RabbitMq的基础及springAmqp的使用

RabbitMq

官网:RabbitMQ: One broker to queue them all | RabbitMQ

什么是MQ？

mq就是消息队列，消息队列遵循这先入先出原则。一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

rabbitMq的四大核心

RabbitMq的安装

RabbitMQ是一个开源的遵循 AMQP协议实现的基于 Erlang语言编写，即需要先安装部署Erlang环境再安装RabbitMQ环境。

查看兼容关系：Erlang Version Requirements | RabbitMQ

百度云地址：

链接：百度网盘请输入提取码提取码：6666

本篇文章使用版本：3.8.8，liunx7-cenOs7

#在存放位置执行以下指令rpm -ivh erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm#安装socat yum install socat -y#安装mqrpm -ivh rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

启动

#开机自动启动chkconfig rabbitmq-server on
#启动服务
/sbin/service rabbitmq-serve start
#查看启动
/sbin/service rabbitmq-serve status
#停止服务
/sbin/service rabbitmq-serve stop

坑：执行以上指令无效，重新执行下面指令

systemctl start rabbitmq-server.service #启动
systemctl status rabbitmq-server.service#查看状态

安装可视化界面

#尽量停止服务，在安装
#安装可视化界面
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

访问地址：http://ip:15672/

如果访问不了，查看防火墙是够关闭 systemctl stop firewalld 关闭防火墙，访问成功后走rabbitmq的基本指令

卸载MQ：

systemctl stop rabbitmq-server
yum list | grep rabbitmq
yum -y remove rabbitmq-server.noarch
yum list | grep erlang
yum -y remove erlang-*
rm -rf /usr/lib64/erlang 
rm -rf /var/lib/rabbitmq
rm -rf /usr/local/erlang
rm -rf /usr/local/rabbitmq

docker安装

docker pull rabbitmq:3-management

#运行
docker run \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq \--hostname mq1 \-p 15672:15672 \   #网页访问端口-p 5672:5672 \     #mq连接端口-d \rabbitmq:3-management

rabbitMq基本指令

#查看用户
rabbitmqctl list_users
#添加用户
rabbitmqctl add_user admin 123456
#设置角色 (超级管理员)rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
#设置权限 
rabbitmqctl set_permissions -p '/' admin '.*' '.*' '.*'

登录后也可以在此界面添加用户

对接java（入门）

创建一个maven工程：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.chen</groupId><artifactId>mq</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><rabbitmq.version>5.8.0</rabbitmq.version><common.version>2.6</common.version></properties><dependencies>
<!--         https://mvnrepository.com/artifact/com.rabbitmq/amqp-client --><dependency><groupId>com.rabbitmq</groupId><artifactId>amqp-client</artifactId><version>${rabbitmq.version}</version></dependency><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>${common.version}</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>8</source><target>8</target></configuration></plugin></plugins></build>
</project>

生产者：

package com.chen.rabbitmq.one;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;/*** 生产者*/
public class production {private static final String MQ_KEY="holle";public static void main(String[] args)throws Exception {
//        创建rabbitmq的工厂ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
//    连接地址ipfactory.setHost("172.17.18.162");
//        用户名factory.setUsername("admin");
//        密码factory.setPassword("123456");//        创建连接Connection connection = factory.newConnection();
//        创建通道Channel channel = connection.createChannel();
//   生产队列
//   参数一：队列名称
//   参数二：持久性（默认为false）
//   参数三：该队列是否可以有多个消费者，是否消息共享
//   参数四：是否自动删除
//   参数五：其他参数channel.queueDeclare(MQ_KEY,true,false,false,null);/*** 发送一个消费者* 1.发送到那个交换机* 2.路由的key值是哪个 本次是队列的名称* 3.其他参数* 4.发送消息的消息体*/channel.basicPublish("",MQ_KEY,null,"holle word".getBytes());System.out.println("消息发送成功！");}}

