第三章_Java 实现RabbitMQ_java rabbitmq

RabbitMQ协议与消息模型

AMQP协议

RabbitMQ是基于AMQP协议，erlang语言开发，是部署最广泛的开源消息中间件,是最受欢迎的开源消息中间件之一。

AMQP（advanced message queuing protocol）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。

顾名思义，AMQP是一种协议，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。以下是AMQP协议模型:

Virtual Host可以理解为关系型数据库中的数据库

RabbitMQ支持的消息模型

 

环境搭建

1.新建 java web 项目

2.改pom

<dependency>
    <groupId>com.rabbitmq</groupId>
    <artifactId>amqp-client</artifactId>
    <version>5.7.2</version>
</dependency>

同时去掉测试依赖的<scope>test</scope>，不然一会不能进行单元测试

第一种模型(直连-Hello World)

这种使用的场景如：注册成功后，发送短信的场景或加积分场景

在上图的模型中，有以下概念：

• P：生产者，也就是要发送消息的程序
• C：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

前提：

• 创建好虚拟主机
• 创建好用户
• 虚拟主机与用户进行绑定

1. 开发生产者

public class Producer {
    @Test
    public void pro() throws IOException, TimeoutException {
 
        //创建连接工厂
        //创建连接mq的连接工厂对象
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //设置连接rabbitmq主机
        factory.setHost("192.168.77.138");
        //设置端口号
        factory.setPort(5672);
        //设置访问虚拟主机的用户名和密码
        factory.setUsername("ems");
        factory.setPassword("123");
        //设置连接那个虚拟主机
        factory.setVirtualHost("/ems");
 
        //获取连接对象
        Connection connection = factory.newConnection();
        //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，表示声明的当前队列只允许当前的连接所使用  true 独占队列   false  不独占
        //参数4:  autoDelete: 是否在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, false, null);
 
        //发布消息
        //参数1: 交换机名称 参数2:队列名称  参数3:传递息额外设置（MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 设置消息持久化）  参数4:消息的具体内容
        channel.basicPublish("", "hello", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "hello rabbitmq".getBytes());
 
        //关闭连接
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

生产消息到队列：

2. 开发消费者

消费者端不能使用单元测试，需要一直监听

同时不关闭连接消息通道与连接

public class Consumer {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.77.138");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/ems");
        factory.setUsername("ems");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
 
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //通道绑定队列：与生产端一致
        channel.queueDeclare("hello", true, false, false, null);
 
        //获取消息
        //参数1: 消费那个队列的消息 队列名称
        //参数2: 开始消息的自动确认机制[只要消费就从队列删除消息]
        //参数3: 消费时的回调接口
        channel.basicConsume("hello", true, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("取出消息:===>" + new String(body));
            }
        });
 
        //消费端连接与同道不用关闭，一直处于监听状态
    }
}

3. API参数的说明

注意：生产方队列的声明与消费方队列的声明要一致

channel.queueDeclare("hello",true,false,false,null);
 
# '参数1': 用来声明通道对应的队列 [ 如果不存在队列,会自动创建]
# '参数2': 用来指定是否持久化队列 [D: 指定后 rabbitmq 重启后不会消失 ]
# '参数3': 用来指定是否独占队列 [ 只允许当特定的连接]
# '参数4': 用来指定是否自动删除队列 [A：消息方消费完成后,队列自动删除]
# '参数5': 对队列的额外配置

第二种模型(work queue)

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。

角色：

• P：生产者：任务的发布者
• C1：消费者-1，领取任务并且完成任务，假设完成速度较慢
• C2：消费者-2：领取任务并完成任务，假设完成速度快

轮训分发消息

在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程是如何工作的。 

---

1. 开发生产者

抽取工具类RabbitMQUtils

package com.lzx.rabbitmq.utils;
 
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
 
/**
 * @author admin
 */
public class RabbitUtils {
 
    private static final ConnectionFactory CONNECTION_FACTORY = new ConnectionFactory();
 
    static {
        CONNECTION_FACTORY.setHost("127.0.0.1");
        //5672是Rabbitmq的默认端口号，浏览器访问时为15672
        CONNECTION_FACTORY.setPort(5672);
        CONNECTION_FACTORY.setUsername("guest");
        CONNECTION_FACTORY.setPassword("guest");
        CONNECTION_FACTORY.setVirtualHost("/");
    }
 
