---

---

前言

---

一、🍧 MQ 相关的概念

1、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。

2、为什么要用MQ

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。

应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、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。

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。

二、🧃 RabbitMQ

1、RabbitMQ 的概念

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。

2、四大核心概念

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
送到多个队列，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。

3、RMQ的六大核心模式

4、工作原理与各个名词介绍

Broker：接收和分发消息的应用，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

Connection：publisher／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 TCP
Connection 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

Exchange：message 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待 consumer 取走

Binding：exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key，Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据

5、安装 RMQ

安装 elang 环境 rpm -ivh --nodeps erlang-21.3-1.el7.x86_64.rpm

安装 RabbitMQ的依赖包 yum install socat -y

安装 RabbitMQ rpm -ivh --nodeps rabbitmq-server-3.8.8-1.el7.noarch.rpm

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(选择执行)
/sbin/service rabbitmq-server stop
开启 web 管理插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

这里我使用 docker 安装的 rabbitMQ,需要的大家自行搜索
docker search rabbitmq:management
docker pull rabbitmq:management

docker run -dit --name myRabbitMQ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin123 -p 15672:15672 -p 5672:5672 -p 1883:1883 -p 15675:15675 rabbitmq:management

15672 是rabbitmq management管理界面默认访问端口
5672 是amqp默认端口
1883 是mqtt tcp协议默认端口
15675 是web_mqtt ws协议默认端口

默认安装后我们需要手动开启 rabbitmq_mqtt插件和rabbitmq_web_mqtt插件。

docker exec <容器ID> rabbitmq-plugins enable rabbitmq_mqtt
docker exec <容器ID> rabbitmq-plugins enable rabbitmq_web_mqtt

三、🥤 Hello World 简单队列模式

1、添加项目依赖

<dependencies><!--rabbitmq 依赖客户端--><dependency><groupId>com.rabbitmq</groupId><artifactId>amqp-client</artifactId><version>5.8.0</version></dependency><!--操作文件流的一个依赖--><dependency><groupId>commons-io</groupId><artifactId>commons-io</artifactId><version>2.6</version></dependency>
</dependencies>

2、生产者代码

package one;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class Producer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {//创建一个连接工厂ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("你的ip");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("admin123");//channel 实现了自动 close 接口 自动关闭 不需要显示关闭try(Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel()) {/*** 生成一个队列* 1.队列名称* 2.队列里面的消息是否持久化 默认消息存储在内存中* 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否进行共享 true 可以多个消费者消费* 4.是否自动删除 最后一个消费者端开连接以后 该队列是否自动删除 true 自动删除* 5.其他参数*/channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);String message="hello world";/*** 发送一个消息* 1.发送到那个交换机* 2.路由的 key 是哪个* 3.其他的参数信息* 4.发送消息的消息体*/channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());System.out.println("消息发送完毕");}}
}

3、消费者代码

package one;import com.rabbitmq.client.*;public class Consumer {private final static String QUEUE_NAME = "hello";public static void main(String[] args) throws Exception {ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("8.130.70.215");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("admin123");Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();System.out.println("等待接收消息....");//推送的消息如何进行消费的接口回调DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String message= new String(delivery.getBody());System.out.println(message);};//取消消费的一个回调接口 如在消费的时候队列被删除掉了CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{System.out.println("消息消费被中断");};/*** 消费者消费消息* 1.消费哪个队列* 2.消费成功之后是否要自动应答 true 代表自动应答 false 手动应答* 3.消费者未成功消费的回调* 4.消费者取消消费的回调*/channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);}
}

四、🥑 Work Queues 工作队列模式

1、轮训分发消息

抽取工具类

package utils;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class RabbitMqUtils {//得到一个连接的 channelpublic static Channel getChannel() throws Exception{//创建一个连接工厂ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost("8.130.70.215");factory.setUsername("admin");factory.setPassword("admin123");Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();return channel;}
}

