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rabbitmq 称为 消息服务器,消息队列 Message Queue,消息中间件 Broker,用于处理来自客户端的异步消息。服务端将要发送的消息放入到队列池中。接收端可以根据RabbitMQ配置的转发机制接收服务端发来的消息。RabbitMQ依据指定的转发规则进行消息的转发、缓冲和持久化操作,主要用在多服务器间或单服务器的子系统间进行通信,是分布式系统标准的配置。
常见消息队列:Rabbitmq,Rocketmq,Kafka,Activemq,Tubemq
接受生产者发送的消息,并根据Binding规则将消息路由给服务器中的队列。ExchangeType决定了Exchange路由消息的行为。在RabbitMQ中,ExchangeType常用的有direct、Fanout和Topic三种。
消息队列。我们发送给RabbitMQ的消息最后都会到达各种queue,并且存储在其中(如果路由找不到相应的queue则数据会丢失),等待消费者来取。
它表示的是Exchange与Message Queue是通过binding key进行联系的,这个关系是固定。
生产者在将消息发送给Exchange的时候,一般会指定一个routing key,来指定这个消息的路由规则。这个routing key需要与Exchange Type及binding key联合使用才能生,我们的生产者只需要通过指定routing key来决定消息流向哪里。
服务A产生数据, 而服务B,C,D需要这些数据, 那么我们可以在A服务中直接调用B,C,D服务,把数据传递到下游服务即可但是,随着我们的应用规模不断扩大,会有更多的服务需要A的数据,如果有几十甚至几百个下游服务,而且会不断变更,再加上还要考虑下游服务出错的情况,那么A服务中调用代码的维护会极为困难。这是由于服务之间耦合度过于紧密。
再来考虑用RabbitMQ解耦的情况,A服务只需要向消息服务器发送消息,而不用考虑谁需要这些数据;下游服务如果需要数据,自行从消息服务器订阅消息,不再需要数据时则取消订阅即可
假设我们有一个应用,平时访问量是每秒300请求,我们用一台服务器即可轻松应对,而在高峰期,访问量瞬间翻了十倍,达到每秒3000次请求,那么单台服务器肯定无法应对,这时我们可以考虑增加到10台服务器,来分散访问压力,但如果这种瞬时高峰的情况每天只出现一次,每次只有半小时,那么我们10台服务器在多数时间都只分担每秒几十次请求,这样就有点浪费资源了
这种情况,我们就可以使用RabbitMQ来进行流量削峰,高峰情况下,瞬间出现的大量请求数据,先发送到消息队列服务器,排队等待被处理,而我们的应用,可以慢慢的从消息队列接收请求数据进行处理,这样把数据处理时间拉长,以减轻瞬时压力
考虑定外卖支付成功的情况,支付后要发送支付成功的通知,再寻找外卖小哥来进行配送,而寻找外卖小哥的过程非常耗时,尤其是高峰期,可能要等待几十秒甚至更长,这样就造成整条调用链路响应非常缓慢
而如果我们引入RabbitMQ消息队列,订单数据可以发送到消息队列服务器,那么调用链路也就可以到此结束,订单系统则可以立即得到响应,整条链路的响应时间只有200毫秒左右,寻找外卖小哥的应用可以以异步的方式从消息队列接收订单消息,再执行耗时的寻找操作
已有docker环境的linux虚拟机克隆命名为rabbitmq
在线下载rabbitmq镜像: docker pull rabbitmq:management
查看rabbitmq镜像: docker images
启动rabbitmq容器
# 在线拉取的新版本 3.9 以上
mkdir /etc/rabbitmq
vim /etc/rabbitmq/rabbitmq.conf
# 添加两行配置:
default_user = admin
default_pass = admin
docker run -d --name rabbit \
-p 5672:5672 \
-p 15672:15672 \
-v /etc/rabbitmq/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
-e RABBITMQ_CONFIG_FILE=/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \
rabbitmq:management
端口说明:
5672:客户端通信的端口
15672:管理控制台界面
浏览器输入:http://192.168.64.140:15672 用户名/密码:admin/admin
pom.xml文件加入依赖
<dependency>
<groupId>com.rabbitmq</groupId>
<artifactId>amqp-client</artifactId>
<version>5.4.3</version>
</dependency>
以下获取连接和通信的通道在各种模式下是共性代码,下面各种模式demo就不重复写啦
//创建连接工厂,并设置连接信息
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("1.13.9.40");
factory.setPort(5672);
factory.setUsername("admin");
factory.setPassword("admin");
//与rabbitmq服务器建立连接,rabbitmq服务器端使用的是nio,会复用tcp连接,并开辟多个信道与客户端通信,以减轻服务器端建立连接的开销
Connection connection = factory.newConnection();
//建立通信的通道
Channel channel = connection.createChannel();
说明:下面所有图中 P 表示为生产者、 X 表示交换机、红色表示队列,C1,C2 表示为消费者
应用场景:发送验证码,
一个生产者,一个消费者。生产者将消息放入队列,消费者监听消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理就已经从队列中消失了,造成消息的丢失)
生产者产生消息
