RabbitMq的学习和Springboot结合（基础）
微服务一旦拆分，必然涉及到服务之间的相互调用，目前我们服务之间调用采用的都是基于OpenFeign的调用。这种调用中，调用者发起请求后需要等待服务提供者执行业务返回结果后，才能继续执行后面的业务。也就是说调用者在调用过程中处于阻塞状态，因此我们成这种调用方式为同步调用，也可以叫同步通讯。但在很多场景下，我们可能需要采用异步通讯的方式，为什么呢？
我们先来看看什么是同步通讯和异步通讯。如图：
解读：
- 同步通讯：就如同打视频电话，双方的交互都是实时的。因此同一时刻你只能跟一个人打视频电话。
- 异步通讯：就如同发微信聊天，双方的交互不是实时的，你不需要立刻给对方回应。因此你可以多线操作，同时跟多人聊天。
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。发微信可以同时与多个人收发微信，但是往往响应会有延迟。
所以，如果我们的业务需要实时得到服务提供方的响应，则应该选择同步通讯（同步调用）。而如果我们追求更高的效率，并且不需要实时响应，则应该选择异步通讯（异步调用）。
同步调用的方式我们已经学过了，之前的OpenFeign调用就是。但是：
- 异步调用又该如何实现？
- 哪些业务适合用异步调用来实现呢？
通过今天的学习你就能明白这些问题了。
1.初识MQ
1.1.同步调用
之前说过，我们现在基于OpenFeign的调用都属于是同步调用，那么这种方式存在哪些问题呢？
举个例子，我们以昨天留给大家作为作业的余额支付功能为例来分析，首先看下整个流程：
目前我们采用的是基于OpenFeign的同步调用，也就是说业务执行流程是这样的：
- 支付服务需要先调用用户服务完成余额扣减
- 然后支付服务自己要更新支付流水单的状态
- 然后支付服务调用交易服务，更新业务订单状态为已支付
三个步骤依次执行。
这其中就存在3个问题：
第一，拓展性差
我们目前的业务相对简单，但是随着业务规模扩大，产品的功能也在不断完善。
在大多数电商业务中，用户支付成功后都会以短信或者其它方式通知用户，告知支付成功。假如后期产品经理提出这样新的需求，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入通知用户的业务？
某些电商项目中，还会有积分或金币的概念。假如产品经理提出需求，用户支付成功后，给用户以积分奖励或者返还金币，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入积分业务、返还金币业务？
。。。
最终你的支付业务会越来越臃肿：
也就是说每次有新的需求，现有支付逻辑都要跟着变化，代码经常变动，不符合开闭原则，拓展性不好。
第二，性能下降
由于我们采用了同步调用，调用者需要等待服务提供者执行完返回结果后，才能继续向下执行，也就是说每次远程调用，调用者都是阻塞等待状态。最终整个业务的响应时长就是每次远程调用的执行时长之和：
假如每个微服务的执行时长都是50ms，则最终整个业务的耗时可能高达300ms，性能太差了。
第三，级联失败
由于我们是基于OpenFeign调用交易服务、通知服务。当交易服务、通知服务出现故障时，整个事务都会回滚，交易失败。
这其实就是同步调用的级联失败问题。
但是大家思考一下，我们假设用户余额充足，扣款已经成功，此时我们应该确保支付流水单更新为已支付，确保交易成功。毕竟收到手里的钱没道理再退回去吧
。
因此，这里不能因为短信通知、更新订单状态失败而回滚整个事务。
综上，同步调用的方式存在下列问题：
- 拓展性差
- 性能下降
- 级联失败
而要解决这些问题，我们就必须用异步调用的方式来代替同步调用。
1.2.异步调用
异步调用方式其实就是基于消息通知的方式，一般包含三个角色：
- 消息发送者：投递消息的人，就是原来的调用方
- 消息Broker：管理、暂存、转发消息，你可以把它理解成微信服务器
- 消息接收者：接收和处理消息的人，就是原来的服务提供方
在异步调用中，发送者不再直接同步调用接收者的业务接口，而是发送一条消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从消息Broker那里订阅消息。每当发送方发送消息后，接受者都能获取消息并处理。
这样，发送消息的人和接收消息的人就完全解耦了。
还是以余额支付业务为例：
除了扣减余额、更新支付流水单状态以外，其它调用逻辑全部取消。而是改为发送一条消息到Broker。而相关的微服务都可以订阅消息通知，一旦消息到达Broker，则会分发给每一个订阅了的微服务，处理各自的业务。
假如产品经理提出了新的需求，比如要在支付成功后更新用户积分。支付代码完全不用变更，而仅仅是让积分服务也订阅消息即可：
不管后期增加了多少消息订阅者，作为支付服务来讲，执行问扣减余额、更新支付流水状态后，发送消息即可。业务耗时仅仅是这三部分业务耗时，仅仅100ms，大大提高了业务性能。
另外，不管是交易服务、通知服务，还是积分服务，他们的业务与支付关联度低。现在采用了异步调用，解除了耦合，他们即便执行过程中出现了故障，也不会影响到支付服务。
综上，异步调用的优势包括：
- 耦合度更低
- 性能更好
- 业务拓展性强
- 故障隔离，避免级联失败
当然，异步通信也并非完美无缺，它存在下列缺点：
- 完全依赖于Broker的可靠性、安全性和性能
- 架构复杂，后期维护和调试麻烦
1.3.技术选型
消息Broker，目前常见的实现方案就是消息队列（MessageQueue），简称为MQ.
目比较常见的MQ实现：
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比：
| 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
据统计，目前国内消息队列使用最多的还是RabbitMQ，再加上其各方面都比较均衡，稳定性也好，因此我们课堂上选择RabbitMQ来学习。
2.RabbitMQ
RabbitMQ是基于Erlang语言开发的开源消息通信中间件，官网地址：
Messaging that just works — RabbitMQ
接下来，我们就学习它的基本概念和基础用法。
2.1.安装
我们同样基于Docker来安装RabbitMQ，使用下面的命令即可：
docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=azwnini \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
-v mq-plugins:/plugins \
--name mq \
--hostname mq \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
--network hmall \
-d \
rabbitmq:3.8-management
如果拉取镜像困难的话，可以使用课前资料给大家准备的镜像，利用docker load命令加载：
可以看到在安装命令中有两个映射的端口：
- 15672：RabbitMQ提供的管理控制台的端口
- 5672：RabbitMQ的消息发送处理接口
安装完成后，我们访问 http://192.168.150.101:15672即可看到管理控制台。首次访问需要登录，默认的用户名和密码在配置文件中已经指定了。
登录后即可看到管理控制台总览页面：
RabbitMQ对应的架构如图：
其中包含几个概念：
**publisher**：生产者，也就是发送消息的一方**consumer**：消费者，也就是消费消息的一方**queue**：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理**exchange**：交换机，负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。**virtual host**：虚拟主机，起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立，有各自的exchange、queue
上述这些东西都可以在RabbitMQ的管理控制台来管理，下一节我们就一起来学习控制台的使用。
2.2.收发消息
2.2.1.交换机
我们打开Exchanges选项卡，可以看到已经存在很多交换机：
