MQ引言

何为MQ？

MQ(Message Queue) : 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。

MQ的作用

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。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。

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。

流量削峰

如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。

使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

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：

可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单直接丢弃
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）

用户发送请求，服务器接收后，首先写入消息队列，若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。

消息分发

多个服务对数据感兴趣，只需监听同一类消息即可处理。

例如A产生数据，B对数据感兴趣。如果没有消息队列A每次处理完需要调用一下B服务。过了一段时间C对数据也感性，A就需要改代码，调用B服务，调用C服务。只要有服务需要，A服务都要改动代码，没有便捷性。

加入消息队列后，A只需发送一次信息，B对消息感兴趣，只需监听信息。同样的C感兴趣，也只需监听信息。A服务作为基础服务则不须改动。

异步消息

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. 串行方式 2. 并行方式

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。这样就产生一个问题，邮件，短信并不是用户必须要等待其响应，这就浪费了大部分时间到响应请求上。

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。并行方式相较于串行能略微提高处理的时间。

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，并行方式使用时间100ms。虽然并行已经提高处理时间，但是，前面说过，邮件和短信的响应对正常访问网站无影响，客户端没有必要等其发送完成才显示注册成功，应该是写入数据库后即刻返回。

消息队列: 引入消息队列后，把发送邮件，短信这些不必要等待响应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)，引入消息队列处理后，响应时间是串行的3倍，是并行的2倍。

常用MQ的对比

# 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!

# 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，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。

# 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，但并不是Kafka的一个Copy，它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。

# 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，对性能和吞吐量的要求还在其次。

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。

RabbitMQ引言

RabbitMQ

RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移则是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与其代理接口通讯的客户端库。

AMQP

AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，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。

AMQP在2003年时被提出，最早用于解决金融领不同平台之间的消息传递交互问题。更准确的说是一种binary wire-level protocol（链接协议）。这是其和JMS的本质差别，AMQP不从API层进行限定，而是直接定义网络交换的数据格式。这使得实现了AMQP的provider天然性就是跨平台的。

RabbitMQ的安装(CentOS 7.x)

通过Docker

docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management

–rm(关闭容器时删除容器)

通过依赖包

资源包：https://wws.lanzous.com/b0261684d 密码：702u

资源包包括Erlang语言依赖、socat内存管理以及RabbitMQ服务

依次安装三个依赖包即可完成安装

将三个安装包全部拖入CentOS 7中，执行rpm命令依次进行安装

rpm -ivh erlang-22.0.7-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh socat-1.7.3.2-2.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh rabbitmq-server-3.7.18-1.el7.noarch.rpm

安装成功后，将RabbitMQ默认的配置文件模板拷贝一份至其目录下

cp /usr/share/doc/rabbitmq-server-3.7.18/rabbitmq.config.example /etc/rabbitmq/rabbitmq.config

使用vim对配置文件进行编辑，开放访问权限

vim /etc/rabbitmq/rabbitmq.config

开启RabbitMQ可视化管理插件

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

开启服务，并通过访问 IP:15672 进入管理页面

systemctl start rabbitmq-server

systemctl status rabbitmq-server

至此，RabbitMQ安装完毕

RabbitMQ支持的消息模型

需要在项目中使用需提前加入RabbitMQ依赖

<!--  引入rabbitmq的相关依赖  -->
    <dependency>
      <groupId>com.rabbitmq</groupId>
      <artifactId>amqp-client</artifactId>
      <version>5.7.2</version>
    </dependency>

Hello World模型

P (Provider) ：生产者，也就是要发送消息的程序
C (Consumer) ：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。

实现代码

Provider.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
import org.junit.Test;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 提供者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Provider {

    // 生产消息
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {

        // 通过工具类获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();

        // 获取连接中通道
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通道绑定对应消息队列
        // 参数1：队列名称 如果队列不存在自动创建
        // 参数2：用来定义队列特性是否要持久化 true 持久化队列 false 不持久化
        // 参数3：exclusive 是否独占队列 true 独占队列 false 不独占
        // 参数4：autoDelete：是否消费完成后自动删除队列 true 自动删除 false 不自动删除
        // 参数5：额外附加参数
        channel.queueDeclare("hello",true,false,true,null);

        // 发布信息
        // 参数1：交换机名称 参数2：队列名称 参数3：传递消息额外设置 参数4：消息的具体内容
        channel.basicPublish("","hello", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,"hello rabbitmq".getBytes());