/** * 在mq服务器上创建helloworld队列,如果服务器端,队列已经存在,不会重复创建 * 参数: * 1. queue队列名 * 2. durable: 队列持久化,true表示RabbitMQ重启后队列仍存在 * 3. exclusive 是否是排他队列(独占),,true表示限制仅当前连接可用 * 4. autoDelete 是否是自动删除队列,当最后一个消费者断开后,是否删除队列 * 5. 其他的参数属性 */ channel.queueDeclare("helloworld", false, false, false, null); /** * 向helloworld队列发送消息,这里把消息向默认交换机发送.* 默认交换机隐含与所有队列绑定,routing key即为队列名称 * 参数: * exchange: 交换机名称,空串表示默认交换机"(AMQP default)",不能用 null * routingKey: 对于默认交换机,路由键就是目标队列名称 * props: 其他参数,例如头信息 * body: 消息内容byte[]数组 */ channel.basicPublish("", "helloworld", null, "hello rabbitmq!11111".getBytes()); System.out.println("消息已发送");
消费者消费消息
//创建helloworld队列,声明队列,如果该队列已经创建过,则不会重复创建 channel.queueDeclare("helloworld", false, false, false, null); //收到消息后用来处理消息的回调对象 DeliverCallback deliverCallback = (s, message) -> { byte[] body = message.getBody(); System.out.println("收到: " + new String(body)); }; //消费者取消时的回调对象 CancelCallback cancelCallback = (consumerTag) -> { }; /** * 从helloworld队列接收消息,传递给回调对象进行处理 * 第二个参数 autoAck 自动确认 auto acknowledgement * 消息回执,如果消费者处理完消息,可以向服务器发送回执进行确认 * autoAck=true--mq服务器自动确认,不等待消费者发动回执 * autoAck=false--要求消费者手动发送回执进行确认 */ channel.basicConsume("helloworld", true, deliverCallback, cancelCallback);
应用场景: 抢包红;大项目中的资源调度;秒杀系统的订单处理服务等
一个生产者,多个消费者,每个消费者获取到的消息唯一。消息产生者将消息放入队列后多个消费者同时监听同一个队列,消息被消费。多个消费者同时抢夺当前消息队列里的内容,谁先拿到就可以消费消息(隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用
rabbitmq在所有消费者中轮询分发消息,把消息均匀地发送给所有消费者
消息确认
为了确保消息不会丢失,rabbitmq支持消息确认(回执)。当一个消息被消费者接收到并且执行完成后,消费者会发送一个ack (acknowledgment) 给rabbitmq服务器, 告诉他我已经执行完成了,你可以把这条消息删除了。
如果一个消费者没有返回消息确认就挂掉了(信道关闭,连接关闭或者TCP链接丢失),rabbitmq就会明白,这个消息没有被处理完成,rebbitmq就会把这条消息重新放入队列,如果在这时有其他的消费者在线,那么rabbitmq就会迅速的把这条消息传递给其他的消费者,这样就确保了没有消息会丢失。
这里不存在消息超时, rabbitmq只在消费者挂掉时重新分派消息, 即使消费者花非常久的时间来处理消息也可以
合理地分发
abbitmq会一次把多个消息分发给消费者, 这样可能造成有的消费者非常繁忙, 而其它消费者空闲. 而rabbitmq对此一无所知, 仍然会均匀的分发消息
我们可以使用 basicQos(1) 方法, 这告诉rabbitmq一次只向消费者发送一条消息, 在返回确认回执前, 不要向消费者发送新消息. 而是把消息发给下一个空闲的消费者
消息持久化
当rabbitmq关闭时, 我们队列中的消息仍然会丢失, 除非明确要求它不要丢失数据
要求rabbitmq不丢失数据要做如下两点: 把队列和消息都设置为可持久化(durable)
队列设置为可持久化, 可以在定义队列时指定参数durable为true
生产着产生消息
/**
* 在mq服务器上创建helloworld队列,/如果服务器端,队列已经存在,不会重复创建
* 参数:
* 1. 队列名
* 2. 是否是非持久队列
* 3. 是否是排他队列(独占)
* 4. 是否是自动删除队列
* 5. 其他的参数属性
*/
channel.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);
while (true){
System.out.print("输入消息:");
String s = new Scanner(System.in).nextLine();
channel.basicPublish("", "task_queue", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, s.getBytes());
}
消费者消费消息
/** * 在mq服务器上创建helloworld队列,/如果服务器端,队列已经存在,不会重复创建 * 参数: * 1. 队列名 * 2. 是否是非持久队列 * 3. 是否是排他队列(独占) * 4. 是否是自动删除队列 * 5. 其他的参数属性 */ channel.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null); //创建回调对象 DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> { String s=new String(message.getBody()); System.out.println("收到: "+s); //模拟处理耗时消息,遍历字符串,每找到一个“.”,暂停1秒 for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if(s.charAt(i)=='.'){ try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 手动发送回执 * 参数 * 1.回执 * 2.是否同时确认之前接受过的所有消息 false表示只确认一条 */ channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false); System.out.println("-----------------------------------------消息处理完成"); }; //每次收一条,处理完之前不收下一条 channel.basicQos(1); //接收消息 channel.basicConsume("task_queue", false, deliverCallback, (consumerTag) -> {});