测试是否发送成功：

消费者：

package com.chen.rabbitmq.one;import com.rabbitmq.client.*;import java.io.IOException;public class Consumption {private static final String MQ_KEY="holle";public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("172.17.18.162");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("123456");
//        创建一个新的连接Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();/*参数：1: 消费哪个队列2.消费成功之后是否要自动应答， true 带边自动应答 false 手动3.消费者未成功的回调4.消费者取录成功的回调*/channel.basicConsume(MQ_KEY, true,(DeliverCallback) (consumerTag, message) -> System.out.println(new String(message.getBody())),(CancelCallback) (consumerTag)-> System.out.println(consumerTag));}}

工作队列：

工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

1.线程轮询

类似nginx的负载均衡(轮询)，线1一次，线2一次。

工具类：

package com.chen.rabbitmq.tow.utils;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class RabbitUtils {public static Channel rabbitConnection() throws Exception{ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("172.17.18.162");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("123456");
//        创建一个新的连接Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();return channel;}
}
生产者：package com.chen.rabbitmq.tow.test;import com.chen.rabbitmq.tow.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;import java.util.Scanner;public class Production {private final static String MQ_KEY="word";
//    生产者public static void production() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();Scanner scanner = new Scanner(System.in);//生产队列channel.queueDeclare(MQ_KEY,true,false,false,null);while (scanner.hasNext()){String next = scanner.next();channel.basicPublish("",MQ_KEY,null,next.getBytes());System.out.println("消息发布成功-> "+next);}}public static void main(String[] args) throws Exception{production();}
}
消费者：package com.chen.rabbitmq.tow.test;import com.chen.rabbitmq.tow.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;public class Consumption {private final static String MQ_KEY="word";//    消费者public static void consumption() throws Exception{
//        获取连接队列Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.basicConsume(MQ_KEY,true,(DeliverCallback)(consumerTag,message)->{System.out.println(new String(message.getBody()));},(CancelCallback)(tag)->{System.out.println(tag);System.out.println("中断了");});}public static void main(String[] args) throws Exception{consumption();}
}

idea开启两个线程。

消息应答

1.自动应答

RabbitMQ 是一个广泛使用的开源消息代理，它支持多种消息协议，例如 AMQP、MQTT、STOMP 等。在 RabbitMQ 中，自动应答（Automatic Acknowledgement，Auto-ack）是一种消息确认机制，用于标记消息是否已被成功接收和处理。了解自动应答的概念，对于构建可靠、高效的消息传递系统非常重要。

当消费者接收并处理来自 RabbitMQ 的消息时，通常会使用消息确认（acknowledgements）机制来告知 RabbitMQ 该消息已经成功处理。这样一来，RabbitMQ 就可以确保消息不会意外丢失。然而，这种确认过程可能会导致一定的延迟和额外开销。为了解决这个问题，RabbitMQ 提供了自动应答机制。

在自动应答模式下，消费者接收到消息后，RabbitMQ 会立即将该消息标记为已处理。这意味着消费者不需要显式地发送确认（ack）消息给 RabbitMQ。这种机制可以降低延迟，提高消息传递的速度，但是也存在一定的风险。因为消息一旦被发送出去，RabbitMQ 就认为它已经成功处理，而实际上消费者可能还没有完成对消息的处理。如果消费者在处理消息时发生故障，那么这个消息可能会丢失。

2.手动应答

方法：

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

Channel.basicNack(用于否定确认)

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

//源码
public void basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {this.delegate.basicAck(deliveryTag, multiple);
}

