快速入门RabbitMQ

1.MQ引言

1.1 什么是MQ

MQ(Message Quene) : 翻译为 消息队列,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。

当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

1.2 不同MQ特点

1.2.1 ActiveMQ

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让ActiveMQ在业界成为老牌的消息中间件,在中小型企业颇受欢迎!

• 优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据，
• 缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用

1.2.2 Kafka

Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费。Kafka追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。

1.2.3 RocketMQ

RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。

• 优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降。

• 缺点：支持的客户端语言不多，目前是 Java 及 C++，其中C++不成熟；社区活跃度一般,没有在 MQ核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

1.2.4 RabbitMQ

RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景。

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。

1.3 MQ的应用场景

MQ的应用场景包括有：异步处理，服务解耦，流量削峰。

1.3.1 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。

1.3.2 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.

1.3.3 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.

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2.RabbitMQ的介绍和安装

2.1 基本介绍

RabbitMQ基于AMQP协议，erlang语言开发，是部署最广泛的开源消息中间件,是最受欢迎的开源消息中间件之一。

官网: https://www.rabbitmq.com/

官方教程: https://www.rabbitmq.com/#getstarted

AMQP 协议（Advanced Message Queuing Protocol）`在2003年时被提出，最早用于解决金融领域不同平台之间的消息传递交互问题。它是面向消息中间件的开放式标准应用层协议。它定义了以下特性：消息方向，消息队列，消息路由（包括点到点和发布-订阅模式），可靠性，安全性。
AMQP与JMS不同，JMS定义了一个API和一组消息收发必须实现的行为，而AMQP是一个线路级协议。线路级协议描述的是通过网络发送的数据传输格式。因此，任何符合该数据格式的消息发送和接收工具都能互相兼容和进行操作，这样就能轻易实现跨技术平台的架构方案。以下是AMQP协议模型:

RabbitMQ的工作原理基本介绍：

• Broker：接收和分发消息的中间件应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker，可以理解为消息队列服务器的实体。
• Virtual host：出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue
• Connection：连接，publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
• Channel：消息通道，如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯，AMQP method 包含了channel id 帮助客户端和 Message Broker识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销 .
• Exchange：Message 到达 Broker的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发消息到不同的队列中去。常用的类型有：direct (point-to-point), topic (publish-subscribe发布订阅) and fanout (multicast)
• Queue：消息队列，消息最终被送到这里等待 consumer 消费
• Binding：exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key，Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据
• Producer：消息生产者，制造消息并发送消息的程序
• Consumer：消息消费者，接收消息并处理消息的程序

2.2 下载

官网下载地址: https://www.rabbitmq.com/download.html

需要下载的安装包如下：

注意:这里的安装包是centos7安装的包

2.3 安装

# 1.将rabbitmq安装包上传到linux系统中
	erlang-22.0.7-1.el7.x86_64.rpm
	rabbitmq-server-3.7.18-1.el7.noarch.rpm

# 2.安装Erlang依赖包
	rpm -ivh erlang-22.0.7-1.el7.x86_64.rpm

# 3.安装RabbitMQ安装包(需要联网)
	yum install -y rabbitmq-server-3.7.18-1.el7.noarch.rpm
		注意:默认安装完成后配置文件模板在:/usr/share/doc/rabbitmq-server-3.7.18/rabbitmq.config.example目录中,需要	
				将配置文件复制到/etc/rabbitmq/目录中,并修改名称为rabbitmq.config
# 4.复制配置文件
	cp /usr/share/doc/rabbitmq-server-3.7.18/rabbitmq.config.example /etc/rabbitmq/rabbitmq.config

# 5.查看配置文件位置
	ls /etc/rabbitmq/rabbitmq.config

# 6.修改配置文件(参见下图:)
	vim /etc/rabbitmq/rabbitmq.config 

将上图中配置文件中红色部分去掉%%,以及最后的,逗号 修改为下图:

# 7.执行如下命令,启动rabbitmq中的插件管理
	rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
	
	出现如下说明:
		Enabling plugins on node rabbit@localhost:
    rabbitmq_management
    The following plugins have been configured:
      rabbitmq_management
      rabbitmq_management_agent
      rabbitmq_web_dispatch
    Applying plugin configuration to rabbit@localhost...
    The following plugins have been enabled:
      rabbitmq_management
      rabbitmq_management_agent
      rabbitmq_web_dispatch

    set 3 plugins.
    Offline change; changes will take effect at broker restart.

