RabbitMQ

tim-qtp...大约 26 分钟SpringCloudRabbitMQ消息中间件异步通信解耦

RabbitMQ

【RabbitMQ部署指南】

1.单机部署

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

1.1.下载镜像

方式一：在线拉取

docker pull rabbitmq:3-management

方式二：从本地加载

在课前资料已经提供了镜像包：

上传到虚拟机中后，使用命令加载镜像即可：

docker load -i mq.tar

1.2.安装MQ

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=ysjf \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 --name mq \
 --hostname mq1-qtp \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

docker run ：运行一个新的容器。
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast ：设置 RabbitMQ 的默认用户名为 ysjf。
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 ：设置 RabbitMQ 的默认密码为 123456。
--name mq ：为容器指定一个名称为 mq。
--hostname mq1 ：设置容器的主机名为 mq1。
-p 15672:15672 ：将主机的 15672 端口映射到容器的 15672 端口（RabbitMQ Web 管理界面）。
-p 5672:5672 ：将主机的 5672 端口映射到容器的 5672 端口（RabbitMQ 消息协议 AMQP 的默认端口）。
-d ：以守护进程（后台）模式运行容器。
rabbitmq:3-management ：使用 RabbitMQ 3 版本的镜像，并安装 RabbitMQ 的 Web 管理插件。

但是新增一个用户后，它是没有任何的访问权的

会发现有个虚拟主机的概念，不同的用户可以被划分到不同的虚拟主机中，资源隔离，交换机、队列、绑定等资源不会互相影响

为多租户提供独立的，隔离的消息队列环境，确保它们之间的资源不会互相干扰。

2.集群部署

接下来，我们看看如何安装RabbitMQ的集群。

2.1.集群分类

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

我们先来看普通模式集群。

2.2.设置网络

首先，我们需要让3台MQ互相知道对方的存在。

分别在3台机器中，设置 /etc/hosts文件，添加如下内容：

192.168.150.101 mq1
192.168.150.102 mq2
192.168.150.103 mq3

并在每台机器上测试，是否可以ping通对方：

1.初识MQ

1.1.同步和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

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。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

1.1.1.同步通讯

之前的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

总结：

同步调用的优点：

时效性较强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

耦合度高
性能和吞吐能力下降
有额外的资源消耗
有级联失败问题

1.1.2.异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

异步调用常见实现就是事件驱动模式

优势一：服务解耦

无论是增加还是取消业务，我们都不用改（支付服务）代码（通知你们了，不关我支付服务的事了）；

优势二：性能提升，吞吐量提高

优势三：服务没有强依赖，不担心级联失败问题（也不用担心资源浪费的情况了）

优势四：流量削峰

就像有洪水来了，我有个大坝给水续住，你能拿几个我就给你几个；那订单、仓储、短信服务就是一直按照自己的能力来；

通过broker做一个缓存，微服务慢慢去取；

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

好处：

吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
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

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

好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是现在的MQ技术。

1.2.技术对比：

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

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

4、日志数据传输

1/3、业务之间的通信

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

2.快速入门

RabbitMQ是基于Erlang语言开发的开源消息通信中间件，官网地址：https://www.rabbitmq.com/open in new window

MQ的基本结构：

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

2.1.RabbitMQ消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

2.2.入门案例

简单队列模式的模型图：

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
queue：消息队列，负责接受并缓存消息
consumer：订阅队列，处理队列中的消息

2.2.1.publisher实现

思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
发送消息
关闭连接和channel（只管发送）

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;

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

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("43.143.146.93");
        factory.setPort(5672);
        factory.setUsername("ysjf");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

有意思

close完，谁消费，我就不管了

2.2.2.consummer实现

代码思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
订阅消息

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.*;

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

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("43.143.146.93");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("ysjf");
        factory.setPassword("123456");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
        
        
        /** 调用 basicConsume() 方法订阅指定名称的队列。
        queueName 参数表示要订阅的队列名。
        true 参数表示需要自动确认消息，即在消息被消费后会自动向 RabbitMQ 确认消息已被消费，不需要手动确认（如果设置为 false，则需要手动调用 basicAck() 方法确认消息）。
        创建一个匿名内部类 DefaultConsumer(channel)，并重写其中的 handleDelivery() 方法来处理消息的逻辑。
        handleDelivery() 方法中，首先将从队列中收到的二进制消息转化为字符串类型。
        接着，在控制台输出接收到的消息。 **/
    }
}

阅后即焚

都声明队列是因为，不确定执行顺序，避免不存在

handleDelivery其实是回调函数，异步处理机制

2.2.3.总结

基本消息队列的消息发送流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

建立connection
创建channel
利用channel声明队列
定义consumer的消费行为handleDelivery()
利用channel将消费者与队列绑定

