目录
- 1 初识MQ
- 1.1 同步和异步通讯
- 1.1.1 同步通讯
- 1.1.2 异步通讯
- 1.2 技术对比
- 2.快速入门
- 2.1 安装RabbitMQ
- 2.1.1 单机部署
- 2.1.2集群部署
- 2.2 RabbitMQ消息模型
- 2.3.导入Demo工程
- 2.4 入门案例
- 2.4.1 publisher实现
- 2.4.2 consumer实现
- 3 SpringAMQP
- 3.1 Basic Queue 简单队列模型
- 3.1.1 消息发送
- 3.1.2 消息接收
- 3.1.3 测试
- 3.2 WorkQueue
- 3.2.1.消息发送
- 3.2.2 消息接收
- 3.2.3.测试
- 3.2.4.能者多劳
- 3.2.5 总结
- 3.3 发布/订阅
- 3.4 Fanout
- 3.4.1 案例----利用SpringAMQP演示FanoutExchange的使用
- 3.4.2 消息接收
- 3.4.3 消息发送
- 3.5.Direct
- 3.5.1 案例----利用SpringAMQP演示DirectExchange的使用
- 3.5.2 消息接收(基于注解声明队列和交换机)
- 3.5.3 消息发送
- 3.5.4 总结
- 3.6.Topic
- 3.6.1 说明
- 3.6.2 案例----利用SpringAMQP演示TopicExchange的使用
- 3.6.3 消息接收
- 3.6.4 消息发送
- 3.6.5 总结
- 3.7 消息转换器
- 3.7.1 测试默认转换器
- 3.7.2 配置JSON转换器
1 初识MQ
1.1 同步和异步通讯
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。
两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。
1.1.1 同步通讯
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
同步调用的缺点: - 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
1.1.2 异步通讯
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
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。
1.2 技术对比
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。
比较常见的MQ实现:
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比:
RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
---|---|---|---|---|
公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
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
2.快速入门
2.1 安装RabbitMQ
2.1.1 单机部署
我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。
- 下载镜像
方式一:在线拉取docker pull rabbitmq:3-management
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:docker load -i mq.tar
- 安装MQ
执行下面的命令来运行MQ容器:
docker run \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin \--name mq \--hostname mq1 \-p 15672:15672 \-p 5672:5672 \-d \rabbitmq:3-management
MQ的基本结构:
RabbitMQ中的一些角色:
- publisher:生产者
- consumer:消费者
- exchange: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
2.1.2集群部署
接下来,我们看看如何安装RabbitMQ的集群。
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。
普通模式集群:
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
并在每台机器上测试,是否可以ping通对方
2.2 RabbitMQ消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例,对应了不同的消息模型:
2.3.导入Demo工程
课前资料提供了一个Demo工程,mq-demo,导入后可以看到结构包括三部分:
- 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
2.4 入门案例
简单队列模式的模型图:
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:消息发布者,将消息发送到队列queue
- queue:消息队列,负责接受并缓存消息
- consumer:订阅队列,处理队列中的消息
2.4.1 publisher实现
思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 发送消息
- 关闭连接和channel
代码实现:
public class PublisherTest {@Testpublic void testSendMessage() 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");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.发送消息String message = "hello, rabbitmq!";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());System.out.println("发送消息成功:【" + message + "】");// 5.关闭通道和连接channel.close();connection.close();}
}
2.4.2 consumer实现
代码思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 订阅消息
代码实现:
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");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.订阅消息channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){@Overridepublic 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 + "】");}});
3 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的官方地址:https://spring.io/projects/spring-am
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
3.1 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>
3.1.1 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port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSimpleQueue() {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, spring amqp!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);}
}
3.1.2 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port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
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 {System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");}
}
3.1.3 测试
启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息
3.2 WorkQueue
- Work queue,工作队列,可以提高消息处理速度,避免队列消息堆积
- 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。
3.2.1.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);}
}
3.2.2 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 {System.err.println("消费者2........接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(200);
}
注意到这个消费者sleep了1000秒,模拟任务耗时。
3.2.3.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。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。
3.2.4.能者多劳
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,设置preFetch这个值,可以控制预取消息的上限,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
3.2.5 总结
Work模型的使用:
- 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
- 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量
3.3 发布/订阅
发布订阅的模型如图:
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,图中的X。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!
3.4 Fanout
- Fanout,英文翻译是扇出,在MQ中叫广播更合适。
- Fanout Exchange 会将接收到的消息广播到每一个跟其绑定的queue
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
3.4.1 案例----利用SpringAMQP演示FanoutExchange的使用
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
实现思路:
- 在consumer服务中,利用代码声明队列、交换机,并将两者绑定
- 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听fanout.queue1和fanout.queue2
- 在publisher中编写测试方法,向itcast.fanout发送消息
步骤一:在consumer服务声明Exchange、Queue、Binding
SpringAMQP提供了声明交换机、队列、绑定关系的API,例如:
在consumer服务常见一个类,添加@Configuration注解,并声明FanoutExchange、Queue和绑定关系对象Binding,代码如下:
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*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}
3.4.2 消息接收
步骤2:在consumer服务声明两个消费者
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 + "】");
}
3.4.3 消息发送
步骤3:在publisher服务发送消息到FanoutExchange
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);
}
3.5.Direct
- 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。
- Direct Exchange 会将接收到的消息根据规则路由到指定的Queue,因此称为路由模式(routes)。
- 每一个Queue都与Exchange设置一个BindingKey
- 发布者发送消息时,指定消息的RoutingKey
- Exchange将消息路由到BindingKey与消息RoutingKey一致的队列
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
3.5.1 案例----利用SpringAMQP演示DirectExchange的使用
案例需求实现如下:
-
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direct.queue1和direct.queue2
-
在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息
3.5.2 消息接收(基于注解声明队列和交换机)
- 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。
- 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。
- 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2,并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
@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 + "】");
}
3.5.3 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 = "红色警报!日本乱排核废水,导致海洋生物变异,惊现哥斯拉!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}
3.5.4 总结
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?
- Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
- Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
- 如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解?
- @Queue
- @Exchange
3.6.Topic
3.6.1 说明
TopicExchange与DirectExchange类似,区别在于routingKey必须是多个单词的列表,并且以 . 分割。
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
一般都是有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
*
:匹配不多不少恰好1个词
举例:
item.#
:能够匹配item.spu.insert
或者 item.spu
item.*
:只能匹配item.spu
图示:
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
3.6.2 案例----利用SpringAMQP演示TopicExchange的使用
实现思路如下:
-
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
3.6.3 消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2,
并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
@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 + "】");
}
3.6.4 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 = "喜报!孙悟空大战哥斯拉,胜!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}
3.6.5 总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异?
- Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词,以
**.**
分割 - Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#
:代表0个或多个词*
:代表1个词
3.7 消息转换器
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。
3.7.1 测试默认转换器
我们在consumer中利用@Bean声明一个队列:
@Bean
public Queue objectMessageQueue(){return new Queue("object.queue");
}
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);
}
重启consumer服务,发送消息后查看控制台:
3.7.2 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publisher和consumer两个服务中都引入依赖:
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>
配置消息转换器。
在publisher和consumer两个服务启动类中添加一个Bean即可:
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}
然后定义一个消费者,监听object.queue队列并消费消息:
@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenObjectQueue(Map<String, Object> msg) {System.out.println("收到消息:【" + msg + "】");
}