2、创建两个消费者

package two;import com.rabbitmq.client.CancelCallback;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class Work01 {private static final String QUEUE_NAME="hello";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String receivedMessage = new String(delivery.getBody());System.out.println("接收到消息:"+receivedMessage);};CancelCallback cancelCallback=(consumerTag)->{System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");};System.out.println("C2 消费者启动等待消费......");channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);}
}

3、创建生产者

package two;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;public class Task01 {private static final String QUEUE_NAME="hello";public static void main(String[] args) throws Exception {try(Channel channel= RabbitMqUtils.getChannel();) {channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);for (int i = 0; i < 100; i++) {String message = new String("我是消息"+ i);channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());System.out.println("发送消息完成:"+message);}}}
}

总共发送100 个消息，每个消费者消费消息，然后依次替换, 但是有的消息没有被输出，可能底层触发了拒绝策略，或者就是消息丢失了。

启动5个线程，一个生产者每隔3秒发一个消息还是会丢消息，或者说根本没有消费者去消费这个消息，可以使用 手动应答来解决 就不会丢失消息

五、🥩 消息应答（能用手动别用自动）

1、概念

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，因为它无法接收到。
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。

2、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。
能保证运行环境安全时可以使用自动应答

3、手动应答

4、消息的重新入队

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。

5、手动应答效果演示

生产者代码

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.Scanner;public class Task02 {private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";public static void main(String[] argv) throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);Scanner sc = new Scanner(System.in);System.out.println("请输入信息");while (sc.hasNext()) {String message = sc.nextLine();channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息" + message);}}}}

消费者代码

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;
import utils.SleepUtils;public class Work03 {private static final String ACK_QUEUE_NAME="ack_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较短");//消息消费的时候如何处理消息DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String message= new String(delivery.getBody());SleepUtils.sleep(1);System.out.println("接收到消息:"+message);/*** 1.消息标记 tag* 2.是否批量应答未应答消息*/channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);};//采用手动应答boolean autoAck=false;channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag)->{System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");});}
}

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;
import utils.SleepUtils;public class Work04 {private static final String ACK_QUEUE_NAME="ack_queue";public static void main(String[] args) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();System.out.println("C2 等待接收消息处理时间较长");//消息消费的时候如何处理消息DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag, delivery)->{String message= new String(delivery.getBody());SleepUtils.sleep(30);System.out.println("接收到消息:"+message);/*** 1.消息标记 tag* 2.是否批量应答未应答消息*/channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);};//采用手动应答boolean autoAck=false;channel.basicConsume(ACK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,(consumerTag)->{System.out.println(consumerTag+"消费者取消消费接口回调逻辑");});}}

生产者发出消息，被消费者 c1 接收并处理，再次发出消息 30 秒后被消费者 c2 处理。发出第三个消息被轮询给了 c1 处理，第四次发出消息，轮到 c2 这时c2突然挂掉，就会把消息发送给 c1

六、🥥 RabbitMQ 持久化

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消
息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列
和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标
记为持久化。

1、队列如何实现持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq 如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果
要队列实现持久化 需要在声明队列的时候把 durable 参数设置为持久化

 boolean durable = true; //开启队列持久化channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新
创建一个持久化的队列，不然就会出现错误

2、消息持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码 MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性。


将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉 RabbitMQ 将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候 但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并没有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。如果需要更强有力的持久化策略，参考后边课件发布确认章节。

3、不公平分发（能者多劳，推荐使用）

消息的重新入队需要消费之挂掉之后，才会分发给其他消费者。
处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是RabbitMQ 并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。
为了避免这种情况，我们可以设置参数 channel.basicQos(1);

测试

4、预取值分发

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费
者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.qos 方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量，RabbitMQ 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。



有五条消息被积压到了 C 2

七、🍉发布确认

1、开启发布确认

发布确认： 顾名思义，就是生产者发送消息给 MQ , MQ 接收到消息后给一个确认的响应信息。这样就可以保证消息不丢失。

开启发布确认模式
发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发布
确认，都需要在 channel 上调用该方法