    //获取连接方法
    public static Connection getConnection() {
        try {
            return CONNECTION_FACTORY.newConnection();
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
 
    //关闭通道和关闭连接工具方法
    public static void closeConnectionAndChannel(Channel channel, Connection connection) {
        try {
            if (channel != null) {
                channel.close();
            }
 
            if (connection != null) {
                connection.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

public class Producer {
    @Test
    public void pro() throws IOException {
 
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //绑定队列
        channel.queueDeclare("work", true, false, false, null);
 
        //发送消息
        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            channel.basicPublish("", "work", null, (i + "号消息").getBytes());
        }
        //关闭连接
        RabbitMQUtils.closeConnection(channel, connection);
 
    }
}

---

2.开发消费者-1

public class Consumer1 {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //绑定队列
        channel.queueDeclare("work", true, false, false, null);
 
        channel.basicConsume("work", true, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                try {
                    //处理消息比较慢 2秒处理一个消息
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("消费者1号:==>消费" + new String(body));
            }
        });
    }
 
}

3.开发消费者-2

public class Consumer2 {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //绑定队列
        channel.queueDeclare("work", true, false, false, null);
 
        channel.basicConsume("work", 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2号:==>消费" + new String(body));
            }
        });
    }
 
}

4.测试结果

总结: 默认情况下，RabbitMQ将按顺序将每个消息发送给下一个使用者。平均而言，每个消费者都会收到相同数量的消息。这种分发消息的方式称为循环。

5.消息自动确认机制

不公平分发

在最开始的时候我们学习到RabbitMQ分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者1处理任务的速度非常快，而另外一个消费者2处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是RabbitMQ并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。

如果想要实现消费快的多消费，消费慢的少消费，就需要对rabbitmq的消息确认机制进行配置

同时避免消息丢失。

为了避免这种情况，我们可以设置参数 channel.basicQos(1);

意思就是如果这个任务我还没有处理完或者我还没有应答你，你先别分配给我，我目前只能处理一个任务，然后rabbitmq就会把该任务分配给没有那么忙的那个空闲消费者，当然如果所有的消费者都没有完成手上任务，队列还在不停的添加新任务，队列有可能就会遇到队列被撑满的情况，这个时候就只能添加新的worker或者改变其他存储任务的策略。 

两点：

• 设置通道一次只能消费一个消息

• 关闭消息的自动确认,开启手动确认消息

预取值

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量， RabbitMQ将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认ACK，RabbitMQ将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和QoS预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的RAM消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同100到300范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为1是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境 中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

消费方：

//步骤一:一次只接受一条未确认的消息
channel.basicQos(1);
 
//步骤二：[参数2:关闭自动确认消费]
channel.basicConsume("work", 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2号:==>消费" + new String(body));
        //消费完成后,手动确认消息 [ 参数1:确认标识,参数2:是否一次确认多条消息]
        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
    }
});

注意：消费方都需要进行手动确认，否则队列中不会确认删除

生产方：

//一次只发送一条消息，默认为0，设置为1为不公平分发，2,3,4......为预取值
channel.basicQos(1);

测试：

消费者1号消费一条消息，2s后确认消息，消费者2号消费一条消息，手动确认，消息从队列删除，继续从队列取得一条进行消费，直到队列不存在消息

6.消息应答

概念

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq 引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉 rabbitmq它已经处理了，rabbitmq可以把该消息删除了。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者 channel 关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

消息应答的方法

A.Channel.basicAck(用于肯定确认)；RabbitMQ已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了。

B.Channel.basicNack(用于否定确认)

C.Channel.basicReject(用于否定确认)；与 Channel.basicNack相比少一个参数；不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了。

Multiple 的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵。

multiple 的 true 和 false 代表不同意思。

true 代表批量应答 channel 上未应答的消息；比如说channel上有传送tag的消息 5,6,7,8 当前 tag是8那么此时，5-8 的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答。

false 同上面相比；只会应答tag=8的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答。

消息自动重新入队 

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或TCP连接丢失)，导致消息未发送ACK确认，RabbitMQ 将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

消息手动应答代码 

默认消息采用的是自动应答，所以我们要想实现消息消费过程中不丢失，需要把自动应答改
为手动应答，消费者在上面代码的基础上增加下面画红色部分代码。

消息生产者

public class Task02 {
 
    private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
            channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            System.out.println("请输入信息");
 
            while (sc.hasNext()) {
                String message = sc.nextLine();
                channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null,               message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息" + message);
            }
       }
   }
}