应用场景: 短信群发;发送广播,公告消息等
一个生产者发送的消息会被多个消费者获取
Exchanges 交换机
RabbitMQ消息传递模型的核心思想是,生产者只能向交换机(Exchange)发送消息,生产者永远不会将任何消息直接发送到队列,也不知道消息是否会被传递到任何队列。
常见交换类型:direct、topic、header和fanout,发布订阅模式常用fanout交换机,它只是将接收到的所有消息广播给它所知道的所有队列
临时队列
日志系统也可以使用非命名队列(可以不手动命名),我们希望收到所有日志消息,而不是部分。并且我们希望总是接收到新的日志消息而不是旧的日志消息。为了解决这个问题,需要分两步走。
第一步:无论何时我们的消费者连接到RabbitMq,我们都需要一个新的、空的队列来接收日志消息,因此,消费者在连接上RabbitMq之后需要创建一个任意名字的队列,或者让RabbitMq生成任意的队列名字。
第二步:一旦该消费者断开了与RabbitMq的连接,队列也被自动删除。
通过JAVA客户端的无参方法:queueDeclare()来创建一个非持久化、专有的、自动删除的、名字随机生成的队列。
绑定 Bindings
我们已经创建了一个fanout交换机和一个队列。现在我们需要告诉exchange向指定队列发送消息。exchange和队列之间的关系称为绑定
生成者代码
将消息发布到logs交换机,而不是无名的日志交换机。我们需要在发送时提供一个routingKey,但是对于fanout交换机类型,该值会被忽略。
//创建名字为logs的交换机,交换机类型为fanout,这一步是必须的,因为禁止发布到不存在的交换。
channel.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);
//向交换机发送消息
while (true){
System.out.print("输入消息: ");
String s = new Scanner(System.in).nextLine();
/**
* 第一个参数,向指定的交换机发送消息
* 第二个参数队列名,不指定队列,由消费者向交换机绑定队列,对于fanout交换机无效
*/
channel.basicPublish("logs", "", null, s.getBytes());
}
消费者代码
如果还没有队列绑定到交换器,消息就会丢失,但这对我们来说没有问题;如果还没有消费者在听,我们可以安全地丢弃这些信息
//1.创建随机队列
String queue = UUID.randomUUID().toString();
channel.queueDeclare(queue, false, true, true, null);
//2.创建名字为 logs 的交换机, 它的类型是 fanout
channel.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);
//3.队列和交换机进行绑定,对于fanout交换机,第三个参数routingKey无效,会被忽略,不允许null值
channel.queueBind(queue, "logs", "");
//接收消息
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
System.out.println("收到消息: " + new String(message.getBody()));
};
channel.basicConsume(queue, true, deliverCallback, (consumerTag) -> {
});
发送消息到交换机并且要指定路由key ,消费者将队列绑定到交换机时需要指定路由key
需求:我们将只订阅所有消息中的一部分。例如,我们只接收关键错误消息并保存到日志文件(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。
绑定 Bindings
绑定是交换机和队列之间的关系。可理解为:队列对来自此交换的消息感兴趣。绑定可以使用额外的routingKey参数。为了避免与basic_publish参数混淆,我们将其称为bindingKey
channel.queueBind(queue, "direct_logs", k);
bindingKey的含义取决于交换机类型。我们前面使用的fanout交换机完全忽略它。
直连交换机 Direct exchange
需求:将日志消息写入磁盘的程序只接收关键error,而不是在warning或info日志消息上浪费磁盘空间。
前面我们使用的是fanout交换机,它只能进行简单的广播。
现在,我们将用直连交换机(Direct exchange)代替。它背后的路由算法很简单——消息传递到bindingKey与routingKey完全匹配的队列。
其中我们可以看到直连交换机X,它绑定了两个队列。第一个队列用绑定键orange绑定,第二个队列有两个绑定,一个绑定black,另一个绑定键green。
这样设置,使用路由键orange发布到交换器的消息将被路由到队列Q1。带有black或green路由键的消息将转到Q2。而所有其他消息都将被丢弃。
多重绑定 Multiple bindings
使用相同的bindingKey绑定多个队列是完全允许的。如图所示,可以使用binding key black将X与Q1和Q2绑定。在这种情况下,直连交换机的行为类似于fanout,并将消息广播给所有匹配的队列。一条路由键为black的消息将同时发送到Q1和Q2。
生产着代码
