RabbitMQ详细入门（让你从小白到大白）
目录
一、前言
二、RabbitMQ的介绍
什么是MQ？
使用场景
常见的MQ产品
三、RabbitMQ入门
四、五种消息模型
Simple-简单模型
代码
生产者发送消息
消费者获取消息
消息确认机制（ACK）
自动ACK存在的问题
演示手动ACK
Work-工作模型
生产者
消费者1
消费者2
能者多劳
Fanout-广播模型
生产者
消费者1
消费者2
Direct-定向模型
生产者
消费者1
消费者2
Topic-主题模型
生产者
消费者1
消费者2
五、持久化
交换机持久化
队列持久化
消息持久化
一、前言
其实在说之前，我们应该先去明白我们为什么要使用RabbitMQ，RabbitMQ又能给我们带来什么效益，这才是们学习他的真正目的。
首先，如果在公司中，当我们的项目已经迭代了几个版本后，代码量已经很大了，此时如果我们需要在增加一个业务功能，需要提供新增一个业务接口，这个时候再去更改原来的代码就会出现较大的困难，因为程序员的流动性，加上技术的迭代，会出现很多问题，而且整个模块还需要重新测试运行，这对项目影响很大。
就拿我们最常见的电商行业来举例子
1、 在电商行业当中，我们的商品原数据都存放在数据库中，所以需要在数据库中进行增删改查。
2、但是我们的搜索引擎用的是Elasticsearch，这就意味着我们在后台修改商品价格后，索引库并不会即使更新，用户看到的价格还是原来的价格，那么这就会有很大的影响。
3、现在的项目大多数都是前后端分离项目，当前端商品详情页做了静态化处理后，静态的数据不会随着数据库的更新而变化。
可能大家对于这种问题想到的解决方法有以下几种：
1、每次对数据库做增删改查之后，都去修改索引库和更新静态页面。
2、对于搜索服务和页面静态化提供新的接口，每次做增删改查都调用这些接口。
但是，对于这样的解决方案就会造成代码耦合度较高，后台服务中需要嵌入搜索和商品页面服务，同时也违背了微服务独立的原则。
对于这些问题，我们的解决的策略就是 → RabbitMQ
c如果没有安装RabbitMQ的话可以看一下这篇文章 里面有 详细教程→ http://t.csdn.cn/G514x
二、RabbitMQ的介绍
什么是MQ？
MQ全称为Message Queue，即消息队列。“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。也是在消息的传输过程中保存消息的容器。用于分布式系统之间进行通信。
典型的：生产者、消费者模型。
MQ本身就相当于一个中间件，用于生产方通过MQ与消费方之间的交互作用。
使用场景
场景一 、解耦
上面我们提到MQ本身就相当于一个中间件，用于生产方通过MQ与消费方之间的交互作用。让我们看一下传统模式和这种中间件模式的对比：
传统模式
系统间耦合性太强，如图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！
中间件模式：
将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。
场景二 、异步
传统模式:
一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间
中间件模式:
将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度
场景三、削峰
传统模式：
并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常
中间件模式:
系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息
常见的MQ产品
综合上面的材料得出以下两点:
-
中小型软件公司，建议选RabbitMQ.一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug，这点对于中小型公司来说十分重要。不考虑rocketmq和kafka的原因是中小型软件公司不如互联网公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka和rocketmq排除。
-
大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一。一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。
三、RabbitMQ入门
RabbitMQ是由erlang语言开发，基于AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议）协议。
AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议)，是一个网络协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。2006年，AMQP规范发布。类比HTTP。2007年，Rabbit技术公司基于AMQP标准开发的RabbitMQ1.0发布。RabbitMQ采用Erlang 语言开发。
如果没有安装RabbitMQ的话可以看一下这篇文章 里面有 详细教程→ http://t.csdn.cn/G514x
四、五种消息模型
先来两道面试题
如何避免消息堆积？
1） 采用workqueue，多个消费者监听同一队列。
2）接收到消息以后，而是通过线程池，异步消费。
如何避免消息丢失？
1） 消费者的ACK机制。可以防止消费者丢失消息。
但是，如果在消费者消费之前，MQ就宕机了，消息就没了？
2）可以将消息进行持久化。要将消息持久化，前提是：队列、Exchange都持久化
言归正传
RabbitMQ提供了6种消息模型，但是第6种其实是RPC，并不是MQ，因此不予学习。那么也就剩下5种。
但是其实3、4、5这三种都属于订阅模型，只不过进行路由的方式不同。
Simple-简单模型
介绍
RabbitMQ是一个消息代理：它接受和转发消息。 你可以把它想象成一个邮政信箱
RabbitMQ与邮局的主要区别是它不处理纸张，而是接受，存储和转发数据消息的二进制数据块。
P（producer/ publisher）：生产者，一个发送消息的用户应用程序。
C（consumer）：消费者，消费和接收有类似的意思，消费者是一个主要用来等待接收消息的用户应用程序
队列（红色区域）：rabbitmq内部类似于邮箱的一个概念。虽然消息流经rabbitmq和你的应用程序，但是它们只能存储在队列中。队列只受主机的内存和磁盘限制，实质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以发送消息到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。
总之：
生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息，队列是存储消息的缓冲区。
代码
我们将用Java编写两个程序;发送单个消息的生产者，以及接收消息并将其打印出来的消费者。我们将详细介绍Java API中的一些细节，这是一个消息传递的“Hello World”。
我们将调用我们的消息发布者（发送者）Send和我们的消息消费者（接收者）Recv。发布者将连接到RabbitMQ，发送一条消息，然后退出。
所需依赖；
4.0.0
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.3.2.RELEASE
com.xxx
springboot_rabbitmq
1.0-SNAPSHOT
org.springframework.boot
spring-boot-starter-amqp
工具类
public class ConnectionUtil {
/**
* 建立与RabbitMQ的连接
* @return
* @throws Exception
*/
public static Connection getConnection() throws Exception {
//定义连接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
//设置服务地址
factory.setHost("192.168.233.132");
