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微服务中间件 RabbitMq学习

news 文章来源：https://blog.csdn.net/lingxiyizhi_ljx/article/details/135954506 2025/5/15 1:42:51

1、为什么需要Mq

例如在用户注册业务中，用户注册成功后

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；

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。虽然并性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。

2、Mq的优缺点

优点：

1、应用解耦：每个服务都可以灵活插拔，可替换，服务没有直接调用，不存在级联失败问题

2、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

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。

秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

3、吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

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

3、常用的Mq对比

`ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka`

1、ActiveMQ，性能不是很好，因此在高并发的场景下，直接被pass掉了。它的Api很完善，在中小型互联网公司可以去使用。
2、kafka，主要强调高性能，如果对业务需要可靠性消息的投递的时候。那么就不能够选择kafka了。但是如果做一些日志收集呢，kafka还是很好的。因为kafka的性能是十分好的。
3、RocketMQ，它的特点非常好。它高性能、满足可靠性、分布式事物、支持水平扩展、上亿级别的消息堆积、主从之间的切换等等。MQ的所有优点它基本都满足。但是它最大的缺点：商业版收费。因此它有许多功能是不对外提供的。

4、RabbitMQ安装

mac 可参考Mac RabbitMQ安装_mac安装rabbitmq-CSDN博客

其他版本也可搜索后按步骤安装，或者使用docker镜像安装

5、基础概念

RabbitMQ中的一些角色：

publisher：生产者
consumer：消费者
exchange个：交换机，负责消息路由
queue：队列，存储消息
virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

生产者发送消息流程：
1、生产者和Broker建立TCP连接。
2、生产者和Broker建立通道。
3、生产者通过通道消息发送给Broker，由Exchange将消息进行转发。
4、Exchange将消息转发到指定的Queue（队列）

消费者接收消息流程：
1、消费者和Broker建立TCP连接
2、消费者和Broker建立通道
3、消费者监听指定的Queue（队列）
4、当有消息到达Queue时Broker默认将消息推送给消费者。
5、消费者接收到消息。
6、ack回复

6、代码实现

官方的API实现消息接收和发送比较繁琐，SpringAMQP则是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

1、导入依赖，发送方和接收方都导入

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

2、配置MQ地址，在publisher和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

3、发送方使用RabbitTemplate发送消息

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 {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic 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);}
}

4、接收方使用@RabbitListener注解接收消息

package cn.itcast.mq.listener;import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class SpringRabbitListener {// 表明需要监听的队列名称，可自动装配下述参数msg@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");}
}

说明：消息一旦被消费就会从队列中删除(只能读取一次)，RabbitMQ没有消息回溯功能。

7、WorkQueue工作队列

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，提高处理速度。

我们已经知道消息读取后即会从队列中删除，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。

/*** 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);// 控制1s发送50条消息Thread.sleep(20);}
}// 两个消费者绑定到同一个队列
@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());// 模拟不同消费者处理能力差异Thread.sleep(20);
}// 两个消费者绑定到同一个队列
@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());// 模拟不同消费者处理能力差异Thread.sleep(200);
}

默认情况下消息会被平均分配给了每个消费者，，并没有考虑到消费者的处理能力

由于RabbitMQ采取的是消息预取机制，当有消息发送过来时会将消息都投递给消费者。

我们可以修改consumer服务的application.yml文件，设置preFetch参数，控制预取消息的上限：

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

8、发布订阅模式

发布订阅模式与之前案例的区别就是允许将同一消息发送给多个消费者。

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。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！

1、Fanout广播

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

可以有多个队列
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
订阅队列的消费者都能拿到消息

声明2个交换机和队列，然后绑定

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*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机* 注意参数名fanoutQueue1，spring会自动装配*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机* 注意参数名fanoutQueue2，spring会自动装配*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}

发送方指明交换机

@Test
public void testFanoutExchange() {// 队列名称String exchangeName = "itcast.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";// 中间参数后期有用，暂时不用写rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

接收方

// 绑定队列
@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}// 绑定队列
@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