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
```
2.false 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

消息重新入队

为了解决消息丢失问题。

具体代码：

生产者：

package com.chen.rabbitmq.three;
import com.chen.rabbitmq.tow.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Scanner;
public class Pro {private static final String MQ_KEY="mqkey";public static void pro() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.queueDeclare(MQ_KEY,true,false,false,null);Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (scanner.hasNext()){String next = scanner.next();channel.basicPublish("",MQ_KEY,null,scanner.next().getBytes());System.out.println("消息发布成功-> "+next);}}public static void main(String[] args) throws Exception {pro();}
}

消费者1：

package com.chen.rabbitmq.three;import com.chen.rabbitmq.tow.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;//消费者1
public class Word1 {public static final String MQ_KEY="mqkey";public static void word() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.basicConsume(MQ_KEY,false,(DeliverCallback) (consumerTag,message)->{
//             睡眠1stry {Thread.sleep(1*1000);System.out.println("Word1接收到消息->"+new String(message.getBody()));
//                 参数一：tag标记  参数二：是否批量channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},(CancelCallback) e->{System.out.println("消息中断"+e);} );}public static void main(String[] args) throws Exception {word();}}

消费者2：

package com.chen.rabbitmq.three;import com.chen.rabbitmq.tow.utils.RabbitUtils;
import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;//消费者1
public class Word2 {public static final String MQ_KEY="mqkey";public static void word() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.basicConsume(MQ_KEY,false,(DeliverCallback) (consumerTag,message)->{
//             睡眠10stry {Thread.sleep(10*1000);System.out.println("Word2接收到消息->"+new String(message.getBody()));
//                 参数一：tag标记  参数二：是否批量channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},(CancelCallback) e->{System.out.println("消息中断"+e);} );}public static void main(String[] args) throws Exception{word();}}

经测试会发现，消费者1为第一个接收到消息，接下来当生产者在生产出一条消息，应到消费者2接收到消息，但是此时消费者2突然出现宕机，使用了应答机制，消息则会重新打到消费者1；

持久化设置

1.队列持久化

作用:当rabbitmq宕机后，重启队列依然存在

//创建队列时的第二个参数为设置持久化 
channel.queueDeclare(MQ_KEY,true,false,false,null);

2.消息持久化

作用：当rabbitmq宕机了重新启动，发送的消息依然存在。

下面的方法不是绝对的能保证消息的持久化

//生产者  private static final String MQ_KEY="mqkey";public static void pro() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.queueDeclare(MQ_KEY,true,false,false,null);Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (scanner.hasNext()){String next = scanner.next();
//MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 消息持久化channel.basicPublish("",MQ_KEY,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,scanner.next().getBytes());System.out.println("消息发布成功-> "+next);}}

3.发布确认

完成以上两步还不足以持久化，要把发布确认加上。

//默认是不开启的
Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
channel.confirmSelect();//开启发布确认

发布确认的策略:

1.单个确认发布

这个发布确认是同步的，需等待确认一次在发布下一次，一手交钱一手交货原则

缺点：发布速度特别慢

//单个确认public static void one() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();//开启发布确认channel.confirmSelect();String uuid = UUID.randomUUID().toString();//创建队列channel.queueDeclare(uuid,true,false,false,null);//开始时间long begin = System.currentTimeMillis();for (Integer i = 0; i < COUNT; i++) {String message = i + "";channel.basicPublish("",uuid,null,message.getBytes());//发布确认boolean flag = channel.waitForConfirms();if(flag){System.out.println("消息确认成功！");}}long last = System.currentTimeMillis();System.out.println("耗时："+(last-begin));}

2.批量确认发布

发布速度相对单个发布确认要快，但是当其中一条消息出现异常，将无法查找到那个消息丢失。

 //批量public static void batch() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();String uuid = UUID.randomUUID().toString();//开启消息确认channel.confirmSelect();//创建队列channel.queueDeclare(uuid,true,false,false,null);//这个这个变量用记录发布值Integer messageCount=100;Integer record =0;//开始时间long begin = System.currentTimeMillis();for (Integer i = 0; i < COUNT; i++) {record++;String message=i+"";//发布消息channel.basicPublish("",uuid,null,message.getBytes());if(messageCount.equals(record)){channel.waitForConfirms();record=0;}}long last = System.currentTimeMillis();System.out.println("耗时"+(last-begin));}

