文章目录 一、MQ引言1.1 什么是MQ1.2 MQ有哪些1.3 不同MQ特点 二、RabbitMQ的引言2.1 RabbitMQ2.2 RabbitMQ的安装2.2.1 下载2.2.2 下载的安装包2.2.3 安装 三、RabbitMQ配置3.1 RabbitMQ管理命令行3.2 web管理界面介绍3.2.1 overview概览3.2.2 Admin用户和虚拟主机管理 四、RabbitMQ的第一个程序4.1 AMQP协议的回顾4.2 RabbitMQ支持的消息模型4.3 引入依赖4.4 第一种模型（直连）4.2 第二种模型（work quene）4.3 第三种模型（fanout）4.4 第四种模型（Routing）4.4.1 Routing 之订阅模型-Direct(直连)4.4.2 Routing 之订阅模型-Topic 五、SpringBoot中使用RabbitMQ5.1 搭建初试环节5.2 hello world模型使用5.3 work模型使用5.4 Fanout 模型使用5.5 Route模型使用5.6 Topic模型使用 六、SpringBoot中使用RabbitMQ6.1 异步处理6.2 应用解耦6.3 流量削峰
提示：以下是本篇文章正文内容，不足之处欢迎指出
一、MQ引言 1.1 什么是MQ
MQ (Message Quene):翻译为 消息队列 ,通过典型的 生产者 和 消费者 模型生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入轻松的实现系统间解耦。别名为消息中间件—通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
1.2 MQ有哪些当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的 ActiveMQ、 RabbitMQ，炙手可热的 Kafka，阿里巴巴自主开发 RocketMQ 等。
1.3 不同MQ特点 ActiveMQ ActiveMQ是Apache出品，最流行的。能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的消息中间件。丰富的APT,多种集群架构模式让ActiveMQ流在业界成为老牌的消息中间件，在中小型企业颇受欢迎！Kafka Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。RocketMQ RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。RabbitMQ RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由〈包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。总结：RabbitMQ比Kafka可靠，Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性〈少量延迟)，可靠性〔少量丢数据）要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。
二、RabbitMQ的引言 2.1 RabbitMQRabbitMQ，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。
2.2 RabbitMQ的安装 2.2.1 下载官网下载地址：https://·/download.html 我们直接选择Linux环境下进行安装，官网可能出现下载网速慢的情况，这里已经准备好了安装包和相关依赖
2.2.2 下载的安装包 2.2.3 安装 将rabbitMQ安装包以及依赖上传到Linux系统中 安装Erlang依赖包 rpm -ivh erlang-22.0.7-1.e17.x86_64.rpm (若安装过程中报错，显示libcrypto.so.10(OPENSSL_1.0.2)(64bit) is needed by erlang-22.0.7-1.el7.x86_64错误，则先安装openssl-libs-1.0.2k-19.el7.x86_64.rpm依赖，在进行erlang安装) rpm -ivh openssl-libs-1.0.2k-19.el7.x86_64.rpm --force 安装RabbitMQ socket依赖和安装包 rpm -ivh socat-1.7.3.2-2.el7.x86_64.rpm rpm -ivh --nodeps rabbitmq-server-3.7.18-1.el7.noarch.rpm 复制rabbitMQ配置文件 find / -name rabbitmq.config.example cp /usr/share/doc/rabbitmq-server-3.7.18/rabbitmq.config.example /etc/rabbitmq/rabbitmq.config 修改配置文件 vim /etc/rabbitmq/rabbitmq.config修改为如下图所示
启动rabbitmq中的插件管理 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 出现如下说明： Enabling plugins on node rabbit@localhost: rabbitmq_management The following plugins have been configured: rabbitmq_management rabbitmq_management_agent rabbitmq_web_dispatch Applying plugin configuration to rabbit@localhost... The following plugins have been enabled: rabbitmq_management rabbitmq_management_agent rabbitmq_web_dispatch set 3 plugins. Offline change; changes will take effect at broker restart. 启动RabbitMQ的服务 启动：systemctl start rabbitmq-server 重启：systemctl restart rabbitmq-server 停止：systemctl stop rabbitmq-server 查看服务状态 systemctl status rabbitmq-server 关闭防火墙服务 systemctl stop firewalld 访问web管理页面：虚拟机 IP地址+端口号（首次登录时账号密码均为guest） 三、RabbitMQ配置 3.1 RabbitMQ管理命令行 1. 服务启动相关 systemctl start|restart|stop status rabbitmq-server 2. 管理命令行 用来在不使用web管理界面情况下命令操作RabbitMQ rabbitmqctl help 可以查看更多命令 3. 插件管理命令行 rabbitmqplugins enable|list|disable 3.2 web管理界面介绍 3.2.1 overview概览 connections：无论生产者还是消费者，都需要与RabbitMQ建立连接后才 可以完成消息的生产和消费，在这里可以查看连接情况` channels：通道，建立连接后，会形成通道，消息的投递获取依赖通道。 Exchanges：交换机，用来实现消息的路由 Queues：队列，即消息队列，消息存放在队列中，等待消费， 消费后被移除队列。 3.2.2 Admin用户和虚拟主机管理 添加用户 上面的Tags选项，其实是指定用户的角色，可选的有以下几个： 超级管理员(administrator) 可登陆管理控制台，可查看所有的信息，并且可以对用户， 策略(policy)进行操作。 监控者(monitoring) 可登陆管理控制台，同时可以查看rabbitmq节点的相关信息 (进程数，内存使用情况，磁盘使用情况等) 策略制定者(policymaker) 可登陆管理控制台, 同时可以对policy进行管理。但无法查看节点的 相关信息(上图红框标识的部分)。 普通管理者(management) 仅可登陆管理控制台，无法看到节点信息，也无法对策略进行管理。 其他 无法登陆管理控制台，通常就是普通的生产者和消费者。 创建虚拟主机 虚拟主机 为了让各个用户可以互不干扰的工作，RabbitMQ添加了 虚拟主机（Virtual Hosts）的概念。其实就是一个独立的 访问路径，不同用户使用不同路径，各自有自己的 队列、交换机，互相不会影响。相当于关系型中的数据库 虚拟主机绑定用户 四、RabbitMQ的第一个程序 4.1 AMQP协议的回顾 4.2 RabbitMQ支持的消息模型可上官网查看具体详情
