用来保存结果的阻塞集合,取数据时,没有数据会暂停等待
        BlockingQueue response = new ArrayBlockingQueue(1);
        
        //接收响应数据的回调对象
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                //如果响应消息的关联id,与请求的关联id相同,我们来处理这个响应数据
                if (message.getProperties().getCorrelationId().contentEquals(corrId)) {
                    //把收到的响应数据,放入阻塞集合
                    response.offer(new String(message.getBody(), "UTF-8"));
                }
            }
        };

        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
            }
        };
        
        //开始从队列接收响应数据
        ch.basicConsume(replyQueueName, true, deliverCallback, cancelCallback);
        //返回保存在集合中的响应数据
        return response.take();
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        RPCClient client = new RPCClient();
        while (true) {
            System.out.print("求第几个斐波那契数:");
            int n = new Scanner(System.in).nextInt();
            String r = client.call(""+n);
            System.out.println(r);
        }
    }
}

virtual host

在RabbitMQ中叫做虚拟消息服务器VirtualHost，每个VirtualHost相当于一个相对独立的RabbitMQ服务器，每个VirtualHost之间是相互隔离的。exchange、queue、message不能互通

创建virtual host: /pd

• 进入虚拟机管理界面

• 添加新的虚拟机’/pd’,名称必须以"/"开头

• 查看添加的结果

设置虚拟机的用户访问权限

点击 /pd 虚拟主机, 设置用户 admin 对它的访问权限

拼多商城整合 rabbitmq

当用户下订单时,我们的业务系统直接与数据库通信,把订单保存到数据库中

当系统流量突然激增,大量的订单压力,会拖慢业务系统和数据库系统

我们需要应对流量峰值,让流量曲线变得平缓,如下图

订单存储的解耦

为了进行流量削峰,我们引入 rabbitmq 消息队列,当购物系统产生订单后,可以把订单数据发送到消息队列;而订单消费者应用从消息队列接收订单消息,并把订单保存到数据库

这样,当流量激增时,大量订单会暂存在rabbitmq中,而订单消费者可以从容地从消息队列慢慢接收订单,向数据库保存

生产者-发送订单

pom.xml 添加依赖

spring提供了更方便的消息队列访问接口,它对RabbitMQ的客户端API进行了封装,使用起来更加方便

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

application.yml

添加RabbitMQ的连接信息

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.64.140
    port: 5672
    virtualHost: /pd
    username: admin
    password: admin

修改主程序 RunPdAPP

在主程序中添加下面的方法创建Queue实例

当创建RabbitMQ连接和信道后,Spring的RabbitMQ工具会自动在服务器中创建队列,代码在RabbitAdmin.declareQueues()方法中

 @Bean
    public Queue getQueue() {
        Queue q = new Queue("orderQueue", true);
        return q;
    }

修改 OrderServiceImpl

 //RabbitAutoConfiguration中创建了AmpqTemplate实例
    @Autowired
    AmqpTemplate amqpTemplate;

    //saveOrder原来的数据库访问代码全部注释,添加rabbitmq消息发送代码
    public String saveOrder(PdOrder pdOrder) throws Exception {
        String orderId = generateId();
        pdOrder.setOrderId(orderId);

        amqpTemplate.convertAndSend("orderQueue", pdOrder);
        return orderId;

        
        //        String orderId = generateId();
        //        pdOrder.setOrderId(orderId);
        //
        // 
        //        PdShipping pdShipping = pdShippingMapper.selectByPrimaryKey(pdOrder.getAddId());
        //        pdOrder.setShippingName(pdShipping.getReceiverName());
        //        pdOrder.setShippingCode(pdShipping.getReceiverAddress());
        //        pdOrder.setStatus(1);// 
        //        pdOrder.setPaymentType(1);
        //        pdOrder.setPostFee(10D);
        //        pdOrder.setCreateTime(new Date());
        //
        //        double payment = 0;
        //        List itemVOs = selectCartItemByUseridAndItemIds(pdOrder.getUserId(), pdOrder.getItemIdList());
        //        for (ItemVO itemVO : itemVOs) {
        //            PdOrderItem pdOrderItem = new PdOrderItem();
        //            String id = generateId();
        //            //String id="2";
        //            pdOrderItem.setId(id);
        //            pdOrderItem.setOrderId(orderId);
        //            pdOrderItem.setItemId("" + itemVO.getPdItem().getId());
        //            pdOrderItem.setTitle(itemVO.getPdItem().getTitle());
        //            pdOrderItem.setPrice(itemVO.getPdItem().getPrice());
        //            pdOrderItem.setNum(itemVO.getPdCartItem().getNum());
        //
        //            payment = payment + itemVO.getPdCartItem().getNum() * itemVO.getPdItem().getPrice();
        //            pdOrderItemMapper.insert(pdOrderItem);
        //        }
        //        pdOrder.setPayment(payment);
        //        pdOrderMapper.insert(pdOrder);
        //        return orderId;
    }

