SpringCloud入门(3) RabbitMQ_springcloud rabbitmq

继续上一节内容，继续学习SpringCloud，本节学习RabbitMQ

MQ简介

同步通讯和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。 异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

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

总结。同步调用的优点：时效性较强，可以立即得到结果
同步调用的问题：耦合度高；性能和吞吐能力下降；有额外的资源消耗；有级联失败问题

异步调用则可以避免上述问题：

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

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

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

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

好处：

• 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速

• 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题

• 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用

• 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换

• 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

• 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
• 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能

PS:尽管异步通讯在解耦、提高系统吞吐量和故障隔离方面具有显著优势，但同步通讯在即时响应、实现简单、调试方便和数据一致性方面有其独特的优势。因此，微服务架构中，往往会根据具体业务场景选择合适的通讯方式，而不是完全依赖某一种。合理混合使用同步和异步通讯，可以充分发挥两者的优点，实现灵活、高效和可靠的系统。

MQ技术对比

现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

几种常见MQ的对比：

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

可以看到没有一个相对完美的解决方案，每种方案都有一些优点和缺点，国内用的比较多的还是RabbitMQ、RocketMQ和Kafka，因为Kafka的吞吐能力见长稳定性较差可靠性较低，所以适合海量数据的传输但是对于数据安全要求不高的，比如说日志消息传输。

而RabbitMQ和RocketMQ稳定性更强可靠性更高，吞吐量也不是特别的差，所以更适合用于对稳定性要求较高的，比如说业务之间的这种通信，而RabbitMQ因为支持的协议更多，强调稳定性和社区活跃性，所以中小企业用的较多。

但是大型企业一般有对这些中间件做更深层次的定制要求，所以更多的选择RocketMQ，因为它是基于java开发的，定制开发起来或者说源码读起来都很方便。

RabbitMQ快速入门

MQ的基本结构：

publisher：生产者
consumer：消费者
exchange个：交换机，负责消息路由
queue：队列，存储消息
virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

Channel:看做是mq中各个操作的一个具体对象,即操作MQ的工具。

安装

1.单机部署

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

Docker使用之前已经有介绍，参考这篇博客

1.1.下载镜像

方式一：在线拉取

docker pull rabbitmq:3-management
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方式二：从本地加载

在课前资料已经提供了镜像包：

上传到虚拟机中后，使用命令加载镜像即可，使用命令前别忘记开启docker

docker load -i mq.tar
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1.2.安装MQ

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

# 命令解释
docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \ # 配置用户名和密码环境变量
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 --name mq \ # 名字
 --hostname mq1 \ # 主机名 单机部署时也可以不配
 -p 15672:15672 \ # RabbitMQ管理平台的端口
 -p 5672:5672 \ # 消息通讯端口
 -d \ # 后台运行
 rabbitmq:3-management # 镜像名称
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运行起来后访问ip地址+15672端口，输入账号密码，就可以看到管理界面：

2.集群部署

2.1.集群分类

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

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

我们先来看普通模式集群。

2.2.设置网络

首先，我们需要让3台MQ互相知道对方的存在。

分别在3台机器中，设置 /etc/hosts文件，添加如下内容：

192.168.150.101 mq1
192.168.150.102 mq2
192.168.150.103 mq3
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并在每台机器上测试，是否可以ping通对方：

管理界面简介

第一个Overview界面，即总览，主要是mq节点的一些信息，当前我们单节点部署没有使用集群所以只有一个，

Connections，连接，将来无论是消息的发布者还是消息的消费者都会跟mq连接

Channels，通道，将来创建连接时需要创建通道，然后生产者或者消费者都是基于Channel完成消息的发送或者接收，可以将Channel看做是mq中各个操作的一个具体对象。