2、单个发布确认

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它
被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确认
的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。
这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会
阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某
些应用程序来说这可能已经足够了。

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.UUID;/*** 测试MQ 的发布确认*/
public class TestMQFQ {private static final int MESSAGE_COUNT = 1000;public static void main(String[] args) throws Exception {//单个发布  发布1000个单独确认消息,耗时39129msTestMQFQ.publishMessageIndividually();}public static void publishMessageIndividually() throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {String queueName = UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String message = i + "";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());//服务端返回 false 或超时时间内未返回，生产者可以消息重发boolean flag = channel.waitForConfirms();if(flag){System.out.println("消息发送成功");}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个单独确认消息,耗时" + (end - begin) +"ms");}}}

3、批量发布确认

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布一批消息然后一起确认可以极大地提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.UUID;/*** 测试MQ 的发布确认*/
public class TestMQFQ {private static final int MESSAGE_COUNT = 1000;public static void main(String[] args) throws Exception {//单个发布  发布1000个单独确认消息,耗时37642ms
//        TestMQFQ.publishMessageIndividually();//批量发布    发布1000个批量确认消息,耗时4605msTestMQFQ.publishMessageBatch();}public static void publishMessageBatch() throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {String queueName = UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();//批量确认消息大小int batchSize = 100;//未确认消息个数int outstandingMessageCount = 0;long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String message = i + "";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());outstandingMessageCount++;if (outstandingMessageCount == batchSize) {channel.waitForConfirms();outstandingMessageCount = 0;}}//为了确保还有剩余没有确认消息 再次确认if (outstandingMessageCount > 0) {channel.waitForConfirms();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个批量确认消息,耗时" + (end - begin) +"ms");}}
}

4、异步发布确认

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，
他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，
下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。

由于是异步，生产者只负责发送消息就可以，就算有消息没有确认，会被记录下来，重新发送。
发送和确认互不干扰，可以看成两条通道

package three;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.ConfirmCallback;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;/*** 测试MQ 的发布确认*/
public class TestMQFQ {private static final int MESSAGE_COUNT = 1000;public static void main(String[] args) throws Exception {//单个发布  发布1000个单独确认消息,耗时37642ms
//        TestMQFQ.publishMessageIndividually();//批量发布    发布1000个批量确认消息,耗时4605ms
//        TestMQFQ.publishMessageBatch();//异步确认  发布1000个异步确认消息,耗时1530msTestMQFQ.publishMessageAsync();}public static void publishMessageAsync() throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {String queueName = UUID.randomUUID().toString();channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);//开启发布确认channel.confirmSelect();/*** 线程安全有序的一个哈希表，适用于高并发的情况* 1.轻松的将序号与消息进行关联，每个消息都有一个序列号* 2.轻松批量删除条目 只要给到序列号* 3.支持并发访问*/ConcurrentSkipListMap<Long, String> outstandingConfirms = new ConcurrentSkipListMap<>();/*** 确认收到消息的一个回调* 1.消息序列号* 2.true 可以确认小于等于当前序列号的消息* false 确认当前序列号消息*/ConfirmCallback ackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {if (multiple) {//返回的是小于等于当前序列号的未确认消息 是一个 mapConcurrentNavigableMap<Long, String> confirmed = outstandingConfirms.headMap(sequenceNumber, true);//清除该部分未确认消息confirmed.clear();}else{//只清除当前序列号的消息outstandingConfirms.remove(sequenceNumber);}};ConfirmCallback nackCallback = (sequenceNumber, multiple) -> {String message = outstandingConfirms.get(sequenceNumber);System.out.println("发布的消息"+message+"未被确认，序列号"+sequenceNumber);};/*** 添加一个异步确认的监听器* 1.确认收到消息的回调* 2.未收到消息的回调*/channel.addConfirmListener(ackCallback, nackCallback);long begin = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {String message = "消息" + i;/*** channel.getNextPublishSeqNo()获取下一个消息的序列号* 通过序列号与消息体进行一个关联* 全部都是未确认的消息体*/outstandingConfirms.put(channel.getNextPublishSeqNo(), message);channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("发布" + MESSAGE_COUNT + "个异步确认消息,耗时" + (end - begin) +"ms");}}}