3.异步确认发布(推荐使用)

异步确认虽然比上的两个代码复杂，但同时也解决了上面两种方式遗留下来的问题。

public static void asyn() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();//开启发布确认channel.confirmSelect();String uuid = UUID.randomUUID().toString();//创建队列channel.queueDeclare(uuid,true,false,false,null);//开始时间long begin = System.currentTimeMillis();//        创建一个线程的ListMap用于记录 ----》处理异步未确认的消息ConcurrentSkipListMap<Long, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();//        监听消息channel.addConfirmListener((deliveryTag, multiple)->{if(multiple){ConcurrentNavigableMap<Long, String> longStringConcurrentNavigableMap =map.headMap(deliveryTag);longStringConcurrentNavigableMap.clear();}else{map.remove(deliveryTag);}System.out.println("确认消息："+deliveryTag);},(deliveryTag, multiple)->{String message = map.get(deliveryTag);System.out.println("发送失败的数据是："+message+"未确认消息："+deliveryTag+"-----失败");});for (Integer i = 0; i < COUNT; i++) {String message=""+i;channel.basicPublish("",uuid,null,message.getBytes());//获取信道的标识，存入消息map.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);}long last = System.currentTimeMillis();System.out.println("耗时："+(last-begin));}

不公平分发原则(`能者多劳原则`)

在上面中的所有例子都是尊寻这轮询的规则去执行的，问题:当其中的一台服务响应特别慢时就会影响到整体的效率。

channel.basicQos(1);

//消费者
public static void word() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();//设置不公平分发channel.basicQos(1);channel.basicConsume(MQ_KEY,false,(DeliverCallback) (consumerTag,message)->{try {//模拟虚拟机延迟Thread.sleep(1*1000);System.out.println("Word2接收到消息->"+new String(message.getBody()));channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},(CancelCallback) e->{System.out.println("消息中断"+e);} );
}

也可以用来设置预期值！

//消费者1
public static void word2() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();//设置预期值channel.basicQos(3);channel.basicConsume(MQ_KEY,false,(DeliverCallback) (consumerTag,message)->{try {//模拟虚拟机延迟Thread.sleep(1*1000);System.out.println("Word2接收到消息->"+new String(message.getBody()));channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},(CancelCallback) e->{System.out.println("消息中断"+e);} );
}
//消费者2
public static void word2() throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();//设置预期值channel.basicQos(5);  channel.basicConsume(MQ_KEY,false,(DeliverCallback) (consumerTag,message)->{try {//模拟虚拟机延迟Thread.sleep(10*1000);System.out.println("Word2接收到消息->"+new String(message.getBody()));channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}},(CancelCallback) e->{System.out.println("消息中断"+e);} );
}

交换机

在RabbitMQ中，生产者发送消息不会直接将消息投递到队列中，而是先将消息投递到交换机中，在由交换机转发到具体的队列，队列再将消息以推送或者拉取方式给消费者进行消费

绑定(bindings)

与交换机产生关系，并且能有routekey控制发送消息给哪个队列。

fanout交换机(扇形)

扇形交换机是最基本的交换机类型，它所能做的事清非常简单广播消息。扇形交换机会把能接收到的消息全部发送给绑定在自己身上的队列。因为广播不需要＇思考”，所以扇形交换机处理消息的速度也是所有的交换机类型里面最快的。

//消费者
public class Word {
//    交换机名称private static String EXCHANGE_NAME="logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//        声明一个交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"fanout");
//        声明一个队列 临时队列String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//        绑定交换机与队列channel.queueBind(queue,EXCHANGE_NAME,"");System.out.println("等待消息~");//消费者取消消息时回调接口channel.basicConsume(queue,true, (consumerTag,message)->{System.out.println("word1控制台打印接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8"));},cancelCallback->{});}
}public class Word2 {
//    交换机名称private static String EXCHANGE_NAME="logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//        声明一个交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME,"fanout");
//        声明一个队列 临时队列String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
//        绑定交换机与队列channel.queueBind(queue,EXCHANGE_NAME,"");System.out.println("等待消息~");
//消费者取消消息时回调接口channel.basicConsume(queue,true, (consumerTag,message)->{System.out.println("word2控制台打印接收消息:"+new String(message.getBody(),"UTF-8"));},cancelCallback->{});}
}
//生产者
public class send {//    交换机名称private static String EXCHANGE_NAME="logs";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (scanner.hasNext()){String next = scanner.next();channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"",null,next.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发送消息："+next);}}
