RabbitMQ系列(三)RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践RabbitMQ系列文章RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读使用Docker部署RabbitMQ集群你不知道的RabbitMQ集群架构全解导读有了Rabbit的基础知识之后(基础知识详见:深入解读RabbitMQ工作原理及简单使用),本章我们重点学习一下Rabbit里面的exchange(交换器)的知识。

RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践

RabbitMQ系列文章

  1. RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建
  2. 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用
  3. RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践
  4. RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读
  5. 使用Docker部署RabbitMQ集群
  6. 你不知道的RabbitMQ集群架构全解

导读

有了Rabbit的基础知识之后(基础知识详见:深入解读RabbitMQ工作原理及简单使用),本章我们重点学习一下Rabbit里面的exchange(交换器)的知识。

交换器分类

RabbitMQ的Exchange(交换器)分为四类:

  • direct(默认)
  • headers
  • fanout
  • topic

其中headers交换器允许你匹配AMQP消息的header而非路由键,除此之外headers交换器和direct交换器完全一致,但性能却很差,几乎用不到,所以我们本文也不做讲解。

注意:fanout、topic交换器是没有历史数据的,也就是说对于中途创建的队列,获取不到之前的消息。

1、direct交换器

direct为默认的交换器类型,也非常的简单,如果路由键匹配的话,消息就投递到相应的队列,如图:

img_24ae6aa7f17da46cae282fef78525a7c.png

使用代码:channel.basicPublish("", QueueName, null, message)推送direct交换器消息到对于的队列,空字符为默认的direct交换器,用队列名称当做路由键。

direct交换器代码示例

发送端:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
// 声明队列【参数说明:参数一:队列名称,参数二:是否持久化;参数三:是否独占模式;参数四:消费者断开连接时是否删除队列;参数五:消息其他参数】
channel.queueDeclare(config.QueueName, false, false, false, null);
String message = String.format("当前时间:%s", new Date().getTime());
// 推送内容【参数说明:参数一:交换机名称;参数二:队列名称,参数三:消息的其他属性-路由的headers信息;参数四:消息主体】
channel.basicPublish("", config.QueueName, null, message.getBytes("UTF-8"));

接收端,持续接收消息:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
// 声明队列【参数说明:参数一:队列名称,参数二:是否持久化;参数三:是否独占模式;参数四:消费者断开连接时是否删除队列;参数五:消息其他参数】
channel.queueDeclare(config.QueueName, false, false, false, null);
Consumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
            byte[] body) throws IOException {
        String message = new String(body, "utf-8"); // 消息正文
        System.out.println("收到消息 => " + message);
        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); // 手动确认消息【参数说明:参数一:该消息的index;参数二:是否批量应答,true批量确认小于当前id的消息】
    }
};
channel.basicConsume(config.QueueName, false, "", defaultConsumer);

接收端,获取单条消息

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.queueDeclare(config.QueueName, false, false, false, null);
GetResponse resp = channel.basicGet(config.QueueName, false);
String message = new String(resp.getBody(), "UTF-8");
channel.basicAck(resp.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); // 消息确认

持续消息获取使用:basic.consume;单个消息获取使用:basic.get。

注意:不能使用for循环单个消息消费来替代持续消息消费,因为这样性能很低;

公平调度

当接收端订阅者有多个的时候,direct会轮询公平的分发给每个订阅者(订阅者消息确认正常),如图:

img_b1a43887c97c55bf800ba6cebd37bb22.png

消息的发后既忘特性

发后既忘模式是指接受者不知道消息的来源,如果想要指定消息的发送者,需要包含在发送内容里面,这点就像我们在信件里面注明自己的姓名一样,只有这样才能知道发送者是谁。

消息确认

看了上面的代码我们可以知道,消息接收到之后必须使用channel.basicAck()方法手动确认(非自动确认删除模式下),那么问题来了。

消息收到未确认会怎么样?

如果应用程序接收了消息,因为bug忘记确认接收的话,消息在队列的状态会从“Ready”变为“Unacked”,如图:

img_d4781a1233907032ab1d820ca40ebd26.png

如果消息收到却未确认,Rabbit将不会再给这个应用程序发送更多的消息了,这是因为Rabbit认为你没有准备好接收下一条消息。

此条消息会一直保持Unacked的状态,直到你确认了消息,或者断开与Rabbit的连接,Rabbit会自动把消息改完Ready状态,分发给其他订阅者。

当然你可以利用这一点,让你的程序延迟确认该消息,直到你的程序处理完相应的业务逻辑,这样可以有效的防治Rabbit给你过多的消息,导致程序崩溃。

消息确认Demo:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.queueDeclare(config.QueueName, false, false, false, null);
GetResponse resp = channel.basicGet(config.QueueName, false);
String message = new String(resp.getBody(), "UTF-8");
channel.basicAck(resp.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

channel.basicAck(long deliveryTag, boolean multiple)为消息确认,参数1:消息的id;参数2:是否批量应答,true批量确认小于次id的消息。

