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Java中使用RabbitMQ(持续更新中)

一、安装

前言

RabbitMQ服务端代码是使用并发式语言Erlang编写的,安装Rabbit MQ的前提是安装Erlang ( https://www.erlang.org/downloads )。同时,在安装RabbitMQ 时需要注意RabbitMQ 与Erlang的对应版本,防止安装过程中出错。一般情况下,版本均选择新版本不会有太大问题,但还是需要注意下。可以参考RabbitMQ 的社区,里面有介绍版本号及推荐的Erlang版本。

1.windows安装

需要安装Erlang和RabbitMQ两个东西

1.1 安装Erlang
1.1.1 下载

地址:https://www.erlang.org/downloads

1.1.2 安装

傻瓜式安装,双击下一步即可 (安装到没有中文的目录下)

1.1.3 配置环境变量

1.1.4 测试安装

Win+R打开运行,输入cmd进入黑窗口。输入 erl,出来版本号即成功。

1.2 安装RabbitMQ
1.2.1 下载

地址:https://www.rabbitmq.com/download.html

1.2.2 安装

1.2.2.1 傻瓜式安装,双击下一步即可(安装在没有中文的目录)

打开命令行cd,输入RabbitMQ的sbin目录。

E:\Program Files\RabbitMQ Server\rabbitmq_server-3.7.4\sbin

然后输入以下命令进行安装

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

验证rabbitmq是否安装成功

rabbitmqctl status

如果出现以下的图,说明安装是成功的,并且说明现在RabbitMQ Server已经启动了,运行正常

打开浏览器,地址栏输入mq访问地址,即可看到管理界面的登陆页

http://127.0.0.1:15672

输入用户名和密码,都为guest 进入主界面

1.2.3 安装可能遇到的问题

出现 Authentication failed (rejected by the remote node), please check the Erlang cookie

如果改完cookie没生效,重启一下电脑,清除cookie缓存,获取最新修改的cookie,即可解决该问题

解决办法:

比较下面两个文件夹下的.erlang.cookie文件内容,后来修改其中一个文件的内容,使两个文件内容一样。再次执行命令rabbitmqctl status,成功

C:\Windows\System32\config\systemprofile\.erlang.cookie
C:\User\{{电脑用户名}}\.erlang.cookie

二、使用

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。

优点:

  • 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

下载RabbitMQ-demo : https://pan.baidu.com/s/1zEc6pXa7Vo8gPFHKgeVVHQ 密码1234

导入后可以看到结构如下:

1.Basic Queue 简单队列模型(第一种模型)

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
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:注意修改为自己的mqip端口,账号密码

spring:
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: guest # 用户名
    password: guest # 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 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 {

    @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);
    }
}
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:注意修改为自己的mqip端口,账号密码

spring:
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: guest # 用户名
    password: guest # 密码

然后在consumer服务的

cn.mq.listener

包中新建一个类SpringRabbitListener,代码如下:

package cn.mq.listener;

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

@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 + "】");
    }
}

启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息

2.WorkQueue(第二种模型)

Work queues,也被称为(Task 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,速度就能大大提高了。

2.1 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
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}
2.2 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 = "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);
}
2.3 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。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。

2.4 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(消费者)服务的application.yml文件,添加配置:

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次每个消费者只能获取一条消息,处理完成才能获取下一个消息
2.5 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(预取)来控制消费者预取的消息数量

3.发布订阅

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X(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(路由) 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!

4 .Fanout(广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列)(第三种模型)

anout,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,交换机来决定要发给哪个队列,生产者无法决定
  • 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:

  • 创建一个交换机 itcast.fanout,类型是Fanout
  • 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机itcast.fanout

4.1 声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange,来表示所有不同类型的交换机:

在consumer中创建一个类,声明队列和交换机:

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
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("mq.fanout");
        //            类型                名称
    }

    /**
     * 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);
    }
}
4.2 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 = "mq.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
4.3 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 + "】");
}
4.4 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

声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么?

  • Queue(创建队列)
  • FanoutExchange(创建广播类型交换机)
  • Binding(将以上队列绑定到交换机)

5.Direct(路由,把消息交给符合指定routing(路由) key 的队列)

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**RoutingKey进行判断,只有队列的Routingkey与消息的Routingkey**完全一致,才会接收到消息

案例需求如下:

  1. 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
  2. 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2
  3. 在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息

5.1 基于注解声明队列和交换机(注意交换机要指定type)

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。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 + "】");
}
5.2 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 = "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);
}
5.3 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判断路由要给哪个队列
  • 如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解?

  • @Queue
  • @Exchange

6. Topic(通配符,把消息交给符合routing pattern(路由模式) 的队列)

6.1 说明

**

Topic

类型的

Exchange

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:

item.#

:能够匹配

item.spu.insert

或者

item.spu
item.*

:只能匹配

item.spu

图示:

解释:

  • 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:

  1. 并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
  2. 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2
  3. 在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息

6.2 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 = "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);
}
6.3 消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:

@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 + "】");
}
6.4 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

7.消息转换器

之前说过,Spring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。

7.1 测试默认转换器

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);
}

停止consumer服务发送消息后查看控制台:

7.2 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>

配置消息转换器。

在消息发送方启动类中添加一个Bean即可:

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

本文转载自: https://blog.csdn.net/2301_79957017/article/details/135362569
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