关于RabbitMQ的六种工作模式说明

1. 简单模式

RabbitMQ是一个消息中间件，你可以想象它是一个邮局。当你把信件放到邮箱里时，能够确信邮递员会正确地递送你的信件。RabbitMq就是一个邮箱、一个邮局和一个邮递员。

发送消息的程序是生产者
队列就代表一个邮箱。虽然消息会流经RbbitMQ和你的应用程序，但消息只能被存储在队列里。队列存储空间只受服务器内存和磁盘限制，它本质上是一个大的消息缓冲区。多个生产者可以向同一个队列发送消息，多个消费者也可以从同一个队列接收消息.
消费者等待从队列接收消息

pom.xml
添加 slf4j 依赖, 和 rabbitmq amqp 依赖

<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.tedu</groupId>
	<artifactId>rabbitmq</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>com.rabbitmq</groupId>
			<artifactId>amqp-client</artifactId>
			<version>5.4.3</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.slf4j</groupId>
			<artifactId>slf4j-api</artifactId>
			<version>1.8.0-alpha2</version>
		</dependency>
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			<groupId>org.slf4j</groupId>
			<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
			<version>1.8.0-alpha2</version>
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	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
				<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
				<version>3.8.0</version>
				<configuration>
					<source>1.8</source>
					<target>1.8</target>
				</configuration>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>
</project>

生产者发送消息

package rabbitmq.simple;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Test1 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建连接工厂,并设置连接信息
		ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
		f.setHost("192.168.64.140");
		f.setPort(5672);//可选,5672是默认端口
		f.setUsername("admin");
		f.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 c = f.newConnection();
		//建立信道
		Channel ch = c.createChannel();

		/*
		 * 声明队列,会在rabbitmq中创建一个队列
		 * 如果已经创建过该队列，就不能再使用其他参数来创建
		 * 
		 * 参数含义:
		 *   -queue: 队列名称
		 *   -durable: 队列持久化,true表示RabbitMQ重启后队列仍存在
		 *   -exclusive: 排他,true表示限制仅当前连接可用
		 *   -autoDelete: 当最后一个消费者断开后,是否删除队列
		 *   -arguments: 其他参数
		 */
		ch.queueDeclare("helloworld", false,false,false,null);

		/*
		 * 发布消息
		 * 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
		 * 
		 * 参数含义:
		 * 	-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
		 */
		ch.basicPublish("", "helloworld", null, "Hello world!".getBytes());

		System.out.println("消息已发送");
		c.close();
	}
}

消费者接收消息

package rabbitmq.simple;

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

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;

public class Test2 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//连接工厂
		ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
		f.setHost("192.168.64.140");
		f.setUsername("admin");
		f.setPassword("admin");
		//建立连接
		Connection c = f.newConnection();
		//建立信道
		Channel ch = c.createChannel();
		//声明队列,如果该队列已经创建过,则不会重复创建
		ch.queueDeclare("helloworld",false,false,false,null);
		System.out.println("等待接收数据");
		
		//收到消息后用来处理消息的回调对象
		DeliverCallback callback = new DeliverCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
				String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
				System.out.println("收到: "+msg);
			}
		};
		
		//消费者取消时的回调对象
		CancelCallback cancel = new CancelCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag) throws IOException {
			}
		};
		
		ch.basicConsume("helloworld", true, callback, cancel);
	}
}

2. 工作模式

工作队列(即任务队列)背后的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，并且必须等待它完成。相反，我们将任务安排在稍后完成。

我们将任务封装为消息并将其发送到队列。后台运行的工作进程将获取任务并最终执行任务。当运行多个消费者时，任务将在它们之间分发。

使用任务队列的一个优点是能够轻松地并行工作。如果我们正在积压工作任务，我们可以添加更多工作进程，这样就可以轻松扩展。

生产者发送消息

这里模拟耗时任务,发送的消息中,每个点使工作进程暂停一秒钟,例如"Hello…"将花费3秒钟来处理

package rabbitmq.workqueue;

import java.util.Scanner;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class Test1 {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
   	ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
   	f.setHost("192.168.64.140");
   	f.setPort(5672);
   	f.setUsername("admin");
   	f.setPassword("admin");
   	