//创建交换机 参数1: 交换机名,参数2: 交换机类型 channel.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT); //向交换机发送消息,携带关键词(路由键) while (true){ System.out.print("输入消息: "); String message=new Scanner(System.in).nextLine(); System.out.print("输入路由键: "); String key = new Scanner(System.in).nextLine(); /** * 对“”默认交换机,路由键就是队列的队列名 * 参数1: 交换机名 * 参数2: routingKey, 路由键, * 参数3: 其他配置属性 * 参数4: 发布的消息数据 */ channel.basicPublish("direct_logs",key,null,message.getBytes()); }
消费者代码
//1.定义名字为 direct_logs 的交换机, 它的类型是 "direct" channel.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT); //2.创建随机队列 String queue = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queue, false, true, true, null); //3.该队列绑定到 direct_logs 交换机绑定,设定绑定键 System.out.print("输入绑定键,用空格隔开: "); String[] arry = new Scanner(System.in).nextLine().split("\\s+");//\s是空白字符 +表示1到多个 for (String k : arry) { channel.queueBind(queue, "direct_logs", k); } DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> { String s = new String(message.getBody()); String routingKey = message.getEnvelope().getRoutingKey(); System.out.println(routingKey+"------------"+s); }; //接收消息 channel.basicConsume(queue, true, deliverCallback, (consumerTag) -> { });
路由模式的一种,将路由键和某模式进行匹配,此时队列需要绑定在一个模式上。消息产生者产生消息,把消息交给交换机,交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息进行消费
主题交换机 Topic exchange
发送到Topic交换机的消息,它的的routingKey,必须是由点分隔的多个单词,。routingKey可以有任意多的单词,最多255个字节。
bindingKey也必须采用相同的形式。Topic交换机的逻辑与直连交换机类似——使用特定routingKey发送的消息将被传递到所有使用匹配bindingKey绑定的队列。bindingKey有两个重要的特殊点:
*可以通配单个单词。
#可以通配零个或多个单词。
举例:将routingKey设置为"quick.orange.rabbit"的消息将被发送到两个队列。消息 "lazy.orange.elephant“也发送到它们两个。另外”quick.orange.fox“只会发到第一个队列,”lazy.brown.fox“只发给第二个。”lazy.pink.rabbit“将只被传递到第二个队列一次,即使它匹配两个绑定。”quick.brown.fox"不匹配任何绑定,因此将被丢弃。
如果我们违反约定,发送一个或四个单词的信息,比如"orange“或”quick.orange.male.rabbit",会发生什么?这些消息将不匹配任何绑定,并将丢失。
另外,“lazy.orange.male.rabbit”,即使它有四个单词,也将匹配最后一个绑定,并将被传递到第二个队列。
生产着代码
//创建交换机名,并知道交换机类型为topic channel.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC); //向交换机发送消息,携带关键词(路由键) while (true) { System.out.print("输入消息: "); String message = new Scanner(System.in).nextLine(); System.out.print("输入路由键: "); String key = new Scanner(System.in).nextLine(); /** * 对“”默认交换机,路由键就是队列的队列名 * 参数1: 交换机名 * 参数2: routingKey * 参数3: 其他配置属性 * 参数4: 发布的消息数据 */ channel.basicPublish("topic_logs", key, null, message.getBytes()); }
消费者
//1.创建交换机 channel.exchangeDeclare("topic_logs", BuiltinExchangeType.TOPIC); //2.创建随机队列 String queue = UUID.randomUUID().toString(); channel.queueDeclare(queue, false, true, true, null); //3.把该队列绑定到 topic_logs 交换机,允许使用多个 bindingKey System.out.print("输入绑定键,用空格隔开: "); String[] arry = new Scanner(System.in).nextLine().split("\\s+");//\s是空白字符 +表示1到多个 for (String k : arry) { channel.queueBind(queue, "topic_logs", k); } DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> { String s = new String(message.getBody()); String routingKey = message.getEnvelope().getRoutingKey(); System.out.println(routingKey + "------------" + s); }; //接收消息 channel.basicConsume(queue, true, deliverCallback, (consumerTag) -> { });