}

直连交换机： Direct exchange

直连交换机的路由算法非常简单：将消息推送到binding key与该消息的routing key相同的队列。

代码几乎类型fanout交换机，只需要指定routerkey即可。

主题交换机： Topic exchange

发送到主题交换机的消息不能有任意的 routing key, 必须是由点号分开的一串单词，这些单词可以是任意的，但通常是与消息相关的一些特征。

如以下是几个有效的routing key:

"stock.usd.nyse", "nyse.vmw", "quick.orange.rabb 代", routing key的单词可以有很多，最大限制是255 bytes。

Topic 交换机的逻辑与 direct 交换机有点相似使用特定路由键发送的消息将被发送到所有使用匹配绑定键绑定的队列，然而，绑定键有两个特殊的情况：

*表示匹配任意一个单词

#表示匹配任意—个或多个单词

比如上图：

发送routerkey为：ws.orange.rabbit那么对应的就是Q1，Q2

发送routerkey为：lazy.orange.elephant那么对应的就是Q1，Q2

//消费者
public class word1 {private static final String EXCHANGE_NAME="topic_logs";private static final String QUEUE_NAME="Q1";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//        创建交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
//       创建队列channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,true,false,null);
//        绑定队列channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"*.orange.*");
//        接收消息channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,(consumerTag,message)->{System.out.println("接收到的消息："+new String(message.getBody()));},cancelCallback->{});System.out.println("等下消息~");}
}
public class word2 {private static final String EXCHANGE_NAME="topic_logs";private static final String QUEUE_NAME="Q2";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//        创建交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
//       创建队列channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,true,true,false,null);
//        绑定队列channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"*.*.rabbit");channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"lazy.#");
//        接收消息channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,(consumerTag,message)->{System.out.println("接收到的消息："+new String(message.getBody()));},cancelCallback->{});System.out.println("等下消息~");}
}
//生产者
public class send {private static final String EXCHANGE_NAME="topic_logs";public static void main(String[] args) throws Exception{Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (true){System.out.println("请输入routerkey：");String key = scanner.next();System.out.println("请输入消息内容：");String message = scanner.next();channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,key,null,message.getBytes());}}
}

死信队列

顾名思义：无法被消费的消息，一般来说，producer将消息投递broker或者直接到queue里了，consumer(消费者)从queue取出消息进行消费，但某些时间由特定原因导致queue中的某些消息无法被消费，这样如果没有后续的处理，就变成了死信。

应用场景：为了确保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，当消息被消息时发生了异常，这是就将消息存到死信中，还比如说：用户商城下单成功，并且点击支付后在指定时间支付时自动失效。

消息TTL过期时间测试：

//生产者
public class send {private static final String NORMAL_EXCHANGE="normal_exchange";public static final String NORMAL_QUEUE="normal_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//        设置死信时间AMQP.BasicProperties basicProperties =new AMQP.BasicProperties().builder().expiration("10000").build();for (int i = 0; i < 11; i++) {String msg="info"+i;channel.basicPublish(NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",basicProperties,msg.getBytes());}}
}
//消费者1
public class C1 {private static final String NORMAL_EXCHANGE="normal_exchange";private static final String DEAD_EXCHANGE="dead_exchange";public static final String NORMAL_QUEUE="normal_queue";public static final String DEAD_QUEUE="dead_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//      创建c1交换机channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.TOPIC);
//       声明普通队列HashMap<String, Object>  map = new HashMap<>();
//        设置过期时间 10s  单位ms 这里有消费整去做控制
//        map.put("x-message-ttl",100000);
//        正常队列设置死信交换机map.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);
//       设置死信的routerKeymap.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");//    创建普通队列channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,map);//创建死信队列channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);//        绑定channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,true,(consumerTag, message) -> {System.out.println("C1消息为："+message.getBody());},cancelCallback->{});}
}
//消费者2