   	Connection c = f.newConnection();
   	Channel ch = c.createChannel();
   	//参数:queue,durable,exclusive,autoDelete,arguments
   	ch.queueDeclare("helloworld", false,false,false,null);

   	while (true) {
   	    //控制台输入的消息发送到rabbitmq
   		System.out.print("输入消息: ");
   		String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
   		//如果输入的是"exit"则结束生产者进程
   		if ("exit".equals(msg)) {
   			break;
   		}
   		//参数:exchage,routingKey,props,body
   		ch.basicPublish("", "helloworld", null, msg.getBytes());
   		System.out.println("消息已发送: "+msg);
   	}

   	c.close();
   }
}

消费者接收消息

package rabbitmq.workqueue;

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

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;

public class Test2 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
		f.setHost("192.168.64.140");
		f.setUsername("admin");
		f.setPassword("admin");
		Connection c = f.newConnection();
		Channel ch = c.createChannel();
		ch.queueDeclare("helloworld",false,false,false,null);
		System.out.println("等待接收数据");
		
		//收到消息后用来处理消息的回调对象
		DeliverCallback callback = new DeliverCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
				String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
				System.out.println("收到: "+msg);

				//遍历字符串中的字符,每个点使进程暂停一秒
				for (int i = 0; i < msg.length(); i++) {
					if (msg.charAt(i)=='.') {
						try {
							Thread.sleep(1000);
						} catch (InterruptedException e) {
						}
					}
				}
				System.out.println("处理结束");
			}
		};
		
		//消费者取消时的回调对象
		CancelCallback cancel = new CancelCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag) throws IOException {
			}
		};
		
		ch.basicConsume("helloworld", true, callback, cancel);
	}
}

运行测试

运行:

• 一个生产者
• 两个消费者
• 生产者发送多条消息,
  如: 1,2,3,4,5. 两个消费者分别收到:
• 消费者一: 1,3,5
• 消费者二: 2,4
  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

一个消费者接收消息后,在消息没有完全处理完时就挂掉了,那么这时会发生什么呢?
就现在的代码来说,rabbitmq把消息发送给消费者后,会立即删除消息,那么消费者挂掉后,它没来得及处理的消息就会丢失

我们并不想丢失任何消息, 如果一个消费者挂掉,我们想把它的任务消息派发给其他消费者

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

手动消息确认默认是开启的，前面的例子我们通过autoAck=ture把它关闭了。我们现在要把它设置为false，然后工作进程处理完意向任务时,发送一个消息确认(回执)。

package rabbitmq.workqueue;

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

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;

public class Test2 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//连接工厂
		ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
		f.setHost("192.168.64.140");
		f.setUsername("admin");
		f.setPassword("admin");
		//建立连接
		Connection c = f.newConnection();
		//建立信道
		Channel ch = c.createChannel();
		//声明队列
		ch.queueDeclare("helloworld",false,false,false,null);
		System.out.println("等待接收数据");
		
		//收到消息后用来处理消息的回调对象
		DeliverCallback callback = new DeliverCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
				String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
				System.out.println("收到: "+msg);
				for (int i = 0; i < msg.length(); i++) {
					if (msg.charAt(i)=='.') {
						try {
							Thread.sleep(1000);
						} catch (InterruptedException e) {
						}
					}
				}
				System.out.println("处理结束");
				//发送回执
				ch.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
			}
		};
		
		//消费者取消时的回调对象
		CancelCallback cancel = new CancelCallback() {
			@Override
			public void handle(String consumerTag) throws IOException {
			}
		};
		
		//autoAck设置为false,则需要手动确认发送回执
		ch.basicConsume("helloworld", false, callback, cancel);
	}
}

使用以上代码，就算杀掉一个正在处理消息的工作进程也不会丢失任何消息，工作进程挂掉之后，没有确认的消息就会被自动重新传递。

合理地分发

rabbitmq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

生产者发送消息

//第二个参数是持久化参数durable
public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.126.129");
        f.setPort(5672);
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");