        // 调用工具类
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel,connection);

    }

}

Consumer.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Consumer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        // 通过工具类获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();

        // 获取连接中通道
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通道绑定对应消息队列
        // 参数1：队列名称 如果队列不存在自动创建
        // 参数2：用来定义队列特性是否要持久化 true 持久化队列 false 不持久化
        // 参数3：exclusive 是否独占队列 true 独占队列 false 不独占
        // 参数4：autoDelete：是否消费完成后自动删除队列 true 自动删除 false 不自动删除
        // 参数5：额外附加参数
        channel.queueDeclare("hello",true,false,true,null);

        // 消费信息
        // 参数1：队列名称 消费队列信息
        // 参数2：开启消息的自动确认机制
        // 参数3：消费时的回调接口
        channel.basicConsume("hello",true,new DefaultConsumer(channel){

            @Override // 最后一个参数：消息队列中取出的信息
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("new String(body) = " + new String(body));
            }
        });
    }
}

工具类 RabbitMQUtils.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

/**
 * 兔子mqutils
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class RabbitMQUtils {

    private static final ConnectionFactory connectionFactory;

    static {
        // 重量级资源 类加载只执行一次
        // 创建连接工厂
        connectionFactory = new ConnectionFactory();
        // 设置连接rabbitmq的主机
        connectionFactory.setHost("192.168.150.128");
        // 设置端口号
        connectionFactory.setPort(5672);
        //设置连接虚拟主机
        connectionFactory.setVirtualHost("/ems");
        // 设置访问虚拟主机的用户和密码
        connectionFactory.setUsername("ems");
        connectionFactory.setPassword("ems");
    }

    // 定义提供连接对象的方法
    public static Connection getConnection() {
        try {
            // 获取连接对象
            return connectionFactory.newConnection();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    // 关闭通道和关闭连接的工具方法
    public static void closeConnectionAndChanel(Channel channel, Connection connection) {
        try {
            if (channel != null) channel.close();
            if (connection != null) connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

测试结果

成功接受生产者提供的信息，测试完毕。

Work Queues 模型

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。

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。

实现代码

Provider.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 提供者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Provider {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通过通道声明队列
        channel.queueDeclare("work",true,false,false,null );

        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            // 生产消息
            channel.basicPublish("","work",null,(i + " =====> hello work queue").getBytes());
        }

        // 关闭资源
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection);

    }

}

Consumer1.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * consumer1
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Consumer1 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        final Channel channel = connection.createChannel();

        channel.basicQos(1); // 每一次只能消费一个消息

        // 通过通道声明队列
        // 参数1：队列名称 参数2：消息自动确认 true 消费者自动向rabbitmq确认消息消费 false 不会自动确认消费
        channel.queueDeclare("work",true,false,false,null );

        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 (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("消费者-1：" + new String(body));
                // 手动确认 参数1：手动确认消息标识 参数2：false 每次确认一个
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        });
    }
}

依次类推写出Consumer2.java，同时启动并测试即可观察到如下结果

测试结果

正常开启（开启自动确认并无休眠）即可观察到两个消费者遵循轮询消费

在两个消费者均加入每次只能消费一条信息的限制，且在Consumer1.java中加入休眠并启用手动确认可实现抢占式获取信息

Fanout 模型

Fanout 模型（也称 Publish/Subscribe 模型）是一种广播模型，也就是一个生产者可以发一个消息，进行广播，让多个消费者消费同一个消息。

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

实现代码

Provider.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 提供者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Provider {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通过通道声明指定的交换机     // 参数1：交换机名称 参数2：交换机类型 fanout 广播类型
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");

        // 发送消息
        channel.basicPublish("logs","work",null, " =====> fanout type queue".getBytes());

        // 关闭资源
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection);

    }

}

Consumer1.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * consumer1
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Consumer1 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        final Channel channel = connection.createChannel();

        // 通道绑定交换机
        channel.exchangeDeclare("logs","fanout");

        // 临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();

        // 绑定交换机和队列
        channel.queueBind(queue,"logs","");

        // 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("消费者-1：" + new String(body));
            }
        });
    }
}

依次类推Consumer2以及Consumer3

测试结果

三个消费者均能接收到同一个交换机的信息，测试完毕

Routing 模型

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 Routing Key（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
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 Routing Key 与消息的 Routing Key 完全一致，才会接收到消息