3.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。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqpopen in new window

SpringAMQP提供了三个功能：

RabbitAdmin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，用于发送和接收消息

3.1.Basic Queue 简单队列模型

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>

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: 43.143.146.93
    port: 5672
    virtual-host: /
    username: ysjf
    password: 123456

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 = "hel1o,美女！我是帅哥！";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

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: 43.143.146.93
    port: 5672
    virtual-host: /
    username: ysjf
    password: 123456

然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package cn.itcast.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 + "】");
    }
}

由于这是spring中的一个bean，接收消息是由spring来处理的，所以要把SpringApplication跑起来；

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

3.2.WorkQueue

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。

3.2.1.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);
    }
}

3.2.2.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);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

3.2.3.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。

消费者2........接收到消息：【hello, message_1】18:03:47.943 消费者1接收到消息：【hello, message_2】18:03:47.960 消费者1接收到消息：【hello, message_4】18:03:48.023 消费者1接收到消息：【hello, message_6】18:03:48.103 消费者2........接收到消息：【hello, message_3】18:03:48.150 消费者1接收到消息：【hello, message_8】18:03:48.155 消费者1接收到消息：【hello, message_10】18:03:48.224 消费者1接收到消息：【hello, message_12】18:03:48.272 消费者1接收到消息：【hello, message_14】18:03:48.327 消费者2........接收到消息：【hello, message_5】18:03:48.365 消费者1接收到消息：【hello, message_16】18:03:48.402 消费者1接收到消息：【hello, message_18】18:03:48.453 消费者1接收到消息：【hello, message_20】18:03:48.511 消费者2........接收到消息：【hello, message_7】18:03:48.580 消费者1接收到消息：【hello, message_22】18:03:48.583 消费者1接收到消息：【hello, message_24】18:03:48.632 消费者1接收到消息：【hello, message_26】18:03:48.701 消费者1接收到消息：【hello, message_28】18:03:48.747 消费者2........接收到消息：【hello, message_9】18:03:48.791 消费者1接收到消息：【hello, message_30】18:03:48.818 消费者1接收到消息：【hello, message_32】18:03:48.892 消费者1接收到消息：【hello, message_34】18:03:48.938 消费者2........接收到消息：【hello, message_11】18:03:48.992 消费者1接收到消息：【hello, message_36】18:03:49.003 消费者1接收到消息：【hello, message_38】18:03:49.057 消费者1接收到消息：【hello, message_40】18:03:49.111 消费者1接收到消息：【hello, message_42】18:03:49.192 消费者2........接收到消息：【hello, message_13】18:03:49.192 消费者1接收到消息：【hello, message_44】18:03:49.277 消费者1接收到消息：【hello, message_46】18:03:49.312 消费者1接收到消息：【hello, message_48】18:03:49.383 消费者2........接收到消息：【hello, message_15】18:03:49.405 消费者1接收到消息：【hello, message_50】18:03:49.437 消费者2........接收到消息：【hello, message_17】18:03:49.607 消费者2........接收到消息：【hello, message_19】18:03:49.807 消费者2........接收到消息：【hello, message_21】18:03:50.008 消费者2........接收到消息：【hello, message_23】18:03:50.223 消费者2........接收到消息：【hello, message_25】18:03:50.426 消费者2........接收到消息：【hello, message_27】18:03:50.643 消费者2........接收到消息：【hello, message_29】18:03:50.849 消费者2........接收到消息：【hello, message_31】18:03:51.051 消费者2........接收到消息：【hello, message_33】18:03:51.251 消费者2........接收到消息：【hello, message_35】18:03:51.453 消费者2........接收到消息：【hello, message_37】18:03:51.668 消费者2........接收到消息：【hello, message_39】18:03:51.871 消费者2........接收到消息：【hello, message_41】18:03:52.072 消费者2........接收到消息：【hello, message_43】18:03:52.274 消费者2........接收到消息：【hello, message_45】18:03:52.479 消费者2........接收到消息：【hello, message_47】18:03:52.680 消费者2........接收到消息：【hello, message_49】18:03:52.883

