RabbitMQ！女朋友看了都会的超详细保姆级附源码笔记！看完还不会请砍我！

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了RabbitMQ！女朋友看了都会的超详细保姆级附源码笔记！看完还不会请砍我！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1. MQ

1.1 MQ的相关概念

什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。

为什么要用MQ

  1. 流量消峰

    举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

  2. 应用解耦

    以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可 ，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

  3. 异步处理

    有些服务间调用是异步的，例如A调用B，B需要花费很长时间执行，但是A需要知道B什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用B的查询api查询。或者A提供一个callback api,B执行完之后调用api通知A服务。这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题,A调用B服务后，只需要监听B处理完成的消息，当B处理完成后，会发送一条消息给MQ，MQ会将此消息转发给A服务。这样A服务既不用循环调用B的查询api，也不用提供callback api。同样B服务也不用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息。



1.2 MQ分类

  1. ActiveMQ：

    • 优点：单机吞吐量万级，时效性ms级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
    • 缺点：维护越来越少，高吞吐量场景较少使用

  2. Kafka：大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件,以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被LinkedIn，Uber,Twitter,Netflix等大公司所采纳。

    • 优点：

      性能卓越，单机写入TPS约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性ms级可用性非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采用Pull方式获取消息，消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager;在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用;功能支持:功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

    • 缺点：

      Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试;支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢;

  3. RocketMQ：出自阿里巴巴的开源产品，用Java语言实现，在设计时参考了Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理binglog分发等场
    景。

    • 优点：

      单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到0丢失,MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持10亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降,源码是java我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ

    • 缺点：

      支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟;社区活跃度一般,没有在MQ核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

  4. RabbitMQ：2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

    • 优点：

      由于erlang语言的高并发特性，性能较好;吞吐量到万级，MQ功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言如: Python、Ruby、.NET、 Java、JMS、C、php、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX文档齐全;开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高;
      更新频率相当高

    • 缺点：

      商业版需要收费,学习成本较高



1.3 MQ的选择

MQ介绍
KafkaKafka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，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能,肯定是首选kafka了。
RocketMQ天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双11已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择RocketMQ。
RabbitMQ结合erlang语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的RabbitMO



2 RabbitMQ

概念

RabbitMQ是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑RabbitMQ是一个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ.与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收，存储和转发消息数据。

四大核心概念

概念介绍
生产者产生数据发送消息的程序是生产者
交换机交换机是RabbitMQ非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推关到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定
队列队列是RabbitMQ内部使用的一种数据结构，尽管消息流经RabbitMQ和应用程序但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式
消费者消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。


2.1 核心部分

部分功能
Borker接受和分发消息的应用，RabbitMQ Server就是Message Broker
Virtual host出于多租户和安全因素设计的，把AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的namespace.概念。当多个不同的用户使用同一个RabbitMQ server提供的服务时，可以划分出多个vhost，每个用户在自己的vhost创建exchange / queue 等
Connectionpublisher / consumer和broker之间的TCP连接
Channel如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个Connection，在消息量大的时候建立TCPConnection的开销将是巨大的，效率也较低。Channel是在connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个thread 创建单独的channel进行通讯，AMQP method包含了channel id 帮助客户端和message broker识别 channel，所以channel之间是完全隔离的。Channel作为轻量级的Connection极大减少了操作系统建立TCP connection的开销
Exchangemessage 到达 broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发消息到queue 中去。常用的类型有: direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout
(multicast)
Queue消息最终被送到这里等到consumer取走
Bindingexchange和queue之间的虚拟连接，binding中可以包含routing key，Binding消息被保存到exchange中的查询表中，用于message的分发依据



2.2 安装

  1. 安装Erlang：

    https://github.com/rabbitmq/erlang-rpm/releases/download/v23.2.6/erlang-23.2.6-1.el7.x86_64.rpm

    rpm -ivh erlang-23.2.6-1.el7.x86_64.rpm

# 测试
erl -version

  2. 安装RabbitMQ

    https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/download/v3.8.12/rabbitmq-server-3.8.12-1.el7.noarch.rpm

    rpm -ivh rabbitmq-server-3.8.12-1.el7.noarch.rpm

  3. 命令：

    # 添加开机启动RabbitMQ服务
chkconfig rabbitmq-server on

# 启动服务
/sbin/service rabbitmq-server start

# 查看服务状态
/sbin/service rabbitmq-server status

#停止服务
/sbin/service rabbitmq-server stop

#安装可视化管理 插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

  4. 重启rabbitmq服务，然后在windows客户端进入192.168.163.128(Linux的ip地址):15672，需要开启端口号，顺利进入！

    # 开启防火墙
firewall-cmd --permanent --add-port=15672/tcp

# 重启生效
firewall-cmd --reload

添加用户并且设置权限

# 创建账号
rabbitmqctl add_user admin 123

# 设置用户角色
rabitmqctl set_user_tags admin adminstrator

# 设置用户权限
rabbitmqctl set_permissions -p "/" admin ".*" ".*" ".*"

# 查看用户列表
rabbitmqctl list_users



3. HelloWorld

3.1 创建开发环境

创建一个Maven项目：rabbitmq-hello，POM如下：

    <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>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.rabbitmq</groupId>
            <artifactId>amqp-client</artifactId>
            <version>5.8.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
    </dependencies>