总结:消费者消费的每条消息都必须确认。

消息拒绝

消息在确认之前,可以有两个选择:

选择1:断开与Rabbit的连接,这样Rabbit会重新把消息分派给另一个消费者;

选择2:拒绝Rabbit发送的消息使用channel.basicReject(long deliveryTag, boolean requeue),参数1:消息的id;参数2:处理消息的方式,如果是true,Rabbib会重新分配这个消息给其他订阅者,如果设置成false的话,Rabbit会把消息发送到一个特殊的“死信”队列,用来存放被拒绝而不重新放入队列的消息。

消息拒绝Demo:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.queueDeclare(config.QueueName, false, false, false, null);
GetResponse resp = channel.basicGet(config.QueueName, false);
String message = new String(resp.getBody(), "UTF-8");
channel.basicReject(resp.getEnvelope().getDeliveryTag(), true); //消息拒绝

2、fanout交换器——发布/订阅模式

fanout有别于direct交换器,fanout是一种发布/订阅模式的交换器,当你发送一条消息的时候,交换器会把消息广播到所有附加到这个交换器的队列上。

比如用户上传了自己的头像,这个时候图片需要清除缓存,同时用户应该得到积分奖励,你可以把这两个队列绑定到图片上传的交换器上,这样当有第三个、第四个上传完图片需要处理的需求的时候,原来的代码可以不变,只需要添加一个订阅消息即可,这样发送方和消费者的代码完全解耦,并可以轻而易举的添加新功能了。

和direct交换器不同,我们在发送消息的时候新增channel.exchangeDeclare(ExchangeName, "fanout"),这行代码声明fanout交换器。

发送端:

final String ExchangeName = "fanoutec"; // 交换器名称
Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.exchangeDeclare(ExchangeName, "fanout"); // 声明fanout交换器
String message = "时间:" + new Date().getTime();
channel.basicPublish(ExchangeName, "", null, message.getBytes("UTF-8"));

接受消息不同于direct,我们需要声明fanout路由器,并使用默认的队列绑定到fanout交换器上。

接收端:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.exchangeDeclare(ExchangeName, "fanout"); // 声明fanout交换器
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue(); // 声明队列
channel.queueBind(queueName, ExchangeName, "");
Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
            byte[] body) throws IOException {
        String message = new String(body, "UTF-8");
    }
};
channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

fanout和direct的区别最多的在接收端,fanout需要绑定队列到对应的交换器用于订阅消息。

其中channel.queueDeclare().getQueue()为随机队列,Rabbit会随机生成队列名称,一旦消费者断开连接,该队列会自动删除。

注意:对于fanout交换器来说routingKey(路由键)是无效的,这个参数是被忽略的。

3、topic交换器——匹配订阅模式

最后介绍的是topic交换器,topic交换器运行和fanout类似,但是可以更灵活的匹配自己想要订阅的信息,这个时候routingKey路由键就排上用场了,使用路由键进行消息(规则)匹配。

假设我们现在有一个日志系统,会把所有日志级别的日志发送到交换器,warning、log、error、fatal,但我们只想处理error以上的日志,要怎么处理?这就需要使用topic路由器了。

topic路由器的关键在于定义路由键,定义routingKey名称不能超过255字节,使用“.”作为分隔符,例如:com.mq.rabbit.error。

消费消息的时候routingKey可以使用下面字符匹配消息:

  • "*"匹配一个分段(用“.”分割)的内容;
  • "#"匹配0和多个字符;

例如发布了一个“com.mq.rabbit.error”的消息:

能匹配上的路由键:

  • cn.mq.rabbit.*
  • cn.mq.rabbit.#
  • #.error
  • cn.mq.#
  • #

不能匹配上的路由键:

  • cn.mq.*
  • *.error
  • *

所以如果想要订阅所有消息,可以使用“#”匹配。

注意:fanout、topic交换器是没有历史数据的,也就是说对于中途创建的队列,获取不到之前的消息。

发布端:

String routingKey = "com.mq.rabbit.error";
Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.exchangeDeclare(ExchangeName, "topic"); // 声明topic交换器
String message = "时间:" + new Date().getTime();
channel.basicPublish(ExchangeName, routingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));

接收端:

Connection conn = connectionFactoryUtil.GetRabbitConnection();
Channel channel = conn.createChannel();
channel.exchangeDeclare(ExchangeName, "topic"); // 声明topic交换器
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue(); // 声明队列
String routingKey = "#.error";
channel.queueBind(queueName, ExchangeName, routingKey);
Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
    @Override
    public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
            byte[] body) throws IOException {
        String message = new String(body, "UTF-8");
        System.out.println(routingKey + "|接收消息 => " + message);
    }
};
channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