 消费者01

public class Work03 {
 
    private static final String ACK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较短");
        //消息消费的时候如何处理消息
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery) -> {
            String message= new String(delivery.getBody());
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接收到消息:"+message);
 
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        };
 
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, (consumerTag)->{
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

消费者02 

public class Work04 {
 
    private static final String ACK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C2 等待接收消息处理时间较长");
        //消息消费的时候如何处理消息
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery) -> {
            String message= new String(delivery.getBody());
            SleepUtils.sleep(30);
            System.out.println("接收到消息:"+message);
 
            /**
             * 1.消息标记 tag
             * 2.是否批量应答未应答消息
             */
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
 
        //采用手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, (consumerTag) -> {
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");
        });
    }
}

睡眠工具类 

public class SleepUtils {
 
    public static void sleep(int second){
        try {
            Thread.sleep(1000*second);
        } catch (InterruptedException _ignored) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
 
}

手动应答效果演示 

正常情况下消息发送方发送两个消息C1和C2分别接收到消息并进行处理。

在发送者发送消息 dd，发出消息之后的把 C2 消费者停掉，按理说该 C2 来处理该消息，但是由于它处理时间较长，在还未处理完，也就是说 C2 还没有执行 ack 代码的时候，C2 被停掉了，此时会看到消息被 C1 接收到了，说明消息 dd 被重新入队，然后分配给能处理消息的 C1 处理了。

7.RabbitMq持久化

概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列如何实现持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把durable参数设置为持久化。

但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列，不然就会出现错误：

以下为控制台中持久化与非持久化队列的 UI 显示区。

这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在。

消息实现持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码，MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN添加这个属性。

将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。如果需要更强有力的持久化策略，后边会讲到消息的发布确认。

8.发布确认

发布确认原理

生产者将信道设置成confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker 就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker 回传给生产者的确认消息中delivery-tag域包含了确认消息的序列号，此外broker也可以设置 basic.ack的multiple域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm模式最大的好处在于它是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条nack消 息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该nack消息。

发布确认的策略

开启发布确认的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布确认，都需要在 channel 上调用该方法：

单个确认发布 

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。

这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某些应用程序来说这可能已经足够了。

public static void publishMessageIndividually() throws Exception {
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
 
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
 
            //服务端返回 false 或超时时间内未返回，生产者可以消息重发
            boolean flag = channel.waitForConfirms();
 
            if(flag){
                System.out.println("消息发送成功");
            }
        }
 
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

批量确认发布 

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

public static void publishMessageBatch() throws Exception {
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
 
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        //批量确认消息大小
        int batchSize = 100;
        //未确认消息个数
        int outstandingMessageCount = 0;
 
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
            outstandingMessageCount++;
 
            if (outstandingMessageCount == batchSize) {
                channel.waitForConfirms();
                outstandingMessageCount = 0;
            }
        }
 
        //为了确保还有剩余没有确认消息 再次确认
        if (outstandingMessageCount > 0) {
            channel.waitForConfirms();
        }
 
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

异步确认发布 

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说， 他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功， 下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

public static void publishMessageAsync() throws Exception {
    try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
        String queueName = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
 
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        /**
         * 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况
         * 1.轻松的将序号与消息进行关联
         * 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号
         * 3.支持并发访问
         */
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();
 
        /**
         * 确认收到消息的一个回调
         * 1.消息序列号
         * 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息
         * false 确认当前序列号消息
         */
        ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
            if (multiple) {
                //返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 map
                ConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);
                //清除该部分未确认消息
                confirmed.clear();
            }else{
                //只清除当前序列号的消息
                outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);
            }
        };
 
        ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {
            String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);
            System.out.println("发布的消息" + message + "未被确认，序列号" + sequenceNumber);
        };
 
        /**
         * 添加一个异步确认的监听器
         * 1.确认收到消息的回调
         * 2.未收到消息的回调
         */
        channel.addConfirmListener(ackCallback, null);
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = "消息" + i;
            /**
             * channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号
             * 通过序列号与消息体进行一个关联
             * 全部都是未确认的消息体
             */
             outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);
             channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        }
 
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个异步确认消息,耗时" + (end - begin) + "ms");
    }
}

