初识RabbitMQ与 SpringAMQP
初识MQ
同步和异步通讯
微服务间通讯有同步和异步两种方式：
同步通讯：就像打电话，需要实时响应。
异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
同步通讯
我们之前学习的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：
总结：
同步调用的优点：
时效性较强，可以立即得到结果
同步调用的问题：
耦合度高、性能和吞吐能力下降、有额外的资源消耗、有级联失败问题
异步通讯
异步调用则可以避免上述问题：
我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。
好处：
吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点：
架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
技术对比：
MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。比较常见的MQ实现：
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
|---|---|---|---|---|
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP，XMPP，SMTP，STOMP | OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 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 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka
RabbitMQ消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：
SpringAMQP
SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。
SpringAmqp的官方地址：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
Basic Queue 简单队列模型
在父工程mq-demo中引入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-amqp
消息发送
首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: itcast # 用户名
password: 123321 # 密码然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：
package cn.itcast.mq.spring;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@RunWith(SpringRunner.class)
@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
首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: itcast # 用户名
password: 123321 # 密码然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：
package cn.itcast.mq.listener;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class SpringRabbitListener {
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
}
}测试
启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息
WorkQueue
Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。
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，多个消费者共同处理消息处理，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 = "simple.queue";
// 消息
String message = "hello, message_";
for (int i = 0; i < 50; i++) {
// 发送消息
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 = "simple.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 = "simple.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);
}注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。
测试
启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。
可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
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。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
发布/订阅
发布订阅的模型如图：
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，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
-
Exchange：交换机，图中的X。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。Exchange有以下3种类型：
-
Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
-
Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
-
Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
-
-
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
-
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。
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！
Fanout
Fanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。
在广播模式下，消息发送流程是这样的：
-
1） 可以有多个队列
-
2） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
-
3） 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
-
4） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
-
5） 订阅队列的消费者都能拿到消息
我们的计划是这样的：
-
创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
-
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout
声明队列和交换机
Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机： 
在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：
package cn.itcast.mq.config;
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class FanoutConfig {
/**
* 声明交换机
* @return Fanout类型交换机
*/
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange(){
return new FanoutExchange("itcast.fanout");
}
/**
* 第1个队列
*/
@Bean
public Queue fanoutQueue1(){
return new Queue("fanout.queue1");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
}
/**
* 第2个队列
*/
@Bean
public Queue fanoutQueue2(){
return new Queue("fanout.queue2");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
}
}消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：
@Test
public void testFanoutExchange() {
// 队列名称
String exchangeName = "itcast.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 + "】");
}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
声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？
-
Queue
-
FanoutExchange
-
Binding
Direct
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
案例需求如下：
-
利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2
-
在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息
基于注解声明队列和交换机
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。
在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到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 = "itcast.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
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？
@Queue
@Exchange
Topic
Tpic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！
Routingkey 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
图示： 
解释：
-
Queue1：绑定的是
china.#，因此凡是以china.开头的routing key都会被匹配到。包括china.news和china.weather -
Queue2：绑定的是
#.news，因此凡是以.news结尾的routing key都会被匹配。包括china.news和japan.news
案例需求：
实现思路如下：
-
并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2
-
在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息
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 = "itcast.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(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到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
消息转换器
之前说过，Spring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
我们来测试一下。
测试默认转换器
我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
// 准备消息
Map msg = new HashMap<>();
msg.put("name", "Jack");
msg.put("age", 21);
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
} 停止consumer服务
发送消息后查看控制台：
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。
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：
com.fasterxml.jackson.dataformat
jackson-dataformat-xml
2.9.10
配置消息转换器。
在启动类中添加一个Bean即可：
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
return new Jackson2JsonMessageConverter();
}