RabbitMQ使用场景与六种工作模式：主题模式、RPC模式 (下）
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。
完成代码
生产者
package rabbitmq.topic;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
public class Test1 {
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();
//参数1: 交换机名
//参数2: 交换机类型
ch.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC);
while (true) {
System.out.print("输入消息: ");
String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
if ("exit".contentEquals(msg)) {
break;
}
System.out.print("输入routingKey: ");
String routingKey = new Scanner(System.in).nextLine();
//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("topic_logs", routingKey, null, msg.getBytes());
System.out.println("消息已发送: "+routingKey+" - "+msg);
}
c.close();
}
}
消费者
package rabbitmq.topic;
import java.io.IOException;
import java.util.Scanner;
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;
public class Test2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
f.setHost("192.168.64.140");
f.setUsername("admin");
f.setPassword("admin");
Connection c = f.newConnection();
Channel ch = c.createChannel();
ch.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC);
//自动生成对列名,
//非持久,独占,自动删除
String queueName = ch.queueDeclare().getQueue();
System.out.println("输入bindingKey,用空格隔开:");
String[] a = new Scanner(System.in).nextLine().split("\\s");
//把该队列,绑定到 topic_logs 交换机
//允许使用多个 bindingKey
for (String bindingKey : a) {
ch.queueBind(queueName, "topic_logs", bindingKey);
}
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");
String routingKey = message.getEnvelope().getRoutingKey();
System.out.println("收到: "+routingKey+" - "+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(queueName, true, callback, cancel);
}
}
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。
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<String> response = new ArrayBlockingQueue<String>(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);
}
}
}