2、Direct路由

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

消息发送方，指明交换机和routing key

@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.direct";// 消息String message = "hello red";// 发送消息，通过中间参数指定key值rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，需要声明多个，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 + "】");
}

bindings = @QueueBinding():声明并绑定关系
value = @Queue():队列名称
exchange = @Exchange():交换机名称，发布订阅模式
key = {}:指定路由key

只有绑定了对应key的才能接收到消息

3、Topic主题

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：

china.#：能够匹配china.spu.nb 或者 item.spu

china.*：只能匹配china.spu

发送方

/*** 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);
}

接收方

@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 + "】");
}

9、消息转换器

在SpringAMQP的发送消息中，发送接收消息的类型是Object,也就是说我们可以发送任意对象类型的消息，SpringAMQP会帮我们序列化为字节后发送，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化

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

可以使用JSON方式来做序列化和反序列化

引入jackson依赖

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>

在配置类或启动类中声明一个序列化转换类

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

10、消息确认

就是发送方确认消息发送成功，接收方接收成功后，可以执行回调函数

配置文件开启回调

rabbitmq:host: 127.0.0.1port: 5672username: rootpassword: root#虚拟host 可以不设置,使用server默认hostvirtual-host: JCcccHost#消息确认配置项#确认消息已发送到交换机(Exchange)publisher-confirms: true#确认消息已发送到队列(Queue)publisher-returns: true

设置回调函数

import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CorrelationData;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class RabbitConfig {@Beanpublic RabbitTemplate createRabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory){RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate();rabbitTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);//设置开启Mandatory,才能触发回调函数,无论消息推送结果怎么样都强制调用回调函数rabbitTemplate.setMandatory(true);rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {@Overridepublic void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {System.out.println("ConfirmCallback:     "+"相关数据："+correlationData);System.out.println("ConfirmCallback:     "+"确认情况："+ack);System.out.println("ConfirmCallback:     "+"原因："+cause);}});rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() {@Overridepublic void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) {System.out.println("ReturnCallback:     "+"消息："+message);System.out.println("ReturnCallback:     "+"回应码："+replyCode);System.out.println("ReturnCallback:     "+"回应信息："+replyText);System.out.println("ReturnCallback:     "+"交换机："+exchange);System.out.println("ReturnCallback:     "+"路由键："+routingKey);}});return rabbitTemplate;}
}

消费方消息确认

和生产者的消息确认机制不同，因为消息接收本来就是在监听消息，符合条件的消息就会消费下来。

所以，消息接收的确认机制主要存在三种模式：
1、自动确认，这也是默认的消息确认情况。 AcknowledgeMode.NONE
RabbitMQ成功将消息发出（即将消息成功写入TCP Socket）中立即认为本次投递已经被正确处理，不管消费者端是否成功处理本次投递。
所以这种情况如果消费端消费逻辑抛出异常，也就是消费端没有处理成功这条消息，那么就相当于丢失了消息。
一般这种情况我们都是使用try catch捕捉异常后，打印日志用于追踪数据，这样找出对应数据再做后续处理。

2、根据情况确认，这个不做介绍

3、手动确认，这个比较关键，也是我们配置接收消息确认机制时，多数选择的模式。
消费者收到消息后，手动调用basic.ack/basic.nack/basic.reject后，RabbitMQ收到这些消息后，才认为本次投递成功。
basic.ack用于肯定确认
basic.nack用于否定确认（注意：这是AMQP 0-9-1的RabbitMQ扩展）
basic.reject用于否定确认，但与basic.nack相比有一个限制：一次只能拒绝单条消息

消费者端以上的3``个方法都表示消息已经被正确投递，但是basic.ack表示消息已经被正确处理。
而basic.nack,basic.reject表示没有被正确处理：

着重讲下reject，因为有时候一些场景是需要重新入列的。

channel.basicReject(deliveryTag, true); 拒绝消费当前消息，如果第二参数传入true，就是将数据重新丢回队列里，那么下次还会消费这消息。设置false，就是告诉服务器，我已经知道这条消息数据了，因为一些原因拒绝它，而且服务器把这个消息丢掉就行，下次不想再消费这条消息了。