我们点击任意交换机，即可进入交换机详情页面。仍然会利用控制台中的publish message 发送一条消息：
这里是由控制台模拟了生产者发送的消息。由于没有消费者存在，最终消息丢失了，这样说明交换机没有存储消息的能力。
2.2.2.队列
我们打开Queues选项卡，新建一个队列：
命名为hello.queue1：
再以相同的方式，创建一个队列，密码为hello.queue2，最终队列列表如下：
此时，我们再次向amq.fanout交换机发送一条消息。会发现消息依然没有到达队列！！
怎么回事呢？
发送到交换机的消息，只会路由到与其绑定的队列，因此仅仅创建队列是不够的，我们还需要将其与交换机绑定。
2.2.3.绑定关系
点击Exchanges选项卡，点击amq.fanout交换机，进入交换机详情页，然后点击Bindings菜单，在表单中填写要绑定的队列名称：
相同的方式，将hello.queue2也绑定到改交换机。
最终，绑定结果如下：
2.2.4.发送消息
再次回到exchange页面，找到刚刚绑定的amq.fanout，点击进入详情页，再次发送一条消息：
回到Queues页面，可以发现hello.queue中已经有一条消息了：
点击队列名称，进入详情页，查看队列详情，这次我们点击get message：
可以看到消息到达队列了：
这个时候如果有消费者监听了MQ的hello.queue1或hello.queue2队列，自然就能接收到消息了。
2.3.数据隔离
2.3.1.用户管理
点击Admin选项卡，首先会看到RabbitMQ控制台的用户管理界面：
这里的用户都是RabbitMQ的管理或运维人员。目前只有安装RabbitMQ时添加的azwnini这个用户。仔细观察用户表格中的字段，如下：
Name：azwnini，也就是用户名Tags：administrator，说明azwnini用户是超级管理员，拥有所有权限Can access virtual host：/，可以访问的virtual host，这里的/是默认的virtual host
对于小型企业而言，出于成本考虑，我们通常只会搭建一套MQ集群，公司内的多个不同项目同时使用。这个时候为了避免互相干扰， 我们会利用virtual host的隔离特性，将不同项目隔离。一般会做两件事情：
- 给每个项目创建独立的运维账号，将管理权限分离。
- 给每个项目创建不同的
virtual host，将每个项目的数据隔离。
比如，我们给黑马商城创建一个新的用户，命名为hmall：
你会发现此时hmall用户没有任何virtual host的访问权限：
别急，接下来我们就来授权。
2.3.2.virtual host
我们先退出登录：
切换到刚刚创建的hmall用户登录，然后点击Virtual Hosts菜单，进入virtual host管理页：
可以看到目前只有一个默认的virtual host，名字为 /。
我们可以给黑马商城项目创建一个单独的virtual host，而不是使用默认的/。
创建完成后如图：
由于我们是登录hmall账户后创建的virtual host，因此回到users菜单，你会发现当前用户已经具备了对/hmall这个virtual host的访问权限了：
此时，点击页面右上角的virtual host下拉菜单，切换virtual host为 /hmall：
然后再次查看queues选项卡，会发现之前的队列已经看不到了：
这就是基于virtual host 的隔离效果。
3.SpringAMQP
将来我们开发业务功能的时候，肯定不会在控制台收发消息，而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了AMQP协议，因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循AMQP协议收发消息，都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。
但是，RabbitMQ官方提供的Java客户端编码相对复杂，一般生产环境下我们更多会结合Spring来使用。而Spring的官方刚好基于RabbitMQ提供了这样一套消息收发的模板工具：SpringAMQP。并且还基于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
这一章我们就一起学习一下，如何利用SpringAMQP实现对RabbitMQ的消息收发。
3.1.导入Demo工程
在课前资料给大家提供了一个Demo工程，方便我们学习SpringAMQP的使用：
将其复制到你的工作空间，然后用Idea打开，项目结构如图：
包括三部分：
- mq-demo：父工程，管理项目依赖
- publisher：消息的发送者
- consumer：消息的消费者
在mq-demo这个父工程中，已经配置好了SpringAMQP相关的依赖：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0modelVersion>
<groupId>cn.azwnini.demogroupId>
<artifactId>mq-demoartifactId>
<version>1.0-SNAPSHOTversion>
<modules>
<module>publishermodule>
<module>consumermodule>
modules>
<packaging>pompackaging>
<parent>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
<version>2.7.12version>
<relativePath/>
parent>
<properties>
<maven.compiler.source>8maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8maven.compiler.target>
properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqpartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
dependency>
dependencies>
project>
因此，子工程中就可以直接使用SpringAMQP了。
3.2.快速入门
在之前的案例中，我们都是经过交换机发送消息到队列，不过有时候为了测试方便，我们也可以直接向队列发送消息，跳过交换机。
在入门案例中，我们就演示这样的简单模型，如图：
也就是：
- publisher直接发送消息到队列
- 消费者监听并处理队列中的消息
:::warning
注意：这种模式一般测试使用，很少在生产中使用。
:::
为了方便测试，我们现在控制台新建一个队列：simple.queue
添加成功：
接下来，我们就可以利用Java代码收发消息了。
3.1.1.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 # 你的虚拟机IP
port: 5672 # 端口
virtual-host: /hmall # 虚拟主机
username: hmall # 用户名
password: 123 # 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 com.azwnini.publisher.amqp;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
@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);
}
}
打开控制台，可以看到消息已经发送到队列中：
接下来，我们再来实现消息接收。
3.1.2.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 # 你的虚拟机IP
port: 5672 # 端口
virtual-host: /hmall # 虚拟主机
username: hmall # 用户名
password: 123 # 密码
然后在consumer服务的com.azwnini.consumer.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：