扩展部分—自定义线程池

如果需要更大的控制连接,用户可自己设置线程池,代码如下:

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(20);
Connection conn = factory.newConnection(es);

其实看过源码的同学可能知道,factory.newConnection本身默认也有线程池的机制,ConnectionFactory.class部分源码如下:

private ExecutorService sharedExecutor;
public Connection newConnection() throws IOException, TimeoutException {
        return newConnection(this.sharedExecutor, Collections.singletonList(new Address(getHost(), getPort())));
}
public void setSharedExecutor(ExecutorService executor) {
        this.sharedExecutor = executor;
}

其中this.sharedExecutor就是默认的线程池,可以通过setSharedExecutor()方法设置ConnectionFactory的线程池,如果不设置则为null。

用户如果自己设置了线程池,像本小节第一段代码写的那样,那么当连接关闭的时候,不会自动关闭用户自定义的线程池,所以用户必须自己手动关闭,通过调用shutdown()方法,否则可能会阻止JVM的终止。

官方的建议是只有在程序出现严重性能瓶颈的时候,才应该考虑使用此功能。

项目地址

GitHub:https://github.com/vipstone/rabbitmq-java.git

img_fa0be433d68c8212b2b0b3b1a564ccb1.png
如果本文对你有所帮助,请打赏——1元就足够感动我:)
支付宝打赏 微信打赏
联系邮箱:intdb@qq.com
我的GitHub: https://github.com/vipstone
关注公众号: img_9bde0f31ac4a0eca10b1bd7414b78faf.png


作者: 王磊
出处: http://vipstone.cnblogs.com/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,请标明出处。

相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 存储 Serverless
【实践】快速学会使用阿里云消息队列RabbitMQ版
云消息队列 RabbitMQ 版是一款基于高可用分布式存储架构实现的 AMQP 0-9-1协议的消息产品。云消息队列 RabbitMQ 版兼容开源 RabbitMQ 客户端,解决开源各种稳定性痛点(例如消息堆积、脑裂等问题),同时具备高并发、分布式、灵活扩缩容等云消息服务优势。
71 2
|
2月前
|
消息中间件 Java Apache
RocketMQ消息回溯实践与解析
在分布式系统和高并发应用的开发中,消息队列扮演着至关重要的角色,而RocketMQ作为阿里巴巴开源的一款高性能消息中间件,以其高吞吐量、高可用性和灵活的配置能力,在业界得到了广泛应用。本文将围绕RocketMQ的消息回溯功能进行实践与解析,分享工作学习中的技术干货。
72 3
|
3月前
|
消息中间件 弹性计算 Kubernetes
RabbitMQ与容器化技术的集成实践
【8月更文第28天】RabbitMQ 是一个开源消息代理和队列服务器,用于在分布式系统中存储、转发消息。随着微服务架构的普及,容器化技术(如 Docker 和 Kubernetes)成为了部署和管理应用程序的标准方式。本文将探讨如何使用 Docker 和 Kubernetes 在生产环境中部署和管理 RabbitMQ 服务,同时保证高可用性和弹性伸缩能力。
52 3
|
9天前
|
消息中间件
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
|
19天前
|
消息中间件 安全 Java
云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测
一文带你详细了解云消息队列RabbitMQ实践的解决方案优与劣
55 4
|
16天前
|
消息中间件 存储 弹性计算
云消息队列RabbitMQ实践
云消息队列RabbitMQ实践
|
17天前
|
消息中间件 存储 弹性计算
云消息队列 RabbitMQ 版实践解决方案评测
随着企业业务的增长,对消息队列的需求日益提升。阿里云的云消息队列 RabbitMQ 版通过架构优化,解决了消息积压、内存泄漏等问题,并支持弹性伸缩和按量计费,大幅降低资源和运维成本。本文从使用者角度详细评测这一解决方案,涵盖实践原理、部署体验、实际优势及应用场景。
|
23天前
|
消息中间件 存储 监控
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践
在实际业务中,网站因消息堆积和高流量脉冲导致系统故障。为解决这些问题,云消息队列 RabbitMQ 版提供高性能的消息处理和海量消息堆积能力,确保系统在流量高峰时仍能稳定运行。迁移前需进行技术能力和成本效益评估,包括功能、性能、限制值及费用等方面。迁移步骤包括元数据迁移、创建用户、网络打通和数据迁移。
61 4
|
2月前
|
消息中间件 运维 监控
云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
本报告旨在对《云消息队列RabbitMQ实践》解决方案进行综合评测。通过对该方案的原理理解、部署体验、设计验证以及实际应用价值等方面进行全面分析,为用户提供详尽的反馈与建议。
78 16
|
2月前
|
消息中间件 弹性计算 运维
阿里云云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
阿里云云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
71 9