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。

3.2.4.能者多劳

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。

以前是有多少平均分给多少，现在不一样了，每次只能拿一个，消费完了，再和我要。

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

消费者2........接收到消息：【hello, message_1】18:20:59.847 消费者1接收到消息：【hello, message_2】18:20:59.868 消费者1接收到消息：【hello, message_3】18:20:59.940 消费者1接收到消息：【hello, message_4】18:21:00.010 消费者1接收到消息：【hello, message_5】18:21:00.068 消费者2........接收到消息：【hello, message_6】18:21:00.080 消费者1接收到消息：【hello, message_7】18:21:00.134 消费者1接收到消息：【hello, message_8】18:21:00.214 消费者1接收到消息：【hello, message_9】18:21:00.294 消费者2........接收到消息：【hello, message_10】18:21:00.334 消费者1接收到消息：【hello, message_11】18:21:00.378 消费者1接收到消息：【hello, message_12】18:21:00.447 消费者1接收到消息：【hello, message_13】18:21:00.512 消费者2........接收到消息：【hello, message_14】18:21:00.579 消费者1接收到消息：【hello, message_15】18:21:00.586 消费者1接收到消息：【hello, message_16】18:21:00.659 消费者1接收到消息：【hello, message_17】18:21:00.719 消费者1接收到消息：【hello, message_18】18:21:00.771 消费者2........接收到消息：【hello, message_19】18:21:00.825 消费者1接收到消息：【hello, message_20】18:21:00.847 消费者1接收到消息：【hello, message_21】18:21:00.926 消费者1接收到消息：【hello, message_22】18:21:01.004 消费者1接收到消息：【hello, message_23】18:21:01.092 消费者2........接收到消息：【hello, message_24】18:21:01.092 消费者1接收到消息：【hello, message_25】18:21:01.172 消费者1接收到消息：【hello, message_26】18:21:01.246 消费者1接收到消息：【hello, message_27】18:21:01.341 消费者2........接收到消息：【hello, message_28】18:21:01.341 消费者1接收到消息：【hello, message_29】18:21:01.414 消费者1接收到消息：【hello, message_30】18:21:01.465 消费者1接收到消息：【hello, message_31】18:21:01.526 消费者1接收到消息：【hello, message_32】18:21:01.611 消费者2........接收到消息：【hello, message_33】18:21:01.612 消费者1接收到消息：【hello, message_34】18:21:01.665 消费者1接收到消息：【hello, message_35】18:21:01.739 消费者1接收到消息：【hello, message_36】18:21:01.813 消费者2........接收到消息：【hello, message_37】18:21:01.864 消费者1接收到消息：【hello, message_38】18:21:01.864 消费者1接收到消息：【hello, message_39】18:21:01.930 消费者1接收到消息：【hello, message_40】18:21:02 消费者1接收到消息：【hello, message_41】18:21:02.066 消费者2........接收到消息：【hello, message_42】18:21:02.100 消费者1接收到消息：【hello, message_43】18:21:02.131 消费者1接收到消息：【hello, message_44】18:21:02.211 消费者1接收到消息：【hello, message_45】18:21:02.271 消费者1接收到消息：【hello, message_46】18:21:02.331 消费者2........接收到消息：【hello, message_47】18:21:02.360 消费者1接收到消息：【hello, message_48】18:21:02.400 消费者1接收到消息：【hello, message_49】18:21:02.476 消费者1接收到消息：【hello, message_50】18:21:02.525

3.2.5.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来控制消费者预取的消息数量

3.3.发布/订阅

发布订阅的模型如图：

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，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：
- 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！

利用SpringAMQP演示FanoutExchange的使用

实现思路如下：

在consumer服务中，利用代码声明队列、交换机，并将两者绑定在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听fanout.queue1和fanout.queue2 在publisher中编写测试方法，向itcast.fanout发送消息

3.4.Fanout

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，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

3.4.1.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("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);
    }
}

启动：

3.4.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
 * 我要发到交换机上
 */
@Test
public void testFanoutExchange() { 
    // 队列名称
    String exchangeName = "ysjf.fanout";
    // 消息
    String message = "你们好啊";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

3.4.3.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 + "】");
}

3.4.4.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
FanoutExchange
Binding

3.5.Direct

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

案例需求如下：

利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
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itcast. direct发送消息

3.5.1.基于注解声明队列和交换机（不用new交换机了，代码层面就见不到了）

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（1、队列）和（2、交换机）（3、绑定的key）：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "ysjf.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 = "ysjf.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 + "】");
}

3.5.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

    /**
     * 我要发到交换机上,并附上key
     */
    @Test
    public void testSendDiretExchange(){
        //交换机名称
        String exchangeName = "ysjf.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！";
//        String message = "今天天气不错";  //blue
//        String message = "今天有强降雨";  //yellow
        //发送
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName,"red",message);
    }
}

消费者接收到direct.queue1的消息：【今天天气不错】 //blue
消费者接收到direct.queue2的消息：【今天有强降雨】 //yellow
消费者接收到direct.queue2的消息：【红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！】
消费者接收到direct.queue1的消息：【红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！】 //red

3.5.3.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

3.6.Topic

3.6.1.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

案例需求：

实现思路如下：

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

3.6.2.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 = "ysjf.topic";
        // 消息
        String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
        String message1 = "日本研发新型收发器促进6G技术发展 助于满足自动驾驶低延迟需求";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "japan.news", message1);
    }