//端口
factory.setPort(5672);
//设置账号信息，用户名、密码、vhost
factory.setUsername("admin");
factory.setPassword("1111");
factory.setVirtualHost("/");
// 通过工程获取连接
Connection connection = factory.newConnection();
return connection;
}
}生产者发送消息
public class Send {
private final static String QUEUE_NAME = "simple_queue";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接以及mq通道
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 轻量级的 Connection，这是完成大部分API的地方。
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明（创建）队列，必须声明队列才能够发送消息，我们可以把消息发送到队列中。
// 声明一个队列是幂等的 - 只有当它不存在时才会被创建
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 消息内容
String message = "Hello World!";
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
//关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();
}
}控制台：
管理工具中查看消息
进入队列页面，可以看到新建了一个队列：simple_queue
点击队列名称，进入详情页，可以查看消息：
在控制台查看消息并不会将消息消费，所以消息还在。
消费者获取消息
public class Recv {
private final static String QUEUE_NAME = "simple_queue";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 创建通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [x] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，第二个参数：是否自动进行消息确认。
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}控制台：
这个时候，队列中的消息就没了：
我们发现，消费者已经获取了消息，但是程序没有停止，一直在监听队列中是否有新的消息。一旦有新的消息进入队列，就会立即打印.
消息确认机制（ACK）
通过刚才的案例可以看出，消息一旦被消费者接收，队列中的消息就会被删除。
那么问题来了：RabbitMQ怎么知道消息被接收了呢？
如果消费者领取消息后，还没执行操作就挂掉了呢？或者抛出了异常？消息消费失败，但是
RabbitMQ无从得知，这样消息就丢失了！
因此，RabbitMQ有一个ACK机制。当消费者获取消息后，会向RabbitMQ发送回执ACK，告知消息已经被接收。不过这种回执ACK分两种情况：
-
自动ACK：消息一旦被接收，消费者自动发送ACK
-
手动ACK：消息接收后，不会发送ACK，需要手动调用
大家觉得哪种更好呢？
这需要看消息的重要性：
-
如果消息不太重要，丢失也没有影响，那么自动ACK会比较方便
-
如果消息非常重要，不容丢失。那么最好在消费完成后手动ACK，否则接收消息后就自动ACK，RabbitMQ就会把消息从队列中删除。如果此时消费者宕机，那么消息就丢失了。
我们之前的测试都是自动ACK的，如果要手动ACK，需要改动我们的代码：
public class Recv2 {
private final static String QUEUE_NAME = "simple_queue";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 创建通道
final Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [x] received : " + msg + "!");
/**
* 手动进行ACK
* deliveryTag：该消息的index
* multiple：是否批量处理.true:将一次性ack所有消息。
*/
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
}
};
// 监听队列，第二个参数false，手动进行ACK
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);
}
}注意到最后一行代码：
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);如果第二个参数为true，则会自动进行ACK；如果为false，则需要手动ACK。方法的声明：
自动ACK存在的问题
修改消费者，添加异常，如下：
生产者不做任何修改，直接运行，消息发送成功：
运行消费者，程序抛出异常。但是消息依然被消费：
演示手动ACK
修改消费者，把自动改成手动（去掉之前制造的异常）
生产者不变，再次运行：
运行消费者
然后我们，查看管理界面，发现：
停掉消费者的程序，发现：
这是因为虽然我们设置了手动ACK，但是代码中并没有进行消息确认！所以消息并未被真正消费掉。
当我们关掉这个消费者，消息的状态再次称为Ready
修改代码手动ACK：
这段代码中，第一个参数，表示当前信息的下标索引，第二个表示是否消费当前下标之前的所有下标的数据，这里我们选择false不消费，因为之前的数据不一定被消费成功，所以不能删除掉（消费）。
执行
消息消费成功！
Work-工作模型
工作队列或者竞争消费者模式
在第一篇教程中，我们编写了一个程序，从一个命名队列中发送并接受消息。在这里，我们将创建一个工作队列，在多个工作者之间分配耗时任务。
工作队列，又称任务队列。主要思想就是避免执行资源密集型任务时，必须等待它执行完成。相反我们稍后完成任务，我们将任务封装为消息并将其发送到队列。 在后台运行的工作进程将获取任务并最终执行作业。当你运行许多消费者时，任务将在他们之间共享，但是一个消息只能被一个消费者获取。
这个概念在Web应用程序中特别有用，因为在短的HTTP请求窗口中无法处理复杂的任务。
接下来我们来模拟这个流程：
P：生产者：任务的发布者
C1：消费者，领取任务并且完成任务，假设完成速度较快
C2：消费者2：领取任务并完成任务，假设完成速度慢
生产者
生产者与案例1中的几乎一样：不过这里我们是循环发送50条消息。
public class Send {
private final static String QUEUE_NAME = "work_queue";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 循环发布任务
for (int i = 0; i < 50; i++) {
// 消息内容
String message = "task .. " + i;
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
Thread.sleep(i * 2);
}
// 关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();
}
}消费者1
public class Recver1 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
String QUEUE_NAME = "work_queue";
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false, null);
//接收消息
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