package com.azwnini.consumer.listener;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class SpringRabbitListener {
// 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息
// 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。
// 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
}
}
3.1.3.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。最终consumer收到消息：
3.3.WorkQueues模型
Work 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，消息处理的速度就能大大提高了。
接下来，我们就来模拟这样的场景。
首先，我们在控制台创建一个新的队列，命名为work.queue：
3.3.1.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，每20毫秒发送一次，相当于每秒发送50条消息
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
Thread.sleep(20);
}
}
3.3.2.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 = "work.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 = "work.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);
}
注意到这两消费者，都设置了Thead.sleep，模拟任务耗时：
- 消费者1 sleep了20毫秒，相当于每秒钟处理50个消息
- 消费者2 sleep了200毫秒，相当于每秒处理5个消息
3.3.3.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。
最终结果如下：
消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:06:00.869555300
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:06:00.884518
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:06:00.907454400
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:06:00.953332100
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:06:00.997867300
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:06:01.042178700
消费者2........接收到消息：【hello, message_3】21:06:01.086478800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:06:01.087476600
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:06:01.132578300
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:06:01.175851200
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:06:01.218533400
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:06:01.261322900
消费者2........接收到消息：【hello, message_5】21:06:01.287003700
消费者1接收到消息：【hello, message_20】21:06:01.304412400
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:06:01.349950100
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:06:01.394533900
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:06:01.439876500
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:06:01.482937800
消费者2........接收到消息：【hello, message_7】21:06:01.488977100
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:06:01.526409300
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:06:01.572148
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:06:01.618264800
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:06:01.660780600
消费者2........接收到消息：【hello, message_9】21:06:01.689189300
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:06:01.705261
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:06:01.746927300
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:06:01.789835
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:06:01.834393100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:06:01.875312100
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:06:01.889969500
消费者1接收到消息：【hello, message_48】21:06:01.920702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_13】21:06:02.090725900
消费者2........接收到消息：【hello, message_15】21:06:02.293060600
消费者2........接收到消息：【hello, message_17】21:06:02.493748
消费者2........接收到消息：【hello, message_19】21:06:02.696635100
消费者2........接收到消息：【hello, message_21】21:06:02.896809700
消费者2........接收到消息：【hello, message_23】21:06:03.099533400
消费者2........接收到消息：【hello, message_25】21:06:03.301446400
消费者2........接收到消息：【hello, message_27】21:06:03.504999100
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:06:03.705702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_31】21:06:03.906601200
