RabbitMQ之Work Queues

1.轮询分发消息

一个消费者线程可能无法处理一个生产者线程所发出的大量数据，我们可以采用多消费者线程+轮询策略

1.1抽取工具类

public class RabbitMqUtils {
    static String host = "";
    static String User = "";
    static String Pw = "";
    public static Channel getChannel() throws Exception{
        //创建一个连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost(host);
        factory.setUsername(User);
        factory.setPassword(Pw);
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
    }
}

1.2完成消费者代码，编辑配置允许多进程运行

public class Worker01 {
    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("C1/2 消费者启动等待消费......");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

1.3完成生产者代码

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);
            //从控制台当中接受信息
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            while (scanner.hasNext()){
                String message = scanner.next();
                channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
                System.out.println("发送消息完成:"+message);
            }
        }
    }
}

1.4运行结果

#生产者:
aa
发送消息完成:aa
bb
发送消息完成:bb
cc
发送消息完成:cc
dd
发送消息完成:dd
基尼
发送消息完成:基尼
太美
发送消息完成:太美

#消费者1:
C1 消费者启动等待消费......
接收到消息:aa
接收到消息:cc
接收到消息:基尼

#消费者2:
C2 消费者启动等待消费......
接收到消息:bb
接收到消息:dd
接收到消息:太美

2.消息应答

消息应答在消息处理完成后，告诉rabbitmq 可以把该消息删除了。

2.1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。

2.2手动应答

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵，消费在手动应答时是不丢失、放回队列中重新消费

但批量应答也可能造成消息丢失，所以通常不使用批量应答

指令	解释
Channel.basicAck()	成功处理消息并丢弃
Channel.basicNack()	否定确认
Channel.basicReject()	否定确认并丢弃

①延时工具类

public class SleepUtils {
  public static void sleep(int second){
    try {
      Thread.sleep(1000L * second);
    } catch (InterruptedException _ignored) {
      Thread.currentThread().interrupt();
    }
  }
}

②生产者代码

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);
            }
        }
    }
}

③消费者代码

public class Worker_01 {
    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");
        });
    }
}

public class Worker_02 {
    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");
        });
    }
}

④运行结果

生产者发送数据[aa,bb,cc,dd]，在Worker_02处理第二条数据时关闭

#生产者:
请输入信息
aa
生产者发出消息aa
bb
生产者发出消息bb
cc
生产者发出消息cc
dd
生产者发出消息dd

#消费者1:
C1 等待接收消息处理时间较短
接收到消息:aa
接收到消息:cc
接收到消息:dd

#消费者2:
C2 等待接收消息处理时间较长
接收到消息:bb

3.代码参数

1.生产者重要代码相关参数

/* *
 * 生成一个队列
 * 1.队列名称
 * ※2.队列是否持久化 默认队列在内存中
 *    若有重名队列要删除原队列
 * 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);
/* *
 * 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
 *   ※(1).消息的持久化（前提队列持久化）: MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
 * 4.发送消息的消息体
 */
channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,"hello world".getBytes("UTF-8"));

2.消费者重要代码相关参数

/* *
 * 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，通常采用手动应答
 * 3.消费消息的接口回调(consumerTag, delivery)
 * 4.消费消息中断的接口回调(consumerTag)
 */
channel.basicConsume(QUEUE_NAME,false,deliverCallback,cancelCallback);
/* *
 * 手动应答成功basicAck
 * 1.消息标记 tag
 * 2.是否批量应答未应答消息
 */
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);

3.预取值prefetchCount

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。

//prefetchCount表示信道中可存取未处理消息的最大值
//※prefetchCount为1时，体现消费者能者多劳的特性，即为不公平分发
int prefetchCount=1;
channel.basicQos(prefetchCount);