图解：

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 orange 的消息
C2：消费者，其所在队列指定了需要 Routing Key 为 black 、green 的消息

实现代码

Provider.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 提供者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Provider {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        String exchangeName = "logs_direct";

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通过通道声明指定的交换机     // 参数1：交换机名称 参数2：交换机类型 direct 路由模式
        channel.exchangeDeclare(exchangeName,"direct");

        // 发送消息
        String routingKey = "error";
        channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,null, ("这是基于direct模型发布的基于route key：[" + routingKey + "]发送的消息").getBytes());

        // 关闭资源
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection);

    }

}

Consumer1.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * consumer1
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Consumer1 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        String exchangeName = "logs_direct";

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        final Channel channel = connection.createChannel();

        // 通道绑定交换机
        channel.exchangeDeclare(exchangeName,"direct");

        // 临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();

        // 绑定交换机和队列
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"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("消费者-1：" + new String(body));
            }
        });
    }
}

以此类推得出Consumer2的代码，对绑定的交换机以及队列做出略微修改

// 绑定交换机和队列
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"info");
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"error");
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"warning");

测试结果

发送Routing Key为error的信息时，由于两者都绑定了此Key所以都能接受到信息

而发送Routing Key为info的信息时，只有绑定了此Key的消费者2才能接收到信息

Topics 模型

Topics 类型的 Exchange 与 Direct 相比，都是可以根据 Routing Key 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 Routing Key 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

# 通配符
		*   匹配不多不少恰好1个词
		#   匹配一个或多个词
# 如:
		audit.#    匹配audit.irs.corporate或者 audit.irs 等
    	audit.*    只能匹配 audit.irs

实现代码

Provider.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 提供者
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Provider {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        String exchangeName = "topics";

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 通过通道声明指定的交换机     // 参数1：交换机名称 参数2：交换机类型 direct 路由模式
        channel.exchangeDeclare(exchangeName,"topic");

        // 发送消息
        String routingKey = "save.user.delete";
        channel.basicPublish(exchangeName,routingKey,null, ("这是topic动态路由模型,route key：[" + routingKey + "]发送的消息").getBytes());

        // 关闭资源
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection);

    }

}

Consumer1.java****

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * consumer1
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
public class Consumer1 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        String exchangeName = "topics";

        // 获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道对象
        final Channel channel = connection.createChannel();

        // 通道绑定交换机
        channel.exchangeDeclare(exchangeName,"topic");

        // 临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();

        // 绑定交换机和队列 动态通配符形式 routingKey
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"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("消费者-1：" + new String(body));
            }
        });
    }
}

Consumer2.java

// 绑定交换机和队列 动态通配符形式 routingKey
        channel.queueBind(queue,exchangeName,"user.#");

测试结果

若Routing Key为user.delete.map，则只有通配符为#的消费者2能接收到信息

RPC 模型

在 Work Queues 模型中，我们学习了如何使用工作队列在多个工作人员之间分配耗时的任务。

但是，如果我们需要在远程计算机上运行功能并等待结果怎么办？那就可以用 RPC 模型（远程过程调用）。

我们将使用 RabbitMQ 构建 RPC 系统：客户端和可伸缩 RPC 服务器。由于我们没有值得分配的耗时任务，因此我们将创建一个虚拟 RPC 服务，该服务返回斐波那契数。

图解

对于 RPC 请求，客户端发送一条消息，该消息具有两个属性：replyTo（设置为仅为该请求创建的匿名互斥队列）和 correlationId（设置为每个请求的唯一值）。
该请求被发送到 rpc_queue 队列。
RPC 工作程序（又名：服务器）正在等待该队列上的请求。出现请求时，它会使用 replyTo 字段中的队列来完成工作，并将消息和结果发送回客户端。
客户端等待答复队列中的数据。出现消息时，它将检查 correlationId 属性。如果它与请求中的值匹配，则将响应返回给应用程序。

消息的属性

实现代码

RPCClient.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;

public class RPCClient {

    private Connection connection;
    private Channel channel;
    private String requestQueueName = "rpc_queue"; // 发送请求的队列名称

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        // 初始化 RPCClient
        RPCClient rpcClient = new RPCClient();
        rpcClient.connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        rpcClient.channel = rpcClient.connection.createChannel();
        // 发送 request 请求信息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            String i_str = Integer.toString(i);
            System.out.println("现在客户端希望计算 fic("+i+")");
            String response = rpcClient.call(i_str);
            System.out.println("现在计算出来 fic("+i+") = "+ response);
        }
        // 关闭资源
        close(rpcClient);
    }