try {
String msg = new String(body);
System.out.println("Recver1：" + msg);
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false);
Thread.sleep(2000);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
};
channel.basicConsume(QUEUE_NAME,false, consumer);
}
}消费者2
public class Recver2 {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
String QUEUE_NAME = "work_queue";
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false, null);
//接收消息
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
try {
String msg = new String(body);
System.out.println("Recver2：" + msg);
channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
};
channel.basicConsume(QUEUE_NAME,false, consumer);
}
}与消费者1基本类似，就是没有设置消费耗时时间。
这里是模拟有些消费者快，有些比较慢。
接下来，两个消费者一同启动，然后发送50条消息：
可以发现，两个消费者各自消费了25条消息，而且各不相同，这就实现了任务的分发。
能者多劳
刚才的实现有问题吗？
-
消费者1比消费者2的效率要低，一次任务的耗时较长
-
然而两人最终消费的消息数量是一样的
-
消费者2大量时间处于空闲状态，消费者1一直忙碌
现在的状态属于是把任务平均分配，正确的做法应该是消费越快的人，消费的越多。
怎么实现呢？
我们可以使用basicQos方法和prefetchCount = 1设置。 这告诉RabbitMQ一次不要向工作人员发送多于一条消息。 或者换句话说，不要向工作人员发送新消息，直到它处理并确认了前一个消息。 相反，它会将其分派给不是仍然忙碌的下一个工作人员。
两个消费者对象中都需添加
再次测试： 
Fanout-广播模型
在广播模式下，消息发送流程是这样的：
-
1） 可以有多个消费者
-
2） 每个消费者有自己的queue（队列）
-
3） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
-
4） 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。
-
5） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
-
6） 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
生产者
两个变化：
-
1） 声明Exchange，不再声明Queue
-
2） 发送消息到Exchange，不再发送到Queue
public class Send {
private final static String EXCHANGE_NAME = "fanout_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明exchange，指定类型为fanout
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
// 消息内容
String message = "Hello everyone";
// 发布消息到Exchange
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes());
System.out.println(" [生产者] Sent '" + message + "'");
channel.close();
connection.close();
}
}消费者1
public class Recv {
private final static String QUEUE_NAME = "fanout_exchange_queue_1";
private final static String EXCHANGE_NAME = "fanout_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者1] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动返回完成
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}要注意代码中：队列需要和交换机绑定
消费者2
public class Recv2 {
private final static String QUEUE_NAME = "fanout_exchange_queue_2";
private final static String EXCHANGE_NAME = "fanout_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者2] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动返回完成
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}测试
我们运行两个消费者，然后发送1条消息：
Direct-定向模型
- 有选择性的接收消息
- 在订阅模式中，生产者发布消息，所有消费者都可以获取所有消息。
- 在路由模式中，我们将添加一个功能 - 我们将只能订阅一部分消息。 例如，我们只能将重要的错误消息引导到日志文件（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。
- 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routing key。
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
生产者
此处我们模拟商品的增删改，发送消息的RoutingKey分别是：insert、update、delete
public class Send {
private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明exchange，指定类型为direct
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
// 消息内容
String message = "商品新增了， id = 1001";
// 发送消息，并且指定routing key 为：insert ,代表新增商品
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "insert", null, message.getBytes());
System.out.println(" [商品服务：] Sent '" + message + "'");
channel.close();
connection.close();
}
}消费者1
我们此处假设消费者1只接收两种类型的消息：更新商品和删除商品。
public class Recv {
private final static String QUEUE_NAME = "direct_exchange_queue_1";
private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。假设此处需要update和delete消息
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "update");