5、如何处理异步未确认消息

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列，
比如说用 ConcurrentLinkedQueue 这个队列在 confirm callbacks 与发布线程之间进行消息的传
递。

分三步走

1. 先拿到下一个消息的序列号，就跟迭代器一样
2. 在确认回调里面删除已经确认的 消息序列号
3. 在未确认的回调里面获取剩下的消息序列号对应的消息。
   
   
   
   
   

八、🍚 交换机

1、Exchanges

概念

RabbitMQ 消息传递模型的核心思想是: 生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产
者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。
相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来
自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

2、临时队列

每当我们连接到 Rabbit 时，我们都需要一个全新的空队列，为此我们可以创建一个具有随机名称
的队列，或者能让服务器为我们选择一个随机队列名称那就更好了。其次一旦我们断开了消费者的连接，队列将被自动删除。

3、binding 队列绑定交换机

什么是 bingding 呢，binding 其实是 exchange 和 queue 之间的桥梁，它告诉我们 exchange 和那个队列进行了绑定关系。比如说下面这张图告诉我们的就是 X 与 Q1 和 Q2 进行了绑定

Routing Key 就像一个指路牌一样

九、🍖 发布订阅模式 fanout

Fanout 这种类型非常简单。正如从名称中猜到的那样，它是将接收到的所有消息广播到它知道的
所有队列中。系统中默认有些 exchange 类型

一个生产者，两个消费者

生产者package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.Scanner;public class EmitReceive {private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";public static void main(String[] argv) throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {/*** 声明一个 exchange* 1.exchange 的名称* 2.exchange 的类型*/channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");Scanner sc = new Scanner(System.in);System.out.println("请输入信息");while (sc.hasNext()) {String message = sc.nextLine();channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息" + message);}}}}

package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");System.out.println("ReceiveMessage01等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage01 控制台打印接收到的消息"+message);};channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });}}

package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage02 {private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为空字符串channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");System.out.println("ReceiveMessage02等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage02 控制台打印接收到的消息"+message);};channel.basicConsume(queueName, true, deliverCallback, consumerTag -> { });}
}

十、😎 direct 直接交换机

直接交换机和广播交换机的最大的区别就是，直接交换机根据路由的不同进行与队列的绑定通信，广播交换机根据路由的相同进行队列通信，两个队列的路由相同，广播交换机会将消息都分发给这两个队列。而直接交换机会根据两个队列绑定交换机的路由不同进行与队列的一对一通信。

生产者

package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.Scanner;public class EmitReceive {private static final String EXCHANGE_NAME = "tesBindingQueue1";public static void main(String[] argv) throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {/*** 声明一个 exchange* 1.exchange 的名称* 2.exchange 的类型*/channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");Scanner sc = new Scanner(System.in);System.out.println("请输入信息");while (sc.hasNext()) {String message = sc.nextLine();//发布消息channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "error", null, message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息" + message);}}}}

两个消费者

package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "tesBindingQueue1";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明一个交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/channel.queueDeclare("console",false,false,false,null);//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为info 和  warningchannel.queueBind("console", EXCHANGE_NAME, "info");channel.queueBind("console", EXCHANGE_NAME, "warning");System.out.println("ReceiveMessage01等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage01 控制台打印接收到的消息"+message);};//消费者消费后的回调channel.basicConsume("console", true, deliverCallback, consumerTag -> { });}}

package four;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage02 {private static final String EXCHANGE_NAME = "tesBindingQueue1";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/channel.queueDeclare("disk",false,false,false,null);//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)为errorchannel.queueBind("disk", EXCHANGE_NAME, "error");System.out.println("ReceiveMessage02等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage02 控制台打印接收到的消息"+message);};channel.basicConsume("disk", true, deliverCallback, consumerTag -> { });}
}