消费者2........接收到消息：【hello, message_33】21:06:04.108118500
消费者2........接收到消息：【hello, message_35】21:06:04.308945400
消费者2........接收到消息：【hello, message_37】21:06:04.511547700
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:06:04.714038400
消费者2........接收到消息：【hello, message_41】21:06:04.916192700
消费者2........接收到消息：【hello, message_43】21:06:05.116286400
消费者2........接收到消息：【hello, message_45】21:06:05.318055100
消费者2........接收到消息：【hello, message_47】21:06:05.520656400
消费者2........接收到消息：【hello, message_49】21:06:05.723106700
可以看到消费者1和消费者2竟然每人消费了25条消息：
- 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。导致1个消费者空闲，另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力，最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。
3.3.4.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
再次测试，发现结果如下：
消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:12:51.659664200
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:12:51.680610
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:12:51.703625
消费者1接收到消息：【hello, message_3】21:12:51.724330100
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:12:51.746651100
消费者1接收到消息：【hello, message_5】21:12:51.768401400
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:12:51.790511400
消费者1接收到消息：【hello, message_7】21:12:51.812559800
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:12:51.834500600
消费者1接收到消息：【hello, message_9】21:12:51.857438800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:12:51.880379600
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:12:51.899327100
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:12:51.922828400
消费者1接收到消息：【hello, message_13】21:12:51.945617400
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:12:51.968942500
消费者1接收到消息：【hello, message_15】21:12:51.992215400
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:12:52.013325600
消费者1接收到消息：【hello, message_17】21:12:52.035687100
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:12:52.058188
消费者1接收到消息：【hello, message_19】21:12:52.081208400
消费者2........接收到消息：【hello, message_20】21:12:52.103406200
消费者1接收到消息：【hello, message_21】21:12:52.123827300
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:12:52.146165100
消费者1接收到消息：【hello, message_23】21:12:52.168828300
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:12:52.191769500
消费者1接收到消息：【hello, message_25】21:12:52.214839100
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:12:52.238998700
消费者1接收到消息：【hello, message_27】21:12:52.259772600
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:12:52.284131800
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:12:52.306190600
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:12:52.325315800
消费者1接收到消息：【hello, message_31】21:12:52.347012500
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:12:52.368508600
消费者1接收到消息：【hello, message_33】21:12:52.391785100
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:12:52.416383800
消费者1接收到消息：【hello, message_35】21:12:52.439019
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:12:52.461733900
消费者1接收到消息：【hello, message_37】21:12:52.485990
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:12:52.509219900
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:12:52.523683400
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:12:52.547412100
消费者1接收到消息：【hello, message_41】21:12:52.571191800
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:12:52.593024600
消费者1接收到消息：【hello, message_43】21:12:52.616731800
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:12:52.640317