消费者-接收订单,并保存到数据库

pd-web项目复制为pd-order-consumer

修改 application.yml

把端口修改成 81

server:
  port: 81

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/pd_store?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    username: root
    password: root

  rabbitmq:
    host: 192.168.64.140
    port: 5672
    virtualHost: /pd
    username: admin
    password: admin

mybatis:
  #typeAliasesPackage: cn.tedu.ssm.pojo
  mapperLocations: classpath:com.pd.mapper/*.xml

logging:
  level: 
    cn.tedu.ssm.mapper: debug

删除无关代码

pd-order-consumer项目只需要从 RabbitMQ 接收订单数据, 再保存到数据库即可, 所以项目中只需要保留这部分代码

• 删除 com.pd.controller 包
• 删除 com.pd.payment.utils 包
• 删除无关的 Service,只保留 OrderService 和 OrderServiceImpl

新建 OrderConsumer

package com.pd;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import com.pd.pojo.PdOrder;
import com.pd.service.OrderService;

@Component
public class OrderConsumer {
    //收到订单数据后,会调用订单的业务代码,把订单保存到数据库
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    //添加该注解后,会从指定的orderQueue接收消息,
    //并把数据转为 PdOrder 实例传递到此方法
    @RabbitListener(queues="orderQueue")
    public void save(PdOrder pdOrder)
    {
        System.out.println("消费者");
        System.out.println(pdOrder.toString());
        try {
            orderService.saveOrder(pdOrder);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

修改 OrderServiceImpl 的 saveOrder() 方法

 public String saveOrder(PdOrder pdOrder) throws Exception {
        //        String orderId = generateId();
        //        pdOrder.setOrderId(orderId);
        //
        //        amqpTemplate.convertAndSend("orderQueue", pdOrder);
        //        return orderId;
        //
        // 
        // 
        //        String orderId = generateId();
        //        pdOrder.setOrderId(orderId);
        
        //从RabbitMQ接收的订单数据,
        //已经在上游订单业务中生成过id,这里不再重新生成id
        //直接获取该订单的id
        String orderId = pdOrder.getOrderId();

        
        PdShipping pdShipping = pdShippingMapper.selectByPrimaryKey(pdOrder.getAddId());
        pdOrder.setShippingName(pdShipping.getReceiverName());
        pdOrder.setShippingCode(pdShipping.getReceiverAddress());
        pdOrder.setStatus(1);// 
        pdOrder.setPaymentType(1);
        pdOrder.setPostFee(10D);
        pdOrder.setCreateTime(new Date());

        double payment = 0;
        List itemVOs = selectCartItemByUseridAndItemIds(pdOrder.getUserId(), pdOrder.getItemIdList());
        for (ItemVO itemVO : itemVOs) {
            PdOrderItem pdOrderItem = new PdOrderItem();
            String id = generateId();
            //String id="2";
            pdOrderItem.setId(id);
            pdOrderItem.setOrderId(orderId);
            pdOrderItem.setItemId("" + itemVO.getPdItem().getId());
            pdOrderItem.setTitle(itemVO.getPdItem().getTitle());
            pdOrderItem.setPrice(itemVO.getPdItem().getPrice());
            pdOrderItem.setNum(itemVO.getPdCartItem().getNum());

            payment = payment + itemVO.getPdCartItem().getNum() * itemVO.getPdItem().getPrice();
            pdOrderItemMapper.insert(pdOrderItem);
        }
        pdOrder.setPayment(payment);
        pdOrderMapper.insert(pdOrder);
        return orderId;
    } 

手动确认

application.yml

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        acknowledge-mode: manual

OrderConsumer

package com.pd;

import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import com.pd.pojo.PdOrder;
import com.pd.service.OrderService;
import com.rabbitmq.client.Channel;

@Component
public class OrderConsumer {
    //收到订单数据后,会调用订单的业务代码,把订单保存到数据库
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    //添加该注解后,会从指定的orderQueue接收消息,
    //并把数据转为 PdOrder 实例传递到此方法
    @RabbitListener(queues="orderQueue")
    public void save(PdOrder pdOrder, Channel channel, Message message)
    {
        System.out.println("消费者");
        System.out.println(pdOrder.toString());
        try {
            orderService.saveOrder(pdOrder);
            channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } 
    }
}