详解RabbitMQ1-基础使用

简介: MQ异步通信技术摘要 MQ(消息队列)是一种异步通信方式,通过消息Broker实现生产者、消费者解耦。RabbitMQ作为主流MQ方案,支持多种交换机类型(Fanout广播、Direct路由、Topic主题)实现灵活消息路由。Spring AMQP简化了RabbitMQ集成,提供: 自动声明队列/交换机 注解式监听器 RabbitTemplate消息模板 核心优势包括降低耦合、提升性能、故障隔离,但也需考虑Broker可靠性问题。实际开发中需注意: 配置prefetch控制消费速率 使用JSON转换器替代默

 

1.MQ基础概念

1.1 异步调用概念

MQ是一种异步调用方式,异步调用方式是一种基于消息的通知方式,一般包含三种角色

  • 消息发送者:投递消息的人,就是原来的调用方
  • 消息Broker:管理、暂存、转发消息,你可以把它理解成微信服务器
  • 消息接收者:接收和处理消息的人,就是原来的服务提供方

image.gif 编辑

在异步调用中,发送者不再直接同步调用接收者的业务接口,而是发送一条消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从消息Broker那里订阅消息。每当发送方发送消息后,接受者都能获取消息并处理。这样,发送消息的人和接收消息的人就完全解耦了。

以余额支付业务为例: image.gif 编辑

除了扣减余额、更新支付流水单状态以外,其它调用逻辑全部取消。而是改为发送一条消息到Broker。而相关的微服务都可以订阅消息通知,一旦消息到达Broker,则会分发给每一个订阅了的微服务,处理各自的业务。

假如产品经理提出了新的需求,比如要在支付成功后更新用户积分。支付代码完全不用变更,而仅仅是让积分服务也订阅消息即可:

image.gif 编辑

不管后期增加了多少消息订阅者,作为支付服务来讲,执行问扣减余额、更新支付流水状态后,发送消息即可。业务耗时仅仅是这三部分业务耗时,仅仅100ms,大大提高了业务性能。

另外,不管是交易服务、通知服务,还是积分服务,他们的业务与支付关联度低。现在采用了异步调用,解除了耦合,他们即便执行过程中出现了故障,也不会影响到支付服务。

综上,异步调用的优势包括:

- 耦合度更低

- 性能更好

- 业务拓展性强

- 故障隔离,避免级联失败

当然,异步通信也并非完美无缺,它存在下列缺点:

- 完全依赖于Broker的可靠性、安全性和性能

- 架构复杂,后期维护和调试麻烦

1.2 MQ技术选型

消息Broker,目前常见的实现方案就是消息队列(MessageQueue),简称为MQ.

目比较常见的MQ实现:

- ActiveMQ

- RabbitMQ

- RocketMQ

- Kafka

几种常见MQ的对比: image.gif 编辑

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

据统计,目前国内消息队列使用最多的还是RabbitMQ,再加上其各方面都比较均衡,稳定性较好

2.RabbitMQ安装

基于Docker起RabbitMQ服务:

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=lgh \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

image.gif

可以看到在安装命令中有两个映射的端口:

  • 15672:RabbitMQ提供的管理控制台的端口
  • 5672:RabbitMQ的消息发送处理接口

访问15672端口进入管理后台:

image.gif 编辑

3.RabbitMQ基础概念

image.gif 编辑

其中包含几个概念:

  • publisher:生产者,也就是发送消息的一方
  • consumer:消费者,也就是消费消息的一方
  • queue:队列,存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中,等待消费者处理
  • exchange:交换机,负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。
  • virtual host:虚拟主机,起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立,有各自的exchange、queue