RPC 模式就是通过消息队列(Message Queue)来实现rpc的功能。就是客户端向服务端发送定义好的Queue消息,其中携带的消息就应该是服务端将要调用的方法的参数 ,并使用Propertis告诉服务端将结果返回到指定的Queue。
图解基本概念:
allback queue 回调队列,客户端向服务器发送请求,服务器端处理请求后将其处理结果保存在一个存储体(回调队列)中。而客户端为了获得处理结果,那么客户在向服务器发送请求时,同时发送一个回调队列地址reply_to。服务器便将处理完的请求结果丢进这个回调队列中。
Correlation id 关联标识,客户端可能会发送多个请求给服务器,当服务器处理完后,客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况,客户端在发送每个请求时,同时会附带一个独有correlation_id属性(我们可以把它理解为一个请求ID),这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。
图解流程说明:
RPCClient client = new RPCClient();
String result = client.call("4");
System.out.println( "第四个斐波那契数是: " + result);
回调队列 Callback Queue
使用RabbitMQ去实现RPC很容易。一个客户端发送请求信息,并得到一个服务器端回复的响应信息。为了得到响应信息,我们需要在请求的时候发送一个“回调”队列地址。我们可以使用默认队列。下面是示例代码:
//定义回调队列,
//自动生成对列名,非持久,独占,自动删除
callbackQueueName = ch.queueDeclare().getQueue();
//用来设置回调队列的参数对象
BasicProperties props = new BasicProperties
.Builder()
.replyTo(callbackQueueName)
.build();
//发送调用消息
ch.basicPublish("", "rpc_queue", props, message.getBytes());
消息属性 Message Properties
AMQP 0-9-1协议定义了消息的14个属性。大部分属性很少使用,下面是比较常用的4个:
deliveryMode:将消息标记为持久化(值为2)或非持久化(任何其他值)。
contentType:用于描述mime类型。例如,对于经常使用的JSON格式,将此属性设置为:application/json。
replyTo:通常用于指定回调队列。
correlationId:将RPC响应与请求关联起来非常有用。
客户端完整代码
import java.io.IOException; import java.util.Scanner; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.BlockingQueue; import com.rabbitmq.client.CancelCallback; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; import com.rabbitmq.client.DeliverCallback; import com.rabbitmq.client.Delivery; import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties; public class RPCClient { Connection con; Channel ch; public RPCClient() throws Exception { ConnectionFactory f = new ConnectionFactory(); f.setHost("1.13.9.40"); f.setUsername("admin"); f.setPassword("admin"); con = f.newConnection(); ch = con.createChannel(); } public String call(String msg) throws Exception { //自动生成对列名,非持久,独占,自动删除 String replyQueueName = ch.queueDeclare().getQueue(); //生成关联id String corrId = UUID.randomUUID().toString(); //设置两个参数: //1. 请求和响应的关联id //2. 传递响应数据的queue BasicProperties props = new BasicProperties.Builder() .correlationId(corrId) .replyTo(replyQueueName) .build(); //向 rpc_queue 队列发送请求数据, 请求第n个斐波那契数 ch.basicPublish("", "rpc_queue", props, msg.getBytes("UTF-8")); //用来保存结果的阻塞集合,取数据时,没有数据会暂停等待 BlockingQueue<String> response = new ArrayBlockingQueue<String>(1); //接收响应数据的回调对象 DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() { @Override public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException { //如果响应消息的关联id,与请求的关联id相同,我们来处理这个响应数据 if (message.getProperties().getCorrelationId().contentEquals(corrId)) { //把收到的响应数据,放入阻塞集合 response.offer(new String(message.getBody(), "UTF-8")); } } }; CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() { @Override public void handle(String consumerTag) throws IOException { } }; //开始从队列接收响应数据 ch.basicConsume(replyQueueName, true, deliverCallback, cancelCallback); //返回保存在集合中的响应数据 return response.take(); } public static void main(String[] args) throws Exception { RPCClient client = new RPCClient(); while (true) { System.out.print("求第几个斐波那契数:"); int n = new Scanner(System.in).nextInt(); String r = client.call(""+n); System.out.println(r); } } }
服务端代码
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties; import com.rabbitmq.client.*; import java.io.IOException; public class RPCServer { public static void main(String[] args) throws Exception { ConnectionFactory f = new ConnectionFactory(); f.setHost("1.13.9.40"); f.setPort(5672); f.setUsername("admin"); f.setPassword("admin"); Connection c = f.newConnection(); Channel ch = c.createChannel(); /* * 定义队列 rpc_queue, 将从它接收请求信息 * 参数: * 1. queue, 对列名 * 2. durable, 持久化 * 3. exclusive, 排他 * 4. autoDelete, 自动删除 * 5. arguments, 其他参数属性 */ ch.queueDeclare("rpc_queue", false, false, false, null); ch.queuePurge("rpc_queue");//清除队列中的内容 ch.basicQos(1);//一次只接收一条消息 //收到请求消息后的回调对象 DeliverCallback deliverCallback = new DeliverCallback() { @Override public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException { //处理收到的数据(要求第几个斐波那契数) String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8"); int n = Integer.parseInt(msg); //求出第n个斐波那契数 int r = fbnq(n); String response = String.valueOf(r); //设置发回响应的id, 与请求id一致, 这样客户端可以把该响应与它的请求进行对应 BasicProperties replyProps = new BasicProperties.Builder() .correlationId(message.getProperties().getCorrelationId()) .build(); /* * 发送响应消息 * 1. 默认交换机 * 2. 由客户端指定的,用来传递响应消息的队列名 * 3. 参数(关联id) * 4. 发回的响应消息 */ ch.basicPublish("", message.getProperties().getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8")); //发送确认消息 ch.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); } }; CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() { @Override public void handle(String consumerTag) throws IOException { } }; //消费者开始接收消息, 等待从 rpc_queue接收请求消息, 不自动确认 ch.basicConsume("rpc_queue", false, deliverCallback, cancelCallback); } protected static int fbnq(int n) { if (n == 1 || n == 2) return 1; return fbnq(n - 1) + fbnq(n - 2); } }
在RabbitMQ中叫做虚拟消息服务器VirtualHost,每个VirtualHost相当于一个相对独立的RabbitMQ服务器,每个VirtualHost之间是相互隔离的。exchange、queue、message不能互通
创建virtual host: /pd
进入虚拟机管理界面
添加新的虚拟机’/pd’,名称必须以"/"开头
查看添加的结果
设置虚拟机的用户访问权限,点击 /pd 虚拟主机, 设置用户 admin 对它的访问权限
想了解springboot整合rabbitmq工作模式使用点进去
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