# 8.启动RabbitMQ的服务
	systemctl start rabbitmq-server
	systemctl restart rabbitmq-server
	systemctl stop rabbitmq-server
	

# 9.查看服务状态(见下图:)
	systemctl status rabbitmq-server
  ● rabbitmq-server.service - RabbitMQ broker
     Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/rabbitmq-server.service; disabled; vendor preset: disabled)
     Active: active (running) since 三 2019-09-25 22:26:35 CST; 7s ago
   Main PID: 2904 (beam.smp)
     Status: "Initialized"
     CGroup: /system.slice/rabbitmq-server.service
             ├─2904 /usr/lib64/erlang/erts-10.4.4/bin/beam.smp -W w -A 64 -MBas ageffcbf -MHas ageffcbf -
             MBlmbcs...
             ├─3220 erl_child_setup 32768
             ├─3243 inet_gethost 4
             └─3244 inet_gethost 4
      .........
      
# 10.关闭防火墙服务
	systemctl disable firewalld
    Removed symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/firewalld.service.
    Removed symlink /etc/systemd/system/dbus-org.fedoraproject.FirewallD1.service.
	systemctl stop firewalld   

# 11.访问web管理界面
	http://10.15.0.8:15672/
# 12.登录管理界面,默认的用户名和密码：
	username:  guest
	password:  guest

2.4 使用Docker方式安装

# for RabbitMQ 3.9, the latest series
docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.9-management
# for RabbitMQ 3.8,
# 3.8.x support timeline: https://www.rabbitmq.com/versions.html
docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.8-management

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3. RabiitMQ 配置

3.1RabbitMQ 管理命令行

# 1.服务启动相关
	systemctl start|restart|stop|status rabbitmq-server

# 2.管理命令行  用来在不使用web管理界面情况下命令操作RabbitMQ
	rabbitmqctl  help  可以查看更多命令

# 3.插件管理命令行
	rabbitmq-plugins enable|list|disable 

3.2 Web管理界面介绍

3.2.1 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，消费后消息被移除队列。

3.2.2 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(none)

  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
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:

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4.RabbitMQ 消息模型

官方文档的DEMO：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html

首先先介绍RabbitMQ基础知识，关于交换机Exchange的概念：
RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就由交换机的类型来决定。

交换机的类型包括有：直接direct、主题topic、标题headers、扇出fanout。

绑定Binding的概念：
binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是 X 与 Q1 和 Q2 进行了绑定

4.1 搭建环境

创建Maven项目，引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.rabbitmqgroupId>
    <artifactId>amqp-clientartifactId>
    <version>5.7.2version>
dependency>

创建工具类RabbitMQUtils，用于连接RabbitMQ，因为连接工厂是重量型的，重复创建会降低性能。

public class RabbitMQUtils {
    private static ConnectionFactory connectionFactory;
    static {
        connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setUsername("");
        connectionFactory.setPassword("");
        connectionFactory.setVirtualHost("/");
    }

    //获取连接
    public static Connection getConnection() throws IOException, TimeoutException {
        return connectionFactory.newConnection();
    }
    //关闭连接和通道
    public static void closeConnnectionAndChannel(Connection connection, Channel channel){
        try {
            channel.close();
            connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

4.2 hello world模型

hello world模型角色说明：

• 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。

1. 开发生产者

public class Producer{
    public static void main(String[] args) {
        Connection connection = null;
        Channel channel=null;
        try {
            connection = RabbitMQUtils.getConnection();
            //创建通道
            channel= connection.createChannel();
            //定义通道连接的队列
            /**
         Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete,Map arguments) 
         
             * queueDeclare方法：绑定一个队列，如果队列不存在就新建一个
             * 参数：
             *   1.queue 队列名称
             *   2.durable：是否持久化该队列，true则重启RabbitMQ服务后队列仍然存在，队列中的消息是否持久化需要另外设置
             *   3.exclusive：队列是否只允许一个通道Channel建立连接
             *   4.autoDelete：队列中的消息被消费后是否自动删除队列
             *   5.arguments：其他参数
             */
            channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
            /**
             * basicPublish方法：发布消息
             * 参数：
             * 1。exchange：定义的交换机
             * 2.routingKey：队列名称
             * 3.props：设置消息的属性，如MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN，定义持久化消息
             * 4.body：消息内容
             */
            //发布消息
            channel.basicPublish("","hello", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,"hello rabbitmq".getBytes());