上述这些东西都可以在RabbitMQ的管理控制台来管理。

3.1 收发消息

3.1.1 交换机

我们打开Exchanges选项卡,可以看到已经存在很多交换机:

image.gif 编辑

点击任意交换机,即可进入交换机详情页面。仍然会利用控制台中的publish message 发送一条消息:

image.gif 编辑

这里是由控制台模拟了生产者发送的消息。由于没有消费者存在,最终消息丢失了,这样说明交换机没有存储消息的能力。

3.1.2 队列

打开Queues选项卡,新建两个个队列

image.gif 编辑

发送到交换机的消息,只会路由到与其绑定的队列,因此仅仅创建队列是不够的,我们还需要将其与交换机绑定。

点击Exchanges选项卡,点击amq.fanout交换机,进入交换机详情页,然后点击Bindings菜单,在表单中填写要绑定的队列名称:

image.gif 编辑

发送消息:

image.gif 编辑

回到Queues页面, 发现队列中已接受消息 image.gif 编辑

image.gif 编辑

这个时候如果有消费者监听了MQ队列,自然就能接收到消息了。

3.2 数据隔离

3.2.1 用户管理

点击Admin选项卡,首先会看到RabbitMQ控制台的用户管理界面:

image.gif 编辑

这里的用户都是RabbitMQ的管理或运维人员。目前只有安装RabbitMQ时添加的`itheima`这个用户。仔细观察用户表格中的字段,如下:

- Name:lgh,也就是用户名

- Tags:administrator,说明lgh用户是超级管理员,拥有所有权限

- Can access virtual host: /,可以访问的virtual host,这里的`/`是默认的`virtual host`

对于小型企业而言,出于成本考虑,我们通常只会搭建一套MQ集群,公司内的多个不同项目同时使用。这个时候为了避免互相干扰, 我们会利用`virtual host`的隔离特性,将不同项目隔离。一般会做两件事情:

- 给每个项目创建独立的运维账号,将管理权限分离。

- 给每个项目创建不同的`virtual host`,将每个项目的数据隔离。

例如,我们给当前项目创建用户,命名test1

image.gif 编辑

此时test1用户没有任何`virtual host`的访问权限:

3.2.2 Virtual Host

将当前登录账号切换回test1,然后点击Virtual Hosts菜单,进入virtual host管理页:

可以看到目前只有一个默认的virtual host,名字为 /,可以给我们的项目创建一个单独的`virtual host`,而不是使用默认的`/`。

image.gif 编辑

image.gif 编辑

切换virtual host空间后,再次查看发现之前创建的队列在当前账号下已经不可见了,这就是virtual host的隔离效果。

4.SpringAMQP

将来我们开发业务功能的时候,肯定不会在控制台收发消息,而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了AMQP协议,因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循AMQP协议收发消息,都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。 但是,RabbitMQ官方提供的Java客户端编码相对复杂,一般生产环境下我们更多会结合Spring来使用。而Spring的官方刚好基于RabbitMQ提供了这样一套消息收发的模板工具:SpringAMQP。并且还基SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址: Spring AMQP SpringAMQP提供了三个功能:

  • 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

4.1 入门案例:

在之前的案例中,我们都是经过交换机发送消息到队列,不过有时候为了测试方便,我们也可以直接向队列发送消息,跳过交换机。在入门案例中,我们就演示这样的简单模型。

引入AMQP依赖:

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

image.gif

创建队列:

image.gif 编辑

在appilication.yml中配置MQ:

logging:
  pattern:
    dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSS
spring:
  rabbitmq:
    host: 
    port: 5672
    virtual-host: /
    username: lgh
    password: 
    listener:
      simple:
        prefetch: 1

image.gif

编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @Test
    void testSendMessage2Queue() {
        String queueName = "t1.q";
        String msg = "hello, amqp!";
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, msg);
    }
}

image.gif

在控制台看到队列成功接收到消息:

image.gif 编辑

监听消息测试:

@Component
public class SpringRabbitListener {
  // 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息
    // 将来一旦监听的队列中有了消息,就会推送给当前服务,调用当前方法,处理消息。
    // 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容
    @RabbitListener(queues = "t1.q")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");
    }
}

image.gif

4.2 WorkQueues模型

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。 image.gif 编辑

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,消息处理的速度就能大大提高了。接下来,我们就来模拟这样的场景。 首先,我们在控制台创建一个新的队列,命名为work.queue

image.gif 编辑

发送方测试:

/**
     * 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,每20毫秒发送一次,相当于每秒发送50条消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

image.gif

接收方测试:

要模拟多个消费者绑定同一个队列,我们在SpringRabbitListener中添加2个新的方法:

@RabbitListener(queues = "work.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 = "work.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);
}

image.gif

注意到这两消费者,都设置了Thead.sleep,模拟任务耗时:

  • 消费者1 sleep了20毫秒,相当于每秒钟处理50个消息
  • 消费者2 sleep了200毫秒,相当于每秒处理5个消息

可以从执行结果中看到消费者1和消费者2竟然每人消费了25条消息:

- 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。导致1个消费者空闲,另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力,最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。

在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。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

image.gif

可以发现,由于消费者1处理速度较快,所以处理了更多的消息;消费者2处理速度较慢,只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右,大大提升。 正所谓能者多劳,这样充分利用了每一个消费者的处理能力,可以有效避免消息积压问题。

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

4.3 交换机类型

image.gif 编辑

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,不再发送消息到队列中,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。
  • Queue:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
  • Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化

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!

交换机的类型有四种:

  • Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机
  • Direct:订阅,基于RoutingKey(路由key)发送给订阅了消息的队列
  • Topic:通配符订阅,与Direct类似,只不过RoutingKey可以使用通配符
  • Headers:头匹配,基于MQ的消息头匹配,用的较少。

4.4 Fanout交换机

在广播模式下,消息发送流程是这样的:

image.gif 编辑

  • 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
  • 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:

image.gif 编辑

  • 创建一个名为hmall.fanout的交换机,类型是Fanout
  • 创建两个队列fanout.queue1fanout.queue2,绑定到交换机hmall.fanout

在控制台创建队列fanout.queue1:

image.gif 编辑

在创建一个队列fanout.queue2

image.gif 编辑

然后再创建一个交换机:

image.gif 编辑

然后绑定两个队列到交换机:

image.gif 编辑

image.gif 编辑

消息发送:

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

image.gif

消息接收:

@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 + "】");
}

image.gif

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

4.5 Direct交换机

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。

image.gif 编辑

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

案例需求如图

image.gif 编辑

  1. 声明一个名为hmall.direct的交换机
  2. 声明队列direct.queue1,绑定hmall.directbindingKeybludred
  3. 声明队列direct.queue2,绑定hmall.directbindingKeyyellowred
  4. consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2
  5. 在publisher中编写测试方法,向hmall.direct发送消息

声明队列和交换机:

首先在控制台声明两个队列direct.queue1direct.queue2,这里不再展示过程:

image.gif 编辑

然后声明一个direct类型的交换机,命名为hmall.direct:

image.gif 编辑

然后使用redblue作为key,绑定direct.queue1hmall.direct

image.gif 编辑

image.gif 编辑

同理,使用redyellow作为key,绑定direct.queue2hmall.direct,步骤略,最终结果:

image.gif 编辑

消息接收:

@RabbitListener(queues = "direct.queue1")
public void listenDirectQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "direct.queue2")
public void listenDirectQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

image.gif

消息发送:

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.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);
}

image.gif

由于使用的red这个key,所以两个消费者都收到了消息。

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

4.6 Topic交换机

Topic类型的ExchangeDirect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BindingKey 的时候使用通配符!

BindingKey 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:

image.gif 编辑

假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种:

  • china.news代表有中国的新闻消息;
  • china.weather 代表中国的天气消息;
  • japan.news 则代表日本新闻
  • japan.weather 代表日本的天气消息;

解释:

  • topic.queue1:绑定的是china.# ,凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到,包括:
  • china.news
  • china.weather
  • topic.queue2:绑定的是#.news ,凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括:
  • china.news
  • japan.news

接下来,我们就按照上图所示,来演示一下Topic交换机的用法。

首先,在控制台按照图示例子创建队列、交换机,并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下: image.gif 编辑

消息发送:

/**
 * topicExchange
 */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "hmall.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);
}

image.gif

消息接收:

@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}

image.gif

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

4.7 声明交换机与队列

在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时,队列和交换机是程序员定义的,将来项目上线,又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来,交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。 因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在,如果不存在自动创建。