消费者1接收到消息：【hello, message_45】21:12:52.663111100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:12:52.686727
消费者1接收到消息：【hello, message_47】21:12:52.709266500
消费者2........接收到消息：【hello, message_48】21:12:52.725884900
消费者1接收到消息：【hello, message_49】21:12:52.746299900
可以发现，由于消费者1处理速度较快，所以处理了更多的消息；消费者2处理速度较慢，只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右，大大提升。
正所谓能者多劳，这样充分利用了每一个消费者的处理能力，可以有效避免消息积压问题。
3.3.5.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
3.4.交换机类型
在之前的两个测试案例中，都没有交换机，生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机，消息发送的模式会有很大变化：
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，不再发送消息到队列中，而是发给交换机
- Exchange：交换机，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。
- Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
- Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
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！
交换机的类型有四种：
- Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机
- Direct：订阅，基于RoutingKey（路由key）发送给订阅了消息的队列
- Topic：通配符订阅，与Direct类似，只不过RoutingKey可以使用通配符
- Headers：头匹配，基于MQ的消息头匹配，用的较少。
课堂中，我们讲解前面的三种交换机模式。
3.5.Fanout交换机
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
- 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：
- 创建一个名为
hmall.fanout的交换机，类型是Fanout - 创建两个队列
fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机hmall.fanout
3.5.1.声明队列和交换机
在控制台创建队列fanout.queue1:
在创建一个队列fanout.queue2：
然后再创建一个交换机：
然后绑定两个队列到交换机：
3.5.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：
@Test
public void testFanoutExchange() {
// 交换机名称
String exchangeName = "hmall.fanout";
// 消息
String message = "hello, everyone!";
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
3.5.3.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 + "】");
}
3.5.4.总结
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
3.6.Direct交换机
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
案例需求如图：
- 声明一个名为
hmall.direct的交换机 - 声明队列
direct.queue1，绑定hmall.direct，bindingKey为blud和red - 声明队列
direct.queue2，绑定hmall.direct，bindingKey为yellow和red - 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
hmall.direct发送消息
3.6.1.声明队列和交换机
首先在控制台声明两个队列direct.queue1和direct.queue2，这里不再展示过程：
然后声明一个direct类型的交换机，命名为hmall.direct:
然后使用red和blue作为key，绑定direct.queue1到hmall.direct：
同理，使用red和yellow作为key，绑定direct.queue2到hmall.direct，步骤略，最终结果：
3.6.2.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：
@RabbitListener(queues = "direct.queue1")
public void listenDirectQueue1(String msg) {
System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "direct.queue2")
public void listenDirectQueue2(String msg) {
System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
3.6.3.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 = "hmall.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);
}
由于使用的red这个key，所以两个消费者都收到了消息：
我们再切换为blue这个key：
@Test
public void testSendDirectExchange() {
// 交换机名称
String exchangeName = "hmall.direct";
// 消息
String message = "最新报道，哥斯拉是居民自治巨型气球，虚惊一场！";
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "blue", message);
}
你会发现，只有消费者1收到了消息：
3.6.4.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
3.7.Topic交换机
3.7.1.说明
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BindingKey 的时候使用通配符！
BindingKey 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.spuitem.*：只能匹配item.spu
图示：
假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种：
china.news代表有中国的新闻消息；china.weather代表中国的天气消息；japan.news则代表日本新闻japan.weather代表日本的天气消息；
解释：
topic.queue1：绑定的是china.#，凡是以china.开头的routing key都会被匹配到，包括：china.newschina.weather
topic.queue2：绑定的是#.news，凡是以.news结尾的routing key都会被匹配。包括:china.newsjapan.news
接下来，我们就按照上图所示，来演示一下Topic交换机的用法。
首先，在控制台按照图示例子创建队列、交换机，并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下：