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            //关闭通道和连接
            RabbitMQUtils.closeConnnectionAndChannel(connection,channel);
        }
    }
}

2. 开发消费者

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建连接工厂
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //连接到的队列
        channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
        //使用DefaultConsumer来获取消息内容，autoAck：开启消息的自动确认机制
        channel.basicConsume("hello",true,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("String Body:"+new String(body));
            }
        });
        //channel.close();
        //connection.close();

    }
}

queueDeclare方法的说明：

 Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete,Map<String, Object> arguments) 
  channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
	'参数1':用来声明通道对应的队列
  '参数2':用来指定是否持久化队列
  '参数3':用来指定是否独占队列
  '参数4':用来指定是否自动删除队列
  '参数5':对队列的额外配置

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4.3 工作队列模型(work quene)

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。自动应答机制下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。

工作队列模型的角色说明：

• 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

1. 开发生产者

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare("work", false, false, false, null);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            channel.basicPublish("","work",null,(i+"====>Hello！！！I am coming").getBytes());
        }
        RabbitMQUtils.closeConnnectionAndChannel(connection,channel);
    }
}

2.开发消费者-1

public class Consumer01 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare("work",false,false,false,null);
        //设置一次只消费一个消息
        channel.basicQos(1);
        /*
         *实现能者多劳：
         * 取消自动确定机制
         * 设置一次只消费一个消息
         * 手动确认消息
         */
        channel.basicConsume("work",false,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.1 Consumer01 has handled message:"+new String(body));
                //手动确认消息
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false);
            }
        });
    }
}

3.开发消费者-2

public class Consumer02 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare("work",false,false,false,null);
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume("work",false,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("No.2 Consumer01 has handled message:"+new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false);
            }
        });
    }
}

4.测试结果

关闭消息的自动确认,开启手动确认消息的情况下，可以看到消费者1消费了更多的消息。

在没有关闭RabbitMQ的消息自动确认机制的情况下，即默认情况下，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。`

---

4.4 广播模型(fanout)

fanout 扇出 也称为广播,广播模型中交换机会把接收到的消息发送给绑定的所有队列。

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

1. 开发生产者

public class Producer{
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换价
        /*
        参数：exchange-交换机的名字，fanout-交换机的类型
         */
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
        channel.basicPublish("logs","",null,"Hello EveryOne!".getBytes());
        RabbitMQUtils.closeConnnectionAndChannel(connection,channel);

    }
}

2. 开发消费者-1

public class Consumer01 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //绑定交换机
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //将临时队列绑定到exchange交换机
        channel.queueBind(queue,"logs","");
        //处理消息
        channel.basicConsume(queue,true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.1 Consumer Handler the message:"+new String(body));
            }
        });

    }
}

3. 开发消费者-2

public class Consumer02 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //绑定交换机
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //将临时队列绑定到exchange交换机
        channel.queueBind(queue,"logs","");
        //处理消息
        channel.basicConsume(queue,true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.2 Consumer Handler the message:"+new String(body));
            }
        });
    }
}

4.开发消费者-3

public class Consumer03 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //绑定交换机
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //将临时队列绑定到exchange交换机
        channel.queueBind(queue,"logs","");
        //处理消息
        channel.basicConsume(queue,true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.3 Consumer Handler the message:"+new String(body));
            }
        });
    }
}

启动三个消费者测试，可以看到生产者发送的消息，三个消费者都可以接受到。

---

4.5 路由模型(Routing)

4.5.1 Routing 之订阅模型-Direct(直连)

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

流程:

Direct模型说明：

• 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

1. 开发生产者

public class Producer{
    private static final String exchange_name="logs_channel";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(exchange_name,"direct");
        //发布消息，指定Routing Key
        channel.basicPublish(exchange_name,"error",null,("This is a [error] message").getBytes());
        channel.basicPublish(exchange_name,"info",null,("This is a [info] message").getBytes());
        channel.basicPublish(exchange_name,"debug",null,("This is a [debug] message").getBytes());
        channel.basicPublish(exchange_name,"warn",null,("This is a [warn] message").getBytes());
        //释放资源
        RabbitMQUtils.closeConnnectionAndChannel(connection,channel);
    }
}