使用拒绝后重新入列这个确认模式要谨慎，因为一般都是出现异常的时候，catch异常再拒绝入列，选择是否重入列。

但是如果使用不当会导致一些每次都被你重入列的消息一直消费-入列-消费-入列这样循环，会导致消息积压。

nack，这个也是相当于设置不消费某条消息。

channel.basicNack(deliveryTag, false, true);

第一个参数依然是当前消息到的数据的唯一id;
第二个参数是指是否针对多条消息；如果是true，也就是说一次性针对当前通道的消息的tagID小于当前这条消息的，都拒绝确认。
第三个参数是指是否重新入列，也就是指不确认的消息是否重新丢回到队列里面去。

同样使用不确认后重新入列这个确认模式要谨慎，因为这里也可能因为考虑不周出现消息一直被重新丢回去的情况，导致积压。

import com.elegant.rabbitmqconsumer.receiver.MyAckReceiver;
import org.springframework.amqp.core.AcknowledgeMode;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.CachingConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.SimpleMessageListenerContainer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class MessageListenerConfig {@Autowiredprivate CachingConnectionFactory connectionFactory;@Autowiredprivate MyAckReceiver myAckReceiver;//消息接收处理类@Beanpublic SimpleMessageListenerContainer simpleMessageListenerContainer() {SimpleMessageListenerContainer container = new SimpleMessageListenerContainer(connectionFactory);container.setConcurrentConsumers(1);container.setMaxConcurrentConsumers(1);// RabbitMQ默认是自动确认，这里改为手动确认消息container.setAcknowledgeMode(AcknowledgeMode.MANUAL); //设置一个队列container.setQueueNames("TestDirectQueue");//如果同时设置多个如下： 前提是队列都是必须已经创建存在的//  container.setQueueNames("TestDirectQueue","TestDirectQueue2","TestDirectQueue3");//另一种设置队列的方法,如果使用这种情况,那么要设置多个,就使用addQueues//container.setQueues(new Queue("TestDirectQueue",true));//container.addQueues(new Queue("TestDirectQueue2",true));//container.addQueues(new Queue("TestDirectQueue3",true));container.setMessageListener(myAckReceiver);return container;}
}

import com.rabbitmq.client.Channel;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.listener.api.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Componentpublic class MyAckReceiver implements ChannelAwareMessageListener {@Overridepublic void onMessage(Message message, Channel channel) throws Exception {long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();try {//因为传递消息的时候用的map传递,所以将Map从Message内取出需要做些处理String msg = message.toString();String[] msgArray = msg.split("'");//可以点进Message里面看源码,单引号直接的数据就是我们的map消息数据Map<String, String> msgMap = mapStringToMap(msgArray[1].trim(),3);String messageId=msgMap.get("messageId");String messageData=msgMap.get("messageData");String createTime=msgMap.get("createTime");System.out.println("  MyAckReceiver  messageId:"+messageId+"  messageData:"+messageData+"  createTime:"+createTime);System.out.println("消费的主题消息来自："+message.getMessageProperties().getConsumerQueue());channel.basicAck(deliveryTag, true); //第二个参数，手动确认可以被批处理，当该参数为 true 时，则可以一次性确认 delivery_tag 小于等于传入值的所有消息
//			channel.basicReject(deliveryTag, true);//第二个参数，true会重新放回队列，所以需要自己根据业务逻辑判断什么时候使用拒绝} catch (Exception e) {channel.basicReject(deliveryTag, false);e.printStackTrace();}}//{key=value,key=value,key=value} 格式转换成mapprivate Map<String, String> mapStringToMap(String str,int entryNum ) {str = str.substring(1, str.length() - 1);String[] strs = str.split(",",entryNum);Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();for (String string : strs) {String key = string.split("=")[0].trim();String value = string.split("=")[1];map.put(key, value);}return map;}
}

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