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。
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自动声明队列、交换机及其绑定关系
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基于注解的监听器模式,异步接收消息
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封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息
<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>
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:
@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); } }
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
@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 + "】"); }
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。
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); } }
@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。
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。
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
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
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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)
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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:
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Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列
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Direct:定向,把消息交给符合指定routing key 的队列
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Topic:通配符,把消息交给符合routing pattern(路由模式) 的队列
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Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化
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Queue:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。
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1) 可以有多个队列
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2) 每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
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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
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4) 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
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5) 订阅队列的消费者都能拿到消息
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创建一个交换机 itcast.fanout,类型是Fanout
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创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机itcast.fanout
@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); } }
@Test public void testFanoutExchange() { // 队列名称 String exchangeName = "itcast.fanout"; // 消息 String message = "hello, everyone!"; rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message); }
@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?
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接收publisher发送的消息
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将消息按照规则路由到与之绑定的队列
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不能缓存消息,路由失败,消息丢失
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Queue
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FanoutExchange
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Binding
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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
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利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
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在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2
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在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息
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 + "】"); }
@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); }
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Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
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Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
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如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似
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@Queue
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@Exchange
#
: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
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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
实现思路如下:
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并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
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在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2
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在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息
/** * 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); }
@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 + "】"); }
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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
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#
:代表0个或多个词 -
*
:代表1个词
如果我想分别消费减轻消息队列压力,并且使用topic的特性呢?
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数据体积过大
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有安全漏洞
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可读性差
我们来测试一下。
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<String,Object> msg = new HashMap<>(); msg.put("name", "Jack"); msg.put("age", 21); // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg); }
发送消息后查看控制台:
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖:
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId> <version>2.9.10</version> </dependency>
在启动类中添加一个Bean即可:
@Bean public MessageConverter jsonMessageConverter(){ return new Jackson2JsonMessageConverter(); }