如何处理异步未确认消息 

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列， 比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在confirm callbacks与发布线程之间进行消息的传递。

以上 3 种发布确认速度对比 

单独发布消息：同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。

批量发布消息：批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条消息出现了问题。

异步处理： 最佳性能和资源使用，在出现错误的情况下可以很好地控制，但是实现起来稍微难些。

第三种模型(fanout)

交换机

在上面，我们创建了一个工作队列。我们假设的是工作队列背后，每个任务都恰好交付给一个消 费者(工作进程)。在这一部分中，我们将做一些完全不同的事情-我们将消息传达给多个消费者。这种模式称为 ”发布/订阅”。

为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成:第一个程序将发出日志消息，第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者，其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘，另外一个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上，事实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者。

Exchanges

概念

RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递到了哪些队列中。

相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

Exchanges 的类型 

总共有以下类型： 直接(direct), 主题(topic) ,标题(headers) , 扇出(fanout)。

无名 exchange

在本教程的前面部分我们对exchange一无所知，但仍然能够将消息发送到队列。之前能实现的原因是因为我们使用的是默认交换，我们通过空字符串(“”)进行标识。

第一个参数是交换机的名称。空字符串表示默认或无名称交换机：消息能路由发送到队列中其实 是由 routingKey(bindingkey)绑定key指定的，如果它存在的话。

临时队列

之前的章节我们使用的是具有特定名称的队列(还记得 hello 和 ack_queue 吗？)。队列的名称我们 来说至关重要-我们需要指定我们的消费者去消费哪个队列的消息。

每当我们连接到Rabbit时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称 的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除。

创建临时队列的方式如下:

String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

创建出来之后长成这样:

绑定(bindings) 

什么是 bingding 呢，binding 其实是exchange和queue之间的桥梁，它告诉我们exchange和哪个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是X与Q1和Q2进行了绑定。

Fanout 

中文翻译：fanout 扇出 ，也称为广播，Fanout 这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息广播到它知道的 所有队列中。系统中默认有些exchange类型。

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

Fanout 实战

Logs 和临时队列的绑定关系如下图

ReceiveLogs01 将接收到的消息打印在控制台

public class ReceiveLogs01 {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
 
        /**
         * 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         * 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("控制台打印接收到的消息"+message);
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
    }
 
}

 ReceiveLogs02 将接收到的消息存储在磁盘

public class ReceiveLogs02 {
    
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
 
        /**
         * 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的
         * 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除
         */
        String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        //把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
        System.out.println("等待接收消息,把接收到的消息写到文件.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            File file = new File("C:\\work\\rabbitmq_info.txt");
            FileUtils.writeStringToFile(file,message,"UTF-8");
            System.out.println("数据写入文件成功");
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });
    }
}

EmitLog发送消息给两个消费者接收 

public class EmitLog {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            /**
             * 声明一个 exchange
             * 1.exchange 的名称
             * 2.exchange 的类型
             */
             channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
             Scanner sc = new Scanner(System.in);
             System.out.println("请输入信息");
 
             while (sc.hasNext()) {
                 String message = sc.nextLine();
                 channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
                 System.out.println("生产者发出消息" + message);
             }
         }
    }
}

 1. 开发生产者

广播 ：一条消息多个消费者同时消费

public class Producer {
    @Test
    public void pro() throws IOException {
 
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机 [ 参数一:交换机名字,参数2:交换机类型:fanout(广播模式) 固定]
        channel.exchangeDeclare("register", "fanout");
 
        //发布消息[参数1:交换机名字,参数2:路由,参数3:消息持久化,参数4:消息内容]
        channel.basicPublish("register", "", null, "fanout...".getBytes());
        //关闭
        RabbitMQUtils.closeConnection(channel, connection);
    }
}

2. 开发消费者-1

public class Consumer1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("register", "fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //[绑定]=>临时队列和交换机 [参数1:临时队列,参数2:交换机,参数3:路由]
        channel.queueBind(queue, "register", "");
 
        //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号:==>" + new String(body));
            }
        });
 
    }
}

3. 开发消费者-2

public class Consumer2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("register", "fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列和交换机 [参数1:临时队列,参数2:交换机,参数3:路由]
        channel.queueBind(queue, "register", "");
 
        //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2号:==>" + new String(body));
            }
        });
 