Exchanges，交换机，是消息的路由器，跟我们生活中实验室里的路由器效果类似。

Queues，队列，用于消息存储的。

Admin，管理页面，可以去管理用户信息，比如下面可以看到有个itcast用户，可以在这里addUser，并给user指定角色。

可以看到新增用户以后它其实没有任何虚拟主机访问权的，因为虚拟主机是mq中的一种逻辑划分，通过虚拟主机对不同的用户进行一个隔离，大家互相看不到对方的东西，称之为一种多租户的处理，虚拟主机默认只有一个，即一个斜杠。还可以点击Virtual Hosts那一栏创建更多的虚拟主机。

比如我们再创建一个/itcast虚拟主机，并点击另一个用户名称，给他该虚拟主机的访问权。然后还点到交换机的页面看发现虚拟主机/和/itcast的权限是一样的，即虽然名称是冲突的，但是虚拟主机不同所以被隔离开了。一般情况下每一个用户都应该有一个自己独享的虚拟主机，这样业务就隔离开了，互相看不到对方的内容。

RabbitMQ消息模型与入门案例

下面正式学习rabbitmq，推荐参考官方文档进行学习，官网给出了7个demo，我们重点学习跟消息发送和接收有关的前5个。
我们将其进行划分，其中前两个命名为基本消息队列和工作消息队列，这两个的共同特征是消息的接收和发送都是直接基于队列来完成的，没有交换机，不是一个完整的消息驱动模型。
下面这三种都属于发布订阅，只是用到的交换机类型不同

下面我们通过案例学习一下第一种模型。课前资料提供了一个Demo工程，mq-demo。官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：publisher、queue、consumer，其中代码分为三部分：
mq-demo：父工程，管理项目依赖
publisher：消息的发送者
consumer：消息的消费者

publisher实现

思路：建立Connection连接；创建Channel；利用Channel声明队列；利用Channel向队列发送消息；关闭Connection连接和channel

Test代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

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

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

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接需要用到连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101"); // 注意ip换成自己的
        factory.setPort(5672); // 与ui管理台的15672要区分
        factory.setVirtualHost("/"); // 虚拟主机
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

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

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        // 声明队列 第一个参数是队列名称 剩下的先不管
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        //向指定队列发送消息 最后一个参数表示把消息转成字节发送
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接 消息发完我的事就没了 不管你收没收到 解耦 异步
        channel.close();
        connection.close();

    }
}
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consumer实现

代码思路：建立Connection连接；创建Channel；利用Channel声明队列；订阅消息(定义consumer的消费行为handleDelivery、利用Channel将消费者于队列绑定)

Test代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.*;

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

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101"); // 注意ip换成自己的
        factory.setPort(5672); // 与ui管理台的15672要区分
        factory.setVirtualHost("/"); // 虚拟主机
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

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

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        // 声明队列 第一个参数是队列名称 剩下的先不管
        // 这里消费者再次声明一次队列是因为生产者和消费者启动顺序不确定 为了避免消费者先启动但是队列不存在所以这里也声明一次 是一种保险措施
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息 重写handleDelivery方法处理投递的消息 类似Js的回调函数
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}
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运行代码时可以断点方式启动，观察管理ui中的Connections、Channels、Queues的情况，Pubilsher代码跑的过程中有新的Connections、Channels、Queues被创建，运行完之后Connections、Channels被关闭，看不到了，但是Queues还在，可以在Queues中看到我们发布的消息：

运行：

消费者一旦消费之后，发现队列中消息不在了，即阅后即焚，这是rabbitmq的一个机制。

SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。SpringAMQP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

下面我们就来学习一下它的用法。

Basic Queue 简单队列模型

在父工程mq-demo中引入依赖

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

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名 换成你自己的
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码
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然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

package cn.itcast.mq.spring;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)// 告诉JUnit使用SpringRunner来运行测试 它允许我们在JUnit环境中使用Spring的功能。
//这样使得测试类可以使用依赖注入等Spring功能 也可以进行事务管理
//我们这里是为了RabbitTemplate 这样的Spring bean 可以被自动注入并在测试中使用
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSendMessage2SimpleQueue() {
        String queueName = "simple.queue"; // 队列名称
        String message = "hello, spring amqp!"; // 消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message); // 发送消息
    }
}
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消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 主机名 换成你自己的
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: itcast # 用户名
    password: 123321 # 密码
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然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package cn.itcast.mq.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
   		//方法参数就是消息
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}
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测试