4.3 引入依赖 <!--引入rabbitmq的相关依赖--> <dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artifactId> <version>5.7.2</version> </dependency> 4.4 第一种模型（直连） 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。 开发生产者 public class Provider { // 生产消息 @Test public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException { // 创建连接mq的连接工厂对象 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); // 设置连接rabbitmq主机 connectionFactory.setHost("192.168.88.100"); // 设置端口号 connectionFactory.setPort(5672); // 设置连接哪个虚拟机 connectionFactory.setVirtualHost("/emsVirtual"); // 设置访问虚拟主机的用户名和密码 connectionFactory.setUsername("ems"); connectionFactory.setPassword("123456"); // 获取连接对象 Connection connection = connectionFactory.newConnection(); // 获取连接中的通道 Channel channel = connection.createChannel(); // 通道绑定对应消息队列 // 参数1：队列名称 如果队列不存在则自动创建 // 参数2：用来定义队列特性是否需要持久化 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", false, 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：传递消息额外设置 参数4：消息的具体内容 channel.basicPublish("","hello",null,"hello rabbitmq".getBytes()); // 关闭通道 channel.close(); // 关闭连接 connection.close(); } } 开发消费者 // 消费者 public class Customer { public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { // 创建连接mq的连接工厂对象 ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory(); // 设置连接rabbitmq主机 connectionFactory.setHost("192.168.88.100"); // 设置端口号 connectionFactory.setPort(5672); // 设置连接哪个虚拟机 connectionFactory.setVirtualHost("/emsVirtual"); // 设置访问虚拟主机的用户名和密码 connectionFactory.setUsername("ems"); connectionFactory.setPassword("123456"); // 获取连接对象 Connection connection = connectionFactory.newConnection(); // 获取连接中的通道 Channel channel = connection.createChannel(); channel.queueDeclare("hello", false, false, false, null); // 消费消息 // 参数1：消费哪个队列的消息 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) { // 最后一个参数：消息队列中取出的消息 @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println(new String(body)); } }); } } 封装工具类 public class RabbitMQUtils { private static ConnectionFactory connectionFactory; // 静态代码块，在类加载时执行，只执行一次 static { connectionFactory = new ConnectionFactory(); // 设置连接rabbitmq主机 connectionFactory.setHost("192.168.88.100"); // 设置端口号 connectionFactory.setPort(5672); // 设置连接哪个虚拟机 connectionFactory.setVirtualHost("/emsVirtual"); // 设置访问虚拟主机的用户名和密码 connectionFactory.setUsername("ems"); connectionFactory.setPassword("123456"); } // 定义提供连接对象的方法 public static Connection getConnection() { try { // 获取连接对象 return connectionFactory.newConnection(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } // 关闭通道和连接 public static void closeConnectionAndChanel(Channel channel, Connection connection) { try { if (channel != null) { channel.close(); } if (connection != null) { connection.close(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 4.2 第二种模型（work quene）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耗速度。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，领取任务并且完成任务，假设完成速度快 开发生产者 public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 通过通道声明队列 channel.queueDeclare("work", true, false, false, null); for (int i = 0; i < 10; i++) { // 生产消息 channel.basicPublish("", "work", null, (i + "hello work quene").getBytes()); } // 关闭资源 RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection); } } 开发消费者1 public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); 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1-" + new String(body)); } }); } } 开发消费者2 public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); 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-" + new String(body)); } }); } }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。