2.开发消费者-1

public class Consumer01 {
    private static final String exchange_name="logs_channel";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(exchange_name,"direct");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //绑定队列和交换机
        channel.queueBind(queue,exchange_name,"error");
        //消费消息
        channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.1 Consumer handle :"+new String(body));
            }
        });
    }
}

3.开发消费者-2

public class Consumer02 {
    private static final String exchange_name="logs_channel";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare(exchange_name,"direct");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //绑定队列和交换机
        channel.queueBind(queue,exchange_name,"error");
        channel.queueBind(queue,exchange_name,"info");
        channel.queueBind(queue,exchange_name,"debug");
        //消费消息
        channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.2 Consumer handle :"+new String(body));
            }
        });
    }
}

4.测试结果

测试生产者发送Route key为error，info，debug，warn的消息。测试结果如下：

---

4.5.2 Routing 之订阅模型-Topic

Topic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！这种模型Routingkey 一般都是由一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

统配符说明

* (star) can substitute for exactly one word.   只能匹配不多不少0个或1个词
# (hash) can substitute for zero or more words.  匹配零个，一个或多个词

如:
audit.# 匹配audit.irs.corporate或者 audit.irs 等
audit.* 只能匹配 audit.irs

1.Topic匹配案例说明

Q1–>绑定的key： 中间带 orange 带 3 个单词的字符串(.orange.)
Q2–>绑定的key： 最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(..rabbit)和第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)

举例说明两个队列的消息接收情况：

quick.orange.rabbit 被队列 Q1Q2 接收到
lazy.orange.elephant 被队列 Q1Q2 接收到
quick.orange.fox 被队列 Q1 接收到
lazy.brown.fox 被队列 Q2 接收到
lazy.pink.rabbit 虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次
quick.brown.fox 不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃
quick.orange.male.rabbit 是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃
lazy.orange.male.rabbit 匹配 Q2，被队列 Q2 接收到

2.开发生产者

public class Producer{
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机类型为topic，使用动态路由
        channel.exchangeDeclare("topics","topic");
        //发布消息
        channel.basicPublish("topics","user.save",null,"I am [user.save] routingKey".getBytes());
        channel.basicPublish("topics","user.save.id",null,"I am [user.save.id] routingKey".getBytes());
        channel.basicPublish("topics","user",null,"I am [user] routingKey".getBytes());
        channel.basicPublish("topics","user.",null,"I am [user.] routingKey".getBytes());
        channel.basicPublish("topics","username",null,"I am [username] routingKey".getBytes());
        channel.basicPublish("topics","user logout",null,"I am [user logout] routingKey".getBytes());
        RabbitMQUtils.closeConnnectionAndChannel(connection,channel);
    }
}

3.开发消费者-1

绑定的Routing Key中使用*通配符方式

public class Consumer01 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("topics","topic");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //绑定队列与交换机并设置交换机中动态路由
        channel.queueBind(queue,"topics","user.*");
        //消费消息
        channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.1 Consumer have consume message:"+new String(body));
            }
        });
    }
}

4.开发消费者-2

绑定的Routing Key中使用#通配符方式

public class Consumer02 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("topics","topic");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        //绑定队列与交换机并设置交换机中动态路由
        channel.queueBind(queue,"topics","user.#");
        //消费消息
        channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("No.2 Consumer have consume message:"+new String(body));
            }
        });
    }
}

5.测试结果

5. 消息应答机制

5.1 概念

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，RabbitMQ 引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉 RabbitMQ 它已经处理了，RabbitMQ 可以把该消息删除了。

5.2 自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

5.3 手动应答

消息手动应答的相关方法如下

   /**
       用于确认收到的一条或多条消息。
       deliverTag 消息的交付标签
       
     */
    void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException;

    /**
     * 拒绝一个或多个接收到的消息
     *
     */
    void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)
            throws IOException;

    /**
     * 拒绝一个接收到的消息
     */
    void basicReject(long deliveryTag, boolean requeue) throws IOException;

multiple 的 true 和 false 说明：

• true ：代表批量应答 channel 上未应答的消息
  比如说 channel 上有传送 tag 的消息 5,6,7,8 当前 tag 是 8 那么此时
  5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答
• false ：同上面相比，只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答