3.7.2.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 = "hmall.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);
}
3.7.3.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：
@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){
System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){
System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
3.7.4.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
3.8.声明队列和交换机
在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时，队列和交换机是程序员定义的，将来项目上线，又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来，交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。
因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在，如果不存在自动创建。
3.8.1.基本API
SpringAMQP提供了一个Queue类，用来创建队列：
SpringAMQP还提供了一个Exchange接口，来表示所有不同类型的交换机：
我们可以自己创建队列和交换机，不过SpringAMQP还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程：
而在绑定队列和交换机时，则需要使用BindingBuilder来创建Binding对象：
3.8.2.fanout示例
在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：
package com.azwnini.consumer.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("hmall.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);
}
}
3.8.2.direct示例
direct模式由于要绑定多个KEY，会非常麻烦，每一个Key都要编写一个binding：
package com.azwnini.consumer.config;
import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class DirectConfig {
/**
* 声明交换机
* @return Direct类型交换机
*/
@Bean
public DirectExchange directExchange(){
return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();
}
/**
* 第1个队列
*/
@Bean
public Queue directQueue1(){
return new Queue("direct.queue1");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");
}
/**
* 第2个队列
*/
@Bean
public Queue directQueue2(){
return new Queue("direct.queue2");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");
}
}
3.8.4.基于注解声明
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。
例如，我们同样声明Direct模式的交换机和队列：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
是不是简单多了。
再试试Topic模式：
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
3.9.消息转换器
Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object：
而在数据传输时，它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。
3.9.1.测试默认转换器
1）创建测试队列
首先，我们在consumer服务中声明一个新的配置类：
利用@Bean的方式创建一个队列，
具体代码：
package com.azwnini.consumer.config;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MessageConfig {
@Bean
public Queue objectQueue() {
return new Queue("object.queue");
}
}
注意，这里我们先不要给这个队列添加消费者，我们要查看消息体的格式。
重启consumer服务以后，该队列就会被自动创建出来了：
2）发送消息
我们在publisher模块的SpringAmqpTest中新增一个消息发送的代码，发送一个Map对象：
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
// 准备消息
Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
msg.put("name", "柳岩");
msg.put("age", 21);
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("object.queue", msg);
}
发送消息后查看控制台：
可以看到消息格式非常不友好。
3.9.2.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：
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.dataformatgroupId>
<artifactId>jackson-dataformat-xmlartifactId>
<version>2.9.10version>
dependency>
注意，如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖，则无需再次引入Jackson依赖。
配置消息转换器，在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可：
@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
// 1.定义消息转换器
Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
// 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
return jackson2JsonMessageConverter;
}
消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。
此时，我们到MQ控制台删除object.queue中的旧的消息。然后再次执行刚才的消息发送的代码，到MQ的控制台查看消息结构：
3.9.3.消费者接收Object
我们在consumer服务中定义一个新的消费者，publisher是用Map发送，那么消费者也一定要用Map接收，格式如下：
@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
System.out.println("消费者接收到object.queue消息：【" + msg + "】");
}