4.7.1 基本API

SpringAMQP提供了一个Queue类,用来创建队列:

image.gif 编辑

SpringAMQP还提供了一个Exchange接口,来表示所有不同类型的交换机:

image.gif 编辑

我们可以自己创建队列和交换机,不过SpringAMQP还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程:

image.gif 编辑

而在绑定队列和交换机时,则需要使用BindingBuilder来创建Binding对象:

image.gif 编辑

4.7.2 Fanout示例

创建一个类,声明队列和交换机:

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("hmall.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);
    }
}

image.gif

4.7.3 direct示例

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class DirectConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Direct类型交换机
     */
    @Bean
    public DirectExchange directExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();
    }
    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue1(){
        return new Queue("direct.queue1");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");
    }
    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue2(){
        return new Queue("direct.queue2");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");
    }
}

image.gif

4.7.4 基于注解声明

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。

例如,我们同样声明Direct模式的交换机和队列:

@Slf4j
@Component
public class MqListener {
    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueue(String msg){
        System.out.println("消费者收到了simple.queue的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(queues = "work.queue")
    public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者1 收到了 work.queue的消息:【" + msg +"】");
        Thread.sleep(20);
    }
    @RabbitListener(queues = "work.queue")
    public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
        System.err.println("消费者2 收到了 work.queue的消息...... :【" + msg +"】");
        Thread.sleep(200);
    }
    @RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
    public void listenFanoutQueue1(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者1 收到了 fanout.queue1的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
    public void listenFanoutQueue2(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者2 收到了 fanout.queue2的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "direct.queue1", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
            key = {"red", "blue"}
    ))
    public void listenDirectQueue1(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者1 收到了 direct.queue1的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
            value = @Queue(name = "direct.queue2", durable = "true"),
            exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
            key = {"red", "yellow"}
    ))
    public void listenDirectQueue2(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者2 收到了 direct.queue2的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(queues = "topic.queue1")
    public void listenTopicQueue1(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者1 收到了 topic.queue1的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(queues = "topic.queue2")
    public void listenTopicQueue2(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者2 收到了 topic.queue2的消息:【" + msg +"】");
    }
    @RabbitListener(queues = "object.queue")
    public void listenObject(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("消费者 收到了 object.queue的消息:【" + msg +"】");
    }
}

image.gif

第二种写法:

@Component
@RabbitListener(queues = "TestDirectQueue") // 监听的队列名称 TestDirectQueue
public class RabbitMessageListener {
    @RabbitHandler
    public void process(String message) {
        System.out.println("DirectReceiver m消费者收到消息  : " + message);
    }
}

image.gif

4.8 消息转换器

Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object:

image.gif 编辑

当使用 Spring 发送消息时,传输内容通常是 Java 对象,但消息队列只能处理字节数据。因此,需要先将对象序列化为字节发送,接收时再反序列化为对象。Spring 默认使用的是 JDK 的序列化机制,但这种方式格式不友好、体积大、不安全。实际开发中,通常会配置 JSON 转换器,使消息更轻量、可读且更安全。

引入依赖:

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

image.gif

配置消息转换器:

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id,用于识别不同消息,也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
    return jackson2JsonMessageConverter;
}

image.gif

消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。

Springboot会将jackson2JsonMessageConverter这个bean对象自动注入到RabbitTemRabbitTemplate中。

消息发送接收接收:

我们在consumer服务中定义一个新的消费者,publisher是用Map发送,那么消费者也一定要用Map接收,格式如下:

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "柳岩");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("object.queue", msg);
}

image.gif

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者接收到object.queue消息:【" + msg + "】");
}

image.gif

4.9 调用实例

@RestController
@RequestMapping("/mq")
public class SendMessageController {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    @GetMapping("/sendDirectMessage")
    public String sendDirectMessage() {
        // 发送String类型消息到指定交换机和路由键
        String message = "你好,这是一条字符串消息";
        rabbitTemplate.convertAndSend("TestDirectExchange", "TestDirectRouting", message);
        return "ok";
    }
}