    // 发送请求，希望调用远程的函数
    public String call(String message) throws IOException, InterruptedException {
        // 定义一个相关ID
        final String correlationId = UUID.randomUUID().toString();
        // 回调队列
        String replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        // 定义消息属性
        AMQP.BasicProperties basicProperties = new AMQP.BasicProperties
                .Builder()
                .correlationId(correlationId)  // 设置相关ID
                .replyTo(replyQueueName)       // 设置回调队列
                .build();

        // 存储相应信息
        final BlockingQueue<String> response = new ArrayBlockingQueue<>(1);

        // 发送消息
        channel.basicPublish("",requestQueueName,basicProperties,message.getBytes("UTF-8"));

        // 消费消息
        String ctag = channel.basicConsume(replyQueueName, true
                // 参数3：服务器端传过来的回调对象
                , new DeliverCallback() {
                    @Override
                    public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                        if (message.getProperties().getCorrelationId().equals(correlationId)) {
                            response.offer(new String(message.getBody(), "UTF-8"));
                        }
                    }
                }, new CancelCallback() {
                    @Override
                    public void handle(String consumerTag) throws IOException {

                    }
                });
        String result = response.take();
        channel.basicCancel(ctag);
        return result;
    }

    // 关闭资源
    public static void close(RPCClient rpcClient){
        RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(rpcClient.channel,rpcClient.connection);
    }

}

RPCServer.java

import com.rabbitmq.client.*;
import utils.RabbitMQUtils;

import java.io.IOException;

public class RPCServer {

    // 定义队列名称
    private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue";

    // 计算斐波那契数列
    public static int fic(int a){
        if (a == 0) return 0;
        if (a == 1) return 1;
        return fic(a-1) + fic(a-2);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 调用自行封装的工具类获取连接对象
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        // 获取通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        // 声明队列
        channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        // 清除队列
        channel.queuePurge(RPC_QUEUE_NAME);
        // 每次处理一条信息
        channel.basicQos(1);
        // 定义一个监听器
        final Object monitor = new Object();
        // 定义回调信息
        DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() {
            /**
             * @param consumerTag 消费者标签，可以与消费者建立联系
             * @param message     消费者发送过来的消息(消息属性、消息封装体、消息没人)
             */
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                // 定义信息属性
                AMQP.BasicProperties basicProperties = new AMQP.BasicProperties
                        .Builder()
                        .correlationId(message.getProperties().getCorrelationId()) // 指明关联ID
                        .build();
                // 定义相应信息
                String response = "";
                // 解析request信息
                try{
                    String s = new String(message.getBody(),"UTF-8");
                    int i = Integer.parseInt(s);
                    System.out.println("正在计算 fic("+i+")");
                    response += fic(i);
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }finally {
                    // 发布 response 消息
                    channel.basicPublish("",message.getProperties().getReplyTo(),basicProperties,response.getBytes("UTF-8"));
                    // 手动确认信息
                    channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
                    // RabbitMQ 消费者工作线程通知 RPC 服务器所有者线程
                    synchronized (monitor){
                        /**
                         * notify()
                         *
                         * 唤醒处于等待的线程
                         */
                        monitor.notify();
                    }
                }
            }
        };
        // 消费客户端发送过来的请求消息
        channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, deliverCallback, new CancelCallback() {
            // 等待并准备好使用来自RPC客户端的消息
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                while (true){
                    synchronized (monitor){
                        try {
                            /**
                             * wait()
                             *
                             * 使得当前线程立刻停止运行，处于等待状态（WAIT），
                             * 并将当前线程置入锁对象的等待队列中，
                             * 直到被通知（notify）或被中断为止。
                             */
                            monitor.wait();
                        }catch (InterruptedException e){
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }
            }
        });
    }
}

测试结果

参考：https://blog.csdn.net/Hedon954/article/details/108802009?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-5.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-5.control

Spring Boot 整合 RabbitMQ

首先引入RabbitMQ依赖

<!--    引入rabbitmq集成的依赖     -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
        </dependency>

其次配置Application.yml

spring:
  application:
    name: rabbitmq-springboot
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.128
    port: 5672
    username: ems
    password: ems
    virtual-host: /ems