生产者第一次发布消息给绑定error 的路由发送消息

确实被路由为 error的队列 disk 接收到

生产者第二次给绑定了 info 路由的交换机发信息，同样被接收到


生产者第二次给绑定了 warning 路由的交换机发信息，同样被接收到

十一、😥 Topics 主题模式交换机

尽管使用 direct 交换机改进了我们的系统，但是它仍然存在局限性-比方说我们想接收的日志类型有
info.base 和 info.advantage，某个队列只想 info.base 的消息，那这个时候 direct 就办不到了。这个时候就只能使用 topic 类型

1、Topic 的要求

2、两个消费者

package five;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage01 {private static final String EXCHANGE_NAME = "testTopic";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明一个交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/channel.queueDeclare("Q1", false, false, false, null);//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)channel.queueBind("Q1", EXCHANGE_NAME, "*.orange.*");System.out.println("ReceiveMessage01等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage01 控制台打印接收到的消息:   " + message +"----绑定的键为"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey());};//消费者消费后的回调channel.basicConsume("Q1", true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

package five;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
import utils.RabbitMqUtils;public class ReceiveMessage02 {private static final String EXCHANGE_NAME = "testTopic";public static void main(String[] argv) throws Exception {Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();//声明一个交换机channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");/*** 生成一个临时的队列 队列的名称是随机的* 当消费者断开和该队列的连接时 队列自动删除*/channel.queueDeclare("Q2", false, false, false, null);//把该临时队列绑定我们的 exchange 其中 routingkey(也称之为 binding key)channel.queueBind("Q2", EXCHANGE_NAME, "*.*.rabbit");channel.queueBind("Q2", EXCHANGE_NAME, "lazy.#");System.out.println("ReceiveMessage02等待接收消息,把接收到的消息打印在屏幕.....");DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");System.out.println("ReceiveMessage02 控制台打印接收到的消息:  " + message +"------绑定的键为"+delivery.getEnvelope().getRoutingKey());};//消费者消费后的回调channel.basicConsume("Q2", true, deliverCallback, consumerTag -> {});}
}

3、一个生产者

package five;import com.rabbitmq.client.Channel;
import utils.RabbitMqUtils;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class EmitTestTopic {private static final String EXCHANGE_NAME = "testTopic";public static void main(String[] argv) throws Exception {try (Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel()) {channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");/*** Q1-->绑定的是* 中间带 orange 带 3 个单词的字符串(*.orange.*)* Q2-->绑定的是* 最后一个单词是 rabbit 的 3 个单词(*.*.rabbit)* 第一个单词是 lazy 的多个单词(lazy.#)**/Map<String, String> bindingKeyMap = new HashMap<>();bindingKeyMap.put("quick.orange.rabbit","被队列 Q1Q2 接收到");bindingKeyMap.put("lazy.orange.elephant","被队列 Q1Q2 接收到");bindingKeyMap.put("quick.orange.fox","被队列 Q1 接收到");bindingKeyMap.put("lazy.brown.fox","被队列 Q2 接收到");bindingKeyMap.put("lazy.pink.rabbit","虽然满足两个绑定但只被队列 Q2 接收一次");bindingKeyMap.put("quick.brown.fox","不匹配任何绑定不会被任何队列接收到会被丢弃");bindingKeyMap.put("quick.orange.male.rabbit","是四个单词不匹配任何绑定会被丢弃");bindingKeyMap.put("lazy.orange.male.rabbit","是四个单词但匹配 Q2");for (Map.Entry<String, String> bindingKeyEntry: bindingKeyMap.entrySet()){String bindingKey = bindingKeyEntry.getKey();String message = bindingKeyEntry.getValue();channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,bindingKey, null,message.getBytes("UTF-8"));System.out.println("生产者发出消息" + message);}}}
}

4、结果