public class C2 {public static final String DEAD_QUEUE="dead_queue";private static final String DEAD_EXCHANGE="dead_exchange";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();channel.basicConsume(DEAD_QUEUE,true,(consumerTag,message)->{System.out.println("消息为："+new String(message.getBody()));},cancelCallback->{});}
}

正常队列长度的限制：

根据c1做修改,测试报错先删除原来的队列与交换机

//设置正常队列长度的限制
map.put("x-max-length",6);

拒接消息:

添加手动应答拒接。

public class C1 {private static final String NORMAL_EXCHANGE="normal_exchange";private static final String DEAD_EXCHANGE="dead_exchange";public static final String NORMAL_QUEUE="normal_queue";public static final String DEAD_QUEUE="dead_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitUtils.rabbitConnection();
//      创建c1交换机channel.exchangeDeclare(NORMAL_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.DIRECT);channel.exchangeDeclare(DEAD_EXCHANGE, BuiltinExchangeType.TOPIC);
//       声明普通队列HashMap<String, Object>  map = new HashMap<>();
//        设置过期时间 10s  单位ms
//        map.put("x-message-ttl",100000);
//        正常队列设置死信交换机map.put("x-dead-letter-exchange",DEAD_EXCHANGE);
//       设置死信的routerKeymap.put("x-dead-letter-routing-key","lisi");
//        设置正常队列长度的限制
//        map.put("x-max-length",6);//    创建普通队列channel.queueDeclare(NORMAL_QUEUE,false,false,false,map);//创建死信队列channel.queueDeclare(DEAD_QUEUE,false,false,false,null);//        绑定channel.queueBind(NORMAL_QUEUE,NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan");channel.queueBind(DEAD_QUEUE,DEAD_EXCHANGE,"lisi");channel.basicConsume(NORMAL_QUEUE,false,(consumerTag, message) -> {String msg = new String(message.getBody());System.out.println("C1消息为："+msg);
//            拒接对应消息if(msg.equals("info2")){
//                deliveryTagchannel.basicReject(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);}else{channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);}},cancelCallback->{});}
}

SpringAMQP

官网地址：Spring AMQP

Spring AMQP 是 Spring 框架中的一个模块，它提供了基于 AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）标准的抽象层，用于简化在 Spring 应用程序中使用消息队列的过程。Spring AMQP 不仅简化了与消息代理（如 RabbitMQ）的集成，还提供了一套高度可配置的模板类来生产、消费消息，并管理AMQP基础设施组件，如队(Queue)、交换机(Exchange)和绑定(Binding)。

使用

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

生产者

logging:pattern:dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSS
spring:rabbitmq:host: 38.6.217.70port: 5672username: itcastpassword: 123321virtual-host: /

package cn.itcast.mq.spring;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import javax.annotation.Resource;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Resourceprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSendMessage2SimpleQueue() throws InterruptedException {// 1.发送消息String message = "Hello, Spring Amqp!";rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue", message);}
}

消费者

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
//监听机制
@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) {System.out.println("spring接收到的消息是：" + msg);}
}

预取限制

案例：将50条消息在一秒内分类交给两个消费者消费。

//生成者   
@Testpublic void testSendWordSimpleQueue() throws InterruptedException {// 1.发送消息String key ="simple.queue";String message = "Hello, Spring Amqp____";for (int i = 0; i < 49; i++) {rabbitTemplate.convertAndSend(key, message+i);Thread.sleep(20);}}
//消费者
@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring接收到的消息是：" + msg+"___"+ LocalDateTime.now());Thread.sleep(20);}@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenFanoutQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("FanoutQueue1接收到的消息是：" + msg+"___"+ LocalDateTime.now());Thread.sleep(200); //模拟性能}
}

通过执行结果我们可以看出listenFanoutQueue1这个监听器执行的是奇数，而listenSimpleQueueMessage则是偶数。且时间超出了1秒。为什么呢？

因为在生产者发送到队列中时，消费者会预取消息，在默认情况下进行平分机制，在上面代码中我们可以看到我们使用了线程睡眠的方式模拟了性能，在平分的情况下，睡眠200的执行了25条，所以导致了超出了1s。如何调整呢？

logging:pattern:dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSS
spring:rabbitmq:host: 38.6.217.70port: 5672username: itcastpassword: 123321virtual-host: /listener: #设置预取simple:prefetch: 1 #每次只取一条#这段配置的作用是在使用 RabbitMQ 的时候，配置消费者监听器的简单模式，并设置消息预取值为 1。这意味着每次只会从队列中取出一条消息进行处理，处理完后再去取下一条消息。这种方式可以保证消息的顺序处理。

发布与订阅

fanoutExchange

这种交换机需要进行绑定对应的队列，绑定对应的队列后，生产者将消息推送给交换机，交换机会将消息分别都发给绑定的消息队列。

实现

//消费者配置
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 FanoutExchangeConfig {//    创建队列1  fanout.queue1@Beanpublic Queue queue1(){return new Queue("fanout.queue1");}