消息确认机制： 完成一项任务可能需要几秒钟。您可能想知道，如果其中一个消费者开始了一项长期任务，但只完成了一部分就死了，会发生什么情况。在我们当前的代码中，一旦RabbitMQ将消息传递给使用者，它就会立即将其标记为删除。在这种情况下，如果您杀死一个worker，我们将丢失它刚刚处理的消息。我们还将丢失发送给该特定工作进程但尚未处理的所有消息。但我们不想失去任何任务。如果一个worker死了，我们希望把任务交给另一个工人。
// 开发消费者1 public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 保证消息队列中每次只能处理一个 channel.basicQos(1); channel.queueDeclare("work", true, false, false, null); channel.basicConsume("work", false, new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { try { Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("消费者1-" + new String(body)); // 参数1:确认队列中那个具体消息 参数2:是否开启多个消息同时确实 channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false); } }); } } // 开发消费者2 public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 保证消息队列中每次只能处理一个 channel.basicQos(1); 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-" + new String(body)); //手动确认 参数1:手动确认消息标识 参数2:false 每次确认一个 channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); } }); } } 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4.3 第三种模型（fanout）
fanout 扇出 也称为广播
在广播模式下，消息发送流程是这样的： 1.可以有多个消费者 2.每个消费者有自己的queue（队列） 3.每个队列都要绑定到Exchange（交换机） 4.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 5.交换机把消息发送给绑定过的所有队列 6.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 开发生产者 public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 将通道声明指定交换机 // 参数1：交换机名称 参数2：交换机类型 fanout 广播类型 channel.exchangeDeclare("logs", "fanout"); // 发送消息 channel.basicPublish("logs", "", null, "fanout type message".getBytes()); // 关闭资源 RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection); } } 开发消费者1 public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("logs", "fanout"); // 临时队列 String queueName = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queueName, "logs", ""); // 消费消息 channel.basicConsume(queueName, 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：" + new String(body)); } }); } } 开发消费者2 public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("logs", "fanout"); // 临时队列 String queueName = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queueName, "logs", ""); // 消费消息 channel.basicConsume(queueName, 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：" + new String(body)); } }); } } 测试结果 4.4 第四种模型（Routing） 4.4.1 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模型下： 队列与交换机的绑定，不能在是任意绑定了，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RoutingKey也完全一致，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 开发生产者 public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 通过通道声明交换机 参数1：交换机名称 参数2：direct 路由模式 channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct"); // 发送消息 String routingkey = "info"; channel.basicPublish("logs_direct", routingkey, null, ("这是direct模型发布的基于route key：[" + routingkey + "]发送的消息").getBytes()); // 关闭资源 RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection); } } 开发消费者1 public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 声明交换机名称 String exchangeName = "logs_direct"; // 通道声明交换机以及交换的类型 channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct"); // 创建一个临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于route key绑定队列和交换机 channel.queueBind(queue, exchangeName, "error"); // 获取消费的消息 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：" + new String(body)); } }); } } 开发消费者2 public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 声明交换机名称 String exchangeName = "logs_direct"; // 通道声明交换机以及交换的类型 channel.exchangeDeclare("logs_direct", "direct"); // 创建一个临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于route key绑定队列和交换机 channel.queueBind(queue, exchangeName, "info"); channel.queueBind(queue, exchangeName, "error"); channel.queueBind(queue, exchangeName, "warning"); // 获取消费的消息 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：" + new String(body)); } }); } }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