这里consumer服务为了让spring知道，所以加上了@Component注解，通过consumer的启动类启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息。

注意消息一旦消费就会从队列删除，RabbitMQ没有消息回溯功能。

Work Queue任务模型

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
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消息接收

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

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
	//打印成红色 更好区分
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}
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注意到这个消费者2sleep了200毫秒秒，模拟任务耗时。

测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。
Work模型中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。可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

能者多劳

解决的方法也很简单，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
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发布/订阅模型

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

• Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
• Exchange：交换机，一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
• • Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
• • Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
• • Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

Fanout 广播

Fanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：
1） 可以有多个队列
2） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
3） 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
4） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
5） 订阅队列的消费者都能拿到消息

我们的计划是这样的：

创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

Exchange接口声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}
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在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

package cn.itcast.mq.config;

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
    // 这里参数的类型和名字可别写错，spring按照类型和名称进行注入的
        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);
    }
}
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消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
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这里rabbitTemplate.convertAndSend消息发送与之前的略有不同，第一个参数传入交换机名称，第二个参数是rountingKey我们先不管，第三个才是消息

函数的参数列表我们可以通过ctrl+P来查看

测试

发现两个消费者都接收到了Fanout的消息，说明完成了一次发送多个接收，即广播。

Direct 定向

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

• 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
• 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
• Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

我们的案例需求如下：

• 利用@RabbitListener注解声明Exchange、Queue、RoutingKey

• 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2

• 在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机

上面基于@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，之前我们都是使用@RabbitListener来声明接收的队列，其实这个注释还可以进行更详细的配置，我们可以在其中绑定 Exchange、Queue和Routing key。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机，注意@RabbitListener注解的写法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
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消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "hello, red!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}
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测试

运行发现，两个消费者都能接受到消息，是因为他们都配置了名为"red"的Routing key，如果修改publisher发送的key，修改为"blue"，就发现只有消费者1能接受到，即定向传输Direct。

Topic 通配符

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！
Routingkey 一般都是由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。例如item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

*：匹配不多不少恰好1个词。例如item.*：只能匹配item.spu

解释：

• Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
• Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

我们的案例需求：

• 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

• 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2

• 在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
 * topicExchange
 */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "hi,TopicExchange!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}
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消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}
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测试

运行发现消费者1和2都能接受到消息。将发送方的key修改为china.weather就发现只有消费者1能接受到消息，实现了Key的通配符匹配。

消息转换器

我们上面一直使用的rabbitTemplate.convertAndSend()方法，通过ctrl+P来查看参数列表，我们可以发现我们之前写的消息发送代码中，发送的消息的类型都是Object

之前说过，Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大；有安全漏洞；可读性差

我们来测试一下测试默认转换器

我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}
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停止consumer服务，防止消息被消费，发送消息后去rabbitmq管理ui查看这条消息：

发现消息类型是java-serialized-object，即JDK序列化

配置JSON转换器

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在父工程中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
</dependency>
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配置消息转换器，在Publisher启动类或者配置类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter();
}
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为了测试方便，我们可以在rabbitmq管理ui将这条消息清理了(点进队列界面有个Purge Meassage按钮)，在发送测试一下，发现类型就是json了：

消息接受的代码写起来也很方便，在启动类或者配置类中添加MessageConverter之后默认使用该转换器，注意发送方与接收方必须使用相同的MessageConverter，因为我们这里是配置在父工程，所以消费模块无需再去pom中配置，使用的是一个。

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenObjectQueue(Map<String, Object> msg) {
    System.out.println("接收到object.queue的消息：" + msg);
}
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