//    创建交换机 fanoutExchange@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("fanoutExchange");}
//   队列1绑定交换机@Beanpublic Binding bindingExchange1(){return BindingBuilder.bind(queue1()).to(fanoutExchange());}//    创建队列1  fanout.queue2@Beanpublic Queue queue2(){return new Queue("fanout.queue2");}//   队列2绑定交换机@Beanpublic Binding bindingExchange2(){return BindingBuilder.bind(queue2()).to(fanoutExchange());}
}

消费者

@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")public void listenFanoutQueue1QueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("fanout.queue1接收到的消息是：" + msg+"___"+ LocalDateTime.now());}@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")public void listenFanoutQueue2QueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("fanout.queue2接收到的消息是：" + msg+"___"+ LocalDateTime.now());}
}

生产者

    @Testpublic void testSendMessageFanoutQueue()  {// 1.发送消息String message = "Hello, testSendMessageFanoutQueue !";
//       交换机名称String exchange = "fanoutExchange";rabbitTemplate.convertAndSend(exchange,"",message);}

DirectExchange

这种交换机需要指定一个key进行发送，通过可以区别发送到那个队列，同时这些队列也可以绑定相同的key，那么也就是实现了fanout的效果。

实现

//消费者
@Component
public class DirectExchangeListener {//    可以通过@bena的方式进注入，这里我们采用@RabbitListenner的方式@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),//绑定的队列exchange = @Exchange(name = "direct.exchange", type = ExchangeTypes.DIRECT),//绑定的交换机key = {"red", "blue"} //绑定的key))public void listenDirectQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("listenDirectQueue1接收到的消息是：" + msg);}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),//绑定的队列exchange = @Exchange(name = "direct.exchange", type = ExchangeTypes.DIRECT),//绑定的交换机key = {"red", "yellow"} //绑定的key))public void listenDirectQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("listenDirectQueue2接收到的消息是：" + msg);}
}
//生产者@Testpublic void testSendMessageDirectQueue()  {String routingKey = "yellow";// 1.发送消息String message = "Hello, testSendMessageFanoutQueue !"+"__"+routingKey;
//       交换机名称String exchange = "direct.exchange";rabbitTemplate.convertAndSend(exchange,routingKey,message);}

TopicExchange

这种交换机其实和direct类型的交换机差不错，只不过它是使用通配符的方式。

使用

//消费者
@Component
public class TopicExchangeListener {@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "topic.exchange", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = {"china.#"}))public void listenTopicQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("topic.queue1接收到消息：" + msg);}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "topic.exchange", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = {"#.news"}))public void listenTopicQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("topic.queue2接收到消息：" + msg);}
}
//生产者   
@Testpublic void testSendMessageTopicQueue()  {String routingKey = "news";// 1.发送消息String message = "Hello, testSendMessageTopicQueue !"+"__"+routingKey;
//       交换机名称String exchange = "topic.exchange";rabbitTemplate.convertAndSend(exchange,routingKey,message);}

消息转换器

例子：

//我们声明一个objQueue
@Beanpublic Queue objQueue(){return new Queue("obj.queue");}//发送消息@Testpublic void testSendMessageobjQueue()  {Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("name","test");map.put("age",18);rabbitTemplate.convertAndSend("obj.queue",map);}

我们重rabbitmq的ui界面中我们可以发现消息是基于JDK完成的序列化。

缺点：这样不能很直接的看出消息的结果，并且占用大量内存，所以下面我们使用jdckson进行json序列化。

发送者

依赖：

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
</dependency>

配置bean

//生产者配置
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;@Beanpublic MessageConverter messageConverter() {return new Jackson2JsonMessageConverter();}

消费者

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
</dependency>
//销售者配置
import org.springframework.amqp.support.converter.Jackson2JsonMessageConverter;
import org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter;@Beanpublic MessageConverter messageConverter() {return new Jackson2JsonMessageConverter();}@RabbitListener(queues = "obj.queue")public void listenObjQueueMessage( Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {System.out.println("obj.queue接收到的消息是：" + msg);}

后续会更新使用MQ做的具体案例：秒杀、订单业务处理等。