4.4.2 Routing 之订阅模型-TopicTopic 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 RoutingKey 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. 匹配零个、一个或多个词 # 如: audit.# 匹配audit、audit.irs 、或者audit.irs.corporate等 audit.* 只能匹配 audit.irs 开发生产者 public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 通过通道声明交换机以及交换机类型 参数1：交换机名称 参数2：topic channel.exchangeDeclare("topics", "topic"); // 发送消息 String routingkey = "user.save"; channel.basicPublish("topics", routingkey, null, ("这是topic模型发布的基于route key：[" + routingkey + "]发送的消息").getBytes()); // 关闭资源 RabbitMQUtils.closeConnectionAndChanel(channel, connection); } } 开发消费者1 （Routing Key中使用*通配符方式） // Routing Key中使用*通配符方式 public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 通道声明交换机以及交换的类型 channel.exchangeDeclare("topics", "topic"); // 创建一个临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于route key绑定队列和交换机 动态通配符形式 channel.queueBind(queue, "topics", "user.*"); // 获取消费的消息 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：" + new String(body)); } }); } } 开发消费者2 （Routing Key中使用#通配符方式） // Routing Key中使用#通配符方式 public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); // 通道声明交换机以及交换的类型 channel.exchangeDeclare("topics", "topic"); // 创建一个临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于route key绑定队列和交换机 动态通配符形式 channel.queueBind(queue, "topics", "user.#"); // 获取消费的消息 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：" + new String(body)); } }); } } 测试结果 总结：Routing Key中使用 user.# 通配符方式时，代表包含user（如：user.save.delete，save.user）的都可以匹配，且长度不限；Routing Key中使用 user.* 通配符方式时，代表长度为2（如：user.save）的routingkey，且第一位只能为user。 五、SpringBoot中使用RabbitMQ 5.1 搭建初试环节 引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> 配置配置文件 spring: application: name: springboot_rabbitmq rabbitmq: host: 192.168.88.100 port: 5672 username: ems password: 123456 virtual-host: /emsVirtual 5.2 hello world模型使用 开发生产者 @SpringBootTest(classes = RabbitMqDemo01Application.class) @RunWith(SpringRunner.class) public class TestRabbitMQ { // 注入rabbitTemplate @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; // hello world @Test public void test01() { rabbitTemplate.convertAndSend("hello","hello world"); } // 生产端没有指定交换机只有routingKey和Object。 //消费方产生hello队列，放在默认的交换机(AMQP default)上。 //而默认的交换机有一个特点，只要你的routerKey的名字与这个 //交换机的队列有相同的名字，他就会自动路由上。 //生产端routingKey 叫hello ，消费端生产hello队列。 //他们就路由上了 } 开发消费者 @Component @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("hello")) public class HelloCustomer { @RabbitHandler public void receive(String message) { System.out.println("message = " + message); } } 测试结果 5.3 work模型使用 开发生产者 @SpringBootTest(classes = RabbitMqDemo01Application.class) @RunWith(SpringRunner.class) public class TestRabbitMQ { // 注入rabbitTemplate @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; // work @Test public void testWork() { for (int i = 0; i < 10; i++) { rabbitTemplate.convertAndSend("work", i + " work模型"); } } } 开发消费者 @Component public class WorkCustomer { // 消费者1 @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work")) public void receive1(String message) { System.out.println("messge1 = " + message); } // 消费者1 @RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue("work")) public void receive2(String message) { System.out.println("messge2 = " + message); } } 测试结果 说明:默认在Spring AMQP实现中Work这种方式就是公平调度,如果需要实现能者多劳需要外配置 5.4 Fanout 模型使用 开发生产者 @SpringBootTest(classes = RabbitMqDemo01Application.class) @RunWith(SpringRunner.class) public class TestRabbitMQ { // 注入rabbitTemplate @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; // fanout 广播 @Test public void testFanout() { rabbitTemplate.convertAndSend("logs","","Fanout的模型发送的消息"); } } 开发消费者 @Component public class FanoutCustomer { @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, // 创建临时队列 exchange = @Exchange(value = "logs" , type = "fanout") // 绑定的交换机 ) }) public void receive1(String message) { System.out.println("message1 = " +message); } @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, // 创建临时队列 exchange = @Exchange(value = "logs" , type = "fanout") // 绑定的交换机 ) }) public void receive2(String message) { System.out.println("message2 = " +message); } } 测试结果 5.5 Route模型使用 开发生产者 @SpringBootTest(classes = RabbitMqDemo01Application.class) @RunWith(SpringRunner.class) public class TestRabbitMQ { // 注入rabbitTemplate @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; //route 路由模式 @Test public void testRoute() { rabbitTemplate.convertAndSend("directs", "info", "发送info的key的路由信息"); } } 开发消费者 @Component public class RouteCustomer { @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, // 创建临时队列 exchange = @Exchange(value = "directs", type = "direct"), //自定义交换机名称和类型 key = {"info", "error", "warning"} ) }) public void receive1(String message) { System.out.println("message1 = " + message); } @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, // 创建临时队列 exchange = @Exchange(value = "directs", type = "direct"), //自定义交换机名称和类型 key = {"info"} ) }) public void receive2(String message) { System.out.println("message2 = " + message); } }测试结果 发送info的key的路由信息
发送error的key的路由信息
5.6 Topic模型使用 开发生产者 @SpringBootTest(classes = RabbitMqDemo01Application.class) @RunWith(SpringRunner.class) public class TestRabbitMQ { // 注入rabbitTemplate @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; //topic 动态路由 订阅模式 public void testTopic() { rabbitTemplate.convertAndSend("topics", "suer.save", "user.save 路由消息"); } } 开发消费者 @Component public class TopicCustomer { @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "topics", type = "topic"), key = {"user.save", "user.*"} ) }) public void receive1(String message) { System.out.println("message1 = " + message); } @RabbitListener(bindings = { @QueueBinding( value = @Queue, exchange = @Exchange(name = "topics", type = "topic"), key = {"order.#", "product.#", "user.*"} ) }) public void receive2(String message) { System.out.println("message2 = " + message); } }测试结果 user.save 路由消息
order.save 路由消息
六、SpringBoot中使用RabbitMQ 6.1 异步处理场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信，传统的做法有两种。1、串行的方式 2、并行的方式
串行方式：将注册信息写入数据库后，发送注册邮件，再发送注册短信，以上三个任务全部完成后才返回给客户端。这有一个问题是，邮件、短信并不是必须的，它只是一个通知，而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西。
并行方式：将注册信息写入数据库后，发送邮件的同时，发送短信，以上三个任务完成后，返回给客户端，并行的方式可能提高处理的时间。
消息队列：假设三个业务节点分别使用50ms，串行方式使用时间150ms，并行使用时间100ms。虽然并行已经提高了处理时间，但是，邮件和短信对我们正常使用没有任何影响，客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功，应该是写入数据库后就返回，消息队列：引入消息队列后，把发送邮件、短信不是必须的业务逻辑异步处理。
6.2 应用解耦场景：双11是购物狂阶，用户下单后，订单系统需要通知库存系统，传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口。 这种做法有一个缺点：当库存系统出现故障时，订单就会失败。订单系统和库存系统高耦合，引入消息队列
订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。库存系统：订阅下单的消息，获取下单消息，进行库操作。就算库存系统出现故障，消息队列也能保证消息的可靠传递，不会导致消息丢失。 6.3 流量削峰场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉，为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。 作用：
可以控制活动人数，超过一定阈值的订单直接丢弃可以缓解短时间的高流量压垮应用（应用程序按自己的最大处理能力获取订单） 用户的请求，服务器收到之后，首先写入消息队列，加入消息队列长度超过最大值，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，在做后续处理。至此，RabbitMQ的学习以及整合SpringBoot已经完成！
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