3.2 生产者代码

public class Producer 
   // 队列名称
   public static  final String QUEUE_NAME="hello";

   // 发消息
   public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException 
       // 创建一个连接工厂
       ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

       // 工厂IP连接RabbitMQ的队列
       factory.setHost("192.168.163.128");
       // 用户名
       factory.setUsername("admin");
       // 密码
       factory.setPassword("123");

       factory.setPort(5672);

       // 创建连接
       Connection connection = factory.newConnection();
       // 获取信道
       Channel channel = connection.createChannel();
       /*
           * 生成一个队列
           * 参数1：队列名称
           * 参数2：队列里面的消息是否持久化，默认情况下，消息存储在内存中
           * 参数3：该队列是否只供一个消费者进行消费，是否进行消费共享，true可以多个消费者消费，
           *        false只能一个消费者消费
           * 参数4：是否自动删除：最后一个消费者断开连接之后，该队列是否自动删除，true则自动删除，
           *        false不自动删除
           * 参数5：其他参数
       * */
       channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
       // 发消息
       String message = "hello world";
       /*
       * 发送一个消息
       * 参数1：发送到哪个交换机
       * 参数2：路由的key值是那个，本次是队列的名称
       * 参数3：其他参数信息
       * 参数4：发送消息的消息体
       * */
       channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
       System.out.println("消息发送完毕！");

注意：如果报connection error，考虑是端口号没有开放的问题。连接服务，请求的端口号是5672，而可视化工具服务，请求的是15672，因此需要开启5672跟15672两个端口，测试连接成功！



3.3 消费者代码

public class Consumer 
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException 
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

        factory.setHost("192.168.163.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 声明 接受消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> 
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        ;

        // 声明 取消消息
        CancelCallback cancelCallback = consumer -> 
            System.out.println("消息消费被中断");
        ;

        /*
        * 消费者接收消息
        * 参数1：表示消费哪个UI列
        * 参数2：消费成功之后，是否需要自动应答，true表示自动应答，false表示手动应答
        * 参数3：消费者成功消费的回调
        * 参数4：消费者取消消费的回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);

测试：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-B3gSNPbX-1630999921184)(D:\\学习资料\\图片\\image-20210830145709919.png)]




4. 工作队列

简介

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。



4.1 实现工作队列

抽取连接工厂攻击类

/*
* 此类为连接工厂创建信道的工具类
* */
public class RabbitMqUtils 
     // 得到一个连接的channel
    public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException 
        // 创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.163.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
        com.rabbitmq.client.Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;

工作线程代码

public class Worker01 

    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException 
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        // 接受消息参数
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> 
            System.out.println("接受到的消息："+message.getBody());
        ;

        // 取消消费参数
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> 
            System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费借口回调逻辑");
        ;

        // 消息的接受
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);

同时开启2个工作线程：

然后启动工作线程1：

修改输出信息，作为工作线程2：

生产者代码

public class Task01 
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";

    // 发送大量消息
    public static void main(String[] args) throws Exception 
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        // 队列的声明
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        // 从控制台中输入消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext())
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
            System.out.println("发送消息完成："+ message);

测试



4.2 消息应答

概念

  1. 消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，国为它无法接收到。
  2. 为了保证消息在发送过程中不丢失，RabbitMQ引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉RabbitMQ它已经处理了，RabbitMQ可以把该消息删除了。

自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者channel关闭，那么消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制,当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

消息应答的方法

  1. Channel.basicAck(用于肯定确认)

    RabbitMQ已知道该消息并且成功处理，可以将其丢弃

  2. Channel.basicNack(用于否定确认)

  3. Channel.basicReject(用于否定确认)，与Channel.basicNack相比少了一个参数，不处理该消息了，直接拒绝，可以将其丢弃了。

Multiple的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple的true和false是不同的意思：

  1. true表示批量应答channel上未应答的消息，比如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就会被确认收到消息应答
  2. false同上面相比只会应答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

消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或TCP连接丢失)，导致消息未发送ACK确认，RabbitMQ将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

消息手动应答

  1. 生产者：

        /*
 * 消息在手动应答时是不丢失、放回队列中重新消费
 * */
 public class Task2 
 
     // 队列名称
     public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
 
     public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException 
         Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
 
         // 声明队列
         channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
 
         Scanner scanner = new Scanner(System.in);
         while (scanner.hasNext())
             String message = scanner.next();
             channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
             System.out.println("生产者发出消息："+message);

  2. 消费者

        /*
 * 消费者
 * */
 public class Worker03 
     // 队列名称
     public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
 
     public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException 
         Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
         System.out.println("C1等待接受消息处理时间较短");

     DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> 
         // 沉睡一秒
         SleepUtils.sleep(1);
         System.out.println("接受到的消息是:"+new String(message.getBody()));

         //进行手动应答
         /*
         * 参数1：消息的标记  tag
         * 参数2：是否批量应答，false：不批量应答 true：批量
         * */
         channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
     ;


     // 采用手动应答
     boolean autoAck = false;
     channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverC
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