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "delete");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,
byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者1] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动ACK
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}消费者2
我们此处假设消费者1只接收两种类型的消息：更新商品和删除商品。
public class Recv2 {
private final static String QUEUE_NAME = "direct_exchange_queue_2";
private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。订阅 insert、update、delete
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "insert");
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "update");
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "delete");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,
byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者2] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动ACK
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}测试
我们分别发送增、删、改的RoutingKey，发现结果：
Topic-主题模型
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！
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：
`audit.#`：能够匹配`audit.irs.corporate` 或者 `audit.irs`
`audit.*`：只能匹配`audit.irs`
这个例子中，我们将发送所有描述动物的消息。消息将使用由三个字（两个点）组成的routing key发送。路由关键字中的第一个单词将描述速度，第二个颜色和第三个种类：“
我们创建了三个绑定：Q1绑定了绑定键“*.orange.*”，Q2绑定了“*.*.rabbit”和“lazy.＃”。
Q1匹配所有的橙色动物。
Q2匹配关于兔子以及懒惰动物的消息。
练习，生产者发送如下消息，会进入那个队列：
- quick.orange.rabbit
- lazy.orange.elephant
- quick.orange.fox
- lazy.pink.rabbit
- quick.brown.fox
- quick.orange.male.rabbit
- orange
生产者
使用topic类型的Exchange，发送消息的routing key有3种： item.isnert、item.update、item.delete：
public class Send {
private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明exchange，指定类型为topic
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
// 消息内容
String message = "新增商品 : id = 1001";
// 发送消息，并且指定routing key 为：insert ,代表新增商品
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "item.insert", null, message.getBytes());
System.out.println(" [商品服务：] Sent '" + message + "'");
channel.close();
connection.close();
}
}消费者1
我们此处假设消费者1只接收两种类型的消息：更新商品和删除商品
public class Recv {
private final static String QUEUE_NAME = "topic_exchange_queue_1";
private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。需要 update、delete
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.update");
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.delete");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
BasicProperties properties,
byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者1] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动ACK
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}消费者2
我们此处假设消费者2接收所有类型的消息：新增商品，更新商品和删除商品。
/**
* 消费者2
*/
public class Recv2 {
private final static String QUEUE_NAME = "topic_exchange_queue_2";
private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
// 获取到连接
Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
// 获取通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。订阅 insert、update、delete
channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.*");
// 定义队列的消费者
DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
// 获取消息，并且处理，这个方法类似事件监听，如果有消息的时候，会被自动调用
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, BasicProperties properties,
byte[] body) throws IOException {
// body 即消息体
String msg = new String(body);
System.out.println(" [消费者2] received : " + msg + "!");
}
};
// 监听队列，自动ACK
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
}
}五、持久化
如何避免消息丢失？
1） 消费者的手动ACK机制。可以防止业务处理失败。
2） 但是，如果在消费者消费之前，MQ就宕机了，消息就没了。
是可以将消息进行持久化呢？
要将消息持久化，前提是：队列、Exchange都持久化
交换机持久化
队列持久化
消息持久化
测试
分别测试持久化和非持久化：
1、Send给Recv发送50条消息
2、Recv收到一条消息sleep1秒钟，收到前几条消息后立即关闭
3、重启RabbitMQ观察消息是否丢失