        Connection c = f.newConnection();
        Channel ch = c.createChannel();
        //参数:queue,durable,exclusive,autoDelete,arguments
        ch.queueDeclare("helloworld", true,false,false,null);

        while (true) {
            //控制台输入的消息发送到rabbitmq
            System.out.print("输入消息: ");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            //如果输入的是"exit"则结束生产者进程
            if ("exit".equals(msg)) {
                break;
            }
            //参数:exchage,routingKey,props,body
            ch.basicPublish("", "helloworld", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes());
            System.out.println("消息已发送: "+msg);
        }

        c.close();
    }
}

消费者接收消息

public class Consumer {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
        f.setHost("192.168.126.129");
        f.setUsername("admin");
        f.setPassword("admin");
        Connection c = f.newConnection();
        Channel ch = c.createChannel();
        ch.queueDeclare("helloworld",true,false,false,null);
        System.out.println("等待接收数据");

        //收到消息后用来处理消息的回调对象
        DeliverCallback callback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody(), "UTF-8");
                System.out.println("收到: "+msg);

                //遍历字符串中的字符,每个点使进程暂停一秒
                for (int i = 0; i < msg.length(); i++) {
                    if (msg.charAt(i)=='.') {
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }
                    }
                }
                ch.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
                System.out.println("处理结束");
            }
        };

        //消费者取消时的回调对象
        CancelCallback cancel = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
            }
        };

        ch.basicQos(1);
        ch.basicConsume("helloworld", false, callback, cancel);
    }
}

3. 发布订阅模式

在前面的例子中，我们任务消息只交付给一个工作进程。在这部分，我们将做一些完全不同的事情——我们将向多个消费者传递同一条消息。这种模式称为“发布/订阅”。

为了说明该模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成——第一个程序将发出日志消息，第二个程序接收它们。

在我们的日志系统中，接收程序的每个运行副本都将获得消息。这样，我们就可以运行一个消费者并将日志保存到磁盘; 同时我们可以运行另一个消费者在屏幕上打印日志。

最终, 消息会被广播到所有消息接受者

Exchanges 交换机

RabbitMQ消息传递模型的核心思想是，生产者永远不会将任何消息直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至不知道消息是否会被传递到任何队列。

相反，生产者只能向交换机(Exchange)发送消息。交换机是一个非常简单的东西。一边接收来自生产者的消息，另一边将消息推送到队列。交换器必须确切地知道如何处理它接收到的消息。它应该被添加到一个特定的队列中吗?它应该添加到多个队列中吗?或者它应该被丢弃。这些规则由exchange的类型定义。

有几种可用的交换类型:direct、topic、header和fanout。我们将关注最后一个——fanout。让我们创建一个这种类型的交换机，并称之为 logs: ch.exchangeDeclare("logs", "fanout");

fanout交换机非常简单。它只是将接收到的所有消息广播给它所知道的所有队列。这正是我们的日志系统所需要的。

我们前面使用的队列具有特定的名称(还记得hello和task_queue吗?)能够为队列命名对我们来说至关重要——我们需要将工作进程指向同一个队列,在生产者和消费者之间共享队列。

但日志记录案例不是这种情况。我们想要接收所有的日志消息，而不仅仅是其中的一部分。我们还只对当前的最新消息感兴趣，而不是旧消息。

要解决这个问题，我们需要两件事。首先，每当我们连接到Rabbitmq时，我们需要一个新的空队列。为此，我们可以创建一个具有随机名称的队列，或者，更好的方法是让服务器为我们选择一个随机队列名称。其次，一旦断开与使用者的连接，队列就会自动删除。在Java客户端中，当我们不向queueDeclare()提供任何参数时，会创建一个具有生成名称的、非持久的、独占的、自动删除队列

//自动生成队列名
//非持久,独占,自动删除
String queueName = ch.queueDeclare().getQueue();