Hello World 模型

代码实现

HelloConsumer.java

package cn.plutowu.hello;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitHandler;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
@Component  // 持久化 非独占 默认
@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("hello"))
public class HelloConsumer {
	
    /**
 	* @RabbitListener：申明监听的队列
	*	@Queue：具体指明哪一个队列及其相应的属性
 	* @RabbitHandler：指定收到消息时的回调方法
 	*/
    @RabbitHandler
    public void receive(String message) {
        System.out.println("hello message = " + message);
    }

}

Test 片段

package cn.plutowu.test;

import cn.plutowu.RabbitmqSpringbootApplication;
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;

@SpringBootTest(classes = RabbitmqSpringbootApplication.class)
@RunWith(SpringRunner.class)
public class TestRabbitMQ {

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

}

测试结果

Work Queues 模型

代码实现

WorkConsumer.java

package cn.plutowu.work;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
@Component
public class WorkConsumer {

    // 一个消费者
    @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
    public void receive1(String message) {
        System.out.println("work message1 = " + message);
    }

    // 一个消费者
    @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work"))
    public void receive2(String message) {
        System.out.println("work message2 = " + message);
    }

}

Test 片段

// work
    @Test
    public void testWork() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            rabbitTemplate.convertAndSend("work","work模型" + i);
        }
    }

测试结果

遵循了轮询规则，把信息分配到两个消费者上

Fanout 模型

代码实现

FanoutConsumer.java

package cn.plutowu.fanout;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Exchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.QueueBinding;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 *
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
@Component
public class FanoutConsumer {

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "logs", type = "fanout") // 绑定的交换机
            )
    })
    public void receive1(String message) {
        System.out.println("work message1 = " + message);
    }

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "logs", type = "fanout") // 绑定的交换机
            )
    })
    public void receive2(String message) {
        System.out.println("work message2 = " + message);
    }

}

Test 片段

// fanout 广播
    @Test
    public void testFanout() {
            rabbitTemplate.convertAndSend("logs","","Fanout模型的message");
    }

测试结果

再绑定同一个交换机的情况下，两个消费者均接收到此信息

Routing 模型

实现代码

RouteConsumer.java

package cn.plutowu.route;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Exchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.QueueBinding;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
@Component
public class RouteConsumer {

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "directs", type = "direct"), // 绑定的交换机
                    key = {"info", "error", "warn"}
            )
    })
    public void receive1(String message) {
        System.out.println("route message1 = " + message);
    }

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "directs", type = "direct"), // 绑定的交换机
                    key = {"error"}
            )
    })
    public void receive2(String message) {
        System.out.println("route message2 = " + message);
    }

}

Test 片段

// route 路由模式
    @Test
    public void testRoute() {
        rabbitTemplate.convertAndSend("directs","error","发送error的key的路由message");
    }

测试结果

发送Routing Key —–> error 两个消费者皆可接收

发送Routing Key —–> info 只有消费者2能接收

Topics 模型

实现代码

TopicConsumer.java

package cn.plutowu.topic;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Exchange;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.QueueBinding;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author PlutoWu
 * @date 2021/04/06
 */
@Component
public class TopicConsumer {

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "topics", type = "topic"), // 绑定的交换机
                    key = {"user.save", "user.*"}
            )
    })
    public void receive1(String message) {
        System.out.println("topic message1 = " + message);
    }

    @RabbitListener(bindings = {
            @QueueBinding(
                    value = @Queue, // 创建临时队列
                    exchange = @Exchange(value = "topics", type = "topic"), // 绑定的交换机
                    key = {"order.#", "produce.#", "user.*"}
            )
    })
    public void receive2(String message) {
        System.out.println("topic message2 = " + message);
    }

}

Test 片段

// topic 动态路由 订阅模式
    @Test
    public void testTopic() {
        rabbitTemplate.convertAndSend("topics","user.save","user.save 路由消息");
    }