    }
}

4.开发消费者-3

public class Consumer3 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("register", "fanout");
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列和交换机 [参数1:临时队列,参数2:交换机,参数3:路由]
        channel.queueBind(queue, "register", "");
 
        //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3号:==>" + new String(body));
            }
        });
 
    }
}

5. 测试结果

启动消费者，再启动生产者往交换机发送消息，三个消费者同时接收到消息

第四种模型(Routing)

Direct exchange

回顾

在上一节中，我们构建了一个简单的日志记录系统。我们能够向许多接收者广播日志消息。在本 节我们将向其中添加一些特别的功能-比方说我们只让某个消费者订阅发布的部分消息。例如我们只把严重错误消息定向存储到日志文件(以节省磁盘空间)，同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。

我们再次来回顾一下什么是 bindings，绑定是交换机和队列之间的桥梁关系。也可以这么理解： 队列只对它绑定的交换机的消息感兴趣。绑定用参数：routingKey 来表示也可称该参数为binding key，创建绑定我们用代码:channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "routingKey");绑定之后的意义由其交换类型决定。

Direct exchange 介绍

上一节中的我们的日志系统将所有消息广播给所有消费者，对此我们想做一些改变，例如我们希 望将日志消息写入磁盘的程序仅接收严重错误(errros)，而不存储哪些警告(warning)或信息(info)日志消息避免浪费磁盘空间。Fanout这种交换类型并不能给我们带来很大的灵活性-它只能进行无意识的广播，在这里我们将使用direct这种类型来进行替换，这种类型的工作方式是，消息只去到它绑定的routingKey队列中去。

在上面这张图中，我们可以看到X绑定了两个队列，绑定类型是direct。队列Q1绑定键为orange， 队列Q2绑定键有两个:一个绑定键为black，另一个绑定键为green。

在这种绑定情况下，生产者发布消息到exchange上，绑定键为orange的消息会被发布到队列Q1。绑定键为black、green和的消息会被发布到队列Q2，其他消息类型的消息将被丢弃。 

多重绑定

当然如果exchange的绑定类型是direct，但是它绑定的多个队列的key如果都相同，在这种情况下虽然绑定类型是 direct 但是它表现的就和fanout有点类似了，就跟广播差不多，如上图所示。

Routing 之订阅模型-Direct(直连)

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模型中，流程如下：

•     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 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 error 的消息
•     C2：消费者，其所在队列指定了需要 routing key 为 info、error、warning 的消息

public class ReceiveLogsDirect01 {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
        String queueName = "disk";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "error");
        System.out.println("等待接收消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            message="接收绑定键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + message;
            File file = new File("C:\\work\\rabbitmq_info.txt");
            FileUtils.writeStringToFile(file, message, "UTF-8");
            System.out.println("错误日志已经接收");
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
 
}

public class ReceiveLogsDirect02 {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        
        String queueName = "console";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "info");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "warning");
        System.out.println("等待接收消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收绑定键 :" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ", 消息:" + message);
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

public class EmitLogDirect {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
    
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            //创建多个 bindingKey
            Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("info", "普通 info 信息");
            bindingKeyMap.put("warning", "警告 warning 信息");
            bindingKeyMap.put("error", "错误 error 信息");
 
            //debug 没有消费这接收这个消息 所有就丢失了
            bindingKeyMap.put("debug", "调试 debug 信息");
 
            for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry: bindingKeyMap.entrySet()) {
                String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
                String message = bindingKeyEntry.getValue();
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息:" + message);
            }
        }
    }
}

1. 开发生产者

public class Producer {
    @Test
    public void pro() throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机[参数1：交换机名字, 参数2:交换机类型,direct路由模式]=>基于指令的 Routing key 转发
        channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct");
 
        //发布的路由名称==>根据路由key的不同发送到不同的绑定队列中
        String key = "error";
 
        //发布消息[参数1:交换机名字,参数2:路由名字,参数3:消息内容]
        channel.basicPublish("logs_direct", key, null, ("发送给指定路由" + key + "的消息").getBytes());
 
        //关闭连接
        RabbitMQUtils.closeConnection(channel, connection);
    }
}

2.开发消费者-1

public class Consumer1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机[参数1：交换机名字, 参数2:交换机类型,direct路由模式]
        channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct");
 