3.6.3.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 = "ysjf.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 = "ysjf.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 + "】");
}

消费者接收到topic.queue2的消息：【喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!】 //china.news
消费者接收到topic.queue1的消息：【喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!】 //china.news
消费者接收到topic.queue2的消息：【日本研发新型收发器促进6G技术发展 助于满足自动驾驶低延迟需求】 //japan.news

3.6.4.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

3.7.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。

3.7.1.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", "刘浩存");
    msg.put("age", 45);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

3.7.2.配置JSON转换器

Spring的对消息对象的处理是由org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter来处理的。而默认实现是SimpleMessageConverter，基于JDK的ObjectOutputStream完成序列化。如果要修改只需要定义一个MessageConverter 类型的Bean即可。推荐用JSON方式序列化，步骤如下：

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

配置消息转换器。

在publisher启动类中添加一个Bean即可：

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

@RabbitListener(queues = "object.queue")
    public void listenObjectQueue(Map<String, Object> msg){
    System.out.println("消息为：名字--"+msg.get("name")+"+年龄--"+msg.get("age"));
}

消息为：名字--刘浩存+年龄--25

3.7.3.最后注意

SpringAMQP中消息的序列化和反序列化是怎么实现的？

利用MessageConverter实现的，默认是DK的序列化
注意发送方与接收方必须使用相同的MessageConverter

RabbitMQ

# RabbitMQ

# 【RabbitMQ部署指南】

# 1.单机部署

# 1.1.下载镜像

# 1.2.安装MQ

# 2.集群部署

# 2.1.集群分类

# 2.2.设置网络

# 1.初识MQ

# 1.1.同步和异步通讯

# 1.1.1.同步通讯

# 1.1.2.异步通讯

# 1.2.技术对比：

# 2.快速入门

# 2.1.RabbitMQ消息模型

# 2.2.入门案例

# 2.2.1.publisher实现

# 2.2.2.consummer实现

# 阅后即焚

# 都声明队列是因为，不确定执行顺序，避免不存在

# handleDelivery其实是回调函数，异步处理机制

# 2.2.3.总结

# 3.SpringAMQP

# 3.1.Basic Queue 简单队列模型

# 3.1.1.消息发送

# 3.1.2.消息接收

# 3.1.3.测试

# 3.2.WorkQueue

# 3.2.1.消息发送

# 3.2.2.消息接收

# 3.2.3.测试

# 3.2.4.能者多劳

# 3.2.5.总结

# 3.3.发布/订阅

# 利用SpringAMQP演示FanoutExchange的使用

# 实现思路如下：

# 3.4.Fanout

# 3.4.1.声明队列和交换机

# 3.4.2.消息发送

# 3.4.3.消息接收

# 3.4.4.总结

# 3.5.Direct

# 3.5.1.基于注解声明队列和交换机（不用new交换机了，代码层面就见不到了）

# 3.5.2.消息发送

# 3.5.3.总结

# 3.6.Topic

# 3.6.1.说明

# 3.6.2.消息发送

# 3.6.3.消息接收

# 3.6.4.总结

# 3.7.消息转换器

# 3.7.1.测试默认转换器

# 3.7.2.配置JSON转换器

# 3.7.3.最后注意

RabbitMQ

【RabbitMQ部署指南】

1.单机部署

1.1.下载镜像

1.2.安装MQ

2.集群部署

2.1.集群分类

2.2.设置网络

1.初识MQ

1.1.同步和异步通讯

1.1.1.同步通讯

1.1.2.异步通讯

1.2.技术对比：

2.快速入门

2.1.RabbitMQ消息模型

2.2.入门案例

2.2.1.publisher实现

2.2.2.consummer实现

阅后即焚

都声明队列是因为，不确定执行顺序，避免不存在

handleDelivery其实是回调函数，异步处理机制

2.2.3.总结

3.SpringAMQP

3.1.Basic Queue 简单队列模型

3.1.1.消息发送

3.1.2.消息接收

3.1.3.测试

3.2.WorkQueue

3.2.1.消息发送

3.2.2.消息接收

3.2.3.测试

3.2.4.能者多劳

3.2.5.总结

3.3.发布/订阅

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3.4.Fanout

3.4.1.声明队列和交换机

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3.4.3.消息接收

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3.5.2.消息发送

3.5.3.总结

3.6.Topic

3.6.1.说明

3.6.2.消息发送

3.6.3.消息接收

3.6.4.总结

3.7.消息转换器

3.7.1.测试默认转换器

3.7.2.配置JSON转换器

3.7.3.最后注意