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。

//指定的队列,与指定的交换机关联起来
//成为绑定 -- binding
//第三个参数时 routingKey, 由于是fanout交换机, 这里忽略 routingKey
ch.queueBind(queueName, "logs", "");

现在, logs交换机将会向我们指定的队列添加消息
rabbitmqctl list_bindings

生产者发送消息

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory c= new ConnectionFactory();
        c.setHost("192.168.126.129");
        c.setPort(5672);
        c.setUsername("admin");
        c.setPassword("admin");
        Channel channel = c.newConnection().createChannel();
        channel.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);
        while (true){
            System.out.println("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            channel.basicPublish("logs", "", null, msg.getBytes());
        }
    }
}

消费者接收消息

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory c = new ConnectionFactory();
        c.setHost("192.168.126.129");
        c.setPort(5672);
        c.setUsername("admin");
        c.setPassword("admin");
        Channel channel = c.newConnection().createChannel();
        channel.exchangeDeclare("logs", BuiltinExchangeType.FANOUT);
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        channel.queueBind(queue, "logs", "");
        DeliverCallback delayedCallback = new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody());
                System.out.println(msg);
            }

        };

        CancelCallback cancelCallback = new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {

            }
        };

        channel.basicConsume(queue, true, delayedCallback, cancelCallback);
    }
}

4. 路由模式

在上一小节，我们构建了一个简单的日志系统。我们能够向多个接收者广播日志消息。

在这一节，我们将向其添加一个特性—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

在上一节，我们已经创建了队列与交换机的绑定。使用下面这样的代码:

ch.queueBind(queueName, "logs", "");

绑定是交换机和队列之间的关系。这可以简单地理解为: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。这是我们如何创建一个键绑定:

ch.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "black");

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

上一节中的日志系统向所有消费者广播所有消息。我们希望扩展它，允许根据消息的严重性过滤消息。例如，我们希望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，这并没有给我们太多的灵活性——它只能进行简单的广播。

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。为了说明这一点，请考虑以下设置

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

发送日志

我们将在日志系统中使用这个模型。我们把消息发送到一个Direct交换机，而不是fanout。我们将提供日志级别作为routingKey。这样，接收程序将能够选择它希望接收的级别。让我们首先来看发出日志。

和前面一样，我们首先需要创建一个exchange:

//参数1: 交换机名
//参数2: 交换机类型
ch.exchangeDeclare("direct_logs", "direct");

接着来看发送消息的代码

//参数1: 交换机名
//参数2: routingKey, 路由键,这里我们用日志级别,如"error","info","warning"
//参数3: 其他配置属性
//参数4: 发布的消息数据 
ch.basicPublish("direct_logs", "error", null, message.getBytes());

订阅

接收消息的工作原理与前面章节一样，但有一个例外——我们将为感兴趣的每个日志级别创建一个新的绑定, 示例代码如下:

生产者发送消息

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory c = new ConnectionFactory();
        c.setHost("192.168.126.129");
        c.setPort(5672);
        c.setUsername("admin");
        c.setPassword("admin");
        Channel channel = c.newConnection().createChannel();
        channel.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT);
        while (true){
            System.out.println("输入消息：");
            String msg = new Scanner(System.in).nextLine();
            System.out.println("输入路由：");
            String route = new Scanner(System.in).nextLine();
            channel.basicPublish("direct_logs", route, null, msg.getBytes());
        }

    }
}

消费者接收消息

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory c = new ConnectionFactory();
        c.setHost("192.168.126.129");
        c.setPort(5672);
        c.setUsername("admin");
        c.setPassword("admin");
        Channel channel = c.newConnection().createChannel();
        String queue = channel.queueDeclare().getQueue();
        channel.exchangeDeclare("direct_logs", BuiltinExchangeType.DIRECT);
        System.out.println("输入绑定键，用空格隔开");
        String[] a = new Scanner(System.in).nextLine().split("\\s");