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列与交换机并设置指定路由名称
        channel.queueBind(queue, "logs_direct", "info");
        channel.queueBind(queue, "logs_direct", "error");
        channel.queueBind(queue, "logs_direct", "warn");
 
        //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号:==>" + new String(body));
            }
        });
 
    }
}

3.开发消费者-2

public class Consumer2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //获取连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机[参数1：交换机名字, 参数2:交换机类型,direct路由模式]
        channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct");
 
        //创建临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列与交换机并设置指定路由名称
        channel.queueBind(queue, "logs_direct", "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2号:==>" + new String(body));
            }
        });
 
    }
}

4.测试

测试生产者发送Route key为error的消息时

测试生产者发送Route key为info的消息时

第五种模型(Topic)

Topics

之前类型的问题

在上一个小节中，我们改进了日志记录系统。我们没有使用只能进行随意广播的fanout交换机，而是使用了direct交换机，从而有能实现有选择性地接收日志。

尽管使用direct交换机改进了我们的系统，但是它仍然存在局限性-比方说我们想接收的日志类型有 info.base和info.advantage，某个队列只想info.base的消息，那这个时候direct就办不到了。这个时候就只能使用topic类型。

Topic 的要求

发送到类型是topic交换机的消息的routing_key不能随意写，必须满足一定的要求，它必须是一个单词列表，以点号分隔开。这些单词可以是任意单词，比如说："stock.usd.nyse", "nyse.vmw", "quick.orange.rabbit".这种类型的。当然这个单词列表最多不能超过255个字节。

在这个规则列表中，其中有两个替换符是大家需要注意的：

*(星号)可以代替一个单词

#(井号)可以替代零个或多个单词

Topic 匹配案例

下图绑定关系如下

Q1-->绑定的是中间带orange带 3 个单词的字符串(*.orange.*)

Q2-->绑定的是最后一个单词是rabbit的3个单词(*.*.rabbit) ，第一个单词是lazy的多个单词(lazy.#)

上图是一个队列绑定关系图，我们来看看他们之间数据接收情况是怎么样的

quick.orange.rabbit                       被队列 Q1Q2 接收到

lazy.orange.elephant                    被队列 Q1Q2 接收到

quick.orange.fox                           被队列 Q1 接收到

lazy.brown.fox                               被队列 Q2 接收到

lazy.pink.rabbit                              虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次

quick.brown.fox                             不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃

quick.orange.male.rabbit              是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃

lazy.orange.male.rabbit                 是四个单词但匹配 Q2 

当队列绑定关系是下列这种情况时需要引起注意：

当一个队列绑定键是#,那么这个队列将接收所有数据，就有点像 fanout 了

如果队列绑定键当中没有#和*出现，那么该队列绑定类型就是 direct 了

实战

public class EmitLogTopic {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitUtils.getChannel()) {
            channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
 
            /**
             * Q1-->绑定的是
             * 中间带 orange 带 3 个单词的字符串(*.orange.*)
             * Q2-->绑定的是
             * 最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(*.*.rabbit)
             * 第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)
             *
             */
            Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();
            bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit", "被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant", "被队列 Q1Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.fox", "被队列 Q1 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox", "被队列 Q2 接收到");
            bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit", "虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次");
            bindingKeyMap.put("quick.brown.fox", "不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit", "是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");
            bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit", "是四个单词但匹配 Q2");
 
            for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry: bindingKeyMap.entrySet()){
                String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();
                String message = bindingKeyEntry.getValue();
                channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, bindingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
                System.out.println("生产者发出消息" + message);
            }
       }
    }
}

public class ReceiveLogsTopic01 {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
    
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
 
        //声明 Q1 队列与绑定关系
        String queueName="Q1";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");
 
        System.out.println("等待接收消息.....");
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收队列 :" + queueName + " 绑定键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:" + message);
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

public class ReceiveLogsTopic02 {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
 
        //声明 Q2 队列与绑定关系
        String queueName="Q2";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "lazy.#");
        System.out.println("等待接收消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println(" 接收队列 :" + queueName + "绑定键:" + delivery.getEnvelope().getRoutingKey() + ",消息:"+message);
        };
 
        channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
}

 Routing 之订阅模型-Topic

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！

这种模型 Routingkey 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

# 统配符
 
*(star) can substitute for exactly one word.    匹配不多不少恰好1个词
#(hash) can substitute for zero or more words.  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