测试结果

发送user.save均可接收

发送prodece.save只有消费者2可以接收

RabbitMQ集群

普通集群（副本集群）

默认情况下：RabbitMQ 代理操作所需的所有数据/状态都将跨所有节点复制。

这方面的一个例外是消息队列，默认情况下，==消息队列仅位于一个节点上==，尽管它们可以从所有节点看到和访问

架构图

核心解决问题: 当集群中某一时刻master节点宕机,可以对Quene中信息,进行备份。

集群搭建

# 0.集群规划
	node1: 10.15.0.3  mq1  master 主节点
	node2: 10.15.0.4  mq2  repl1  副本节点
	node3: 10.15.0.5  mq3  repl2  副本节点

# 1.克隆三台机器主机名和ip映射
	vim /etc/hosts加入:
		 10.15.0.3 mq1
    	10.15.0.4 mq2
    	10.15.0.5 mq3
	node1: vim /etc/hostname 加入:  mq1
	node2: vim /etc/hostname 加入:  mq2
	node3: vim /etc/hostname 加入:  mq3

# 2.三个机器安装rabbitmq,并同步cookie文件,在node1上执行:
	scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@mq2:/var/lib/rabbitmq/
	scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@mq3:/var/lib/rabbitmq/

# 3.查看cookie是否一致:
	node1: cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie 
	node2: cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie 
	node3: cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie 

# 4.后台启动rabbitmq所有节点执行如下命令,启动成功访问管理界面:
	rabbitmq-server -detached 

# 5.在node2和node3执行加入集群命令:
	1.关闭       rabbitmqctl stop_app
	2.加入集群    rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1
	3.启动服务    rabbitmqctl start_app

# 6.查看集群状态,任意节点执行:
	rabbitmqctl cluster_status

# 7.如果出现如下显示,集群搭建成功:
	Cluster status of node rabbit@mq3 ...
	[{nodes,[{disc,[rabbit@mq1,rabbit@mq2,rabbit@mq3]}]},
	{running_nodes,[rabbit@mq1,rabbit@mq2,rabbit@mq3]},
	{cluster_name,<<"rabbit@mq1">>},
	{partitions,[]},
	{alarms,[{rabbit@mq1,[]},{rabbit@mq2,[]},{rabbit@mq3,[]}]}]

镜像集群

镜像队列机制就是将队列在三个节点之间设置主从关系，消息会在三个节点之间进行自动同步，且如果其中一个节点不可用，并不会导致消息丢失或服务不可用的情况，提升MQ集群的整体高可用性。

架构图

集群搭建

# 0.策略说明
	rabbitmqctl set_policy [-p <vhost>] [--priority <priority>] [--apply-to <apply-to>] <name> <pattern>  <definition>
	-p Vhost： 可选参数，针对指定vhost下的queue进行设置
	Name:     policy的名称
	Pattern: queue的匹配模式(正则表达式)
	Definition：镜像定义，包括三个部分ha-mode, ha-params, ha-sync-mode
           		  ha-mode:指明镜像队列的模式，有效值为 all/exactly/nodes
                        all：表示在集群中所有的节点上进行镜像
                        exactly：表示在指定个数的节点上进行镜像，节点的个数由 ha-params 指定
                        nodes：表示在指定的节点上进行镜像，节点名称通过 ha-params 指定
            	  ha-params：ha-mode模式需要用到的参数
                ha-sync-mode：进行队列中消息的同步方式，有效值为 automatic 和 manual(默认)
                priority：可选参数，policy 的优先级(数字越高，优先级越高)
# 1.查看当前策略
	rabbitmqctl list_policies

# 2.添加策略
	rabbitmqctl set_policy ha-all '^hello' '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}' 
	说明:策略正则表达式为 “^” 表示所有匹配所有队列名称  ^hello:匹配hello开头队列

# 3.删除策略
	rabbitmqctl clear_policy ha-all

笔记

RabbitMQ

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RabbitMQ入门笔记

MQ引言

何为MQ？

MQ的作用

应用解耦

流量削峰

消息分发

异步消息

常用MQ的对比

RabbitMQ引言

RabbitMQ

AMQP

RabbitMQ的安装(CentOS 7.x)

通过Docker

通过依赖包

RabbitMQ支持的消息模型

Hello World模型

实现代码

测试结果

Work Queues 模型

实现代码

测试结果

Fanout 模型

实现代码

测试结果

Routing 模型

实现代码

测试结果

Topics 模型

实现代码

测试结果

RPC 模型

实现代码

测试结果

Spring Boot 整合 RabbitMQ

Hello World 模型

代码实现

测试结果

Work Queues 模型

代码实现

测试结果

Fanout 模型

代码实现

测试结果

Routing 模型

实现代码

测试结果

Topics 模型

实现代码

测试结果

RabbitMQ集群

普通集群（副本集群）

架构图

集群搭建

镜像集群

架构图

集群搭建