        //把该队列,绑定到 direct_logs 交换机
        //允许使用多个 bindingKey
        for (String level : a) {
            channel.queueBind(queue, "direct_logs", level);
        }

        channel.basicConsume(queue, true, new DeliverCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag, Delivery message) throws IOException {
                String msg = new String(message.getBody());
                System.out.println(String.format("%s:%s",message.getEnvelope().getRoutingKey(),msg));
            }
        }, new CancelCallback() {
            @Override
            public void handle(String consumerTag) throws IOException {
                
            }
        });
    }
}

5. 主题模式

在上一小节，我们改进了日志系统。我们没有使用只能进行广播的fanout交换机，而是使用Direct交换机，从而可以选择性接收日志。

虽然使用Direct交换机改进了我们的系统，但它仍然有局限性——它不能基于多个标准进行路由。

在我们的日志系统中，我们可能不仅希望根据级别订阅日志，还希望根据发出日志的源订阅日志。

这将给我们带来很大的灵活性——我们可能只想接收来自“cron”的关键错误，但也要接收来自“kern”的所有日志。

要在日志系统中实现这一点，我们需要了解更复杂的Topic交换机。

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。单词可以是任何东西，但通常是与消息相关的一些特性。几个有效的routingKey示例:“stock.usd.nyse”、“nyse.vmw”、“quick.orange.rabbit”。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。
  用一个例子来解释这个问题是最简单的
  
  在本例中，我们将发送描述动物的消息。这些消息将使用由三个单词(两个点)组成的routingKey发送。routingKey中的第一个单词表示速度，第二个是颜色,第三个是物种:“<速度>.<颜色>.<物种>”。

我们创建三个绑定:Q1与bindingKey “*.orange.*” 绑定。和Q2是 “*.*.rabbit”和 “lazy.#”。

这些绑定可概括为:

Q1对所有橙色的动物感兴趣。
Q2想接收关于兔子和慢速动物的所有消息。
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。

6. RPC模式

如果我们需要在远程电脑上运行一个方法，并且还要等待一个返回结果该怎么办？这和前面的例子不太一样, 这种模式我们通常称为远程过程调用,即RPC.

在本节中，我们将会学习使用RabbitMQ去搭建一个RPC系统：一个客户端和一个可以升级(扩展)的RPC服务器。为了模拟一个耗时任务，我们将创建一个返回斐波那契数列的虚拟的RPC服务。

客户端

在客户端定义一个RPCClient类,并定义一个call()方法,这个方法发送一个RPC请求,并等待接收响应结果

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。

关联id (correlationId)：

在上面的代码中，我们会为每个RPC请求创建一个回调队列。 这是非常低效的，这里还有一个更好的方法:让我们为每个客户端创建一个回调队列。

这就提出了一个新的问题，在队列中得到一个响应时，我们不清楚这个响应所对应的是哪一条请求。这时候就需要使用关联id（correlationId）。我们将为每一条请求设置唯一的的id值。稍后，当我们在回调队列里收到一条消息的时候，我们将查看它的id属性，这样我们就可以匹配对应的请求和响应。如果我们发现了一个未知的id值，我们可以安全的丢弃这条消息，因为它不属于我们的请求。

小结

RPC的工作方式是这样的:

• 对于RPC请求，客户端发送一条带有两个属性的消息:replyTo,设置为仅为请求创建的匿名独占队列,和correlationId,设置为每个请求的惟一id值。
• 请求被发送到rpc_queue队列。
• RPC工作进程(即:服务器)在队列上等待请求。当一个请求出现时，它执行任务,并使用replyTo字段中的队列将结果发回客户机。
• 客户机在回应消息队列上等待数据。当消息出现时，它检查correlationId属性。如果匹配请求中的值，则向程序返回该响应数据。

服务器端

package rabbitmq.rpc;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;

import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.BuiltinExchangeType;
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 RPCServer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		ConnectionFactory f = new ConnectionFactory();
		f.setHost("192.168.64.140");
		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);
	}
}

客户端

package rabbitmq.rpc;

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.BuiltinExchangeType;
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("192.168.64.140");
		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);
		}
	}
}