1.开发生产者

public class Producer {
    @Test
    public void pro() throws IOException {
        //创建连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机[交换机名字+交换机类型]
        channel.exchangeDeclare("topics", "topic");
 
        //发布消息==>使用动态路由(通配符方式)
        String key = "user.update"; //指定发布的路由key
        channel.basicPublish("topics", key, null, ("发送消息给指定的路由key" + key).getBytes());
 
        //关闭连接
        RabbitMQUtils.closeConnection(channel, connection);
    }
}

2.开发消费者-1

Routing Key中使用*通配符方式

public class Consumer1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("topics", "topic");
 
        //声明临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列与交换机并设置获取交换机中动态路由
        String key = "user.*";//使用通配符指定路由key
        channel.queueBind(queue, "topics", key);
 
        //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号:===>" + new String(body));
            }
        });
    }
}

3.开发消费者-2

Routing Key中使用*通配符方式

public class Consumer2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //创建连接
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明交换机
        channel.exchangeDeclare("topics", "topic");
 
        //声明临时队列
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
 
        //绑定临时队列与交换机
        String key = "user.#";//使用通配符指定路由key
        channel.queueBind(queue, "topics", key);
 
        //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2号:===>" + new String(body));
            }
        });
    }
}

4.测试结果

生产者发送user.update时

两个消费者都可以消费消息

生产者发送user.update.to时

仅消费者2号可以消费消息

死信队列

1.死信的概念

先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理 解，一般来说，producer将消息投递到broker或者直接到queue里了，consumer从queue取出消息 进行消费，但某些时候由于特定的原因导致queue中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有 后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。

应用场景：为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到RabbitMQ的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中。还有比如说: 用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效。

2.死信的来源

消息TTL过期。

队列达到最大长度(队列满了，无法再添加数据到mq中) 。

消息被拒绝(basic.reject 或 basic.nack)并且 requeue=false。

3.死信实战

代码架构图

消息TTL过期 

生产者代码

public class Producer {
 
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
            channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
            //设置消息的 TTL 时间
            AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();
 
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i < 11 ; i++) {
                String message = "info" + i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan", properties, message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:"+message);
            }
        }
    }
 
}

消费者 C1 代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        //声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
 
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //过期时间 10s = 10000ms，也可不设置，在生产者发消息时设置： params.put("x-message-ttl", "10000");
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
 
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
 
        System.out.println("等待接收消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
        };
 
        channel.basicConsume(normalQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
 
}

 

消费者 C2 代码(以上步骤完成后 启动 C2 消费者 它消费死信队列里面的消息) 

public class Consumer02 {
    
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
        System.out.println("等待接收死信队列消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
            System.out.println("Consumer02 接收死信队列的消息" + message);
        };
 
        channel.basicConsume(deadQueue, true, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
 
}

队列达到最大长度 

消息生产者代码去掉 TTL 属性

public class Producer {
 
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {
            channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
            
            //该信息是用作演示队列个数限制
            for (int i = 1; i < 11 ; i++) {
                String message = "info" + i;
                channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null, message.getBytes());
                System.out.println("生产者发送消息:" + message);
            }
        }
    }
 
}

C1 消费者修改以下代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

注意此时需要把原先队列删除 因为参数改变了 

C2 消费者代码不变(启动 C2 消费者)

消息被拒 

消息生产者代码同上生产者一致

C1 消费者代码(启动之后关闭该消费者 模拟其接收不到消息)

public class Consumer01 {
    //普通交换机名称
    private static final String NORMAL_EXCHANGE = "normal_exchange";
 
    //死信交换机名称
    private static final String DEAD_EXCHANGE = "dead_exchange";
 
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        Channel channel = RabbitUtils.getChannel();
        //声明死信和普通交换机 类型为 direct
        channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);
 
        //声明死信队列
        String deadQueue = "dead-queue";
        channel.queueDeclare(deadQueue, false, false, false, null);
        //死信队列绑定死信交换机与 routingkey
        channel.queueBind(deadQueue, DEAD_EXCHANGE, "lisi");
 
        //正常队列绑定死信队列信息
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        //正常队列设置死信交换机 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-exchange", DEAD_EXCHANGE);
        //正常队列设置死信 routing-key 参数 key 是固定值
        params.put("x-dead-letter-routing-key", "lisi");
        String normalQueue = "normal-queue";
        channel.queueDeclare(normalQueue, false, false, false, params);
        channel.queueBind(normalQueue, NORMAL_EXCHANGE, "zhangsan");
        System.out.println("等待接收消息.....");
 