image.gif

相关文章
|
3月前
|
存储 监控 前端开发
大文件上传下载处理方案-断点续传,秒传,分片,合并
本文介绍了大文件上传下载的断点续传技术方案。上传方面,通过前端将大文件分块(如5MB/块),后端使用MinIO存储分块并合并,实现断点续传和秒传功能。下载方面,采用Range请求分片下载,前端合并分片触发下载。技术要点包括:1)前端分块计算MD5;2)后端MinIO存储管理;3)分片校验与合并;4)进度监控和异常处理。该方案解决了大文件传输中断问题,提升用户体验,适用于视频等大文件传输场景,完整代码示例包含前后端实现。
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
详解ElasticSearch1-基础使用
摘要:本文探讨了数据库模糊搜索的局限性及Elasticsearch(ES)的优势。数据库模糊查询存在性能低、功能单一等问题,而ES通过倒排索引技术实现高效搜索,支持复杂查询需求。文章详细介绍了ES的核心概念、安装部署、索引库操作(CRUD)、文档管理及Java API集成方法,并对比了ES与MySQL的适用场景。最后演示了批量导入文档的实践方案,为海量数据搜索场景提供了专业解决方案。(149字)
|
存储 城市大脑 运维
中国信通院&沙利文最新报告:阿里云混合云全面领先
中国信息通信研究院与国际权威分析机构沙利文(Frost & Sullivan)联合发布《2023 混合云价值影响力矩阵》,报告显示,阿里云是唯一一家全域领导者,在技术表现域、战略布局域以及市场表现域三个维度均排名领先于97%的企业。
1131 1
|
3月前
|
存储 人工智能 NoSQL
大模型应用开发3-LangChain4j实战
本文介绍了LangChain4j框架的使用方法,主要包括以下内容:1. 基础配置:创建SpringBoot项目并配置OpenAI聊天模型;2. AIServices工具类:简化模型调用,支持流式和阻塞式两种调用方式;3. 会话记忆功能:实现多轮对话记忆,支持会话隔离和Redis持久化存储;4. RAG检索增强:通过向量数据库存储和检索专业领域知识,提升大模型回答质量;5. Tools工具:通过Function Calling机制实现业务功能调用。文章详细讲解了每个功能的实现步骤,包括代码示例和配置方法,帮助
1765 3
|
3月前
|
消息中间件 存储 Java
详解RabbitMQ2-高阶技巧
摘要:本文详细探讨了RabbitMQ消息可靠性的保障措施,从生产者、MQ到消费者的全流程解决方案。针对生产者端提出重试机制和确认机制(PublisherConfirm/Return),MQ层面通过持久化和LazyQueue防止消息丢失。消费者端则采用确认机制(ack/nack/reject)、失败重试策略(最大重试次数限制)以及异常消息重定向机制(RepublishMessageRecoverer)。此外,还介绍了幂等性处理方案(唯一消息ID/业务状态判断)和两种延迟消息实现方式(死信交换机与DelayEx
|
1月前
|
机器人 数据安全/隐私保护 开发者
钉钉机器人接入 OpenClaw 全攻略教程
本文详解OpenClaw接入钉钉企业内部机器人的全流程:从创建应用、开通机器人能力、配置Stream模式(免公网域名),到获取Client ID/Secret并对接网关。涵盖前置准备、图文操作步骤及关键注意事项,助力高效实现业务信息实时同步与团队协作升级。
|
3月前
|
Ubuntu 关系型数据库 Java
PostgreSQL数据库与PgVector向量插件基础使用
本文详细介绍了在Ubuntu系统上部署PgVector向量数据库并与SpringBoot集成的方法。主要内容包括:1) Ubuntu环境配置,包括PostgreSQL安装、PgVector插件编译和数据库设置;2) 向量数据库基础操作,如创建表、插入向量数据和相似度查询;3) SpringBoot集成方案,提供JDBC连接配置、实体类定义和JPA查询实现;4) SpringAI框架下的高级应用,展示如何将PgVector作为向量存储与AI模型集成。文章还包含远程连接配置、性能优化建议和完整的测试案例,为开发
1563 3
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
终端里的 AI 编程助手:OpenCode 使用指南
OpenCode 是开源的终端 AI 编码助手,支持 Claude、GPT-4 等模型,可在命令行完成代码编写、Bug 修复、项目重构。提供原生终端界面和上下文感知能力,适合全栈开发者和终端用户使用。
55157 11