消息采用手动应答，消息消费失败，会自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或 TCP 连接丢失)，导致消息未发送 ACK 确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

6. SpringBoot中使用RabbitMQ

6.1 搭建初始环境

1. 引入依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.bootgroupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-amqpartifactId>
dependency>

2. 配置配置文件

spring:
  application:
    name: springboot_rabbitmq
  rabbitmq:
    host: 10.15.0.9
    port: 5672
    username: 
    password: 
    virtual-host: /learn

spring-boot-starter-amqp包提供的RabbitTemplate 用来简化操作 使用时候直接在项目中注入即可使用

6.2 hello world模型

开发生产者

   @Autowired
   private RabbitTemplate rabbitTemplate;
   
   @Test
   public void testHello(){
     rabbitTemplate.convertAndSend("hello","hello world");
   }

开发消费者

   @Component
   @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("hello"))
   public class HelloCustomer {
   
       @RabbitHandler
       public void receive1(String message){
           System.out.println("message = " + message);
       }
   }

6.2 work模型

开发生产者

   @Autowired
   private RabbitTemplate rabbitTemplate;
   
   @Test
   public void testWork(){
     for (int i = 0; i < 10; i++) {
       rabbitTemplate.convertAndSend("work","hello work!");
     }
   }

开发消费者

   @Component
   public class WorkCustomer {
       @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
       public void receive1(String message){
           System.out.println("work message1 = " + message);
       }
   
       @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
       public void receive2(String message){
           System.out.println("work message2 = " + message);
       }
   }

说明:默认在Spring AMQP实现中Work这种方式就是公平调度,如果需要实现能者多劳需要额外配置

6.3 Fanout 广播模型

开发生产者

   @Autowired
   private RabbitTemplate rabbitTemplate;
   
   @Test
   public void testFanout() throws InterruptedException {
     rabbitTemplate.convertAndSend("logs","","这是日志广播");
   }

开发消费者

   @Component
   public class FanoutCustomer {
   
       @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
               value = @Queue,
               exchange = @Exchange(name="logs",type = "fanout")
       ))
       public void receive1(String message){
           System.out.println("message1 = " + message);
       }
   
       @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
               value = @Queue, //创建临时队列
               exchange = @Exchange(name="logs",type = "fanout")  //绑定交换机类型
       ))
       public void receive2(String message){
           System.out.println("message2 = " + message);
       }
   }

6.4 Route 路由模型

开发生产者

   @Autowired
   private RabbitTemplate rabbitTemplate;
   
   @Test
   public void testDirect(){
     rabbitTemplate.convertAndSend("directs","error","error 的日志信息");
   }

开发消费者

   @Component
   public class DirectCustomer {
   
       @RabbitListener(bindings ={
               @QueueBinding(
                       value = @Queue(),
                       key={"info","error"},
                       exchange = @Exchange(type = "direct",name="directs")
               )})
       public void receive1(String message){
           System.out.println("message1 = " + message);
       }
   
       @RabbitListener(bindings ={
               @QueueBinding(
                       value = @Queue(),
                       key={"error"},
                       exchange = @Exchange(type = "direct",name="directs")
               )})
       public void receive2(String message){
           System.out.println("message2 = " + message);
       }
   }

6.5 Topic 订阅模型(动态路由模型)

开发生产者

   @Autowired
   private RabbitTemplate rabbitTemplate;
   
   //topic
   @Test
   public void testTopic(){
     rabbitTemplate.convertAndSend("topics","user.save.findAll","user.save.findAll 的消息");
   }

开发消费者

 @Component
   public class TopCustomer {
       @RabbitListener(bindings = {
               @QueueBinding(
                       value = @Queue,
                       key = {"user.*"},
                       exchange = @Exchange(type = "topic",name = "topics")
               )
       })
       public void receive1(String message){
           System.out.println("message1 = " + message);
       }
   
       @RabbitListener(bindings = {
               @QueueBinding(
                       value = @Queue,
                       key = {"user.#"},
                       exchange = @Exchange(type = "topic",name = "topics")
               )
       })
       public void receive2(String message){
           System.out.println("message2 = " + message);
       }
   }

---

参考：
1.https://www.bilibili.com/video/BV1cb4y1o7zz
2.https://www.bilibili.com/video/BV1dE411K7MG
3.RabbitMQ Tutorials