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
 
            if(message.equals("info5")){
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message + "并拒绝签收该消息");
                //requeue 设置为 false 代表拒绝重新入队 该队列如果配置了死信交换机将发送到死信队列中
                channel.basicReject(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            } else {
                System.out.println("Consumer01 接收到消息" + message);
                channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
            }
        };
 
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(normalQueue, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {});
    }
 
}

C2 消费者代码不变

启动消费者 1 然后再启动消费者 2 

延迟队列 

1.延迟队列概念

延时队列，队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望 在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。

2.延迟队列使用场景

1、订单在十分钟之内未支付则自动取消 。

2、新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒。

3、用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。

4、用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。

5、预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议。

这些场景都有一个特点，需要在某个事件发生之后或者之前的指定时间点完成某一项任务，如： 发生订单生成事件，在十分钟之后检查该订单支付状态，然后将未支付的订单进行关闭；看起来似乎使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？如果数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求，如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：“订单十分钟内未支付则关闭“，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下。

3.RabbitMQ 中的TTL 

TTL是什么呢？TTL是RabbitMQ中一个消息或者队列的属性，表明一条消息或者该队列中的所有 消息的最大存活时间， 单位是毫秒。换句话说，如果一条消息设置了TTL属性或者进入了设置TTL 属性的队列，那么这条消息如果在TTL设置的时间内没有被消费，则会成为"死信"。如果同时配置了队列的TTL和消息的TTL，那么较小的那个值将会被使用，有两种方式设置TTL。

消息设置TTL

另一种方式便是针对每条消息设置TTL

队列设置TTL

第一种是在创建队列的时候设置队列的“x-message-ttl”属性

两者的区别 

如果设置了队列的TTL属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃(如果配置了死信队列被丢到死信队列中)，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间；另外，还需要注意的一点是，如果不设置TTL，表示消息永远不会过期，如果将TTL设置为 0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。

前一小节我们介绍了死信队列，刚刚又介绍了TTL，至此利用RabbitMQ实现延时队列的两大要素已经集齐，接下来只需要将它们进行融合，再加入一点点调味料，延时队列就可以新鲜出炉了。想想看，延时队列，不就是想要消息延迟多久被处理吗，TTL则刚好能让消息在延迟多久之后成为死信，另一方面， 成为死信的消息都会被投递到死信队列里，这样只需要消费者一直消费死信队列里的消息就完事了，因为里面的消息都是希望被立即处理的消息。

RabbitMQ连接工具类封装

1.定义工具类

package helloworld.utils;
 
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
 
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
 
/**
 * @author admin
 */
public class RabbitMQUtils {
 
    private static ConnectionFactory factory;
 
    //静态代码块：类加载时执行一次
    static {
        factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.77.138");
        factory.setPort(5672);
        factory.setUsername("ems");
        factory.setPassword("123");
        factory.setVirtualHost("/ems");
    }
 
    //获取连接对象
    public static Connection getConnection() {
        try {
            return factory.newConnection();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        return null;
    }
 
    //关闭通道连接和连接对象
    public static void closeConnection(Channel channel, Connection conn) {
        if (channel != null) {
            try {
                channel.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (TimeoutException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
 
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
}

2. 开发生产者使用

public class Producer {
 
    @Test
    public void pro() throws IOException, TimeoutException {
        //获取连接对象===>使用工具类
        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: 是否在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, false, null);
 
        //发布消息
        //参数1: 交换机名称 参数2:队列名称  参数3:传递息额外设置  参数4:消息的具体内容
        channel.basicPublish("", "hello", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "hello rabbitmq".getBytes());
 
        //关闭连接===>使用工具类
        RabbitMQUtils.closeConnection(channel, connection);
    }
 
}

3. 开发消费者使用

public class Consumer {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //获取连接对象===>使用工具类
        Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection();
        //创建通道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //通道绑定队列：与生产端一致
        channel.queueDeclare("hello", true, false, false, null);
 
        //获取消息
        //参数1: 消费那个队列的消息 队列名称
        //参数2: 开始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
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("取出消息:===>" + new String(body));
            }
        });
    }
 
}